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Performance Contest Between MLE and GMM for Huge Spatial Autoregressive Models

Titelangaben

Larch, Mario ; Tappeiner, Gottfried ; Walde, Janette:
Performance Contest Between MLE and GMM for Huge Spatial Autoregressive Models.
In: Journal of Statistical Computation and Simulation. Bd. 78 (Februar 2008) Heft 2 . - S. 151-166.
ISSN 1563-5163
DOI: 10.1080/10629360600954109

Abstract

When using maximum likelihood estimation for spatial models, a well known problem is the computation of the logarithm of the determinant of the Jacobian, especially for problems with a huge number of observation units. In the recent literature there are various promising approaches to account for these numerical difficulties, relying on alternative decompositions or approximations. Recently, a general method of moments approach for estimating these models was developed. We compare all these different approaches with respect to their root mean-squared errors of the estimates and investigate the size and power of hypotheses tests with respect to the spatial correlation and the regression parameters.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Keywords: Spatial statistics; Maximum likelihood; Generalized method of moments; Spatial auto-correlation; Jacobian
Institutionen der Universität: Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Volkswirtschaftslehre > Lehrstuhl Volkswirtschaftslehre VI: Empirische Wirtschaftsforschung
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Volkswirtschaftslehre > Lehrstuhl Volkswirtschaftslehre VI: Empirische Wirtschaftsforschung > Lehrstuhl Volkswirtschaftslehre VI: Empirische Wirtschaftsforschung - Univ.-Prof. Dr. Mario Larch
Fakultäten
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Fakultäten > Rechts- und Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät > Fachgruppe Volkswirtschaftslehre
Titel an der UBT entstanden: Nein
Themengebiete aus DDC: 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
Eingestellt am: 15 Okt 2015 10:59
Letzte Änderung: 15 Okt 2015 10:59
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/16666