Fixed Effects Estimation of Spatial Panel Model with Missing Responses: An Application to US State Tax Competition
响应缺失空间面板模型的固定效应估计：美国州税收竞争应用AI 解读 ↓
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响应缺失空间面板模型的固定效应估计：美国州税收竞争应用
- 研究问题
- 当空间面板的响应变量随机缺失，并伴随时空异质性、动态空间互动及误差依赖时，如何估计模型并进行有效推断？
- 方法与思路
- 作者提出一般 M 估计与校正的代入推断方法，均考虑固定效应估计，并允许时变空间互动、横截面依赖与序列相关。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称研究了渐近和有限样本性质，应用于美国州税收竞争；方法适用于矩阵指数空间设定，并可扩展至高阶空间效应。
- 阅读关注点
- 应核对随机缺失机制、内生空间互动的处理、固定效应估计误差的校正，以及时空依赖和面板维度的渐近条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要版本解读；摘要未说明缺失是否依赖观测变量、识别条件及实证结果，不能推断刊本变化。
原文摘要
We consider estimation and inferences for general spatial panel data models with randomly missing observations on responses. It allows for unobserved spatiotemporal heterogeneity, time-varying endogenous and contextual spatial interactions, time-varying cross-sectional error dependence, and serial correlation. A general M-estimation method is proposed for model estimation and a novel corrected plug-in method is proposed for model inference. Both take into account the estimation of fixed effects. Asymptotic properties of the proposed methods are studied, and finite sample properties are investigated. An empirical application is given using U.S. state tax competition data. The proposed methods apply to matrix exponential spatial specification and can be further extended to include higher-order spatial effects.