空间自回归模型的统计推断理论、方法与应用

发布时间：2021-11-28 23:56

　　在经济发展研究的过程中,人们会关注这样一种现象:经济个体指标不仅会受到自身所具有的条件和因素的影响,还与它周边的环境和影响因素有关,也就是说,一个地区的某种经济现象或属性与相邻地区的同一经济现象或属性相关。因此,研究人员在收集数据的过程中,根据以往的经验,不但要获取能够影响本地区的经济现象或属性的各种影响因素,也就是计量经济学和统计学中所称的解释变量或自变量,还要收集同一时期相邻地区能够表现经济现象或属性的数据。以前,受技术原因的影响,大量数据的收集可能会出现收集困难或存储困难的问题。现在,随着计算机技术以及网络的飞速发展,使得收集数据、存储数据变得更加容易,以便研究人员更好的应用数据。当需要研究区域经济时,收集的数据往往包含有区域或个体所处地理位置的信息,此时的数据就可能具有空间依赖性,这也是空间统计的由来。而空间统计包含有空间地理,空间图像生成,空间计量等许多研究领域。在计量经济学中,研究具有空间依赖性的数据,就衍生出了空间计量经济学。空间计量经济学是计量经济学的一个分支,从上世纪70,80年代开始兴起,近三四十年间有了迅猛的发展,由此产生了许多空间计量经济模型,这些模型的出现,同... 

【文章来源】：北京工业大学北京市 211工程院校

【文章页数】：115 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
符号表
第1章 绪论
    1.1 空间自回归模型介绍
        1.1.1 空间相关性与空间权重矩阵
        1.1.2 一阶线性空间自回归模型
        1.1.3 部分线性空间自回归模型
        1.1.4 部分线性可加空间自回归模型
    1.2 统计方法简介
        1.2.1 变量选择与模型选择
        1.2.2 B样条,sieve方法
        1.2.3 空间分位数回归
    1.3 本学位论文研究内容及结构
第2章 参数维数发散的线性空间自回归模型的变量选择
    2.1 引言
    2.2 模型与估计
        2.2.1 线性空间自回归模型与惩罚估计
        2.2.2 正则条件
        2.2.3 估计的性质
    2.3 模拟研究
    2.4 实例分析
    2.5 定理证明
    2.6 本章小结
第3章 部分线性空间自回归模型的统计推断
    3.1 引言
    3.2 部分线性空间自回归模型与估计
        3.2.1 部分线性空间自回归模型
        3.2.2 估计方法
        3.2.3 选择工具变量
    3.3 理论性质
        3.3.1 正则条件
        3.3.2 渐近性质
    3.4 模拟研究
    3.5 实证分析
    3.6 定理证明
    3.7 本章小结
第4章 部分线性可加空间自回归模型的统计推断
    4.1 引言
    4.2 部分线性可加空间自回归模型
    4.3 估计方法
    4.4 渐近性质
    4.5 模拟研究
    4.6 实例分析
    4.7 定理证明
    4.8 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间的研究成果
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种新的空间计量模型——部分线性可加自回归模型及其应用[J]. 谢琍,刘磊,曹瑞元.  数理统计与管理. 2018(02)



本文编号：3525411