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[公告]为传播空间计量经济学,即将原创空间计量经济学十讲 主要是点拨文献脉络和框架,只贴文献,尽量避免如以往二道贩子一般的演说,现在预告内容如下
内容尽量保证一定难度,以前沿理论为主,只建议具有良好计量经济学基础的同学观摩学习,不建议基础一般的硕士与博士观看
第一讲; 空间计量经济学概述与所需要的极限定理
第二讲, 空间自回归模型的拟极大似然估计
第三讲, 空间自回归模型的广义矩估计(上)
第四讲, 空间自回归模型的广义矩估计(下)
第五讲, 空间动态面板模型的估计</p><p>第六讲, 空间自回归模型的近单位根与协整
第七讲,空间自回归模型的非参数与半参数估计
第八讲,空间自回归模型的分位点估计
第九讲; 空间二元选择模型的设定和估计
第十讲Social interaction 模型的设定和估计
http://www.pinggu.org/bbs/thread-450431-1-1.html
和MLE相比,GMM方法具有以下三大好处：1. 实现容易,计算机程序容易编写,且计算时间缩短；2.可以做到在正态分布下与mle相同效率,但是在非正态下效率更高；3. 可以估计高阶空间自回归,，但是mle做不到这点。
最早Kelejian prucha 1999的文献,用了三个最简单的矩条件, 证明了所得估计量的一致,但是没有得到它的渐进分布,虽然这个最简单的估计量是很不成熟的,但是却是成熟广义矩方法的雏形.
然后他们又提出了二阶段最小二乘法,其实就是只利用线性矩条件来估计模型参数,这一工具变量法和上面的不成熟矩估计量都将是以后Lee所发展的系统广义矩估计量的特殊情形。
之后Lee改进了上篇的工具变量,提出了所谓的b2sls。
同时Lee澄清了一般人认为最小二乘法总是得到空间模型不一致估计的错误观念,证明了ols在有些时候也可以得到参数的有效估计。