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首页> 外文期刊>Spatial economic analysis >The Estimation and Testing of a Linear Regression with Near Unit Root in the Spatial Autoregressive Error Term
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The Estimation and Testing of a Linear Regression with Near Unit Root in the Spatial Autoregressive Error Term

机译：空间自回归误差项下具有近单位根的线性回归的估计和检验

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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.%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.
机译：本文研究了线性回归的估计，其中包括几乎非平稳的自回归空间误差（SAR）。推导了普通最小二乘法，广义最小二乘法以及可实现和广义最小二乘估计量的渐近性质，以及Wald检验统计量。计算蒙特卡罗结果，以研究所提出的估计量的抽样行为和检验统计量。％本文考虑了涉及空间自回归（SAR）误差项的线性回归的估计，该误差项几乎是非平稳的。推导了普通最小二乘（OLS），真实广义最小二乘（GLS）和可行广义最小二乘（FGLS）估计量的渐近性质以及相应的Wald检验统计量。进行蒙特卡洛结果来研究所提出的估计量和检验统计量的抽样行为。

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