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SCELTA DEL MODELLO PER DATI SPAZIO-TEMPORALI

Ci sono tecniche diverse per modellare i dati spaziali. Uno è attraverso i cosiddetti modelli spaziali di tipo econometrico, originariamente introdotti da Anselin (1988, 2001) per dati cross-section e generalizzati nell'ultimo decennio a differenti framework. In particolare, negli ultimi anni, l'attenzione è stata dedicata ai dati spazio-temporali, con l'introduzione dei modelli chiamati Spatial Dynamic Panel Data (SDPD). Il principale lavoro di riferimento per tali modelli è quello pubblicato da Lee, de Jong e Yu sulla rivista Journal of Econometrics nel 2010.Recentemente, la responsabile scientifica del presente progetto ha pubblicato un lavoro in cui si proponeva un nuovo modello di tipo SDPD, chiamato G-SDPD, che può essere considerato una generalizzazione del modello SDPD di Lee et al.(2010). In altre parole, il modello SDPD (insieme ad altre varianti di tale modello proposti nell'ultimo decennio) può essere considerato un caso speciale del modello G-SDPD.In questo progetto di ricerca si vuole analizzare e quindi proporre una strategia per la scelta della struttura specifica di modello SDPD. A tal fine, si dovranno paragonare i risultati di stima della versione generalizzata del modello, ovvero G-SDPD, e della versione ristretta del modello, ovvero SDPD classico. Tuttavia, dal momento che i due modelli proposti in letteratura sono stimati attravesto metodi diversi, ovvero una combinazione di tecniche least squares e Yule Walker per il modello G-SDPD e un approccio di quasi massima verosimiglianza per il modello SDPD, non è immediato confrontare gli stimatori delle due versioni di modello, in quanto basati su ipotesi e proprietà asintotiche totalmente differenti. Quindi, tra gli obiettivi prioritari del presente progetto si pone quello di individuare una nuova procedura di stima per i parametri della versione ristretta del modello, basata su una tecnica simile e quindi confrontabile rispetto agli stimatori del modello G-SDPD, e successivamente studiarne le proprietà finite e asintotiche. Sulla base di queste, si potrà successivamente individuare una corretta procedura di test per la scelta del modello specifico più adatto per i particolari dati sotto analisi. Verosimilmente, in base alle evidenze preliminari del problema, la procedura di verifica delle ipotesi si dovrà costruire su un sistema di test multipli che permettano di scegliere tra la versione generale del modello e alcune versioni specifiche derivate dal generale imponendo vincoli particolari sui parametri spaziali. La distribuzione campionaria della statistica-test potrà essere derivata teoricamente oppure, più verosimilmente, mediante tecniche di ricampionamento di tipo bootstrap.