空间计量经济学模型归纳

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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。

第九章 空间计量经济学

第九章 空间计量经济学

I E(I ) Z Var( I )
• 当Z值为正且显著时,表明存在正的空间自相关; 当Z值为负且显著时,表明存在负的空间自相关; 当Z值为零时,观测值呈独立随机分布。
Geary’s C指数 • Geary’s C指数用的是中值离差的叉乘,强调的是观 测值之间的离差,其公式为:
C (n 1) wij ( xi x j )2 2 wij ( xi x ) 2
第二节 空间权重矩阵的设定和选择
定义空间对象的相互邻接关系,这需要借助一种工具即 空间权重矩阵。通过空间权重矩阵我们可以用简单的数 字来表示复杂的空间地理位置关系。 空间计量经济学引入空间权重矩阵,这是与传统计量经 n 济学的重要区别之一,也是进行空间计量分析的前提和 基础。 通常定义一个二元对称矩阵来表达 n 个位置上空间单元 (例如区域)之间的邻接关系
空间自回归过程(SAR)定义为:
( y i) W ( y i)

( y i) ( I W )
1
空间移动平均过程(SMA)定义为:

y W y ( I W )
二、探索性空间数据分析
探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA)是一种具有识别功能的空间数据分析方 法,主要用于探测空间分布的非随机性或空间自相关性 ESDA本质上是由数据驱动的探索过程,而不是由理论 驱动的演绎推理过程,其目的是“让数据自己说话”, 通过数据分析来发现问题。
空间异质性
• 对于空间异质性,只要将空间单元的特性考虑进去, 大多可以用经典的计量经济学方法进行估计。 • 但是当空间异质性与空间相关性同时存在时,经典 的计量经济学估计方法不再有效,而且在这种情况 下,问题变得异常复杂,区分空间异质性与空间相 关性比较困难。 • 空间变系数的地理加权回归模型(Geographical Weighted Regression,简记为GWR)是处理空间异 质性的一种良好的估计方法。

空间计量经济学基本模型

空间计量经济学基本模型
* 参照时间序列自回归模型的叫法,空间滞后模型 也被称作空间自回归模型(Spatial Autoregressive Model),简记为SAR模型。
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➢空间误差模型(Spatial Error Model, SEM)
y X u u Wu
~ (0, 2I n )
* 参照时间序列误差自相关的叫法,空间误差模型 也被称作空间自相关模型(Spatial Autocorrelation Model),简记为SAC模型。
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问题:
练◦ 习考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因素 分析
数据文件:
◦ china.shp
论文提纲
◦ 全局MoranI检验 ◦ 局部Moran I检验 ◦ 回归分析 ◦ 运用三类不同的w分别做出结果,选最好的。
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➢OLS、SLM、SEM的选择
Run OLS
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➢选择标准及步骤
✓1、做一次OLS估计
✓2、对比LM统计量,LM-Lag和LM-Error
✓3、若均不显著,则无需进行空间计量分析
✓4、若只有一个显著,则设定为与显著统计量 对应的空间计量模型
✓5、若均显著,再对比Robust LM-Lag和 Robust LM-Error
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➢空间杜宾误差模型(SDEM)
y W1y X1 W1X2 u u W2u ~ (0,2In)
* SDEM模型是SLM、SEM、SDM的综合,比GSAR更一般化。
* β2=0,λ=0,SDEMSLM; * β2=0,ρ=0,SDEMSEM; * λ=0,SDEMSDM;
* β2=0,SDEMGSAR;
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空间计量经济学模型归纳复习过程

空间计量经济学模型归纳复习过程

空间计量经济学模型空间相关性是指 (),i j y f y i j =≠即i y 与j y 相关 模型可表示为()(),1i j j i i y f y x i j βε=++≠其中,()f为线性函数,(1)式的具体形式为()()2,0,2i ij j i i ii jy a y x N βεεδ≠=++∑如果只考虑应变量空间相关性,则(2)式变为(3)式()()21,0,,1,2...3ni ij j i ii y W y N i nρεεδ==+=∑式中1nijj i Wy =∑为空间滞后算子,ij W 为维空间权重矩阵n n W ⨯中的元素,ρ为待估的空间自相关系数。

0ρ≠,存在空间效应 (3)式的矩阵形式为()()21,0,4u n y Wy N I ρεδ⨯=(4)式称为一阶空间自回归模型,记为FAR 模型 当在模型中引入一系列解释变量X 时,形式如下()()2,0,5n y Wy X N I ρβεεδ=++(5)式称为空间自回归模型,记为SAR 模型 当个体间的空间效应体现在模型扰动项时有()()21,,0,6u n y X u u Wu N I βλεδ⨯=+=(6)式成为空间误差模型,记为SEM 模型 当应变量与扰动项均存在空间相关时有()()2121,,0,7u n y W y X u u W u N I ρβλεεδ⨯=++=+(7)式称为一般空间模型,记为SAC 模型当0X =且20W =时,SAC →FAR ;当20W =时,SAC →SAR当10W =时,SAC →SEM当空间相关性还体现在解释变量上时,则有()()2,0,8n y Wy X WXr N I ρβεεδ=+++(8)式成为空间杜宾模型,记为SDM 模型面板数据空间混合回归模型空间滞后应变量()NT T N Wy W y I W y ==⊗ 空间滞后解释变量()NT T N WX W X I W X ==⊗ 空间滞后扰动项()NT T N W W I W εεε==⊗,,*(...)NT N N N NT NT T N W diag w w w I W ==⊗含因变量空间滞后的模型为()()1119NT T N NK K K NT Y I W Y X ρβε⨯⨯⨯⨯=⊗++ρ为空间自回归参数空间面板固定效应模型2,,()0,()T t t t t t t t t t NY X W E E I βμφφδφεεεεσ=++=+==(10)(10)为加入空间残差自相关的固定效应模型2,()0,()T t t t t t t t N Y WY X E E I δβμεεεεσ=+++== (11)(11)为加入空间滞后因变量的固定效应模型. 空间面板随机效应模型为Y X v β=+,1()()T N T v I I B ιμε-=⊗+⊗ (12)其中()1,,1T T ι'= , N B I W δ=-, (12)式为空间误差随机效应模型.()T N Y I W Y X v δβ=⊗++ (13)(13)式为空间滞后应变量随机效应模型.空间计量经济学:既要考虑应变量的空间相关性Wy ρ,也要考虑各个解释变量的空间相关性rWX ,还要考虑各个扰动项的空间相关性u Wu λ= a) 地理空间权重 b) 经济空间权重c) 基于距离的(阀值法、K 最近点法) 注:划*者应用最为广泛W 为空间权重矩阵,以0-1空间权重矩阵为例550111010011100101110101010A ⨯⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦,1y 与234,,y y y 相关。

经济学中的空间计量模型

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

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。

空间经济计量学模型

空间经济计量学模型

时空聚类分析
03
根据时空相似性对观测对象进阶空间模型
高阶空间自回归模型
在传统空间自回归模型中引入高阶空间项,以捕捉经济变量之间 的长距离空间依赖关系。
高阶空间滞后模型
在传统空间滞后模型中引入高阶空间项,以反映经济变量之间的 全局空间交互作用。
高阶空间权重矩阵
空间计量经济学模型的应用主要包括以下几个方 面
2. 检测空间异质性和空间依赖性:空间计量经济 学模型可以用来检测数据的空间异质性和空间依 赖性,从而更好地理解经济现象的空间关系。
1. 探索空间数据的分布和模式:通过分析空间数 据,可以了解经济现象在地理空间上的分布特征 和变化趋势。
3. 建立空间预测模型:基于空间数据的特点,可 以建立空间预测模型,对未来的经济现象进行预 测和分析。
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自 相关问题,即某一变量在空间上 的分布情况对其他变量产生的影 响。
空间误差模型
误差项
空间误差模型中包含一个误差项,该误差 项反映了其他未纳入模型的空间因素的影
响。
适用范围
空间误差模型适用于研究空间异质性问题 ,即某一变量在不同空间位置上的变异情
变量产生影响,又受其他变量的影响。 • 模型参数解释:空间杜宾模型的参数包括空间权重矩阵、解释变量、误差项等,其中空间权重矩阵的选取对模
型结果影响较大。此外,空间杜宾模型的解释变量系数反映了相应解释变量对因变量的影响程度和方向。
04
模型选择与评估
模型选择的原则和方法
根据研究目的和数据特点选择合适的模型
VS
详细描述
通过引入空间因素,分析人口流动的空间 影响因素及其作用机制,探讨不同地区人 口流动的异同点及影响因素的差异,为制 定有针对性的人口政策提供科学支持。

空间计量经济学基本模型

空间计量经济学基本模型

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4
➢空间杜宾模型(Spatial Durbin Model, SDM)
y Wy X1 WX2 ~ (0, 2I n )
* 考虑了自变量空间滞后项与因变量之间的相关性。
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5
二、扩展模型
➢ 广义空间自回归模型(GSAR)
y W1y X u u W2u
~ (0, 2I n )
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9
➢空间关系的体现Biblioteka 式✓只考虑单一类型的空间关系
• 邻接关系:L1,L2,L3…… • 空间距离:K1,K2,K3…… • 经济距离:J1,J2,J3……
✓同时考虑两类空间关系
• 邻接关系与空间距离二选一 • 模型中至少包含两个空间矩阵:SDEM、GSAR
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10
五、基本模型的GeoDa估计
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12
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13
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14
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15
➢结果说明
✓模块一:模型的基本统计信息 ✓模块二:回归结果的统计信息 ✓模块三:回归系数及其显著性 ✓模块四:模型结果的诊断(SLM、SEM)
• 蓝色线条以上,异方差诊断,原假设为无异方差 • 蓝色线条以下,空间相关性诊断,原假设为不存在空间相
✓5、若均显著,再对比Robust LM-Lag和Robust LM-Error
✓6、选择显著(相对显著)的统计量对应的空间
计量模型
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19
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20
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21
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22
➢确立最优模型(难点)
✓1、确定OLS、SLM、SEM模型 ✓2、对确定后的模型,展开诊断检验 ✓3、如果各项诊断均通过检验,则确定该模型

空间计量经济学基本模型

空间计量经济学基本模型
➢可以估计的模型类型
✓OLS ✓SLM ✓SEM
➢软件操作步骤
✓1、打开.shp数据文件 ✓2、创建W(若已有W,则省略该步骤)
※SLM只能使用对称的W,K最近距离W不能用
✓3、在菜单选择Methods-Regression ✓4、选择变量,以及W ✓5、选择Models类型(OLS、SLM、SEM) ✓6、运行run
* 参照时间序列自回归模型的叫法,空间滞后模型 也被称作空间自回归模型(Spatial Autoregressive Model),简记为SAR模型。
➢空间误差模型(Spatial Error Model, SEM)
y X u u Wu
~ (0, 2I n )
* 参照时间序列误差自相关的叫法,空间误差模型 也被称作空间自相关模型(Spatial Autocorrelation Model),简记为SAC模型。
➢确立最优模型(难点)
✓1、确定OLS、SLM、SEM模型 ✓2、对确定后的模型,展开诊断检验 ✓3、如果各项诊断均通过检验,则确定该模型
为最优模型 ✓4、如果有诊断未通过,一般通过调整W、调
整解释变量重新回归。 ✓重复步骤3、步骤4,直至确定合适的模型。
练习
问题:
◦ 考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因 素分析
Run OLS
➢选择标准及步骤
✓1、做一次OLS估计 ✓2、对比LM统计量,LM-Lag和LM-Error ✓3、若均不显著,则无需进行空间计量分析 ✓4、若只有一个显著,则设定为与显著统计量
对应的空间计量模型 ✓5、若均显著,再对比Robust LM-Lag和Robust
LM-Error ✓6、选择显著(相对显著)的统计量对应的空

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。

空间计量模型选择、估计、权重、检验(Spatialeffect)

空间计量模型选择、估计、权重、检验(Spatialeffect)

空间计量模型选择、估计、权重、检验(Spatialeffect)应读者的要求,推送⼀篇关于空间计量⽅⾯的⽂章。

空间计量模型,主要⽤来解决空间被解释变量⾃相关和测量误差⽅⾯的问题;⽽且两个空间事物存在交互效应和异质性,因此,存在常系数回归和变异系数的回归区分。

空间计量经济学是计量经济学的⼀个分⽀,研究的是如何在横截⾯数据和⾯板数据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)结构分析。

它与地学统计和空间统计学相似。

从某种程度上⽽⾔,空间计量经济学与空间统计学之间的不同和计量经济学与统计学之间的不同⼀样。

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。

空间数据分析和建模技巧与GIS的结合,现已⼴泛应⽤于经济政策分析中,尤其是实产和房地产经济[Anselin (1998a), Can(1998)], 环境和资源经济[Bockstael (1996), Geoghegan, Waingerand Bockstael (1997)], 发展经济[Nelson and Gray (1997)].当⾯临空间⾃相关时,标准的计量分析技巧通常会失效,⽽这种情形经常在地理或横截⾯数据集中出现,这也是空间计量得以迅速发展的原因之⼀。

传统的统计理论是⼀种建⽴在独⽴观测值假定基础上的理论。

然⽽,在现实世界中,特别是遇到空间数据问题时,独⽴观测值在现实⽣活中并不是普遍存在的(Getis, 1997)。

对于具有地理空间属性的数据,⼀般认为离的近的变量之间⽐在空间上离的远的变量之间具有更加密切的关系(Anselin & Getis,1992)。

正如著名的Tobler地理学第⼀定律所说:“任何事物之间均相关,⽽离的较近事物总⽐离的较远的事物相关性要⾼。

”(Tobler,1979)地区之间的经济地理⾏为之间⼀般都存在⼀定程度的Spatial Interaction,Spatial Effects):Spatial Dependenceand Spatial Autocorrelation)。

对空间经济计量学模型研究

对空间经济计量学模型研究

究》2023-10-29contents •空间经济计量学模型研究概述•空间经济计量学模型理论基础•空间经济计量学模型的构建与分析•空间经济计量学模型与其他模型的比较研究•空间经济计量学模型的实例应用研究•总结与展望目录01空间经济计量学模型研究概述空间经济计量学是经济学的一个分支,专门研究空间分布和空间依赖性,对于理解经济现象和制定政策具有重要意义。

空间经济计量学的发展通过对空间经济计量学模型的研究,可以更好地理解和解释经济活动的空间分布和空间依赖性,为政策制定提供科学依据。

研究意义研究背景与意义本研究主要探讨了空间经济计量学模型的基本理论和方法,包括模型的建立、估计和检验等。

研究方法本研究采用了文献综述、实证分析和模拟实验等方法,对空间经济计量学模型进行了深入研究。

研究内容研究内容与方法VS研究目的通过对空间经济计量学模型的研究,旨在深入探讨空间经济现象的本质和规律,为制定科学合理的经济政策提供理论支持和实践指导。

研究目标本研究旨在建立完善的空间经济计量学模型体系,实现对经济活动的空间分布和空间依赖性的准确描述和预测,为政策制定提供科学依据。

研究目的与目标02空间经济计量学模型理论基础空间计量经济学模型的概念空间计量经济学模型用于描述空间经济现象和预测空间经济发展趋势的数学模型。

空间计量经济学模型的特点考虑了空间因素,能够更好地解释经济现象之间的相互影响和关系。

研究空间经济现象和规律的科学,为空间计量经济学模型提供了理论基础。

传统计量经济学理论传统的计量经济学理论和方法为空间计量经济学模型提供了重要的借鉴和参考。

空间经济学理论空间计量经济学模型的理论基础VS03经济发展预测用于预测未来经济发展趋势和变化,为政府和企业制定经济发展计划提供支持。

空间计量经济学模型的应用范围01城市规划用于研究城市内部经济活动分布和空间结构的关系,为城市规划提供科学依据。

02区域经济研究用于研究区域内部经济活动分布和空间结构的关系,为制定区域经济发展战略提供参考。

空间计量经济学模型的估计与检验

空间计量经济学模型的估计与检验
• 只能够通过该统计量确定是否存在空间效应。 • 而当原假设被拒绝时,不能够确定存在空间相关性
的空间计量经济学模型的具体形式,从而无法利用 Moran’I检验确定空间效应是空间自回归还是空 间残差相关。
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感谢您的观看!
第29页/共29页
Y Zθ ε
θˆ IV [Q'Z]1Q'Y
• 如何选择工具变量Q?
• 仅仅利用样本信息构造工具变量。 • 利用备选的空间矩阵作为工具变量。
第5页/共29页
2、空间滞后模型ML估计
Y WY Xβ ε,ε N[0, 2I] A I W
AY Xβ ε ε N[0,Ω]
ML估计的一阶极值条件
H1 : ε λWε μ H1 : ε λWμ μ
第19页/共29页
3、不存在空间残差相关时空间自回归效应 的LM检验
• 在不存在空间残差相关时,检验模型是否存在 空间实质相关。检验的原假设和备择假设: H0 : Y Xβ ε H1 : Y WY Xβ ε ε N[0, 2I]
如果原假设成立,则模型是经典单方程线性模型;如果 原假设被拒绝,则可以确定模型的设定形式为空间自回 归模型。
Байду номын сангаас • 判别准则:
• 如果在空间效应的检验中发现LMLAG较之LMERR在统计上更加显著, 且R-LMLAG显著而R-LMERR不显著,则可以断定适合的模型是空间 滞后模型;
• 相反,如果LMERR比LMLAG在统计上更加显著,且R-LMERR显著 而R-LMLAG不显著,则可以断定空间误差模型是恰当的模型。
N[0, 2I]
如果原假设成立,则模型是空间残差自回归模型;如果 原假设被拒绝,则可以确定模型的设定形式为空间自回 归—残差自回归模型,模型不仅存在空间残差相关,也 存在空间实质相关。

空间计量

空间计量
响是不同的,通过运用空间经济计量学方法对各区域进行研究之后,找到政 策在各区域上作用的关系,对于政府决策、正确制订政策具有很大的参考价 值。 2、由于区域之间存在先进地区和后进地区,通过空间经济计量学方法可以对先 进地区与后进地区之间的相互关系进行研究。 3、对房地产的价值进行评估时,在考虑外界影响因素的基础上,充分考虑地区 之间的相互关系,将对正确评估房地产的价值有很大帮助。 4、对环境污染进行研究时,运用空间经济计量学方法对污染的传播方式进行研 究,有助于人们对环境污染进行控制。 5、在交通领域的研究,可以利用空间经济计量学方法对人员、货物在空间上的 流动方式进行研究,同时对信道上的不同区段进行研究。 6、在对某种疾病(如流感)在空间上的传播过程进行研究之后,对于疾病的预 防控制将有很大的帮助
的空间依赖作用,存在于扰动误差项之中的空间依赖作用,度量了邻近地区 关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。
• SEM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,SAC)。
一、空间计量经济学的发展
空间权重矩阵
• 空间权重矩阵W是一种与被解释变量的空间自回归过程相联系的矩阵。在实
• (iv)溢出效应(spillover effect):溢出效应是指经济活动和过程中的外部性对
未参与经济活动和过程其中的周围个体的影响。 散发有毒气体的植物会对周 围的植物产生有害的影响, 屋主拥有一座漂亮花园也显然对周围邻居有正效应 。 同样不断加强的贸易往来所带来的经济利益对地区性国家多边联盟的形成 具有正的溢出效应
一、空间计量经济学的发展
空间效应
空间相关性
空间相关性是描述经济变量存在相关性的 一种方法,而这一相关性是体现在空间结 构上的,当然,空间相关性并不是局限在 地理意义上的相关性。

空间计量

空间计量

w12 w22 wm 2
w1n w2 n wmn
二、空间权重矩阵与空间效应
空间相关性的根源
(i) 观测数据地理位置接近(geographical proximity):由于地理位置的接近 而导致的空间相关性是空间相关性最初始的定义, 与地理学第一定律吻合。这 种相关性是环境, 地质等学科中的普遍现象。
二、空间权重矩阵与空间效应
Moran散点图
以(Wz,z)为坐标点的Moran散点图,常来研究局部的空间不稳定性,它对空 间滞后因子Wz和z数据对进行了可视化的二维图示。 全局Moran指数,可以看作是Wz对于z的线性回归系数,对界外值以及对Moran 指数具有强烈影响的区域单元,可通过标准回归来诊断出。 由于数据对(Wz,z)经过了标准化,因此界外值可易由2-sigma规则可视化地 识别出来。
全局空间相关性指标---Geary C
C
n 1 wij xi x j 2
n n i 1 j 1 n
2 wij xi x
i 1 j 1 i 1
n
n
2

式中:C为Geary系数;其他变量同上式。它与Moran指数负相关 Geary 系数 C 的取值一般在 [0 ,2]之间,大于 1表示负相关,等于1表示不相 关,而小于1表示正相关。

二、空间权重矩阵与空间效应
局部空间相关性指标
I i ( xi x ) wij ( x j x ) S2 j
局部空间自相关分析方法包括3种:

空间联系的局部指标LISA: 包括局部Moran指数和局部Geary指数
Gi wij x j / x j

G 统计量
G wij xi x j / xi x j

7.1 空间计量经济学模型概述解析

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。

空间计量经济学模型归纳

空间计量经济学模型归纳

.y i =ρ ∑W ij y j +εi,εi : N (0,δ2) , i = 1, 2...n∑W y 空间计量经济学模型空间相关性是指 y i = f (y j ), i ≠ j 即 y i 与 y j 相关 模型可表示为 y i = f (y j )+ x j βi + εi , i ≠ j (1)其中, f (g )为线性函数,(1)式的具体形式为y i = ∑ a ij y j + x i β + εi , εi : N (0,δ2) i ≠ j (2)如果只考虑应变量空间相关性,则(2)式变为(3)式ni =1(3)式中 ni =1 ij j 为空间滞后算子,W ij 为维空间权重矩阵W n ⨯n 中的元素, ρ 为待估的空间自相关系数。

ρ ≠ 0 ,存在空间效应 (3)式的矩阵形式为 y = ρWy , ε : N (0u ⨯1,δ 2I n )(4)(4)式称为一阶空间自回归模型,记为 FAR 模型 当在模型中引入一系列解释变量 X 时,形式如下y = ρWy + X β + ε , ε : N (0,δ 2I n )(5)(5)式称为空间自回归模型,记为 SAR 模型 当个体间的空间效应体现在模型扰动项时有y = X β + u , u =λWu , ε : N (0u ⨯1,δ 2I n )(6)式成为空间误差模型,记为 SEM 模型当应变量与扰动项均存在空间相关时有(6)y = ρW 1 y + X β + u , u = λW 2u + ε , ε : N (0u ⨯1,δ 2I n )(7)(7)式称为一般空间模型,记为 SAC 模型当 X = 0 且W 2 = 0 时,SAC →FAR ;当W 2 = 0 时,SAC →SAR当W 1 = 0 时,SAC →SEM当空间相关性还体现在解释变量上时,则有y = ρWy + X β + WXr + ε , ε : N (0,δ 2I n )(8)式成为空间杜宾模型,记为 SDM 模型(8)空间计量模型时间序列模型y=ρWy+εy=ρWy+Xβ+εy=Xβ+u,u=λWu+εy=ρW1y+Xβ+u,u=λW2u+εy=ρWy+Xβ+WXγ+ε注:y,x面板数据空间混合回归模型空间滞后应变量Wy=W NT y=(I T⊗W N)y空间滞后解释变量WX=W NT X=(I T⊗W N)X空间滞后扰动项Wε=W NTε=(I T⊗W N)εW NT=diag(w N,w N,...w N)NT*NT=I T⊗W N含因变量空间滞后的模型为y=λL y+εy=μ+λL y+βx+εy=μ+βx+ε+λ1Lεy=μ+λL y+βx+ε+λ1Lεy=μ+γLy+βx+β1Lx+εY NT⨯1=ρ(I T⊗W N)Y+X NK⨯KβK⨯1+εNT⨯1ρ为空间自回归参数空间面板固定效应模型(9)Y t=Xtβ+μ+φt,φt=δWφt+εt,E(εt)=0,E(εtεtT)=σ2IN(10)为加入空间残差自相关的固定效应模型(10)Y t=δWY t+X tβ+μ+εt,E(εt)=0,E(εtεt T)=σ2I N (11)为加入空间滞后因变量的固定效应模型.空间面板随机效应模型为(11)Y=Xβ+v,v=(ιT⊗I N)μ+(I T⊗B-1)ε(12)其中ιT=(1,K,1)T,B=I N-δW,(12)式为空间误差随机效应模型. Y=δ(I T⊗W N)Y+Xβ+v(13)(13)式为空间滞后应变量随机效应模型.'1⎥⎥⎢1 0 0 1 ⎢1 1 1 0 1⎥ ⎣ ⎦空间计量经济学:既要考虑应变量的空间相关性 ρWy ,也要考虑各个解释变量的空间相关性 rWX ,还要考虑各个扰动项的空间相关性 u = λWu a)地理空间权重 b) 经济空间权重c)基于距离的(阀值法、K 最近点法)注:划*者应用最为广泛W 为空间权重矩阵,以 0-1 空间权重矩阵为例A 5⨯5⎡0 1 1 1 0⎤ ⎢ = ⎢1 0 0 1 0⎥ , y 1 与 y 2 , y 3, y 4 相关。

空间计量经济学基本模型

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。
THANKS
感谢观看
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。

第四讲 空间计量经济学基本模型 ppt课件

第四讲 空间计量经济学基本模型  ppt课件
关性
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16
六、最优模型的确定
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17
➢ OLS、SLM、SEM的选择
Run OLS
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18
➢ 选择标准及步骤
✓1、做一次OLS估计
✓2、对比LM统计量,LM-Lag和LM-Error
✓3、若均不显著,则无需进行空间计量分析
✓4、若只有一个显著,则设定为与显著统计量对 应的空间计量模型
为最优模型 ✓4、如果有诊断未通过,一般通过调整W、调
整解释变量重新回归。 ✓重复步骤3、步骤4,直至确定合适的模型。
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23
练习
问题:
◦ 考虑空间溢出效应的地区人均GDP影响因素 分析
数据文件:
◦ china.shp
论文提纲
◦ 全局MoranI检验 ◦ 局部Moran I检验 ◦ 回归分析 ◦ 运用三类不同的w分别做出结果,选最好的。
第四讲 空间计量经济学 基本模型
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1
经典模型:SLM、SEM、SDM 扩展模型: SDEM 、GSAR 基本模型之间的关系 空间关系的体现 基本模型的GeoDa估计 最优模型的选择
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2
一、基础模型
➢空间滞后模型(Spatial Lag Model, SLM)
y Wy X ~ (0, 2I n )
➢权重矩阵对GeoDa能力的约束
✓GeoDa只能给出基于邻接关系的W ✓只能估计基于邻接关系的空间计量模型
➢可以估计的模型类型
✓OLS ✓SLM ✓SEM
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11
➢软件操作步骤
✓1、打开.shp数据文件 ✓2、创建W(若已有W,则省略该步骤)
※SLM只能使用对称的W,K最近距离W不能用
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空间计量经济学模型
空间相关性是指 ()
,i j y f y i j =≠即i y 与j y 相关 模型可表示为()
(),1i j j i i y f y x i j βε=++≠
其中,()f g 为线性函数,(1)式的具体形式为
()
()2,0,2i ij j i i i i j
y a y x N βεεδ≠=++∑:
如果只考虑应变量空间相关性,则(2)式变为(3)式
()()21
,0,,1,2...3n
i ij j i i i y W y N i n
ρεεδ==+=∑:
式中
1
n
ij
j i W
y =∑为空间滞后算子,ij W 为维空间权重矩阵n n W ⨯中的元素,ρ为待估的空间自相
关系数。

0ρ≠,存在空间效应 (3)式的矩阵形式为()
()21,
0,4u n y Wy N I ρεδ⨯=:
(4)式称为一阶空间自回归模型,记为FAR 模型 当在模型中引入一系列解释变量X 时,形式如下
()
()2,0,5n y Wy X N I ρβεεδ=++:
(5)式称为空间自回归模型,记为SAR 模型 当个体间的空间效应体现在模型扰动项时有
()
()21,,0,6u n y X u u Wu N I βλεδ⨯=+=:
(6)式成为空间误差模型,记为SEM 模型 当应变量与扰动项均存在空间相关时有
()
()2121,,0,7u n y W y X u u W u N I ρβλεεδ⨯=++=+:
(7)式称为一般空间模型,记为SAC 模型
当0X =且20W =时,SAC →FAR ;当20W =时,SAC →SAR
当10W =时,SAC →SEM
当空间相关性还体现在解释变量上时,则有
()
()2,0,8n y Wy X WXr N I ρβεεδ=+++:
(8)式成为空间杜宾模型,记为SDM 模型
注:y, x 序列均为平稳 面板数据空间混合回归模型
空间滞后应变量()NT T N Wy W y I W y ==⊗ 空间滞后解释变量()NT T N WX W X I W X ==⊗ 空间滞后扰动项()NT T N W W I W εεε==⊗
,,*(...)NT N N N NT NT T N W diag w w w I W ==⊗
含因变量空间滞后的模型为
()()1119NT T N NK K K NT Y I W Y X ρβε⨯⨯⨯⨯=⊗++
ρ为空间自回归参数
空间面板固定效应模型
2,,()0,()T t t t t t t t t t N
Y X W E E I βμφφδφεεεεσ=++=+==
(10)
(10)为加入空间残差自相关的固定效应模型
2,()0,()T t t t t t t t N Y WY X E E I δβμεεεεσ=+++== (11)
(11)为加入空间滞后因变量的固定效应模型. 空间面板随机效应模型为
Y X v β=+,1()()T N T v I I B ιμε-=⊗+⊗ (12)
其中()1,,1T T ι'=K , N B I W δ=-, (12)式为空间误差随机效应模型.
()T N Y I W Y X v δβ=⊗++ (13)
(13)式为空间滞后应变量随机效应模型.
空间计量经济学:既要考虑应变量的空间相关性Wy ρ,也要考虑各个解释变量的空间相关性rWX ,还要考虑各个扰动项的空间相关性u Wu λ= a) 地理空间权重 b) 经济空间权重
c) 基于距离的(阀值法、K 最近点法) 注:划*者应用最为广泛
W 为空间权重矩阵,以0-1空间权重矩阵为例
55
0111010011100101110101010A ⨯⎡⎤
⎢⎥⎢⎥
⎢⎥=⎢⎥
⎢⎥⎢⎥⎣⎦
,1y 与234,,y y y 相关。

(标准化)(()W f t ≠不太合理)
空间计量经济学
Y X u β=+为矩阵向量形式的单方程框架的模型
此模型假定样本12,,...n y y y 是独立的
当i y 与j y 相关时,则模型变为 11n n n n y W y X u ρβ⨯⨯⨯=++
当1,...k x x 的每个解释变量设l x ,取样本后12,...,l l nl x x x 也相关,则模型变为
y Wy WX u ργ=++
当不考虑y 或x 空间相关,只考虑随机项同期相关性时,模型变为,y X u u Wu βλε=+=+ 这里W 为空间权重矩阵 例如 12345,,,,y y y y y
空间权重矩阵设为1255
34501110100111
00101110101010y y A y y y ⨯⎡⎤
⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥
⎢⎥⎢⎥⎣⎦
归一化为111
333
1113
331122
1111444
4112200000000000W ⎡⎤⎢⎥
⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦
并假定,W 不随时间和变量变化(此假定不太合理)
空间经济计量模型与面板数据相结合形成了空间面板经济计量模型,这也是一个新的热点。

非参数模型
1. 什么是非参数模型:非参数模型是指不具备明确的参数形式设定的模型。

比如研究t y 和解释变量t x 之间的关系模型可设为 a)t t t y x βε=+ (1)为参数模型 b)(),t t t y f x βε=+
(2)为非参数模型(函数形式是未知的)
(2)式为非参数模型的一般设定形式 解决()|t t E Y X 有两种办法:
其一,通过模型设定来模拟t y 的条件期望,这是参数模型的方法 其二,通过对t y 条件分布的估计来估计t y 的条件期望,这是非参数方法 设 ()()|m x E Y X x ==为条件回归函数
无(非)参数回归模型就是要在给定样本[]1n
i i i X Y =下得到条件回归函数()m x 的一个估计
()·n
m t 如果X 是确定性变量,(1)式可以表示为
(),1,...,i i i y m x i n ε=+=
其中{}1n
i i ε=是相互独立,均值为0,方差为2
δ的序列
非参数回归模型的估计有三种方法:权函数法、最小二乘估计、稳健估计 2.半参数模型=线性回归模型+非参数模型 一般形式为()()
124t t t t y x f x βε=++
3.非参数模型的优缺点
优点:参数模型设定有误无论采取什么先进和准确的估计方法,结果一定是有解的,但非参数模型可放松回归函数形式的限制,减少和避免有模型设定失误导致估计和预测的结果错误的可能。

缺点:非参数模型回归结果外延有困难。

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