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具有公共因子和空间相关性的大型面板

作者

上市的:
  • M.H.佩萨兰。
  • 托塞蒂,E。

摘要

本文考虑了大型面板数据集的统计分析,其中即使在对常见观察结果进行条件处理后,横截面单位也可能保持独立分布。当横截面单元受到未观察到的共同影响和/或由于空间或其他形式的局部依赖而溢出影响时,可能会出现这种情况。本文概述了有关截面相关性的文献,介绍了时间规范弱截面相关性和强截面相关性的概念,并表明常用的空间模型是弱截面相关性的示例。然后建立了Pesaran(2006)最近提出的具有多因素误差结构的面板数据模型的共同相关效应(CCE)估计量,即使在存在空间误差过程的情况下,也继续提供斜率系数的一致估计。通过蒙特卡罗实验研究了CCE估计器在包括空间形式在内的各种截面依赖模式下的小样本性质。结果表明,CCE方法在存在弱和/或强横截面相关误差的情况下工作良好。我们还探讨了空间过程的某些特征在决定CCE估计器性能方面的作用,例如空间相关性的形式和强度,以及空间权重矩阵的稀疏性。

建议引用

  • Pesaran,M.H.和Tosetti,E.,2007年。"具有公共因子和空间相关性的大型面板,"剑桥经济学工作论文剑桥大学经济学院0743。
  • 手柄:RePEc:cam:camdae:0743
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