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Regional science and urban economics v.69, 2018년, pp.130 - 142   SSCI
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Simple tests for endogeneity of spatial weights matrices

Bera, Anil K. (Department of Economics, University of Illinois, IL, United States ) ; Doğan, Osman (Department of Economics, University of Illinois, IL, United States ) ; Taşpınar, Süleyman (Economics Program, Queens College, CUNY, NY, United States ) ;
  • 초록  

    Abstract In this study, we propose a Rao's score (RS) statistic (Lagrange multiplier (LM) statistic) to test for endogeneity of the spatial weights matrix in a spatial autoregressive model. To achieve this, we start with a spatial autoregressive model with an acceptable form for the generating process for the elements of the endogenous spatial weights matrix as in Qu and Lee (2015). Our test statistic is simple to calculate because it requires computationally simple estimations. By construction, the test statistic is robust in the sense that its asymptotic null distribution is a centered chi-square distribution regardless of the (local) presence of a spatial autoregressive parameter in the alternative model. We summarize the asymptotic properties of our test statistic under the null and the alternative hypotheses. To investigate its finite sample size and power properties, we conduct a Monte Carlo study. The results are in line with our theoretical findings and indicate that the robust test has good size and power properties. Highlights We suggest Rao's score statistics for the endogeneity of spatial weight matrices. Our test statistic is robust to local parametric misspecification in the alternative model. We show the asymptotic properties of tests under the null and local alternative hypotheses. Our robust test is simple and its computation only requires OLS estimates. The simulation results indicate that our robust test has good size and power properties.


  • 주제어

    Endogenous spatial weights matrix .   SAR model .   Rao's score test .   LM test .   Robust LM test .   Inference .   Specification testing .   Parametric misspecification.  

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