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A parametric specification test for linear spatial autoregressive models

自回归模型 无效假设 非参数统计 数学 统计 参数统计 空(SQL) 渐近分布 统计假设检验 样本量测定 一致性(知识库) 空间计量经济学 蒙特卡罗方法 计量经济学 计算机科学 数据挖掘 估计员 几何学
作者
You‐Zhi Tang,Jiang Du,Zhongzhan Zhang
出处
期刊:spatial statistics [Elsevier]
卷期号:57: 100767-100767
标识
DOI:10.1016/j.spasta.2023.100767
摘要

We propose a new test for the specification of linear spatial autoregressive models where the spatial weights matrix is prespecified. Our test is built on the difference of two estimates of the spatial parameter where the two estimates are obtained by the parametric and nonparametric GMM estimation methods, respectively. Under mild assumptions, we derive the limiting null distribution and show consistency for our test. Unlike the general nonparametric test, our test can detect the local alternatives that approach the null at a rate n−1/2, where n is the sample size. Monte Carlo simulations are conducted to study the finite sample performance of our test. Finally, we apply our test to check the model specification for the economic growth rate example.
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