空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型歸納doc

文檔編碼:CZ3Y6D4U3Z10——HN10B4S5A5A5——ZV3X9Q9N8G2空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型空間相關(guān)性是指yiyiffjyjx,iij即iy與jy相關(guān)模型可表示為,ij1yji其中,fg為線性函數(shù),〔1〕式的具體形式為yiijayjxii,i:N0,22Wnn中的元素,為待估的空間自相假如只考慮應(yīng)變量空間相關(guān)性,就〔2〕式變?yōu)椤?〕式y(tǒng)inWyji,i:N0,2,i1,2...n3i1n式中Wy為空間滯后算子,W為維空間權(quán)重矩陣i14關(guān)系數(shù)；0,存在空間效應(yīng)〔3〕式的矩陣形式為yWy,:N0u1,2In〔4〕式稱為一階空間自回來(lái)模型,記為FAR模型當(dāng)在模型中引入一系列說(shuō)明變量X時(shí),形式如下yWyX,:N0,2In5〔5〕式稱為空間自回來(lái)模型,記為SAR模型當(dāng)個(gè)體間的空間效應(yīng)表達(dá)在模型擾動(dòng)項(xiàng)時(shí)有yXuuWu,:N0u1,2In6（6）式成為空間誤差模型,記為SEM模型當(dāng)應(yīng)變量與擾動(dòng)項(xiàng)均存在空間相關(guān)時(shí)有yWyXu,uWu,:N0u1,2In7（7）式稱為一般空間模型,記為SAC模型0時(shí),SAC→SAR當(dāng)X0且W20時(shí),SAC→FAR；當(dāng)W2當(dāng)W10時(shí),SAC→SEM當(dāng)空間相關(guān)性仍表達(dá)在說(shuō)明變量上時(shí),就有yWyXWXr,:N0,2In8（8）式成為空間杜賓模型,記為SDM模型yWy空間計(jì)量模型WuyLy時(shí)間序列模型1LyWyXyLyxyXuuWuyx1LyWyXuuyLyxyWyXWXyLyx1Lx注：y,x序列均為平穩(wěn)

面板數(shù)據(jù)空間混合回來(lái)模型空間滯后應(yīng)變量WyWNTyITIIWNyX空間滯后說(shuō)明變量WXWNTXTWN空間滯后擾動(dòng)項(xiàng)WWNTITTWNWNTdiagwN,wN,...wN〕NTNTWN含因變量空間滯后的模型為YNT1ITWNYXNKKK1NT19 為空間自回來(lái)參數(shù)

空間面板固定效應(yīng)模型YtXtt,tWtt,E〔t〕0,E〔ttT〕2IN〔10〕〔10〕為加入空間殘差自相關(guān)的固定效應(yīng)模型YtWYtXtt,E〔t〕0,E〔tT〕2IN〔11〕t〔11〕為加入空間滯后因變量的固定效應(yīng)模型.空間面板隨機(jī)效應(yīng)模型為YXv,v〔TIN〕〔ITB1〕〔12〕.其中T1,K,1T,BINW,〔12〕式為空間誤差隨機(jī)效應(yīng)模型Y〔ITWN〕YXv〔13〕〔13〕式為空間滯后應(yīng)變量隨機(jī)效應(yīng)模型.時(shí)間序列模型ryt,|i|11t1t1空間截面模型|1,,y為向量1.AR〔1〕yWy,|ytyt1ptixtyifyi,ijyy1 2,......i yj...y相關(guān)n2.ytyu1WyXukk1u1為空間自回來(lái)模型*i13.ytxttt1ttyXuuWu,iu自相關(guān)pyWyXuuWu為空間誤差模ryixti4.yti1rytiqixtit型*WXpyWyX5.yti10空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：既要考慮應(yīng)變量的空間相關(guān)性Wy,也要考慮各個(gè)說(shuō)明變量的空間相關(guān)性rWX,仍要考慮各個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)的空間相關(guān)性u(píng)Wua〕地理空間權(quán)重b〕經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重c〕基于距離的（閥值法、K最近點(diǎn)法）注：劃*者應(yīng)用最為廣泛W為空間權(quán)重矩陣,以0-1空間權(quán)重矩陣為例ft不太合理）0111010011A5510010,1y與y2,y3,y相關(guān)；（標(biāo)準(zhǔn)化）（W1110101010空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)YXu為矩陣向量形式的單方程框架的模型u也相關(guān),就模型變?yōu)榇四Ｐ图俣颖緔1,y2,...y是獨(dú)立的當(dāng)iy與jy相關(guān)時(shí),就模型變?yōu)閥n1Wnnyn1X當(dāng)x1,...xk的每個(gè)解釋變量設(shè)lx,取樣本后x1l,x2l...,xnlyWyWXu模型變?yōu)閥XuuWu當(dāng)不考慮y或x空間相關(guān),只考慮隨機(jī)項(xiàng)同期相關(guān)性時(shí),這里W為空間權(quán)重矩陣?yán)鐈1,y2,y3,y4,y51y101110空間權(quán)重矩陣設(shè)為A55y210011y31001001y411101y5010101033310011333歸一化為W10010221110144440101022并假定,W不隨時(shí)間和變量變化（此假定不太合理）

空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型與面板數(shù)據(jù)相結(jié)合形成了空間面板經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型,這也是一個(gè)新的熱點(diǎn)；非參數(shù)模型1. 什么是非參數(shù)模型：非參數(shù)模型是指不具備明確的參數(shù)形式設(shè)定的模型；比如爭(zhēng)論 ty和說(shuō)明變量 tx之間的關(guān)系模型可設(shè)為a〕yt xt t 〔1〕為參數(shù)模型b〕 yt f xt, t 〔2〕為非參數(shù)模型（函數(shù)形式是未知的）〔2〕式為非參數(shù)模型的一般設(shè)定形式解決EY|Xt有兩種方法：mx的一個(gè)估量其一,通過(guò)模型設(shè)定來(lái)模擬ty的條件期望,這是參數(shù)模型的方法其二,通過(guò)對(duì)ty條件分布的估量來(lái)估量ty的條件期望,這是非參數(shù)方法設(shè)mxEYXx為條件回來(lái)函數(shù)無(wú)（非）參數(shù)回來(lái)模型就是要在給定樣本XYi in1下得到條件回來(lái)函數(shù)im·nt假如X是確定性變量,〔1〕式可以表示為yimxii,i1,...,n其中in1是相互獨(dú)立,均值為0,方差為2的序列i非參數(shù)回來(lái)模型的估量有三種方法：權(quán)函數(shù)法、最小二乘估量、穩(wěn)健估量2．半?yún)?shù)模型=線性回來(lái)模型+非參數(shù)模型一般形式為ytx1t