Estimation for spatial dynamic panel data with fixed effects: The case of spatial cointegration
固定效应空间动态面板的估计：空间协整情形AI 解读 ↓
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固定效应空间动态面板的估计：空间协整情形
- 研究问题
- 当时间与空间相关性产生单位根、空间单位的结果变量存在协整时，固定效应空间动态面板应如何估计并修正偏差？
- 方法与思路
- 作者针对数据生成过程部分特征值等于一的空间协整模型，通过重参数化建立准极大似然渐近理论，并考虑小 T 下的两阶段最小二乘和 GMM。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，研究将固定效应空间动态面板的估计理论扩展到不稳定的空间协整情形，提出偏差修正，并讨论较短面板的替代估计。
- 阅读关注点
- 应核对空间协整的定义、重参数化如何处理单位根、n 与 T 的增长关系，以及偏差修正和小 T 方法各自的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断空间权重矩阵限制、协整结构的识别或各估计量的具体极限分布，也未给出有限样本结果。
原文摘要
Yu et al. (2008) establish asymptotic properties of quasi-maximum likelihood estimators for a stable spatial dynamic panel model with fixed effects when both the number of individuals n and the number of time periods T are large. This paper investigates unstable cases where there are unit roots generated by temporal and spatial correlations. We focus on the spatial cointegration model where some eigenvalues of the data generating process are equal to 1 and the outcomes of spatial units are cointegrated as in a vector autoregressive system. The asymptotics of the QML estimators are developed by reparameterization, and bias correction for the estimators is proposed. We also consider the 2SLS and GMM estimations when T could be small.