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Finite Sample Properties of Alternative GMM Estimators for Random Effects Models with Spatially Correlated Errors

Titelangaben

Larch, Mario ; Walde, Janette:
Finite Sample Properties of Alternative GMM Estimators for Random Effects Models with Spatially Correlated Errors.
In: The Annals of Regional Science. Bd. 43 (2009) Heft 2 . - S. 473-490.
ISSN 1432-0592
DOI: https://doi.org/10.1007/s00168-008-0222-2

Abstract

For panel data models with error components that are spatially correlated, the finite sample properties of alternative generalized method of moments (GMM) estimators are determined. We suggest using a continuously updated GMM estimator which is invariant to curvature altering transformations and which should improve small sample efficiency. A Monte Carlo study using a wide range of settings compares the small sample efficiency of various GMM approaches and the maximum likelihood estimator (MLE). The GMM estimators turn out to perform comparably to the MLE approach and even outperform the latter for complex weighting matrices and non-normally distributed errors.

Weitere Angaben

Publikationsform: Artikel in einer Zeitschrift
Begutachteter Beitrag: Ja
Fachklassifikationen: C21; C23; H77; R15
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 11:03
Letzte Änderung: 15 Okt 2015 11:03
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/16667