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Estimating spatial models with endogenous variables, a spatial lag and spatially dependent disturbances: Finite sample properties *
Author(s) -
Fingleton Bernard,
Le Gallo Julie
Publication year - 2008
Publication title -
papers in regional science
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
SCImago Journal Rank - 0.937
H-Index - 64
eISSN - 1435-5957
pISSN - 1056-8190
DOI - 10.1111/j.1435-5957.2008.00187.x
Subject(s) - estimator , autoregressive model , humanities , econometrics , monte carlo method , mathematics , statistics , art
. This paper discusses estimation methods for models including an endogenous spatial lag, additional endogenous variables due to system feedback and an autoregressive or a moving average error process. It extends Kelejian and Prucha's, and Fingleton and Le Gallo's feasible generalized spatial two‐stage least squares estimators and also considers HAC estimation in a spatial framework as suggested by Kelejian and Prucha. An empirical example using real estate data illustrating the different estimators is proposed. The finite sample properties of the estimators are finally investigated by means of Monte Carlo simulation. Resumen. Este artículo discute métodos de estimación para modelos incluyendo un intervalo espacial endógeno, variables endógenas adicionales debido a retroalimentación del sistema y un proceso autorregresivo o uno de error de media móvil. Amplia Kelejian y Prucha's, y los estimadores de mínimos cuadrados bietápicos espaciales generalizados factibles de Fingleton y Le Gallo y considera también la estimación HAC en un marco espacial tal y como sugieren Kelejian y Prucha. Proponemos un ejemplo empírico utilizando datos de bienes inmuebles ilustrando los diferentes estimadores. Las propiedades en muestras finitas de los estimadores se estudian finalmente mediante simulación de Monte Carlo.