Spatial dynamic models with intertemporal optimization: Specification and estimation
具有跨期优化的空间动态模型：设定与估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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具有跨期优化的空间动态模型：设定与估计
- 研究问题
- 当前瞻性主体通过空间网络与邻居互动，并进行跨期优化时，如何构建反映其均衡行为的动态面板模型并估计参数？
- 方法与思路
- 作者在参数化线性二次收益和马尔可夫完美均衡框架下推导均衡方程，构建空间动态面板模型，并主要采用准最大似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称得到唯一的纳什均衡方程，研究估计量的渐近性质，并通过模拟比较传统模型，应用于北卡罗来纳州县级公共安全支出。
- 阅读关注点
- 应核对均衡方程的推导与适用条件、空间网络在估计中的处理、面板渐近框架，以及模拟中与传统模型比较的具体指标。
- 阅读边界
- 解读限于所给出版社摘要；摘要未说明均衡与估计理论的具体条件，也未提供模拟比较或公共安全支出应用的数值结果。
原文摘要
In this paper, we introduce a dynamic spatial interaction econometric model. There are n forward-looking agents of whom each has a parametric linear-quadratic payoff, and they interact with their neighbors through a spatial network. Considering a Markov perfect equilibrium (MPE), we derive a unique Nash equilibrium equation and construct a new spatial dynamic panel data (SDPD) model. For estimation, we suggest mainly the quasi-maximum likelihood (QML) method. Asymptotic properties of the QML estimator are investigated. In a Monte Carlo study, we estimate the model’s parameters and compare the results with those from traditional SDPD models. The model is applied to an empirical study on counties’ public safety spending in North Carolina.