神戸大学附属図書館デジタルアーカイブ
https://hdl.handle.net/20.500.14094/90007983

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90007983 (fulltext) pdf 484 KB 34

メタデータ

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メタデータID
90007983
アクセス権
open access
出版タイプ
Accepted Manuscript
タイトル
Parameter estimation in spatial econometric models with non-random missing data
著者
Seya, Hajime ; Tomari, Masashi ; Uno, Shohei
著者ID
A1673
研究者ID
1000020584296
KUID
https://kuid-rm-web.ofc.kobe-u.ac.jp/search/detail?systemId=da43e7014c301bd8520e17560c007669
著者名
Seya, Hajime
瀬谷, 創
セヤ, ハジメ
所属機関名
工学研究科
著者名
Tomari, Masashi
著者名
Uno, Shohei
言語
English (英語)
収録物名
Applied Economics Letters
巻(号)
28(6)
ページ
440-446
出版者
Taylor & Francis
刊行日
2021-03-30
公開日
2021-12-01
注記
Published online: 13 May 2020
抄録
This study examines the problem of parameter estimation in spatial econometric/social interaction models with non-random missing outcome data. First, we construct a sample selection model considering spatial lag (autoregressive) dependence. Then, we suggest a parameter estimation method for this model by slightly modifying the Bayesian Markov chain Monte Carlo algorithm proposed in an existing study. A simple illustration indicates that the proposed parameter estimation method performs well overall if the spatial autocorrelation is moderate (spatial parameter equals 0.5 or less), even under a relatively high missing data ratio (around 40%).
キーワード
Sample selection
spatial lag model (SLM)
spatial autocorrelation
social interaction
Bayesian Markov chain Monte Carlo (MCMC)
カテゴリ
工学研究科
学術雑誌論文
権利
This is an Accepted Manuscript of an article published by Taylor & Francis in [Applied Economics Letters on 2020] available online: http://www.tandfonline.com/10.1080/13504851.2020.1758618
関連情報
DOI
https://doi.org/10.1080/13504851.2020.1758618