【摘 要】
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研究固定效应空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)的广义矩估计(GMM)方法。为克服去均值转换方法导致的误差项方差奇异性,以及极大似然法在SEC模型中的运算困难,
【机 构】
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华南理工大学经济与贸易学院; 波特兰州立大学经济系;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71071060)
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研究固定效应空间误差分量模型(Spatial Error Components,SEC)的广义矩估计(GMM)方法。为克服去均值转换方法导致的误差项方差奇异性,以及极大似然法在SEC模型中的运算困难,本文采用正交转换法去除固定效应,并基于正交转换模型,提出基于广义距估计的可行广义最小二乘法(GMM-FGLS),证明了估计量的一致性。并通过Monte Carlo模拟实验,研究GMM-FGLS估计量的有限样本性质。结果表明,GMM-FGLS估计量在误差项正态分布下接近ML估计量,在非正态分布下远优于ML估计量,是实证研究中的理想估计量。
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