spatialweightsmatrix(已修改)
2025-08-31 14:16 本頁(yè)面
【正文】 Spatial Econometric Analysis Using GAUSS 3 KuanPin Lin Portland State University Spatial Weights Matrix ? Anselin (1988) [] ? China 30 Provinces [, ] ? Ertur and Kosh (2020) [] ? Homework ? . 48 Lower States [] ? . 3109 Counties [] [] Spatial Contiguity Weights Matrix Anselin (1988): W1, W2, W3 use gpe2。 n=49。 load wd[n,n]=c:\course09\WISE\data\anselin\。 w1=wd。 w2=denseSubmat(sparseOnes(spwpower(spw(w1),2),n,n),0,0)。 w3=denseSubmat(sparseOnes(spwpower(spw(w1),3),n,n),0,0)。 w4=denseSubmat(sparseOnes(spwpower(spw(w1),4),n,n),0,0)。 w5=denseSubmat(sparseOnes(spwpower(spw(w1),5),n,n),0,0)。 w6=denseSubmat(sparseOnes(spwpower(spw(w1),6),n,n),0,0)。 call spwplot(spw(w1))。 end。 include gpe\。 Spatial Contiguity Weights Matrix China, 30 Provinces and Cities: W1, W2, W3 DistanceBased Spatial Weights Ertur and Kosh (2020) ? Geographical Location (x,y) ? Longitude (x) ? Latitude (y) ? Great Circle Distance ? d=gcd(x,y) ? (x,y) is in degree decimal units ? DistanceBased Spatial Weights Matrix ? Using Kernel Weight Function proc gcd(xc,yc)。 local x,y,d。 x=pi*xc/180。 @ convert to radian @ y=pi*yc/180。 d=3963*arccos(sin(y39。).*sin(y)+cos(y39。).*cos(y).*cos(abs(x39。x)))。 @ 3963 miles or 6378 km = radius of the earth @ retp(real(d))。 endp。 DistanceBased Spatial Weights Ertur and Kosh (2020) ? Kernel Weight Function ? Parzen Kernel ? Bartlett Kernel (Tricubic Kernel) ? TurkeyHanning Kernel ? Guassian or Exponeial Kernel 00: [ 1 , 1 ]( ) 0 | || | ( ) 0 | |KRE it he r K z if z z for som e zO r z K z as z????? ? ?( ) 1 , ( ) 0 , | ( ) |()K z dz z K z dz K z dzz K z dz k w he r e k i s a c ons t ant? ? ? ??? ? ??Kernel Weights Spatial Matrix An Example ? Negative Exponential Distance ? Negative Gaussian Distance ? ?( / ) e x p 2 /ij ij ijk K d d d d? ? ?? ?2m a x m a x
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