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托马斯·苏西;安德鲁·扎米特·曼吉

缺失数据的空间经济计量模型EM算法的计算方面。 （英语） Zbl 07192029号

J.统计计算。模拟 87，第9期，1767-1786（2017）.
摘要：空间经济计量模型的最大似然（ML）估计是一个长期存在的问题，在几个具有经济重要性的领域得到了应用。在存在缺失数据的情况下，这个问题尤其具有挑战性，因为所有单元之间都存在隐含的依赖关系，无论它们是否被观测到。在这种情况下，ML估计所采用的几种方法中J.P.勒萨奇和R.K.速度[《空间相关缺失数据模型》，《房地产金融经济学杂志》第29卷第2期，第233-254页（2004年；doi:10.1023/B:REAL.0000035312.82241.e4)]由于其能够根据单位数进行缩放，因此它是空间经济计量模型中最常用的模型之一。在这里，我们回顾了他们的算法，并考虑了几个同样适用于大型数据集的类似替代方案。我们通过广泛的实证研究对这些方法进行了比较，并得出结论：虽然近似方法适用于大采样率，但对于小采样率，唯一可靠的算法是那些能够产生精确ML或受限ML估计的算法。

引用于4文件

MSC公司：

62H11型 定向数据；空间统计学

关键词：

EM算法;缺少数据;空间自回归模型;空间误差模型

软件：

CHOLMOD公司;矩阵;spdep公司;贝叶斯DA
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Suesse}和\textit{A.Zammit-Magion}，J.统计计算。模拟87，第9期，1767--1786（2017；Zbl 07192029）
全文： 内政部

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