Bitte verwenden Sie diesen Link, um diese Publikation zu zitieren, oder auf sie als Internetquelle zu verweisen: https://hdl.handle.net/10419/149778 
Erscheinungsjahr: 
2016
Schriftenreihe/Nr.: 
cemmap working paper No. CWP32/16
Verlag: 
Centre for Microdata Methods and Practice (cemmap), London
Zusammenfassung: 
This paper studies inference on fixed effects in a linear regression model estimated from network data. We derive bounds on the variance of the fixed-effect estimator that uncover the importance of the smallest non-zero eigenvalue of the (normalized) Laplacian of the network and of the degree structure of the network. The eigenvalue is a measure of connectivity, with smaller values indicating less-connected networks. These bounds yield conditions for consistent estimation and convergence rates, and allow to evaluate the accuracy of first-order approximations to the variance of the fixed-effect estimator.
Schlagwörter: 
fixed effects
graph
Laplacian
network data
variance bound
JEL: 
C23
C55
Persistent Identifier der Erstveröffentlichung: 
Dokumentart: 
Working Paper

Datei(en):
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Größe
571.29 kB





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