Statistical inference for the logarithmic spatial heteroskedasticity model with exogenous variables
含外生变量的对数空间异方差模型及统计推断AI 解读 ↓
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含外生变量的对数空间异方差模型及统计推断
- 研究问题
- 相较于空间均值依赖，空间方差依赖的概率结构与推断研究不足；如何建立可估计、可检验并能诊断的空间异方差模型？
- 方法与思路
- 作者提出含外生变量的 log-SHE 模型，分析空间近历依赖性质，构造极大似然、GMM 估计以及参数约束和过度识别检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在正则条件下建立所提估计量与检验的渐近理论，并利用模拟及房屋销售价格实例展示空间方差建模的用途。
- 阅读关注点
- 应核对空间权重与模型存在性条件、近历依赖假设、似然和矩条件设定，以及不同参数检验与过度识别检验的诊断对象。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未列出正则条件，房价方差的空间依赖也不自动具有因果溢出含义。
原文摘要
The spatial dependence in mean has been well studied by plenty of models in a large strand of literature, however, the investigation of spatial dependence in variance is lagging significantly behind. The existing models for the spatial dependence in variance are scarce, with neither probabilistic structure nor statistical inference procedure being explored. To circumvent this deficiency, this paper proposes a new generalized logarithmic spatial heteroscedasticity model with exogenous variables (denoted by the log-SHE model) to study the spatial dependence in variance. For the log-SHE model, its spatial near-epoch dependence (NED) property is investigated, and a systematic statistical inference procedure is provided, including the maximum likelihood and generalized method of moments estimators, the Wald, Lagrange multiplier and likelihood-ratio-type D tests for model parameter constraints, and the overidentification test for the model diagnostic checking. Using the tool of spatial NED, the asymptotics of all proposed estimators and tests are established under regular conditions. The usefulness of the proposed methodology is illustrated by simulation results and a real data example on the house selling price.