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Unconditional Maximum Likelihood Estimation of Linear and Log-Linear Dynamic Models for Spatial Panels

机译：空间面板的线性和对数线性动态模型的无条件最大似然估计

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This article hammers out the estimation of a fixed effects dynamic panel data model extended to include either spatial error autocorrelation or a spatially lagged dependent variable. To overcome the inconsistencies associated with the traditional least-squares dummy estimator, the models are first-differenced to eliminate the fixed effects and then the unconditional likelihood function is derived taking into account the density function of the first-differenced observations on each spatial unit. When exogenous variables are omitted, the exact likelihood function is found to exist. When exogenous variables are included, the pre-sample values of these variables and thus the likelihood function must be approximated. Two leading cases are considered: the Bhargava and Sargan approximation and the Nerlove and Balestra approximation. As an application, a dynamic demand model for cigarettes is estimated based on panel data from 46 U.S. states over the period from 1963 to 1992.
机译：本文对固定效应动态面板数据模型的估计进行了扩展，该模型扩展为包括空间误差自相关或空间滞后因变量。为了克服与传统最小二乘虚拟估计器相关的不一致性，首先对模型进行微分以消除固定效应，然后在考虑每个空间单位上的一阶观测值的密度函数的基础上得出无条件似然函数。当省略外生变量时，发现精确似然函数存在。当包括外生变量时，这些变量的样本前值以及似然函数必须近似。考虑了两种主要情况：Bhargava和Sargan近似以及Nerlove和Balestra近似。作为一种应用，根据1963年至1992年期间美国46个州的面板数据估算了卷烟的动态需求模型。

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  • 来源
    《Geographical analysis》 |2005年第1期|p.85-106|共22页
  • 作者

    J. Paul Elhorst;

  • 作者单位

    Faculty of Economics, University of Groningen, Groningen, The Netherlands;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 地理;
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