An Extension of the J ‐Test to a Spatial Panel Data Framework
J检验向空间面板数据框架的扩展AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确将空间J检验推广至含固定效应和内生变量的面板数据，并应用于地区犯罪模型，直接支持面板数据分类。
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J检验向空间面板数据框架的扩展
- 研究问题
- 如何将既有空间J检验推广到面板数据环境，使其能够纳入固定效应与额外内生变量，并为检验提供理论及模拟依据？
- 方法与思路
- 作者在两项既有空间J检验工作的基础上，构建包含固定效应和额外内生变量的面板推广，并结合理论分析、蒙特卡洛模拟与犯罪模型应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是把既有空间J检验拓展至面板框架，并提供相关理论和模拟结果；同时估计北卡罗来纳州犯罪模型作为应用。
- 阅读关注点
- 重点核对空间结构、固定效应和内生变量各自怎样进入检验，理论结论依赖哪些条件，以及模拟如何评估推广检验的表现。
- 阅读边界
- 摘要未给出统计量形式、内生变量的处理方式、具体理论结论或模拟表现；无法据此断言新检验在效率、尺寸或功效上优于既有方法。
原文摘要
Summary Kelejian ( Letters in Spatial and Resources Sciences ; 1 : 3–11) extended the J ‐test procedure to a spatial framework. Although his suggested test was computationally simple and intuitive, it did not use the available information in an efficient manner. Kelejian and Piras ( Regional Science and Urban Economics ; 41 : 281–292) generalized and modified Kelejian's test to account for all the available information. However, neither Kelejian ( ) nor Kelejian & Piras ( ) considered a panel data framework. In this paper we generalize these earlier works to a panel data framework with fixed effects and additional endogenous variables. We give theoretical as well as Monte Carlo results relating to our suggested tests. An empirical application on a crime model for North Carolina is also estimated. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.