空间计量模型的动因及其解释
空间计量经济学模型及其应用
空间计量经济学模型及其应用空间计量经济学模型及其应用随着经济全球化和城市化进程的不断深入,企业和居民之间的空间联系越来越密切,城市空间格局的变化越来越明显。
在这种情况下,空间计量经济学模型逐渐成为经济学研究的重要工具之一,能够准确地衡量空间的经济效应,推动城市发展和区域经济增长。
本报告将从空间计量经济学模型的基本理论、模型类型和应用领域三个方面进行论述,旨在为对此领域感兴趣的读者提供一些参考。
一、空间计量经济学模型的基本理论空间计量经济学是空间经济学与计量经济学的交叉学科,其理论构建基于三个方面:空间距离、空间依赖和空间异质性。
下面分别进行阐述。
1.空间距离空间距离是指在空间维度上两个经济体之间的距离,这里的经济体可以是城市、县、国家等经济空间单元。
在空间计量经济学中,距离不仅仅是直线距离的概念,还包括通行时间、交通成本、行政管辖区域等多方面的因素。
空间距离对经济发展具有明显的影响,可以影响固定资本的流动、劳动力的流动、资金的流动等多方面的因素。
因此,空间距离在计量经济模型中的应用非常广泛,是模型的一个重要变量之一。
2.空间依赖空间依赖是指一个经济单元的行为和性质受到其周围空间经济环境的影响。
在空间计量经济学中,空间依赖可以通过空间自回归模型、空间误差模型等方式进行测算。
空间依赖是经济空间单元之间相互作用的一种体现,它可以客观反映经济环境的变化和发展趋势,有助于经济预测和政策决策,具有非常广泛的研究领域和应用前景。
3.空间异质性空间异质性是指在不同地理空间单元之间存在的结构性差异,这种差异不会随着时间的推移而消失。
在空间计量经济学中,空间异质性主要体现在组成部分的不同、战略资源的分布和经济制度的差异等方面。
空间异质性的存在使得研究不同区域经济结构的差异和社会文化的差异变得更加复杂,需要充分考虑空间异质性对研究结果的影响。
二、空间计量经济学模型的类型空间计量经济学模型的类型主要包括空间自回归模型、空间误差模型、空间滞后模型和空间面板模型等。
空间计量方法模型
空间计量方法模型空间经济计量模型主要解决回归模型中复杂的空间相互作用与空间依存性结构问题(Anselin ,1988)。
长期以来,在主流的经济学理论中,空间事物无关联及均质性假定的局限,以及普遍使用忽视空间效应的普通最小二乘法 (OLS)进行模型估计,使得在实际应用中往往存在模型的设定偏差问题,进而导致经济学研究得出的各种结果和推论不够完整、科学,缺乏应有的解释力(吴玉鸣,2007)。
空间计量经济学 (Anselin ,1988)理论认为一个地区空间单元上的某种经济地理现象或某一属性值与邻近地区空间单元上同一现象或属性值是相关的。
几乎所有的空间数据都具有空间依赖性或空间自相关性的特征,空间依赖的存在打破了大多数经典统计和计量分析中相互独立的基本假设。
也就是说,各区域之间的数据存在与时间序列相关、相对应的空间相关。
根据空间计量经济学方法原理,空间计量分析的思路如下:首先采用空间统计分析Moran 指数法检验因变量是否存在空间自相关性;如果存在空间自相关性,则以空间计量经济学理论方法为基础,建立空间计量经济模型,进行空间计量估计和检验。
1.空间自相关性检验空间相关性存在与否,实际应用研究中常常使用空间自相关指数Moran’I ,其计算公式如下所示:∑∑∑∑==-==---=ni nj ijj ni nj i ijW S Y Y Y Y WI Moran 11211,)()( (3)其中,∑∑=-=-=-=ni i n i i Y n Y Y Y n S 1121;)(1,i Y 表示第i 地区的观测值;n 为地区总数(本文为28);ij W 为二进制的邻接空间权值矩阵,表示其中的任一元素,采用邻接标准或距离标准,其目的是定义空间对象的相互邻接关系,便于把地理信息系统(GIS)数据库中的有关属性放到所研究的地理空间上来对比。
一般邻接标准的ij W 为:⎩⎨⎧=不相邻;区域和当区域相邻;区域和当区域j i j i W ij 01 。
空间经济计量学模型
Moran’s I = (n Σxy - ΣxΣy) / (n Σx² Σx²)
应用场景
注意事项
适用于检验空间分布的集聚程度,常用于 分析地理信息系统(GIS)中的空间数据。
Moran’s I检验假设数据符合正态分布, 因此在使用前应对数据进行正态性检验。
LM检验
定义
LM检验是空间滞后模型 (Spatial Lag Model)的简称, 用于检验空间滞后变量对被解
03
空间计量经济学模型
空间滞后模型
空间滞后变量
空间滞后模型中包含一个反映空间距 离影响的空间滞后变量。
模型估计方法
空间滞后模型的估计方法包括最小二 乘法、广义最小二乘法等。
适用范围
空间滞后模型适用于研究空间依赖性 较强的数据,例如地区间经济增长的 相互影响等。
模型参数解释
空间滞后模型的参数可以解释为空间 权重矩阵中的权重系数,反映了不同 地区之间的空间关系。
运用空间计量经济学模型,研究国际贸易的 空间效应,揭示贸易对周边地区经济发展的 影响机制。
详细描述
通过构建空间计量经济学模型,分析国际贸 易对周边地区经济发展的影响,探讨贸易对 不同地区经济发展的作用机制和程度差异, 为制定区域经济发展政策提供参考。
案例四:人口流动的空间影响因素研究
总结词
应用空间计量经济学模型,研究人口流动的 空间影响因素,为政府制定人口政策提供科 学依据。
空间自相关系数 = Σw_ij * y_j / Σw_ij * Σy_j
应用场景
注意事项
适用于分析空间分布的 集聚程度,常用于地理 信息系统(GIS)中的空间 数据分析。
空间自相关检验假设数 据符合正态分布,因此 在使用前应对数据进行 正态性检验。同时,空 间权重矩阵的选择对检 验结果有很大影响,需 要根据具体问题选择合 适的空间权重矩阵。
空间计量模型效应的解释
空间计量模型效应的解释
空间计量模型是一种将空间效应纳入回归分析的方法,主要研究空间相关性和空间依赖性对经济变量的影响。
在空间计量模型中,效应的解释主要包括直接效应、间接效应和总效应。
1. 直接效应:直接效应是指解释变量对本地区被解释变量的影响。
直接效应反映了解释变量对本地被解释变量的影响程度,可以通过回归系数来表示。
2. 间接效应:间接效应是指解释变量对邻近地区被解释变量的影响。
间接效应反映了解释变量通过空间权重矩阵对邻近地区被解释变量的影响程度。
3. 总效应:总效应是指解释变量对本地和邻近地区被解释变量的影响之和。
总效应反映了解释变量对所有地区被解释变量的影响程度,可以通过直接效应和间接效应的加总来表示。
在空间计量模型中,通过分解总效应,可以分析解释变量对不同地区被解释变量的影响程度,有助于更好地理解空间计量模型的效应。
同时,空间计量模型还可以帮助研究者识别空间相关性和空间依赖性对经济变量的影响,为政策制定和区域协调发展提供参考。
经济学中的空间计量模型
经济学中的空间计量模型一、空间计量模型概述空间计量模型是指将空间因素引入计量经济学模型中的一种方法。
空间计量模型通常用于研究空间相关性对经济现象的影响。
空间相关性是指位置相近的地区之间存在的相互依赖关系或者相互作用。
二、空间计量模型的基本形式空间计量模型的基本形式可以表示为:Y=ρWy + Xβ + ε其中,Y表示被解释变量,X表示非空间自变量,W表示空间自变量的邻接矩阵,ε代表误差项,ρ是空间相关系数,β是非空间自变量的系数。
空间自变量通常是指与地理位置有关的变量,比如距离、地理位置等。
三、空间计量模型的类别1. 空间自回归模型(Spatial Autoregression Model,SAR)SAR模型是最简单的空间计量模型之一。
SAR模型的核心思想是,与某一地区相邻的地区之间存在相互影响,这种影响可以通过在模型中引入空间自回归项来体现。
SAR模型通常用于研究空间依赖性的影响,比如一个地区的影响对相邻地区的经济发展状况的影响。
2. 空间误差模型(Spatial Error Model,SEM)SEM模型是一种常用的空间计量模型,其核心思想是每个地区的误差项受周围地区的误差项的影响。
SEM模型和SAR模型的区别在于,SEM模型中的空间相关性体现在误差项当中,而SAR模型中的空间相关性体现在自变量中。
3. 空间Durbin模型(SDM)SDM模型是SAR模型和SEM模型的综合体,其核心思想是同时考虑空间自回归和空间误差,在模型中引入两个空间因素项。
SDM模型通常用于研究空间因素对社会、经济现象的影响。
四、空间计量模型的应用场景空间计量模型有许多的应用场景,比如城市规划、环境保护、地区经济发展等领域。
1. 研究城市规划城市规划通常需要考虑到不同城市之间的相互依赖关系。
比如,周围地区的经济状况和城市的经济发展状况相关,不同城市之间的人口流动也会影响城市的规划。
这时候可以采用空间计量模型,来研究城市规划对相邻地区的影响。
空间计量经济模型的理论与应用
空间计量经济模型的理论与应用第一部分空间计量经济模型介绍 (2)第二部分模型理论基础与原理 (5)第三部分空间相关性分析方法 (8)第四部分常用空间计量模型构建 (10)第五部分模型估计与检验方法 (14)第六部分应用案例与实证分析 (19)第七部分空间计量模型的局限性 (22)第八部分展望与未来研究方向 (25)第一部分空间计量经济模型介绍空间计量经济模型是一种将地理空间因素纳入传统经济学模型的分析方法,它通过在传统的线性模型中引入空间相关系数来考虑地区间的相互作用和影响。
这种模型起源于 20 世纪 70 年代,并逐渐成为经济学、地理学、城市规划等领域的重要工具。
本文将从理论与应用两个方面对空间计量经济模型进行详细介绍。
一、理论基础1.空间数据特性空间数据通常具有以下特点:(1)空间邻接性:相邻地区的变量之间往往存在相互影响。
(2)空间异质性:不同地区的自然环境、人文条件等差异会导致数据表现出不同的特性。
(3)空间相关性:同一地区内的多个变量之间可能存在着内在的联系,从而使得数据具有一定的空间自相关性。
2.空间计量模型的分类根据空间效应的不同,空间计量经济模型可分为两大类:(1)局部空间模型:这类模型关注的是单个区域的数据,如空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM),它们分别考虑了邻居地区的影响和空间内相关性的效果。
(2)全局空间模型:这类模型考虑的是整个研究区域的空间效应,如空间杜宾模型(SDM)和空间卡尔曼滤波模型(SKF),它们能够捕捉到区域间广泛存在的相互作用关系。
二、空间计量模型的构建1.空间权重矩阵在构建空间计量模型时,首先要确定空间权重矩阵。
空间权重矩阵用于衡量地区之间的空间关联程度,常见的有邻接矩阵、距离衰减矩阵等。
例如,在邻接矩阵中,如果两个地区相邻,则它们之间的权值为1;否则,权值为 0。
2.模型选择根据所要解决的问题和数据特点,可以选择相应的空间计量模型。
例如,当研究区域内部存在明显的空间自相关性时,可以采用空间误差模型或空间滞后模型;当研究区域之间的互动效应较强时,则应选用空间杜宾模型。
经济学毕业论文中的空间计量经济模型方法
经济学毕业论文中的空间计量经济模型方法空间计量经济模型方法在经济学毕业论文中的应用经济学毕业论文是经济学专业学生完成学业的重要环节。
在撰写毕业论文时,研究方法的选择和应用是至关重要的。
空间计量经济模型方法作为一种现代经济学研究方法,在经济学毕业论文中得到了广泛应用。
本文将介绍空间计量经济模型方法的基本原理和应用,并分析其在经济学毕业论文中的重要性。
一、空间计量经济模型方法的基本原理空间计量经济模型方法是以地理空间为基础,考虑空间相关性的经济学模型方法。
它的基本原理有三个方面:1. 空间依赖性原理:空间上的相邻地区可能会相互影响,即一个地区的经济现象可能会对相邻地区产生影响。
这是基于空间相关性的一个基本假设。
2. 空间滞后效应原理:一个地区的经济现象可能在时间上对该地区和相邻地区产生滞后效应。
这意味着当前的经济现象可能受到过去一段时间内的经济现象的影响。
3. 空间误差项自相关原理:由于未观测到的空间上的相关变量存在,空间误差项之间可能存在相关性。
这是空间计量经济模型方法的一个重要特征。
二、空间计量经济模型方法的应用空间计量经济模型方法在经济学毕业论文中有多种应用。
以下是几个常见的应用领域:1. 区域经济学研究:空间计量经济模型方法可用于区域经济学研究,比如考察不同地区之间的经济增长差异。
通过考虑空间相关性,可以更准确地分析不同地区之间的相互影响。
2. 城市经济学研究:在城市经济学研究中,空间计量经济模型方法可用于分析城市发展的驱动因素和空间布局。
例如,可以研究城市人口流动对经济增长的影响,并探讨不同城市之间的空间相关性。
3. 环境经济学研究:空间计量经济模型方法在环境经济学领域也有广泛应用。
例如,可以通过空间计量模型来分析环境污染的空间分布和扩散规律,从而提出环境保护政策建议。
4. 农业经济学研究:在农业经济学研究中,空间计量经济模型方法可用于分析农业生产效率和农村发展问题。
通过考虑土地利用、气候等空间因素,可以更好地理解农业经济现象。
空间计量模型在中国区域经济研究中的应用
空间计量模型在中国区域经济研究中的应用随着经济全球化的发展,各国区域间的经济联系日益密切。
中国作为一个拥有众多省份、城市和地区的大国,区域经济的发展状况对于全国经济的走向和稳定起着至关重要的作用。
近年来,空间计量模型作为一种新兴方法被广泛应用于中国区域经济研究中,具有多种优势和应用价值。
一、空间计量模型的基本原理空间计量模型是一种基于空间依赖关系的计量经济学方法。
其基本原理是考虑到不同地区之间存在空间依赖关系,即相邻区域之间的经济活动和影响彼此相互作用。
因此,空间计量模型在传统计量模型之上增加了空间自相关项或者空间误差项,用于反映不同地区之间的空间相关性。
二、空间计量模型的特点1.考虑了空间依赖关系。
传统计量模型通常只考虑各个变量之间的关系,而空间计量模型在传统经济学模型的基础上加入了与区域有关的空间因素,并且能够解释不同地区之间的相互影响。
2.具有一定的自我纠正作用。
空间计量模型中的空间自相关项可以有效地控制其他变量的影响,从而减少了误差的干扰,提高了模型的预测和解释能力。
3.适用范围广泛。
空间计量模型既适用于横截面数据,也适用于时间序列数据,还可以用于面板数据。
三、1.区域发展差异研究。
中国经济发展不平衡的现象已经受到广泛的关注,空间计量模型可以用来分析不同地区之间的发展差异,并且探讨影响因素及其相互作用。
2.区域产业结构研究。
空间计量模型可以用来研究不同地区之间的产业结构差异,探讨影响因素及其相互作用,从而为进一步促进产业升级、优化结构提供科学依据。
3.贸易流动研究。
空间计量模型可以用于分析不同地区之间的贸易流动,包括进口与出口,探讨特定地区之间的贸易关系及其影响因素,为制定贸易政策提供重要参考。
四、未来空间计量模型应用的发展趋势1.空间计量模型理论的深入研究。
在不同的应用场景和研究目的下,目前已经建立了多种空间计量模型,然而这些模型仍然有其局限性,需要进一步深入研究空间计量模型的理论基础。
第1章 《空间计量经济学》导论
4.2 带有常数项空间自回归模型外生化过程详解
空间自回归 模型外生化过程:
矩阵可逆性的无穷序列表述: ( I n W ) 1 =I n +W + 2W 2 + 3W 3 + 空间自回归模型的无穷序列表示: y (I n +W + 2W 2 + 3W 3 + )n (I n +W + 2W 2 + 3W 3 + ) =n +Wn + 2W 2n + 3W 3n + + +W + 2W 2 + 3W 3 + 无穷序列的简化: 令abs( ) 1,W q ( n q 0)均为常数项向量, 则,n +Wn + 2W 2n + 3W 3n + = y 1 n 1-
(0,0.1) (0.1,0.2) (0.2,0.3)
3.1 空间依赖关系的数学描述
地区 i, j, k 之间的空间依赖关系:
yi ai , j y j ai ,k yk X i i , i ~ N (0, 2 ) y j a j ,i yi a j ,k yk X j j , j ~ N (0, 2 ) yk ak ,i yi ak , j y j X k k , k ~ N (0, 2 )
空间滞后 项向量
案例中,空间滞后项向量,实际上 是与地区变量具有一阶近邻关系的 地区观察值的简单平均值。
3.4 空间依赖强度判定的莫兰散点图
标量参数 :样本观察值空间依赖的强度,表示观察值对所有空间依
赖关系的平均依赖水平。
如果Wy可逆,则 y(Wy)1 (Wy)1。
第九章_空间计量经济模型
第九章_空间计量经济模型第九章空间计量经济模型学习⽬标:熟悉空间效应的来源。
掌握空间权重矩阵的设定。
掌握空间相关性的各种统计检验⽅法。
掌握线性空间模型的分类及选择。
掌握线性空间模型的极⼤似然估计法的原理。
熟悉GeoDa软件进⾏线性空间模型估计的详细步骤。
简单地说,空间计量经济学(spatial econometrics)就是空间经济的计量,是计量经济学的⼀个分⽀。
空间计量经济学研究的是如何在横截⾯数据(cross-sectional data)和⾯板数据(panel data)的回归模型中处理空间相互作⽤(空间⾃相关)和空间结构(空间不均匀性),⽬前已经成为空间经济学及其相关学科的重要学科基础。
本章将主要讨论空间权重矩阵的设定,空间相关性的检验,空间计量经济模型的设定、参数估计及检验。
第⼀节空间计量经济学概述作为现代微观计量经济学的⼀个分⽀,旨在为处理截⾯数据或⾯板数据中的空间效应、空间相关性与空间异质性⽽发展专门的建模、估计与统计检验⽅法。
由于对其理论上的关⼼以及将计量经济模型应⽤到新兴⼤型编码数据库中的要求,近年来这个领域获得了快速发展。
⼀、空间计量经济学的缘起与发展就历史观点⽽⾔,由于在区域计量经济模型中处理次级地区数据的需要,早在20世纪70年代欧洲就展开了空间计量经济学研究,并将它作为⼀个确定的领域。
Paelinck&Klaassen 定义了这个领域,包括:空间相互依赖在空间模型中的任务,空间关系不对称性,位于其他空间的解释因素的重要性,过去的和将来的相互作⽤之间的区别,明确的空间模拟。
Anselin 对空间计量经济学进⾏了系统的研究,并将空间计量经济学定义为:在区域科学模型的统计分析中,研究由空间所引起的各种特性的⼀系列⽅法。
换句话说,空间计量经济学研究的是明确考虑空间影响(空间⾃相关和空间不均匀性)的⽅法。
⽬前,空间计量经济学研究包括以下四个感兴趣的领域:计量经济模型中空间影响的确定,合并了空间影响的模型的估计,空间影响存在的说明检验和诊断,空间预测。
空间计量模型
空间计量模型“空间计量模型”是一种用于分析空间分布的一般的的实证方法,它的目的在于研究空间分布特性以及其内在联系以及它们之间的关系。
空间计量模型可以用于多种数据格式,比如点聚集、网格、街区或行政区划等。
这些数据格式可以进行空间分析,用于研究空间分布特征及其相关的结构和关系。
空间计量模型的应用非常广泛,它可以用于多种领域,如社会经济研究、城市规划、环境研究、公共卫生、道路和交通研究等。
例如,空间计量模型可以用来研究城市里的犯罪分布,以及不同社会经济地区、不同行政级别以及不同土地利用方式之间的联系。
空间计量模型还可以用于研究健康状况及其与空间分布之间的关系,例如空气污染质量和人类健康之间的关系。
空间计量模型也可以用于分析城市的网络结构,如公共交通网络、道路网络、交通运输网络等,以及它们之间的空间分布关系。
此外,空间计量模型还可以用于研究人口流动的空间分布特征,以及不同地理区域里的城市结构和经济发展关系。
空间计量模型有不同类型,如空间回归模型、空间抽样模型、spatial autocorrelation模型等。
空间回归模型用于拟合通常有相关性的变量以及其对空间分布特征的影响。
空间抽样模型可用于分析空间中分布不均匀的变量,例如城市中的犯罪率。
Spatial autocorrelation模型可以用来研究空间位置之间的联系,例如不同街区的犯罪率是否存在联系。
空间计量模型在许多领域都取得了巨大的成功,为社会经济、城市规划以及环境研究提供了重要的帮助和支持。
然而,它也有一些局限性,如数据质量的问题,由于存在许多局限性,有时可能得出一些不正确的结果。
综上所述,空间计量模型是一种重要的空间分析方法,它可以用于多个领域,如社会经济研究、城市规划和环境研究等,对于理解城市环境具有重要的意义。
此外,空间计量模型具有许多优点,但也存在一些局限性,应当加以注意。
空间计量方法模型
空间计量方法模型空间计量方法模型是一种用于解决空间数据的分析问题的方法论,以及使用这些方法进行空间分析的模型。
它是将空间数据与统计方法相结合,通过考虑空间相关性来研究空间数据之间的相互关系和空间模式。
下面将对空间计量方法模型进行详细讨论。
一、空间计量方法模型的基本概念:二、空间计量方法模型的应用领域:空间计量方法模型广泛应用于地理学、城市规划、环境科学、地质学、经济学等领域。
在地理学中,空间计量方法模型能够帮助地理学家理解地理现象的空间关联和空间模式。
在城市规划领域,它可以用来分析城市规模、密度和分布等问题。
在环境科学领域,空间计量方法模型可以用来分析土壤污染和水资源管理等问题。
在经济学领域,它可以用于分析产业分布、地区经济发展等问题。
三、空间计量方法模型的基本原理:空间计量方法模型的基本原理是通过考虑地理空间数据的位置信息,来寻找空间相关性。
它通常使用空间自相关和空间权重矩阵来度量空间数据之间的相似性和关联性。
空间自相关是指地理空间数据的观测值与其他地理空间数据的观测值之间的相关性。
空间权重矩阵是一个描述地理空间数据之间空间关系的矩阵,它可以用来计算两个地理空间数据之间的相似性或关联性。
四、常见的空间计量方法模型:1. 空间自相关分析:空间自相关分析是一种用于检测和测量地理空间数据之间空间关系的方法。
它可以通过计算和比较空间自相关系数来判断地理空间数据是否具有空间相关性。
常用的空间自相关指标包括Moran's I和Geary's C。
2.空间回归模型:空间回归模型是一种用于建立地理空间数据之间关系的统计回归模型。
它在经典的线性回归模型的基础上加入了空间自相关项,从而考虑了地理空间数据的空间关联性。
常用的空间回归模型包括空间滞后模型和空间误差模型。
3.几何加权回归模型:几何加权回归模型是一种将空间位置信息与统计模型相结合的方法。
它根据地理空间数据之间的距离和权重,对线性回归模型进行加权,以考虑空间位置对模型结果的影响。
空间计量模型的动因及其解释
nn
3.5 空间杜宾模型参数效应的几个重要定义
参数效应的几个重要定义: 观测值所接受的平均总效应:矩阵 Sr (W ) 所有行和的均值; 观测值所发出的平均总效应:矩阵 Sr (W ) 所有列和的均值; 平均直接冲击效应:矩阵 Sr (W ) 主对角线元素的均值; 平均间接效应:平均总效应减去平均直接冲击效应;
2.1 针对时间依赖关系的空间自回归模型(SAR)
表征时间依赖关系的空间自回归模型(SAR): yt Wyt1 X t , ~ N (0, 2In )
其中,t代表时间,意味着t时期因变量受到t-1期临近地区的影响
表征时间依赖关系的SAR模型的迭代结果和期望表达式(*):
yt Wyt1 X t yt1 Wyt2 X t1 yt W (Wyt2 X t1) X t
SAC和SARMA模型的异同: 数据生成过程不同: SAC y (In W1)1(an X ) (In W1)1(In W2 )1 SARMA y (In W1)1(an X ) (In W1)1(In W2 )
因变量均值表达式相同: ySAC ySARMA (In W1)1(an X )
Sr
(W
)21
Sr (W )22
Sr
(W
)2n
x2
r
Sr
(W
)n1
Sr (W )n2
Sr
(W
)nn
xnr
A. 1地区解 释变量变化 所发出的的 总效应。
B. 1地区因变量接受到所有地区影响 的总效应。
C. 所有地区因变量受到其自身解释 变量影响的总效应。
Sr (W )11 Sr (W )12 Sr (W )1n x1r
SAR ya (In W )1 X (In W )1 SEM yb X (In W )1
最新-空间经济计量学模型研究 精品
空间经济计量学模型研究1974年5月2日在荷兰统计协会年会,蒂尔堡大会致词时提出空间经济计量学的名词,关于空间经济计量学的想法,他在1966年区域科学协会年会的报告中就已经出现了。
自从提出空间经济计量学这个术语,和1973,1981对空间自回归模型的开拓性工作,发展出广泛的模型、参数估计和检验技术,使得经济计量学建模中综合空间因素变得更加有效。
1988对空间经济计量学进行了系统的研究,它以及和1973,1981这三本著作至今仍被广泛引用。
对空间经济计量学的定义是在区域科学模型的统计分析中,研究由空间引起的各种特性的一系列方法。
所提到的区域科学模型,指明确将区域、位置及空间交互影响综合在模型中,并且它们的估计及确定也是基于参照地理的即截面的或时-空的数据,数据可能来自于空间上的点,也可能是来自于某个区域,前者对应于经纬坐标,后者对应于区域之间的相对位置。
国外近几年空间经济计量学得以迅速发展,如和1995指出的,主要得益于以下几点1人们对于空间及空间交互影响的作用的重新认识。
对空间的重新关注并不局限于经济学,在其它社会科学中也得以反映。
2与地理对应的社会经济大型数据库的逐步实用性。
在美国以及欧洲,官方统计部门提供的以区域和地区为统计单元的大型数据库很容易得到,并且价格低廉。
这些数据可以进行空前数量的截面或时空观测分析,这时,空间或时空自相关可能成为标准而非一种特殊情况。
3地理信息系统和空间数据分析软件,以高效和低成本的计算技术处理空间观测的发展。
的使用,允许地理数据的有效存储、快速恢复及交互可视化,为空间分析技术的艺术化提供了巨大的机会。
至少目前线性模型中,缺少针对空间数据和空间经济计量学的软件的情况已经大为改观。
目前已有一些专门的空间统计分析软件,并且、-等著名统计软件中,都已经包括用于空间统计分析的模块。
二空间经济计量学与相关学科的关系空间统计学是研究空间问题的另一门学科,它是应用数学的一个快速发展的分支。
空间计量模型
空间计量模型
空间计量模型是一种利用空间属性和空间关联来对社会经济类
型空间分布实证研究的数据模型和方法。
它是一种把社会、经济、文化因素整合进地理空间的数学模型,旨在探讨矢量地理数据和空间过程之间的关系。
这种数据模型和方法可以帮助我们更好地理解地理空间,揭示空间、社会、经济联系,并对解决地理政策问题提出有价值的建议。
空间计量模型的基本原理是空间相关性,即空间中的元素之间的相互关系。
空间相关性是指在一定的距离内,元素之间的影响力比较大,而在距离变远的情况下,这种影响力减弱。
这种模型既考虑到空间的结构,也考虑到空间的行为。
它根据不同的空间间隔,构造出多个模型,来观察不同距离内空间中元素之间的联系。
空间计量模型可以被用来分析社会和经济类型的空间分布特征,进而预测可能出现的空间关系。
它能够以一种更有效的方式识别和预测空间关系,让我们可以更好地理解各种空间数据之间的关系。
此外,它还可以定量和定性探究空间行为,解释社会经济类型的变化,从而为政策决策提供有效的依据。
因此,空间计量模型是地理空间数据分析和研究中不可或缺的工具。
它不仅可以让我们更好地了解空间、社会、经济之间的关联,而且还能在解决地理问题时提供有价值的建议。
虽然有时可能受到空间数据的精确程度限制,但空间计量模型在政策决策中仍然有着重要的作用。
7.1 空间计量经济学模型概述解析
– 空间依赖性打破了大多数传统经典统计学和计量经济 学中相互独立的基本假设,是对传统方法的继承和发 展。
• 空间效应
– 空间相关性(spatial dependence) – 空间异质性(spatial heterogeneity)
• 将空间效应纳入计量模型分析的框架下,便面临 着两方面的问题。
– 一是如何正确的将空间效应引入既有的模型,或者根 据空间效应的特殊性构造新的计量经济学模型; – 二是对于新的模型,如何进行估计和检验。
– 离散被解释变量数据空间模型
– 受限被解释变量数据空间模型
3、从经济学的角度提出问题
• 空间相关性包含明确的经济信息
– 这些经济信息具有意义。 – 为了避免这些经济信息的损失,就需要将这些信息分 离出来。
二、空间计量经济学模型的类型
1、概念
• 空间相关性表现在两个方面:
– 空间实质相关(spatially substantive dependence)。反映现实中存在的空间交互作用 (Spatial Interaction Effects)。 – 空间扰动相关(spatial nuisance dependence)。由 归入随机干扰项的,没有作为解释变量的影响因素的 空间相关性所引起的。
Y Xβ ε
ε Wε μ μ
N[0, I]
2
• 由于空间误差模型与时间序列中的序列相关问题 类似,也被称为空间自相关模型(Spatial Autocorrelation Model)或者空间残差自回归 模型(Spatial Residual Autoregressive Model, SRAR)。
• 空间滞后模型的经济学含义是,如果所关注的经 济变量存在利用空间矩阵表示的空间相关性,则 仅仅考虑其自身的解释变量不足以很好的估计和 预测该变量的变化趋势。而在模型中考虑适当的 由于空间结构造成的影响,便可以较好的控制这 一空间效应造成的影响。
空间计量经济学基本模型
空间面板数据模型估计方法
最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation,MLE):通过最大化似然函数来估计 模型参数,适用于大样本数据且满足正态分布假设 的情况。
工具变量法(Instrumental Variables,IV):通 过引入工具变量来解决内生性问题,提高参数估计 的一致性和有效性。
MATLAB软件
简要介绍MATLAB软件的特点和在空间计量经济学中的应用,如数值计算、算法开发等。
07
总结与展望
研究成果总结
01
02
空间计量经济学模型 的构建
成功构建了空间计量经济学的基本模型, 包括空间自回归模型(SAR)、空间误 差模型(SEM)和空间杜宾模型 (SDM)等,为空间数据的分析提供 了有效工具。
推动相关学科的发展
空间计量经济学不仅为经济学提供了新的研究视角和方法 ,同时也为地理学、城市规划等相关学科提供了新的研究 工具和分析框架,推动了相关学科的发展。
02
空间权重矩阵
空间权重矩阵定义
01
空间权重矩阵是空间计量经济学中用于描述空间单元之间相 互作用关系的重要工具。
02
它是一个方阵,其元素表示不同空间单元之间的空间关系, 通常用于捕捉空间依赖性。
空间政策评估与优化:基于 空间计量经济学模型的政策 评估与优化是未来研究的重 要方向,可以为政府制定更 加科学、合理的空间政策提 供决策支持。
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广义最小二乘法(Generalized Least Squares, GLS):通过最小化残差平方和来估计模型参数, 同时考虑空间权重矩阵对参数估计的影响。
贝叶斯估计法(Bayesian Estimation):基于贝叶 斯定理和先验信息来估计模型参数,适用于小样本 数据或先验信息丰富的情况。
贝叶斯空间计量模型
贝叶斯空间计量模型一、采用贝叶斯空间计量模型的原因残差项可能存在异方差,而ML 估计方法的前提是同方差,因此,当残差项存在异方差时,采用ML 方法估计出的参数结果不具备稳健性。
二、贝叶斯空间计量模型的估计方法(一)待估参数对于空间计量模型(以空间自回归模型为例)ερ+=Wy y假设残差项是异方差的,即),,(),0(~212n v v v diag V V N =σε上述模型需要估计的参数有:n v v v 21σρ共计n+2个参数,存在自由度问题,难以进行参数检验。
为此根据大数定律,增加了新的假设:v i 服从自由度为r 的卡方分布。
如此以来,待估参数将减少为3个。
(二)参数估计方法采用MCMC(Markov Chain Monte Carlo)参数估计思想,具体的抽样方法选择吉布斯抽样方法(Gibbs sampling approach)在随意给定待估参数一个初始值之后,开始生成参数的新数值,并根据新数值生成其他参数的新数值,如此往复,对每一个待估参数,将得到一组生成的数值,根据该组数值,计算其均值,即为待估参数的贝叶斯估计值。
三、贝叶斯空间计量模型的类型空间自回归模型far_g()空间滞后模型(空间回归自回归混合模型)sar_g()空间误差模型sem_g()广义空间模型(空间自相关模型)sac_g()四、贝叶斯空间模型与普通空间模型的选择标准首先按照参数显著性,以及极大似然值,确定普通空间计量模型的具体类型,之后对于该确定的类型,再判断是否需要进一步采用贝叶斯估计方法。
标准一:对普通空间计量模型的残差项做图,观察参数项是否是正态分布,若非正态分布,则考虑使用贝叶斯方法估计。
技巧:r=30的贝叶斯估计等价于普通空间计量模型估计,此时可以做出v的分布图,观察其是否基本等于1,若否,则应采用贝叶斯估计方法。
标准二:若按标准一发现存在异方差,采用贝叶斯估计后,如果参数结果与普通空间计量方法存在较大差异,则说明采用贝叶斯估计是必要的。
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1.2 主要空间计量经济学模型的模型设定
空间计量经济学模型的一般设定: SAR: y an Wy X SDM:y an Wy X 1 WX 2 SEM: y X a, a Wa SXL: y an X 1 WX 2
因变量均值表达式相同: ySAC ySARMA (In W1)1(an X )
2.1 针对时间依赖关系的空间自回归模型(SAR)
表征时间依赖关系的空间自回归模型(SAR): yt Wyt1 X t , ~ N (0, 2In )
其中,t代表时间,意味着t时期因变量受到t-1期临近地区的影响
1.1 空间计量经济学模型的主要类型
为什么要构建空间计量经济学模型? 对空间不同地区时间依赖关系的描述; → 空间自回归模型 对模型分析中遗漏重要变量可能性的弥补; → 空间杜宾模型 对空间不同地区异质性的解释; → 空间误差模型 对空间不同地区外部性的阐释; → 空间X滞后模型 对空间分析中不确定性的探索; →后验概率模型
SARMA:y an W1y X (In W2 ) ~ N (0, 2In )
SAC和SARMA模型的异同: 数据生成过程不同: SAC y (In W1)1(an X ) (In W1)1(In W2 )1 SARMA y (In W1)1(an X ) (In W1)1(In W2 )
y2
Sr
(W
)21
Sr (W )22
Sr
(W
)2n
x2r
V
(W
)n
V
(W
)
yn
Sr
(W
)n1
Sr (W )n2
Sr
(W
)nn
xnr
3.3 空间杜宾模型参数效应过程的阐释
第六,上式中分别左乘 (In W) ,并整理可得SDM模型表达式。
2.3 针对空间异质性(个体差别)的空间误差模型(SEM)
空间误差模型的表达式(SEM): y X a, a Wa
空间异质性SEM模型的基本迭代过程: 第一,基本模型:y a X 第二,截距可变条件下:a Wa a (In W )1 第三,代入基本模型,可得 :y X (In W )1
第四,在空间计量经济实践中, 通常会与 X 相关,设相关形式如 下:
=X +,其中, ~ N(0, 2In )
第五,将遗漏变量与自变量关系式代入原模型,可得:
y X (In W)1(X ) y X (In W)1X (In W)1
SAR ya (In W )1 X (In W )1 SEM yb X (In W )1
2.5 针对不确定性的空间计量模型(后验概率模型)(续)
后验概率模型的设定过程: 第四,依据贝叶斯方法设定后验概率模型,并代入: yc a ya b yb ,且a b =1 yc (a (In W )1 X (In W )1) (b X (In W )1)
Sr (W )11 Sr (W )12 Sr (W )1n x1r
Sr (W )21
Sr (W )22
Sr
(W
)2
n
x2
r
Sr
(W
)n1
Sr (W )n2
Sr
(W
)nn
xnr
Sr (W )11 Sr (W )12 Sr (W )1n
后验概率模型的设定过程(*): 第一,设定空间自回归模型和空间误差模型: SAR y Wy X ; SEM y X , W 第二,依据贝叶斯方法设定SAR和SEM出现的概率分别为 a、b
且设 a +b =1。 第三,对SAR和SEM模型进行外生化整理:
2.4 针对外部性的空间X滞后模型(SXL)
空间X滞后模型(SXL):可变斜率的空间计量经济模型。
空间X滞后模型的表达式:
y an X 1 WX 2 其中,n 常数向量,a 常数项参数;
X 解释变量,W 空间权重矩阵; WX 解释变量的空间均值;
其中,u
t
W t 1
2W
2 t2
q1W
q1 t (q1)
当t
~
N (0, 2In ),|
| 1, q
时,lim q
E( yt )ຫໍສະໝຸດ (In W )1 X
2.2 针对遗漏重要变量的空间杜宾模型(SDM)
空间杜宾模型的两种表达式(SDM): SDM表达式: (In W ) y (In W )X X , N(0, 2In ) 等价表达式: y Wy X ( ) WX ( )
Z =WZ Z =(In W)1
2.2 针对遗漏重要变量的空间杜宾模型(SDM)(续)
针对遗漏重要变量SDM模型的变形过程及原理(*): 第三,将遗漏变量表达式代回原模型;
令 =
y X (In W)1 y X (In W)1
空间计量经济学导论(詹姆斯.勒沙杰)课件
范 巧 fanqmn@ 重庆科技学院经济系
小范经济工作室 在经济学的边缘上
拟讲授的主要内容
主要的空间计量经济学模型和模型针对性 几种主要模型的现实设定和数据生成过程(*) SDM模型的参数效应解释 SAR、SDEM模型的参数效应解释 SAR模型参数效应的计算案例
第五, 令 (In W )=R ,并左乘 R 可得: Ryc X (a ) a RX (b ) b X ( a ) RX (b ) X (a ) X (b ) WX (b ) X WX (b )
Sr
(W
)21
Sr (W )22
Sr
(W
)2n
x2
r
Sr
(W
)n1
Sr (W )n2
Sr
(W
)nn
xnr
A. 1地区解 释变量变化 所发出的的 总效应。
B. 1地区因变量接受到所有地区影响 的总效应。
C. 所有地区因变量受到其自身解释 变量影响的总效应。
表征时间依赖关系的SAR模型的迭代结果和期望表达式(*):
yt Wyt1 X t yt1 Wyt2 X t1 yt W (Wyt2 X t1) X t
逐步迭代和整理,
yt (In W 2W 2 q1W q1) X qW q ytq u
常见的空间计量经济模型: SAR(Spatial Auto Regression Model):空间自回归模型; SDM(Spatial Durbin Model):空间杜宾模型; SEM (Spatial Error Model) :空间误差模型; SXL( Spatial X Lag Model ):空间X滞后模型;
yi xir
Sr (W )ii
上式中,Sr (W )ii、Sr (W )ij 分别是矩阵 Sr (W ) 中第i行、第i(或j)列的 元素。
3.4 空间杜宾模型参数效应过程的图示描述
SDM参数效应示意图:
Sr (W )11 Sr (W )12 Sr (W )1n x1r
第六,将 (In W )=R 代回,可得: yc Wyc X WX (b )
2.6 SAR、SEM、SDM之间的可转换性
SAR、SEM、SDM 之间是可以转换的。
SAR向SEM、SDM的转换:设定形式的变化。
SEM向SDM的转换:参见本节PPT2.3,设定截距变化与解释变量相关。
空间杜宾模型的外生化方程(对单个自变量的可能变化 xr):
k
y Sr (W )xr V (W )n V (W ) ,其中r 1, 2,, k,为解释变量数; r 1
空间杜宾模型参数效应过程的矩阵表达:
y1 Sr (W )11 Sr (W )12 Sr (W )1n x1r
第二,令 (In W )1=V (W ) ,S(W ) V (W )(In W ) ,则可得: y S(W )X V (W )n V (W )
3.2 空间杜宾模型的外生化表达的矩阵形式
空间杜宾模型外生化的表达式: y S(W )X V (W )n V (W )
空间杜宾模型参数效应过程必须依赖于矩阵的计算过程。
按照矩阵计算过程,某地区解释变量的变化引起其他地区因变量变化 的幅度为 Sr (W )ij ;本地区解释变量变化引起其他地区因变量或自变 量变化,进而引起本地区因变量变化的幅度为 Sr (W )ii 。
yi x jr
Sr (W )ij
2 空间相关系数, 随机误差项 2 解释变量参数
2.5 针对不确定性的空间计量经济模型(后验概率模型)