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阿比曼纽·古普塔

大型空间自回归的高效闭式估计。 （英语） Zbl 07633061号

《经济学杂志》。 232，编号1，148-167（2023）.
小结：研究了具有大量参数的空间自回归模型的伪最大似然估计的牛顿-步长近似，即参数空间随样本大小缓慢增长。这些函数与高斯条件下的最大似然函数具有相同的渐近效率性质，但都是封闭形式的。因此，它们计算简单，没有紧性假设，从而避免了大型空间自回归的隐式定义估计的两个臭名昭著的陷阱。当从初始最小二乘估计开始时，牛顿步长也可能导致中心极限定理的正则性条件比文献中现有的一些弱。一项仿真研究表明，牛顿迭代可以获得很好的有限样本增益，特别是在网格搜索代价高昂的大型多参数模型中。一个小的实证例子显示了实际数据在估计精度方面的改进。

MSC公司：

62至XX 统计
91至XX 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学

关键词：

空间自回归;效率;许多参数;网络
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\textit｛A.Gupta｝，J.Econom。232，编号1，148--167（2023；Zbl 07633061）
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