Abstract
This paper considers the estimation of a linear regression involving the spatial autoregressive (SAR) error term which is nearly nonstationary. The asymptotics properties of the ordinary least squares (OLS), true generalized least squares (GLS) and feasible generalized least squares (FGLS) estimators as well as the corresponding Wald test statistics are derived. Monte Carlo results are conducted to study the sampling behavior of the proposed estimators and test statistics. RÉSUMÉ la présente communication se penche sur l'estimation d'une régression linéaire, comportant l'erreur autorégressive spatiale (SAR) qui est quasiment non stationnaire. Les propriétés asymptotiques des estimateurs aux moindres carrés ordinaires, des moindres carrés généralisés et des moindres carrés réalisables et généralisés, ainsi que les statistiques d'essai de Wald, sont dérivés. On calcule les résultats de Monte Carlo afin d’étudier le comportement d’échantillonnage des estimateurs proposés et des statistiques d'essai. EXTRACTO Este estudio considera la estimación de una regresión lineal donde se incluye el término de error autorregresivo espacial (SAR) que es casi no estacionario. Se derivan las propiedades asimptóticas de los estimadores de mínimos cuadrados ordinarios (MCO), mínimos cuadrados generalizados (MCG) verdaderos y mínimos cuadrados generalizados factibles (MCGF), así como las estadísticas correspondientes de la prueba Wald. Los resultados de Monte Carlo se llevan a cabo para estudiar el comportamiento de muestreo de los estimadores y las estadísticas de pruebas propuestos. 摘要: 本文使用线性回归方法对近似非平稳的空间自回归 (SAR) 误差项进行估计,进而得到了普通最小二乘法 (OLS) 、真广义最小二乘法 (GLS) 、可行的广义最小二乘法 (FGLS) 三种估计器的渐近特性以及相应的 Wald 检验统计量。通过蒙特卡洛仿真结果研究了这几种估计器和检验统计量的采样行为。
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.