空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)入門——在R中的應(yīng)用（經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢；“十三五”國家重點(diǎn)出版物出版規(guī)劃項(xiàng)目）
定 價(jià)：45 元
叢書名：經(jīng)濟(jì)科學(xué)譯叢
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- 作者：朱塞佩·阿爾比亞 著
- 出版時(shí)間：2018/5/1
- ISBN：9787300254586
- 出 版 社：中國人民大學(xué)出版社
- 中圖法分類：F224.0
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：128開
本書是*本將R軟件作為分析基礎(chǔ)的全面介紹空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)內(nèi)容的*力作。首先，本書系統(tǒng)而精要地分析了經(jīng)典線性回歸模型的基本假設(shè)及其增加空間因素分析的重要意義。隨后，本書向讀者介紹了空間因素的度量方法、基本空間線性回歸模型的估計(jì)方法、空間估計(jì)參數(shù)的不同內(nèi)涵，并對空間溢出估計(jì)進(jìn)行了解讀。*后，本書還對空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)*的發(fā)展領(lǐng)域進(jìn)行了全面的介紹，并對大數(shù)據(jù)條件下的替代模型及其應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)分析。
將R軟件作為分析基礎(chǔ)，全面介紹空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)內(nèi)容的*力作。初學(xué)者的骨灰級經(jīng)典教科書和學(xué)習(xí)解剖圖。
朱塞佩·阿爾比亞（Giuseppe Arbia），英國劍橋大學(xué)博士，意大利米蘭圣心天主教大學(xué)（意大利著名的人文社科類私立大學(xué)）經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)全職教授、美國紐約大學(xué)訪問教授。他出版了5本專著，發(fā)表了100多篇有關(guān)空間統(tǒng)計(jì)和空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的論文。目前，他是空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)會(huì)的主席和空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)高級研究中心主任。
第一章 經(jīng)典線性回歸模型 /1
1.1 基本線性回歸模型 /1
1.2 非球面擾動(dòng)項(xiàng) /10
1.3 內(nèi)生性 /15
1.4 R代碼:執(zhí)行回歸 /19
核心術(shù)語與概念 /21
問 題 /22
練 習(xí) /22
本章參考文獻(xiàn) /24
第二章 一些重要的空間定義 /26
2.1 空間權(quán)重矩陣W和空間滯后的定義 /26
2.2 在沒有明確備擇假設(shè)的情況下檢驗(yàn)OLS殘差的空間自相關(guān)性 /33
2.3 R代碼 /38
核心術(shù)語與概念 /46
問 題 /46
練 習(xí) /47
本章參考文獻(xiàn) /49
第三章 空間線性回歸模型 /51
3.1 概 論 /51
3.2 純空間自回歸 /52
3.3 帶有非隨機(jī)空間滯后回歸量的經(jīng)典模型 /54
3.4 空間誤差模型（SEM） /55
3.5 空間滯后模型 64
3.6 一般SARAR（1，1）模型 /72
3.7 在明確的備擇假設(shè)下檢驗(yàn)殘差中的空間自相關(guān) /79
3.8 空間計(jì)量模型中的參數(shù)解釋 /83
3.9 R代碼:線性空間模型的估計(jì) /86
核心術(shù)語與概念 /88
問 題 /88
練 習(xí) /89
本章參考文獻(xiàn) /91
第四章 空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的深入探究 /94
4.1 異質(zhì)性的殘差 /94
4.2 二元響應(yīng)變量的空間模型 /106
4.3 空間面板數(shù)據(jù)模型（由Giovanni Millo撰寫） /122
4.4 非靜態(tài)空間計(jì)量模型 /137
4.5 R代碼 /144
核心術(shù)語與概念 /150
問 題 /151
練 習(xí) /152
本章參考文獻(xiàn) /154
第五章 大數(shù)據(jù)下的替代模型 /162
5.1 引 言 /162
5.2 MESS設(shè)定 /164
5.3 單邊逼近 /172
5.4 復(fù)合似然方法 /182
5.5 R代碼 /188
核心術(shù)語與概念 /190
問 題 /191
練 習(xí) /191
本章參考文獻(xiàn) /192
第六章 結(jié)論:未來的研究方向 /197
本章參考文獻(xiàn) /199
參考答案 /203
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