固定效应时异系数广义空间自回归模型的估计与模拟

面板数据的空间模型往往表现出时变特征，而现实经济现象中的空间相关性是多波段的，有时是不同的。在此基础上，构造了具有固定效应时变系数的广义空间自回归模型。首先，利用拟极大似然（QML）方法对模型进行估计，并证明了参数的渐近行为。其次，根据贝叶斯（Bayes）公式推导参数后验分布，并设计MCMC抽样。最后，基于数值模拟对两种方法在有限样本下的仿真进行了比较，并结合具体实例，对两种方法的实际估计效果进行了比较和分析。结果表明：一方面，两种方法的参数模拟误差随着样本个体数的增加而减小，表明增加观测个体数可以显著降低参数模拟误差。另一方面，Bayes估计的均方误差比QML估计的均方误差要小，这表明Bayes估计比QML估计更可靠。