Пространственная регрессия (модели пространственного лага и пространственной ошибки)
Пространственная регрессия — это семейство регрессионных моделей, которые напрямую включают в модель отношения географической соседства, впервые предложенное Люком Анселином в его работе по пространственной эконометрике 1988 года. Она подразделяется на модель пространственного лага, где пространственная зависимость находится в зависимой переменной, и модель пространственной ошибки, где зависимость находится в члене ошибки.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers. DOI: 10.1007/978-94-015-7799-1 ↗
- LeSage, J. & Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9781420064254 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Spatial Regression (Spatial Lag and Spatial Error Models). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/econometrics/spatial-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Модель с фиксированными эффектами для панельных данныхЭконометрика↔ compare
- Квантильная регрессияЭконометрика↔ compare
- Метод seemingly unrelated regressions (SUR)Эконометрика↔ compare
- Регрессия с порогомЭконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →