空間權重矩陣的構造與分析---基于 AMOEBA 的改進和 WASG 方法.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩41頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、摘 要在空間計量經(jīng)濟學等領域, 為了描述和理解不同的研究單元或地區(qū)間的潛在結構, 一個便利的途徑是通過定義空間權重矩陣來展示. 而實證中, 我們不可杜絕學者的主觀目的. 而權重矩陣的選擇若不合理會使模型的最終估計結果呈現(xiàn)偏差, 甚至是 (大) 錯誤. 因此, 如何選擇權重矩陣也就成為空間分析等的關鍵問題.鑒于此, 本文首先對空間權重矩陣的定義、分類、常用類型的構建、空間自相關統(tǒng)計量和空間計量模型作較詳細的梳理. 然后, 我們在 AMOE

2、BA(𝐴 𝑀𝑢𝑙𝑡𝑖𝑑𝑖𝑟𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 𝑂𝑝𝑡𝑖𝑚𝑢𝑚

3、; 𝐸𝑐𝑜𝑡𝑜𝑝𝑒 ? 𝐵𝑎𝑠𝑒𝑑 𝐴𝑙𝑔𝑜𝑟𝑖𝑡?𝑚) 基礎上利用局部𝑀𝑜ү

4、03;𝑎𝑛′𝐼 替代局部 𝐺* 𝑖 統(tǒng)計量, 并與“經(jīng)濟距離”權重相結合來構建權重矩陣. 同時, 我們借助 𝑀𝑜𝑛𝑡𝑒 𝐶𝑎𝑟𝑙𝑜 模擬, 采取極大似然 (𝑀𝑎

5、9909;𝑖𝑚𝑢𝑚 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖?𝑜𝑜𝑑, 𝑀𝐿) 方法在不同權重矩陣下作估計和進行比較研究. 接著, 本文提出一種基于局部 𝑀𝑜𝑟𝑎&

6、#119899;′𝐼的空間權重矩陣自動選擇生成方法 (𝑆𝑝𝑎𝑡𝑖𝑎𝑙 𝑤𝑒𝑖𝑔?𝑡𝑠 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑥 𝑎&

7、#119906;𝑡𝑜𝑚𝑎𝑡𝑖𝑐 𝑠𝑒𝑙𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑔𝑒𝑛𝑒𝑟𝑎𝑡

8、9894;𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑡?𝑜𝑑, 簡記為 WASG 方法), 并對各權重矩陣作 𝑀𝑜𝑛𝑡𝑒 𝐶𝑎𝑟𝑙𝑜 模擬和對比. 最后, 我們對新疆 15 個地州市 2014 年能源

9、消費總量作空間自相關分析.本文主要結論及創(chuàng)新如下:(1)在模擬中, 利用改進 AMOEBA 構建的權重矩陣對應的估計結果表現(xiàn)較好,且在大樣本下其對應的估計結果較其他權重矩陣的表現(xiàn)更好.(2)利用本文提出的 WASG 方法, 在數(shù)值模擬實驗中 (無論大、小樣本) 得到的空間權重矩陣對應的估計結果較其他類型更加接近實際值 (真值).(3)實證可知: 2014 年新疆能源消費總量的空間自相關、異質(zhì)性共存, 且本文構建的權重矩陣使新疆各地州的空

10、間自相關性能更好地體現(xiàn).(4)通過 𝑀𝑜𝑛𝑡𝑒 𝐶𝑎𝑟𝑙𝑜 模擬和實證, 我們發(fā)現(xiàn) 𝐴𝐼𝐶 (𝐴𝑘𝑎𝑖𝑘𝑒 𝐼w

11、899;𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛𝐶𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑛)、全局 𝑀𝑜𝑟𝑎𝑛′

12、19868; 等可以為各權重矩陣或者模型的選擇、比較等提供依據(jù), 對后續(xù)的各種與權重矩陣相關的現(xiàn)象分析和解釋有重要作用.關鍵詞: 空間權重矩陣; AMOEBA 過程; WASG 方法; 空間自相關Abstractresult under the large sample is better than that of the other weight matrix.(2)Using the WASG method by us, the r

13、esults of the spatial weight matrixobtained are more close to the actual value (true value) than those of the othertypes in the numerical simulation experiment (large and small samples).(3)In the empirical, we have that

14、the spatial autocorrelation and heterogeneitycoexist in the total energy consumption of 15 states in Xinjiang in 2014, and theweight matrix constructed in this paper can reflect the spatial autocorrelation ofspatial unit

15、s.(4)Through 𝑀𝑜𝑛𝑡𝑒 𝐶𝑎𝑟𝑙𝑜 simulation and demonstration, we found that 𝐴𝐼𝐶(𝐴𝑘𝑎𝑖⻕

16、6;𝑒 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐶𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑛), the global 𝑀

17、9900;𝑟𝑎𝑛′𝐼 and so on can provide thebasis for the selection or comparison of weight matrix or model, and play an im-portant role in the follow-up analysis and explanation of the phenomena

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論