【归纳】空间计量经济学模型归纳.doc

1、空间计量经济学模型空间相关性是指yify j,ij 即yi 与y j 相关模型可表示为 yify jx jii, ij1其中， fg 为线性函数， 1式的详细形式为ya yx,: n 0,22iijjiii ij假如只考虑应变量空间相关性，就2式变为 3 式nyw y,: n 0,2, i1,2.n3iijjiii 1n式中wij y j i 1为空间滞后算子，wij为维空间权重矩阵wn n 中的元素，为待估的空间自相2关系数；0 ，存在空间效应(3) 式的矩阵形式为ywy ,: n 0u 1,n4ii(4) 式称为一阶空间自回来模型，记为far 模型当在模型中引入一系列说明变量x 时，形式如

2、下ywyx,: n 0,252n(5) 式称为空间自回来模型，记为sar 模型当个体间的空间效应表达在模型扰动项时有yxu,uwu ,: n 0u 1,i n6（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yw yxu , uw u,: n 0,2i712u 1n（7） 式称为一般空间模型，记为sac 模型当 x0 且 w20 时， sac far；当 w20 时， sac sar当w10 时， sac semi当空间相关性仍表达在说明变量上时，就有ywyxwxr,: n 0,28n（8） 式成为空间杜宾模型，记为sdm 模型yywywyxyylylyxyxu,

3、uwuyx1lyw1yxu, uw2uylyx1lywyxwxylyx1lx空间计量模型时间序列模型注： y, x 序列均为平稳面板数据空间混合回来模型空间滞后应变量wywnt yi twny空间滞后说明变量wxwnt xi twnx空间滞后扰动项wwnti twnwntdiag wn , wn ,.wn nt * nti twn含因变量空间滞后的模型为ynt 1itwnyx nk kk 1nt 19为空间自回来参数空间面板固定效应模型yx,w, e 0, e t 2 i10tttttttttn(10) 为加入空间残差自相关的固定效应模型ywyx, e0, et 2 i11tttttttn(1

4、1) 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yxv , v ti n i tb 1 (12)其中 t1,1kt,bi nw , 12 式为空间误差随机效应模型.y i twn yxv13(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 ，也要考虑各个说明变量的空间相关性 rwx ，仍要考虑各个扰动项的空间相关性uwua) 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0111010011时间序列模型空间截面模型1.ar1ywy, | 1

5、, y,为向量ytyt1t , | 1yifyi,ijy1, y2 ,.yi .y j .yn 相关p2.ytri ytixtti 1yu 1wyxukk 1u 1 为空间自回来模型*3.ytxtt1 t 1yxu, uwu， ui自相关p4.yyw y1xu, uw u2为空间误差模tr yitixtt1 t 1i 1型*pq5.ytri ytywyxwxii xt iti 1i 0a55100101110101010， y1 与y2, y3, y4 相关；（标准化）（ wft 不太合理）空间计量经济学yxu 为矩阵向量形式的单方程框架的模型此模型假定样本y1 , y2,. yn 是独立的当

6、 yi 与y j 相关时，就模型变为yn 1wn n yn 1xu当 x1,.xk的 每 个 解 释 变 量 设xl ， 取 样 本 后x1l , x2l ., xnl也 相 关 ， 就 模 型 变 为ywywxu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 yxu,uwu这里 w 为空间权重矩阵y101110y210011y310010y411101y501010例如 y1, y2, y3, y4 , y5空间权重矩阵设为a5 5111333001300121144120120011332归一化为 w100114400并假定， w 不随时间和变量变化（此假定不太合理

7、）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；比如讨论yt 和说明变量xt 之间的关系模型可设为a) ytxtt(1) 为参数模型b) ytfxt ,t2 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 e yt| xt有两种方法：其一，通过模型设定来模拟yt 的条件期望，这是参数模型的方法其二，通过对yt 条件分布的估量来估量yt 的条件期望，这是非参数方法设 m xe y | xx 为条件回来函数无（非）参数回来模型就是要在给定样本n1xi yi i下得到条件回来函数m x 的一个估量mtn假如 x 是确定性变量， 1式可以表示为yim xii , i1,., nn1其中ii是相互独立，均值为0，方差为2 的序列非参数回来模型的估量有三种方法：权函数法、最小二乘估量、稳健估量2半参数模型 =线性回来模型 +非参数模型一般形式为 ytx1tfx