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主题介绍

We propose a new class of spatio-temporal models with unknown and banded autoregressive coe cient matrices. The setting represents a sparse structure for high dimensional spatial panel dynamic models when panel members represent economic (or other type) individuals at many di erent locations. The structure is practically meaningful when the order of panel members is arranged appropriately. Note that the implied autocovariance metrices are unlikely to be banded, and therefore, the proposal is radically di erent from the existing literature on the inference for high-dimensional banded covari- ance matrices. Due to the innate endogeneity, we apply the least squares method based on a Yule-Walker equation to estimating autoregressive matrices. A ratio-based method for determining the bandwidth of autoregressive matrices is also proposed. Some asymptotic properties of the inference methods are established. The proposed methodology is further illustrated using both simulated and real data sets.
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