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Spatial weights matrix selection and model averaging for multivariate spatial autoregressive models
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AI
DOI：10.1080/07474938.2025.2560637.png)
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摘要
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本文重点研究了在存在空间权重矩阵候选集的情况下，多元空间计量经济模型中的模型设定问题。我们提出了一个用于多元空间自回归模型的方法，以处理真实空间权重矩阵可能不在候选集中的情况。我们证明所选估计量在最小化平方损失的意义上具有渐近最优性。如果候选集包含真实空间权重矩阵，该方法具有选择一致性。我们进一步提出了一种模型平均估计量，该估计量结合了一组候选模型，并证明了其渐近最优性。蒙特卡洛模拟结果表明，所提出的模型选择和模型平均估计量在有限样本中表现良好。所提出的方法应用于Sina Weibo数据，以揭示用户发帖行为如何受到其关注用户的影响。分析结果表明，这种影响倾向于在其关注用户之间均匀分布，或与其关注用户的粉丝数量线性相关。
Keyword:
Asymptotic optimality
multivariate responses
posting behavior
social network
spatial weights matrix
期刊
E
IF:
1
论文数:
50
被引数:
2.7K
机构
暂无机构信息
引用论文
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GMM and 2SLS estimation of mixed regressive, spatial autoregressive models混合回归、空间自回归模型的GMM和2SLS估计
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