Nonparametric Estimation of the Spatial Connectivity Matrix Using Spatial Panel Data

We use moments from the covariance matrix for spatial panel data to estimate the parameters of the spatial autoregression model, including the spatial connectivity matrix W . In the unrestricted spatial autoregression model, the parameters are underidentified by one when W is symmetric. We show that a special case exists in which W is asymmetric and its parameters are exactly identified. If the panel data are stationary and ergodic, spatially and temporally, the estimates of W and the spatial autoregression coefficients are consistent. Spatial panel data for house prices in I srael are used to illustrate this methodology. Los autores usan momentos de una matriz de covarianza para datos panel espaciales para estimar los parámetros del modelo de autoregresión espacial ( spatial autoregressive model ), incluyendo la matriz de conectividad (o de ponderación) espacial W. En el modelo de autoregresión espacial sin restricciones, los parámetros están sub‐identificados por un valor de uno en los casos que la matriz W es simétrica. Los autores demuestran que existe un caso especial en el cual la matriz W es asimétrica y sus parámetros tienen cálculo exacto. Si los datos panel son estacionarios y ergódicos, espacial y temporalmente, los estimados de W y el coeficiente de autoregresión espacial son consistentes. Para ilustrar la metodología propuesta, los autores usan datos‐panel espaciales de precios de vivienda en Israel. 本文通过采用空间面板数据的协方差矩阵对包含空间相关矩阵W的空间自回归模型进行参数的矩估计。在无约束空间自回归模型中W是对称矩阵时参数可由其估计得到。本文展示了一种W是对称矩阵且其参数能够被精确估计的特殊情况。如果面板数据在时间与空间特征上具有平稳性和遍历性那么W和空间自回归参数的估计是一致的。最后针对以色列住房价格的空间面板数据采用此方法进行实证研究。