10.4. Kinh tế lượng mạng lưới
- Định danh nhóm bài giảng: Nhóm 10.4. Kinh tế lượng mạng lưới trực thuộc 10. Kinh tế lượng không gian, sai số chuẩn Conley và mạng cặp đôi.
- Phạm vi mô hình: Quy tụ 1 mô hình kinh tế lượng từ mục 10.4.1 đến mục 10.4.1.
- Cơ sở phương pháp luận: Hệ thống hóa phương trình cấu trúc, phân biệt giả định nhận dạng và cấu trúc sai số chuẩn theo Cameron & Trivedi (2022); Baltagi (2021); Greene (2019).
- Đối chiếu đa nền tảng: So sánh trực tiếp cú pháp thực thi trên Stata 18, R 4.x và Python 3.11+ theo Bramoullé, Djebbari & Fortin (2009); Manski (1993); Jackson (2008); Pesaran (2015).
1. Bản chất học thuật và cấu trúc toán học
Trong phạm vi của chương Kinh tế lượng không gian, sai số chuẩn Conley và mạng cặp đôi, nhóm phương pháp Kinh tế lượng mạng lưới giải quyết các bài toán thực nghiệm đòi hỏi đặc tả chính xác quá trình sinh dữ liệu và kiểm soát chặt chẽ cấu trúc sai số theo Cameron & Trivedi (2022); Baltagi (2021); Greene (2019). Các mô hình trong nhóm 10.4 cùng dựa trên hệ thức cấu trúc nền tảng tại phương trình 1 theo Bramoullé, Djebbari & Fortin (2009); Manski (1993); Jackson (2008); Pesaran (2015):
$$Y = \alpha \iota + \beta G Y + X\gamma + G X \delta + \varepsilon \tag*{[1]}$$
Phương trình điều kiện ước lượng và tối ưu hóa của nhóm phương pháp này được xác định tại công thức 2:
$$\ell_N(\beta, \rho, \sigma^2) = -\frac{N}{2}\ln(2\pi\sigma^2) + \ln\det\left(I_N – \rho W\right) – \frac{1}{2\sigma^2}\| (I_N – \rho W)Y – X\beta – WX\theta \|_2^2 \tag*{[2]}$$
Sự khác biệt giữa 1 mô hình từ 10.4.1. Mô hình hiệu ứng đồng đẳng trên mạng lưới Bramoullé đến 10.4.1. Mô hình hiệu ứng đồng đẳng trên mạng lưới Bramoullé nằm ở giả định về phân phối của thành phần nhiễu, cơ chế nội sinh và ma trận trọng số ước lượng theo Bramoullé, Djebbari & Fortin (2009); Manski (1993); Jackson (2008); Pesaran (2015); Cameron & Trivedi (2022); Baltagi (2021); Greene (2019).
2. Bảng đối chiếu các mô hình trong nhóm
Bảng dưới đây so sánh trực tiếp bản chất kinh tế lượng, câu lệnh thực thi trên ba phần mềm và kiểm định chẩn đoán của từng bài học trong nhóm 10.4:
| Mã mục | Tên mô hình | Bản chất kinh tế lượng | Cú pháp ước lượng chuẩn Stata 18 · R 4.x · Python 3.11+ | Kiểm định chẩn đoán bắt buộc |
|---|---|---|---|---|
| 10.4.1 | Mô hình hiệu ứng đồng đẳng trên mạng lưới Bramoullé | Giải quyết bài toán phản chiếu của Manski trong mô hình mạng lưới tuyến tính trong trung bình bằng cách sử dụng các biến đặc điểm của bạn của bạn $G^2 X$ là độ trễ mạng bậc 2 làm biến công cụ hợp lệ cho hành vi trung bình của nhóm đồng đẳng $G Y$ khi đường kính mạng từ $3$ trở lên. | Stata: ivregress 2sls y x1 (gy = g2x1), vce(robust)R: AER::ivreg(y ~ x1 + gy + gx1 | x1 + gx1 + g2x1, data = df)Python: IV2SLS.from_formula('y ~ 1 + x1 + gx1 + [gy ~ g2x1]', data=df).fit(cov_type='robust') |
Kiểm định điều kiện nhận dạng độc lập tuyến tính của các ma trận $I, G, G^2$ theo điều kiện Bramoullé–Djebbari–Fortin, thống kê $F$ giai đoạn 1 cho biến công cụ $G^2 X$ và kiểm định Hansen $J$ |
3. Quy tắc lựa chọn mô hình phù hợp
Nhà nghiên cứu có thể áp dụng quy tắc phân nhánh dưới đây để chọn đúng mô hình trong nhóm 10.4 cho dữ liệu thực tế theo Cameron & Trivedi (2022); Baltagi (2021); Greene (2019):
- Chọn 10.4.1. Mô hình hiệu ứng đồng đẳng trên mạng lưới Bramoullé khi: Định lượng hiệu ứng đồng đẳng nội sinh và hiệu ứng ngữ cảnh ngoại sinh trong mạng lưới chuỗi cung ứng doanh nghiệp, liên kết ngân hàng hoặc mạng xã hội. — Kiểm định bắt buộc: Kiểm định điều kiện nhận dạng độc lập tuyến tính của các ma trận $I, G, G^2$ theo điều kiện Bramoullé–Djebbari–Fortin, thống kê $F$ giai đoạn 1 cho biến công cụ $G^2 X$ và kiểm định Hansen $J$.
4. Tài liệu tham khảo
- Bramoullé, Y, Djebbari, H, & Fortin, B.(2009). Identification of peer effects through social networks. Journal of Econometrics, 150, số 1, 41–55.
- Manski, C. F.(1993). Identification of endogenous social effects: The reflection problem. The Review of Economic Studies, 60, số 3, 531–542.
- Jackson, M. O.(2008). Social and Economic Networks. Princeton University Press.
- Pesaran, M. H.(2015). Time Series and Panel Data Econometrics. Oxford University Press.
- Cameron, A. C, & Trivedi, P. K.(2022). Microeconometrics Using Stata, 2nd ed, Vol. 2, Chương 26: Spatial Regression Models. Stata Press.
- Baltagi, B. H.(2021). Econometric Analysis of Panel Data, 6th ed, Chương 13: Spatial Panel Data Models. Springer.
- Greene, W. H.(2019). Econometric Analysis, 8th ed, Chương 11: Spatial Autoregression and Robust Covariance Estimation. Pearson.
↑ Tài liệu gốc: KINH TẾ LƯỢNG ỨNG DỤNG TOÀN DIỆN TỪ A – Z
↑ Chương chủ quản: 10. Kinh tế lượng không gian, sai số chuẩn Conley và mạng cặp đôi
→ Bài học đầu tiên trong nhóm: 10.4.1. Mô hình hiệu ứng đồng đẳng trên mạng lưới Bramoullé