Bayesian Spatial Durbin Model
The Bayesian Spatial Durbin Model (BSDM) estimates a spatial regression that simultaneously includes a spatially lagged outcome variable and spatially lagged covariates, using Bayesian inference with Markov Chain Monte Carlo sampling. It captures both endogenous and exogenous spatial spillovers while providing full posterior distributions for all parameters, quantifying uncertainty beyond what classical maximum-likelihood estimation offers.
Izvorni zapis
Citati kopirani doslovno iz izvornog zapisa metode. Ne impliciraju nikakvu provjeru na razini tvrdnje.
- LeSage, J. P., & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. CRC Press / Taylor & Francis. · ISBN 978-1420064247
- LeSage, J. P. (2014). Spatial Econometric Panel Data Model Comparison Using Heterogeneous Panels with Local Spatial Spillovers. Empirical Economics, 46(1), 193–211. · URL
Uređene tvrdnje
Tvrdnje pohranjene u knjigu dokaza, svaka s vlastitom procjenom.
Ovaj prikaz ne izmišlja procjenu tvrdnje kada knjiga dokaza nema nijednu.
Povezane metode
Generirano iz grafa metode i prikazano kao strojno predložene relacije — ne implicira se nikakva tvrdnja dokaza.