Bootstrap Inference in Spatial Econometrics: the J-test

Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

Author(s)

Department/unit(s)

Publication details

JournalSpatial Economic Analysis
DatePublished - 2010
Issue number1
Volume5
Number of pages27
Pages (from-to)93-119
Original languageEnglish

Abstract

Kelejian (2008) introduces a J-type test for the situation in which a null linear regression model, Model0, is to be tested against one or more rival non-nested alternatives, Model1, #x2026;, Model g , where typically the competing models possess endogenous spatial lags and spatially autoregressive error processes. Concentrating on the case g=1, in this paper we examine the finite sample properties of a spatial J statistic that is asymptotically [image omitted] #xa0; under the null, and an alternative version that is conjectured to be approximately [image omitted] #xa0; , both introduced by Kelejian. We demonstrate numerically that the tests are excessively liberal in some leading cases and conservative in others using the relevant chi-square asymptotic approximations, and explore how far this may be corrected using a simple bootstrap resampling method. Inference 'bootstrap' dans l'econometrie spatiale: le test 'J' Resume Kelejian (2008) presente un test de type J pour la situation dans laquelle on doit tester un modele a regression lineaire nulle, Model0, par rapport a une ou plusieurs alternatives concurrentes non imbriquees, Model1, #x2026;, Model g , dans laquelle les modeles concurrents possedent generalement des retards spatiaux endogenes et des procedes d'erreur spatialement autoregressifs. En nous concentrant sur le cas g=1, nous examinons, dans la presente communication, les proprietes d'echantillon finies d'une statistique spatiale J qui se trouve asymptotiquement [image omitted] #xa0; sous le zero, et une version alternative supposee etre egale a environ [image omitted] #xa0; , introduites toutes les deux par Kelejian. Nous demontrons de facon numerique que les tests sont excessivement liberaux, dans certains des principaux cas, et plutot prudents dans d'autres, en faisant usage des approximations asymptotiques au chi carre, et nous explorons la mesure dans laquelle nous pouvons le corriger en appliquant un simple processus empirique re-echantillon

    Research areas

  • Spatial econometrics, bootstrap, J-test

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