POLECAMY
Koszyk
Metody stochastyczne w ekonometrii przestrzennej – nowoczesna analiza asymptotyczna
Autor:
Wydawca:
Format:
ibuk
W monografii zostały zaprezentowane najnowsze i w dużej mierze autorskie osiągnięcia z zakresu teorii asymptotycznych stochastycznych modeli ekonometrii przestrzennej. Rezultaty pracy naukowej autorów zostały poprzedzone przeglądem klasycznych, choć przedstawionych w nowoczesnym ujęciu, zagadnień ekonometrii przestrzennej. Ważnym elementem omawianej teorii jest nowe Centralne Twierdzenie Graniczne dla form liniowo-kwadratowych .Pozwala ono na przeprowadzanie formalnych dowodów własności granicznych statystyk testowych autokorelacji przestrzennej oraz estymatorów parametrów modeli ekonometrycznych z zależnościami przestrzennymi.
*
W polskiej literaturze przedmiotu, która jest zdominowana przez publikacje o charakterze praktycznym lub metodologicznym, tematyka własności granicznych statystyk procesów przestrzennych w kontekście asymptotyki macierzy wag była dotąd, generalnie rzecz biorąc, pomijana. Można zatem oczekiwać, że naukowcy badający teoretyczne podstawy ekonometrii wyrażą zainteresowanie tą pozycją naukową.
Mimo stosunkowo dużego stopnia zaawansowania merytorycznego przedstawianego materiału, książka napisana jest w sposób przystępny. Zaczynając od pierwszego rozdziału, w którym autorzy wprowadzają podstawowe pojęcia, i dalej konsekwentnie przez części następne, o rosnącym stopniu skomplikowania aparatu matematycznego, autorzy starannie tłumaczą kolejne elementy przeprowadzanego rozumowania. Proponowaną monografię czyta się z dużym zaciekawieniem. Oceniam ją bardzo dobrze i uważam, że znajdzie ona zasłużone uznanie społeczności akademickiej.
Dr hab. Jan Hauke, prof. UAM
| Rok wydania | 2020 |
|---|---|
| Liczba stron | 168 |
| Kategoria | Publikacje darmowe |
| Wydawca | Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego |
| ISBN-13 | 978-83-8220-437-7 |
| Numer wydania | 1 |
| Język publikacji | polski |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
Ciekawe propozycje
Spis treści
| Wprowadzenie | 9 |
| Tematyka podjęta w monografii | 12 |
| ROZDZIAŁ I. Wprowadzenie do modelowania przestrzennego | 15 |
| Wstęp | 15 |
| 1. Procesy stochastyczne w przestrzeni | 17 |
| 1.1. Interakcje przestrzenne | 17 |
| 1.2. Definicja przestrzennego procesu stochastycznego | 19 |
| 2. Przestrzenna macierz wag | 21 |
| 2.1. Definicja i przykłady | 21 |
| 2.2. Asymptotyka macierzy wag | 24 |
| 3. Autokorelacja przestrzenna | 29 |
| 3.1. Testowanie globalnej autokorelacji przestrzennej | 30 |
| 3.2. Testowanie lokalnej autokorelacji przestrzennej | 34 |
| ROZDZIAŁ II. Modele ekonometryczne z zależnościami przestrzennymi | 37 |
| Wstęp | 38 |
| 1. Modele autoregresji przestrzennej | 40 |
| 1.1. Przegląd specyfikacji | 40 |
| 1.2. Interpretacja parametrów modeli autoregresji przestrzennej | 44 |
| 2. Estymacja modelu przestrzennego rzędu (1, 0) | 45 |
| 2.1. Estymacja metodą najmniejszych kwadratów | 47 |
| 2.2. Estymacja metodą zmiennych instrumentalnych | 50 |
| 2.3. Estymacja metodą największej wiarogodności | 50 |
| 3. Estymacja modelu przestrzennego rzędu (0, 1) | 55 |
| 3.1. Nieadekwatność uogólnionej metody najmniejszych kwadratów | 56 |
| 3.2. Estymacja metodą największej wiarogodności | 56 |
| 4. Estymacja modelu przestrzennego rzędu (1, 1) | 58 |
| 4.1. Estymacja z wykorzystaniem uogólnionej metody momentów | 59 |
| 4.2. Własności asymptotyczne estymatora GS2SLS | 62 |
| 4.3. Estymacja metodą największej wiarogodności | 64 |
| ROZDZIAŁ III. Testy statystyczne regresji przestrzennej | 67 |
| Wstęp | 67 |
| 1. Testy oparte na asymptotycznym rozkładzie statystyki Morana | 68 |
| 1.1. Rozkład statystyki Morana dla procesu czystej autoregresji | 72 |
| 1.2. Rozkład statystyki Morana dla procesu autoregresji ze składową stałą | 74 |
| 1.3. Rozkład statystyki Morana dla procesów autoregresji w obecności zmiennych objaśniających | 76 |
| 1.4. Uwagi praktyczne dotyczące statystyki I Morana | 80 |
| 2. Testy oparte na mnożnikach Lagrange’a | 81 |
| 2.1. Test mnożników Lagrange’a dla procesu czystej autoregresji | 81 |
| 2.2. Testy mnożników Lagrange’a dla procesów o specyfikacjach regresjno-autoregresyjnych SAR oraz SEM | 83 |
| 3. Test F dla modelu z krzyżowymi zależnościami przestrzennymi zmiennych objaśniających | 85 |
| 4. Testowanie niestacjonarności przestrzennej | 86 |
| ROZDZIAŁ IV. Zgodność oszacowań estymatorów QNW dla modeli przestrzennych | 89 |
| Wstęp | 89 |
| 1. Podstawowe definicje | 92 |
| 1.1. Specyfikacje niegaussowskie modeli autoregresji przestrzennej | 92 |
| 1.2. Gaussowskie estymatory quasi-największej wiarogodności | 93 |
| 2. Zgodność estymatorów QNW | 95 |
| 2.1. Założenia formalne | 95 |
| 2.2. Stwierdzenia pomocnicze | 100 |
| 2.3. Twierdzenia o zgodności, dowód dla modelu SEM | 109 |
| 2.4. Dowód twierdzenia o zgodności dla modelu SAR | 118 |
| ROZDZIAŁ V. Rozkład asymptotyczny estymatorów QNW dla modeli przestrzennych | 129 |
| Wstęp | 129 |
| 1. Nowe centralne twierdzenie graniczne dla form liniowo-kwadratowych | 130 |
| 2. Twierdzenia o rozkładzie granicznym | 142 |
| 2.1. Założenia formalne | 142 |
| 2.2. Stwierdzenia pomocnicze | 145 |
| 2.3. Asymptotyczna normalność estymatora dla modelu SEM | 149 |
| 2.4. Asymptotyczna normalność estymatora dla modelu SAR | 155 |
| Zakończenie | 161 |
| Bibliografia | 163 |
Wypożyczaj w abonamencie!
Już od 2,66 zł za ebooka
