کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5097388 | 1376586 | 2007 | 24 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
HAC estimation in a spatial framework
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آمار و احتمال
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We suggest a non-parametric heteroscedasticity and autocorrelation consistent (HAC) estimator of the variance-covariance (VC) matrix for a vector of sample moments within a spatial context. We demonstrate consistency under a set of assumptions that should be satisfied by a wide class of spatial models. We allow for more than one measure of distance, each of which may be measured with error. Monte Carlo results suggest that our estimator is reasonable in finite samples. We then consider a spatial model containing various complexities and demonstrate that our HAC estimator can be applied in the context of that model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Econometrics - Volume 140, Issue 1, September 2007, Pages 131-154
Journal: Journal of Econometrics - Volume 140, Issue 1, September 2007, Pages 131-154
نویسندگان
Harry H. Kelejian, Ingmar R. Prucha,