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空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析-在線瀏覽

2025-07-15 12:05本頁(yè)面
  

【正文】 ? 一般來(lái)說(shuō) , 這些方法在功用上可大致分為兩大類:全域空間自相關(guān) ( Global Spatial Autocorrelation) 和局域空間自相關(guān) ( Local Spatial Autocorrelation) 。 16 全域空間相關(guān)性檢驗(yàn)與分析 ? 全域空間自相關(guān)( Global Spatial Autocorrelation)是從區(qū)域空間的整體上刻畫(huà)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)空間分布的集群情況。 ? 在許多實(shí)證研究中, Moran’s I 和 Geary’s C是常用方法,已在大量文獻(xiàn)中出現(xiàn),尤其是前者。 2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健,君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。 ? ?? ?? ?? ????ninjijninjjiijWSYYYYWIsM o r a n1 121 1))((39。 18 全域空間相關(guān)性檢驗(yàn)與分析 ? 如果 Moran’s I的正態(tài)統(tǒng)計(jì)量的 Z值均大于正態(tài)分布函數(shù)在 ( )水平下的臨界值 ( ),表明區(qū)域創(chuàng)新在空間分布上具有明顯的正向相關(guān)關(guān)系, ? 正的空間相關(guān)代表相鄰地區(qū)的類似特征值出現(xiàn)集群( Clustering)趨勢(shì)。 19 目前計(jì)量研究方法及其局限性 ? 目前有關(guān)研究的計(jì)量方法主要是傳統(tǒng)的回歸分析方法(如多元統(tǒng)計(jì)分析、回歸分析、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 DEA等方法),其實(shí)質(zhì)上都是線性的變量之間相互關(guān)系的一種測(cè)量方法,適合于企業(yè)或產(chǎn)業(yè)部門(mén)時(shí)間序列層面的經(jīng)驗(yàn)研究,未考慮區(qū)域(或截面單元)之間的空間關(guān)聯(lián),局限性比較明顯。 ? 經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出不僅受到本地投資的強(qiáng)度、而且還會(huì)受到周邊其他地區(qū)的投資活動(dòng)產(chǎn)生的溢出效應(yīng)及政策的影響。 20 目前計(jì)量研究方法及其局限性 ? 經(jīng)濟(jì)集群行為可以通過(guò)檢驗(yàn)一個(gè)代表地區(qū)間考慮交互作用的生產(chǎn)函數(shù),即該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)及其自身的特征與其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的關(guān)系,來(lái)考察區(qū)域經(jīng)濟(jì)行為的集群行為。 2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健,君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。 ? 最近發(fā)展起來(lái)的空間統(tǒng)計(jì)學(xué)和空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)不僅解決了標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)方法在處理空間數(shù)據(jù)時(shí)的失誤問(wèn)題 ,更重要的是為測(cè)量這種空間聯(lián)系及其性質(zhì)、并在建模時(shí)明確地引入空間聯(lián)系變量以估算與檢驗(yàn)其貢獻(xiàn)提供了全新的手段(應(yīng)龍根,寧越敏, 2021)。 22 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型及估計(jì)技術(shù) ? 實(shí)際上,早在 1970年代歐洲就展開(kāi)了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究,并將它作為一個(gè)確定的領(lǐng)域。 Klaassen( 1979)定義了這個(gè)領(lǐng)域,包括:空間相互依賴在空間模型中的任務(wù);空間關(guān)系不對(duì)稱性;位于其他空間的解釋因素的重要性;過(guò)去的和將來(lái)的相互作用之間的區(qū)別;明確的空間模擬。換句話說(shuō),空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的是明確考慮空間影響(空間自相關(guān)和空間不均勻性)的方法。 23 空間常系數(shù)回歸模型及估計(jì)技術(shù) ? 目前,空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究包括以下四個(gè)感興趣的領(lǐng)域: ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中空間效應(yīng)的確定; ? 合并了空間影響的模型的估計(jì); ? 空間效應(yīng)存在的說(shuō)明、檢驗(yàn)和診斷; ? 空間預(yù)測(cè)。 24 空間常系數(shù)回歸模型及估計(jì)技術(shù) ? 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型有多種類型( Anselin, et al. 2021)。 ? 適用于時(shí)間序列和截面數(shù)據(jù)合成的空間面板數(shù)據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型將在以后予以介紹。 25 空間滯后模型 SLM ? 空間滯后模型( Spatial Lag Model, SLM)主要是探討各變量在一地區(qū)是否有擴(kuò)散現(xiàn)象(溢出效應(yīng))。 ??? ??? XWyy?Wy2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健,君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。 ? 由于 SLM模型與時(shí)間序列中自回歸模型相類似,因此 SLM也被稱作空間自回歸模型( Spatial Autoregressive Model, SAR)。 27 空間誤差模型 SEM ? 空間誤差模型( Spatial Error Model, SEM)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為: ? 式中, 為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量,為 n*1階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù), 為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。 28 空間誤差模型 SEM ? SEM中參數(shù) 反映了自變量 X對(duì)因變量 y的影響。 ? 存在于擾動(dòng)誤差項(xiàng)之中的空間依賴作用,度量了鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀察值的影響程度。 ???2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健,君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。 ? Anselin( 1988)建議采用極大似然法估計(jì)空間滯后模型( SLM)和空間誤差模型( SEM)的參數(shù)。 30 空間自相關(guān)檢驗(yàn)與 SLM、 SEM的選擇 ? 判斷地區(qū)間創(chuàng)新產(chǎn)出行為的空間相關(guān)性是否存在,以及SLM和 SEM那個(gè)模型更恰當(dāng),一般可通過(guò)包括 Moran’s I檢驗(yàn)、兩個(gè)拉格朗日乘數(shù)( Lagrange Multiplier)形式 LMERR、 LMLAG及其穩(wěn)健( Robust)的 RLMERR、RLMLAG)等形式來(lái)實(shí)現(xiàn)。 2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健,君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。 2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健,君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。 ? 對(duì)數(shù)似然值越大, AIC和 SC值越小,模型擬合效果越好。 2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健,君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。 ? 傳統(tǒng)的 OLS只是對(duì)參數(shù)進(jìn)行“平均”或“全域”估計(jì),不能反映參數(shù)在不同空間的空間非穩(wěn)定性(吳玉鳴,李建霞, 2021;蘇方林,2021)。 34 空間變系數(shù)回歸模型及估計(jì) ? 當(dāng)用橫截面數(shù)據(jù)建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型時(shí),由于這種數(shù)據(jù)在空間上表現(xiàn)出的復(fù)雜性、自相關(guān)性和變異性,使得解釋變量對(duì)被解釋變量的影響在不同區(qū)域之間可能是不同的,假定區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)行為在空間上具有異質(zhì)性的差異可能更加符合現(xiàn)實(shí)。 35 空間變系數(shù)回歸模型及估計(jì) ? 空間變系數(shù)回歸模型( Spatial VaryingCoefficient Regression Model)中的地理加權(quán)回歸模型( Geographical Weighted Regression, GWR)是一種解決這種問(wèn)題的有效方法。 36 地理加權(quán)回歸模型 GWR ? 地理加權(quán)回歸模型是一種相對(duì)簡(jiǎn)單的回歸估計(jì)技術(shù),它擴(kuò)展了普通線性回歸模型。 37 地理加權(quán)回歸模型 GWR ? 式中, 系數(shù)的下標(biāo) j表示與 觀測(cè)值聯(lián)系的階待估計(jì)參數(shù)向量,是關(guān)于地理位置 的k+1元函數(shù)。 ? ? ? ? iijiijjiii xvuvuy ??? ??? ??,k10j?1?m? ?ii vu ,?2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健,君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。 39 地理加權(quán)回歸模型 ? 式中, 為常數(shù), 。 Tibshirani和 Hastie( 1987)提出了局域求解法,原理與方法如下: ? 對(duì)于第 s個(gè)空間位置 ,任取一空間位置 與其位置鄰近,構(gòu)造一個(gè)簡(jiǎn)單的回歸模型: ? ? ?? ?kjnivuxyM iiiji ,2,1,2,1, ?? ???? ?? ?nsvu ss ,2,1, ??? ?00,vu2021年 6月 16日 4時(shí) 34分 天行健,君子以自強(qiáng)不息;地勢(shì)坤,君子以厚德載物。一個(gè)基本的方法就是采用加權(quán)最小二乘法( WLS),尋找合適的使得下式最小: ?????kjii
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