Modèle SAC Spatial

Le modèle autorégressif combiné spatial (SAC), également connu sous le nom de modèle SARAR, tient simultanément compte de la dépendance spatiale à la fois dans la variable dépendante et dans le terme d'erreur. Formalisé par LeSage et Pace (2009), le modèle SAC combine le modèle à retard spatial et le modèle à erreur spatiale en un cadre unique, estimant deux paramètres autorégressifs spatiaux distincts — l'un capturant l'interaction spatiale substantielle entre les résultats et l'autre capturant la corrélation spatiale résiduelle entre les perturbations.