Ekonometria przestrzenna E-AG-LS-EP.6B
Wykład (W) Semestr zimowy 2024/2025

Podstawowa

1. Suchecki B. (red.), Ekonometria przestrzenna. Metody i modele analizy danych przestrzennych, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2010.

2. Suchecki B. (red.), Ekonometria Przestrzenna II. Modele zaawansowane, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2012.

3. Arbia G., A Primer for Spatial Econometrics. With Applications in R, Palgrave Macmillan, 2014.

Uzupełniająca

1. Anselin L., Spatial Econometrics: Methods and Models, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht 1988.

2. Le Sage J., Pace R.K., Introduction to Spatial Econometrics, Chapman & Hall/CRC, 2009.

Wiedza:

W1: Student zna metody analizy zjawisk ekonomicznych w ujęciu przestrzennym.

W2: Student zna pojęcie oraz strukturę macierzy wag przestrzennych.

W3: Student zna podstawowe specyfikacje modeli przestrzennych.

W4: Student rozumie specyfikę estymacji modeli przestrzennych.

W4: Student wyjaśnia rolę ekonometrii przestrzennej w analizie zjawisk ekonomicznych.

Umiejętności:

U1: Student potrafi wizualizować dane przestrzenne.

U2: Student umie szacować i interpretować parametry modeli przestrzennych.

U3: Student używa metod metod analizy danych przestrzennych do modelowania i interpretowania zjawisk ekonomicznych.

Kompetencje społeczne:

K1: Student potrafi współpracować w grupie 2-osobowej w trakcie przygotowywania projektu.

K2: Student chętnie podejmuje się prowadzenia analiz przestrzennych w każdym obszarze nauk ekonomicznych i zarządzania.

Ocena projektu zaliczeniowego przygotowywanego w grupie dwuosobowej, obejmującego badanie zjawisk ekonomicznych w ujęciu przestrzennym.

Projekt zawiera wprowadzenie do analizowanego problemu, charakterystykę danych, specyfikację, estymację parametrów i weryfikację modelu, wizualizację i interpretację wyników oraz wnioski.

1. Wprowadzenie do ekonometrii przestrzennej

pojęcie ekonometrii przestrzennej,

problemy uwzględniane w modelach przestrzennych,

ekonometria przestrzenna a ekonometria klasyczna,

zależności przestrzenne (autokorelacja przestrzenna),

heterogeniczność przestrzenna,

specyfika danych przestrzennych,

2. Macierz wag przestrzennych

istota wag przestrzennych,

struktura macierzy wag przestrzennych,

wagi przestrzenne oparte na sąsiedztwie,

wagi przestrzenne oparte na odległości,

odległości socjologiczno-ekonomiczne,

normalizacja macierzy wag,

3. Testowanie efektów przestrzennych (1)

mierniki zależności przestrzennych,

statystyka Morana I, wykres Morana, test Morana

statystyka Geary C, test Geary,

statystyka Getis-Ord G,

statystyki lokalne LISA,

4. Modele przestrzenne

klasyczny model regresji liniowej (zastosowanie, specyfikacja, estymacja),

specyfikacja modeli przestrzennych (ogólny model przestrzenny, SAR, SLX, SEM, SLM, SARAR),

zastosowanie, specyfikacja, estymacja modeli przestrzennych,

5. Testowanie efektów przestrzennych (2)

testy LM autokorelacji przestrzennej składnika losowego,

zmodyfikowany test Morana,

6. Interpretacja parametrów modeli przestrzennych

klasyczny model liniowy,

model SLM, SLX, SARAR,

macierz pochodnych cząstkowych,

średnie efekty.

wykład z prezentacją multimedialną