Szczegóły ebooka

Metody stochastyczne w ekonometrii przestrzennej - nowoczesna analiza asymptotyczna

Metody stochastyczne w ekonometrii przestrzennej - nowoczesna analiza asymptotyczna

Alicja Olejnik, Jakub Olejnik

Ebook

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

Wprowadzenie         9

Tematyka podjęta w monografii 12

 

ROZDZIAŁ I. Wprowadzenie do modelowania przestrzennego         15

Wstęp       15

  1. Procesy stochastyczne w przestrzeni 17
    1. Interakcje przestrzenne   17
    2. Definicja przestrzennego procesu stochastycznego       19
  2. Przestrzenna macierz wag      21
    1. Definicja i przykłady     21
    2. Asymptotyka macierzy wag       24
  3. Autokorelacja przestrzenna   29
    1. Testowanie globalnej autokorelacji przestrzennej         30
    2. Testowanie lokalnej autokorelacji przestrzennej           34

 

ROZDZIAŁ II. Modele ekonometryczne z zależnościami przestrzennymi    37

Wstęp       38

  1. Modele autoregresji przestrzennej     40
    1. Przegląd specyfikacji      40
    2. Interpretacja parametrów modeli autoregresji przestrzennej     44
  2. Estymacja modelu przestrzennego rzędu (1, 0)        45
    1. Estymacja metodą najmniejszych kwadratów   47
    2. Estymacja metodą zmiennych instrumentalnych           50
    3. Estymacja metodą największej wiarogodności  50
  3. Estymacja modelu przestrzennego rzędu (0, 1)        55
    1. Nieadekwatność uogólnionej metody najmniejszych kwadratów         56
    2. Estymacja metodą największej wiarogodności  56
  4. Estymacja modelu przestrzennego rzędu (1, 1)        58
    1. Estymacja z wykorzystaniem uogólnionej metody momentów            59
    2. Własności asymptotyczne estymatora GS2SLS 62
    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. Rozkład statystyki Morana dla procesu czystej autoregresji     72
    2. Rozkład statystyki Morana dla procesu autoregresji ze składową stałą            74
    3. Rozkład statystyki Morana dla procesów autoregresji w obecności zmiennych objaśniających         76
    4. Uwagi praktyczne dotyczące statystyki I Morana        80
  2. Testy oparte na mnożnikach Lagrange’a      81
    1. Test mnożników Lagrange’a dla procesu czystej autoregresji 81
    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. Specyfikacje niegaussowskie modeli autoregresji przestrzennej         92
    2. Gaussowskie estymatory quasi-największej wiarogodności    93
  2. Zgodność estymatorów QNW                       95
    1. Założenia formalne         95
    2. Stwierdzenia pomocnicze           100
    3. Twierdzenia o zgodności, dowód dla modelu SEM      109
    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
    1. Założenia formalne         142
    2. Stwierdzenia pomocnicze           145
    3. Asymptotyczna normalność estymatora dla modelu SEM        149
    4. Asymptotyczna normalność estymatora dla modelu SAR        155

 

Zakończenie      161

Bibliografia       163

  • Tytuł: Metody stochastyczne w ekonometrii przestrzennej - nowoczesna analiza asymptotyczna
  • Autor: Alicja Olejnik, Jakub Olejnik
  • ISBN: 978-83-8220-437-7, 9788382204377
  • Data wydania: 2021-06-08
  • Format: Ebook
  • Identyfikator pozycji: e_22b5
  • Wydawca: Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego