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Testing for Spatial Effects in Seemingly Unrelated Regressions

机译：在看似无关的回归中测试空间效应

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摘要

The paper focuses on the case of a panel data set, without unobserved individual effects, treated by means of an SUR specification. The problem raised is to test for the presence of spatial effects in these multivariate systems. Various useful tests are developed based on the principle of the Lagrange Multiplier in a maximum-likelihood framework. Also, we address the question of the time stability of the sequence of spatial dependence coefficients, as a maintained hypothesis that is not necessarily true in applied work. The second part of the paper presents the results of a Monte Carlo experiment.%Cette communication se concentre sur le cas de l'ensemble de données de panel, sans effets individuels non observés, traitées au moyen d'une spécification SUR. Le problème soulevé concerne l'examen de la présence d'effets spatiaux dans ces systèmes à multi-variables. On développe plusieurs essais utiles, basés sur le principe du multiplicateur d'Euler-Lagrange dans un cadre de probabilité maximale. En outre, nous nous penchons sur la question de la stabilité en fonction du temps des coefficients de dépendance spatiale, en tant qu'hypothèse maintenue qui n'est pas nécessairement vraie dans les applications pratiques. La deuxième partie de la communication présente les résultats d'une expérience Monte Carlo.
机译：本文重点介绍通过SUR规范处理的面板数据集的情况，没有未观察到的个体影响。提出的问题是测试这些多元系统中是否存在空间效应。在最大似然框架中，基于拉格朗日乘数的原理，开发了各种有用的测试。另外，我们解决了空间依赖性系数序列的时间稳定性问题，这是一个维持的假设，在应用工作中不一定是正确的。本文的第二部分介绍了蒙特卡洛实验的结果。％本文重点讨论使用SUR规范处理的面板数据集的情况，没有未观察到的个体影响。提出的问题涉及检查这些多元系统中空间效应的存在。我们基于最大概率框架中的Euler-Lagrange乘数原理，开发了一些有用的测试。另外，我们将空间依赖系数的时间依赖性问题视为一种维持的假设，在实际应用中不一定是正确的。交流的第二部分介绍了蒙特卡洛实验的结果。

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