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J-GLOBAL ID：201802258760787016   整理番号：18A0397857

空間および社会的ネットワークの内生性試験【Powered by NICT】

Testing endogeneity of spatial and social networks

著者 (3件)： Cheng Wei (School of Business, East China University of Science and Technology) ,  Cheng Wei (Department of Economics, The Ohio State University) ,  Lee Lung-fei (Department of Economics, The Ohio State University)
資料名： Regional Science & Urban Economics  (Regional Science & Urban Economics)
巻： 64  ページ： 81-97  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0889A  ISSN： 0166-0462  CODEN： RGUEA3  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 空間自己回帰フレームワーク(SAR)は空間的相互依存と社会的相互作用の研究に広く用いられている。以前の研究では,空間重み行列(sociomatrixまたは隣接行列として知られている)は,外因的に与えられることを仮定した。しかし,隣接行列は内因性できる可能性を無視した一貫性のない推定につながる可能性がある。,空間重みが内因性か否かを試験することが望ましい。Hausman仕様試験と一般的な設定の下での1簡単な等価試験を構築した。も文献における内因性空間/ネットワーク関係と二種類の代表的なSARモデルのためのLM検定統計量を提供した。試験特徴を要約し,ヌルおよび代替仮説の下でそれらの漸近的性質を確立した。モンテカルロシミュレーションはこれらの試験の有限サンプル性能を調べるために行った。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ネットワーク
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  漸近的性質 ,  隣接行列 ,  社会的相互作用 ,  自己回帰 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 空間自己回帰モデル ,  内因性空間重み行列 ,  Hausman仕様試験 ,  LM試験

分類 (5件)： 精神科の基礎医学  (GR01020I) ,  個生態学  (EE03020H) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  数理計画法  (KA03030M) ,  神経系の診断  (GN02000H)

タイトルに関連する用語 (3件)： 社会的ネットワーク ,  内生性 ,  試験