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空间计量学 发表评论(0) 编辑词条

空间相关
空间相关指在样本观测中,位于位置i的观测与其它j≠i的观测有关,即存在空间相关的原因有两方面:相邻空间单元存在测量误差,空间交互影响的存在。测量误差是由于调查过程中,数据的采集与空间中的单位有关,如数据是按盛市、县等统计的,但设定的空间单位与研究问题不一致,存在测量误差。
空间相关不仅意味着空间上的观测缺乏独立性,并且意味着潜在于这种空间相关中的空间结构,也就是说空间相关的强度及模式由绝对位置和相对位置(布局,距离)决定。
对于空间相关,空间自回归通常是其核心内容,空间自回归模型的一般形式为:
在这个模型中,β解释变量X(n×k矩阵)的参数向量(k×1),ρ是空间滞后相关变量的参数,λ是残差空间自回归(空间AR)结构中的参数。
W[,1]和W[,2]为n×n矩阵,是标准化或未标准化的空间加权矩阵,分别对应于因变量以及扰动项中的空间自回归过程,这两个矩阵可以不同,这意味着两个过程由不同的空间结构生成。
这个模型可以退化成为普通的线性回归模型、(纯)空间自回归模型、混合回归与空间自回归模型、残差空间自回归模型等形式。
对这个模型,普通最小二乘估计不仅是有偏的,而且是不一致的,参数的估计通常采用极大似然估计,近几年,有学者尝试采用贝叶斯估计对参数进行估计。
空间差异性
空间差异性指空间上的区域缺乏均一性,如存在中心区和郊区、先进和后进地区等。例如,我国沿海地区和中西部地区经济存在较大差别。
对于空间差异性,只要将空间单元的特性考虑进去,大多可以用经典经济计量学方法解决。但当空间差异性与空间相关共同存在时,经典经济计量学方法不再适用,而且这时问题可能变得非常复杂,因为这时要区分空间差异性与空间相关可能非常困难。
研究空间差异性的模型主要有:
E.Casetti提出的空间扩展模型(1972)和回归参数漂移分析方法(简称DARP)模型(1982)。这时,空间差异性表现为模型参数随空间位置变化,并以空间单元的位置信息作为辅助变量(称为扩展参数)。
y=Xβ+ε
模型(3)为以经纬坐标(Z[,x],Z[,y])作为扩展参数的空间扩展模型。同样可以以到中心区域的距离作为扩展参数设计模型。
将模型(3)的第二个式子右边加入随机扰动项,则为DARP模型。E.Casetti(1992)进一步提出了贝叶斯空间扩展模型。
D.P.McMillen和J.F.McDonald(1997),C.Brunsdon,A.S.Fotheringham;MartinCharlton(1996),提出地理加权回归模型(简称GWR模型)。
时空数据空间模型
在模型中考虑时间维增加了描述的复杂性,但综合时间空间的模型在实际工作中非常有用。在经典的经济计量学模型中,这是综合截面和时间序列数据的情形。如果数据不存在空间相关,则可以采用PanelData模型。Anselin(1988)将似不相关(SUR)模型扩展到空间的情形,提出空间SUR模型。
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