Publicação:
Spatial multivariate regressions with panel data

Carregando...
Imagem de Miniatura

Paginação

Primeira página

Última página

Data de publicação

Data da Série

Data do evento

Data

Data de defesa

Data

Edição

Idioma

eng

Cobertura espacial

Brasil
Amazônia

Cobertura temporal

País

BR

organization.page.location.country

Tipo de evento

Grau Acadêmico

Fonte original

ISBN

ISSN

DOI

dARK

item.page.project.ID

item.page.project.productID

Detentor dos direitos autorais

Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)

Acesso à informação

Acesso Aberto

Termos de uso

Reproduction of this text and the data it contains is allowed as long as the source is cited. Reproductions for commercial purposes are prohibited.

Titulo alternativo

Discussion Paper 214 : Spatial multivariate regressions with panel data, Regressões multivariadas espaciais com dados em painel

item.page.organization.alternative

Variações no nome completo

Orientador(a)

Editor(a)

Organizador(a)

Coordenador(a)

item.page.organization.manager

Outras autorias

Palestrante/Mediador(a)/Debatedor(a)

Coodenador do Projeto

Resumo

Neste estudo desenvolvemos um estimador Bayesiano capaz de lidar simultaneamente com uma estrutura de regressão multivariada de dados em painel e com correlação espacial. A análise dos dados em painel contempla os casos de pooling, efeito fixo e efeito aleatório. Para estimação do modelo com efeito aleatório, usamos a análise hierárquica. As simulações de Monte Carlo via cadeia de Markov demonstraram a capacidade do estimador para replicar os dados muito bem simulados. Usamos ainda dados de desmatamento da Amazônia brasileira para atestar a relevância empírica desse novo estimador.

Resumo traduzido

We develop a new Bayesian estimator that is able to deal with multivariate panel data structure in the presence of spatial correlation. The analysis of panel data introduced here allows us to analyze not only the fixed effect but also the random effect model. This work extends the previous study undertaken by Gamerman and Moreira (2004) which only spatial scale is considered. To estimate the random effect model we use the hierarchical analysis that can be applied to estimate some categories of longitudinal data models. The Monte Carlo simulations demonstrate the ability of this new estimator to replicate quite well simulated data. To show the empirical relevance of this new estimator we apply it to the deforestation data in the Brazilian Amazon.

organization.page.description

Sobre o pesquisador

Endereço de Email

ORCID

Lattes

Google Scholar ID

Web of Science ResearcherID

Scopus ID

Informações sobre o projeto

project.page.project.productdescription

Vocabulário Controlado do Ipea

Palavras-chave traduzidas

JEL

Citação

Aviso

Notas

Série / coleção

Versão preliminar

Versão final dessa publicação

Faz parte da série

Publicações relacionadas / semelhantes

organization.page.relation.references

Livros

Publicações

Faz parte da série

Fascículos

Eventos relacionados

Volumes

Projetos de Pesquisa

Unidades Organizacionais

REPOSITÓRIO DO CONHECIMENTO DO IPEA
Redes sociais