Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/72670 
Autor:innen: 
Erscheinungsjahr: 
2009
Schriftenreihe/Nr.: 
Reihe Ökonomie / Economics Series No. 237
Verlag: 
Institute for Advanced Studies (IHS), Vienna
Zusammenfassung: 
I consider a panel vector-autoregressive model with cross-sectional dependence of the disturbances characterized by a spatial autoregressive process. I propose a three-step estimation procedure. Its first step is an instrumental variable estimation that ignores the spatial correlation. In the second step, the estimated disturbances are used in a multivariate spatial generalized moments estimation to infer the degree of spatial correlation. The final step of the procedure uses transformed data and applies standard techniques for estimation of panel vector-autoregressive models. I compare the small-sample performance of various estimation strategies in a Monte Carlo study.
Schlagwörter: 
spatial PVAR
multivariate dynamic panel data model
spatial GM
spatial Cochrane-Orcutt transformation
constrained maximum likelihood estimation
JEL: 
C13
C31
C33
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
292.28 kB





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