空间自回归模型的研究与应用

发布时间：2020-05-10 12:37

【摘要】：随着数据获取技术的迅猛发展,空间数据正以指数式增长,从而使得空间数据的处理和研究显得尤为突出.空间数据普遍具有空间自相关性,这使得经典回归模型不再适用,而空间自回归模型正是解决数据空间自相关性问题的一类重要方法. 本文首先在GeoDa软件中生成Moran散点图,运用Moran's I统计量对数据进行空间自相关性检验,用空间权重矩阵表示空间相互作用,建立空间自回归模型；然后得出空间自回归模型参数的伪极大似然估计,并且证明伪极大似然估计的渐近性质：相合性和渐近正态性,运用拉格朗日乘子检验对模型进行选择；最后建立中部地区经济增长影响因素的空间自回归模型,经比较得出空间自回归模型能更好地解释中部地区经济增长与其影响因素间的关系,并根据得到的回归方程得出影响中部经济增长的因素主要有第三产业生产总值等因素,于是指出中部地区应主要依靠加大第三产业的发展力度来促进经济发展. 本文的研究工作有如下两个：一是系统地阐述了空间白回归模型的参数估计并证明了估计的渐近性质；二是将空间自回归模型应用于中部地区经济增长影响因素分析中,并根据模型结果给出合理的政策性建议.
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F224;F127

【参考文献】

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本文编号：2657309