应用空间计量经济学：贝叶斯统计与MATLAB实现 高等院校经济学管理学系列教材 mobi 下载 fb2 夸克云 azw3 网盘 pdf pmlz

空间计量经济学创造性地处理了经典计量方法在面对空间数据时的缺陷，考察了数据在地理观测值之间的关联，尤其在区域经济、房地产、环境、人口、旅游、地理、政治等领域，空间计量成为开展定量研究的必要技能。目前，空间计量模型和软件不断推陈出新，其中MATLAB软件是该领域学者的重要建模工具。

勒沙杰(James P.LeSage)教授在http://www.spatial-econometrics.com/网站上公开的空间计量工具箱基于Matlab实现，可以完成截面、受限因变量、动态面板、静态面板等绝大部分空间模型的估计和分析，在学者和研究生间有很高的引用率。全书共六章，讲述了MATLAB软件应用于空间计量经济学领域的基本功能、操作方法和简单应用，同时，介绍了空间相关及其度量方法、空间权重矩阵设置和空间计量分析的基本模型，并重点分析了Matlab在横截面数据和空间面板数据中的应用。

《应用空间计量经济学：贝叶斯统计与MATLAB实现》是一本简明的MATLAB数学建模综合性参考书，深入浅出，实例引导，讲解翔实，既可以作为高等院校计量经济学专业学生的参考教材，也可以作为广大计量经济学爱好者的工具用书。

第一章 概述 /1

1.1 模型估计函数 /1

1.2 ols_panel_FE_g () /3

1.3 sar_panel_FE (),sar_p

anel_FE_g () /12

1.4 运用sar_panel_FE (),sar_panel_FE_g () 函数 /13

1.5 本章小结 /29

1.6 本章参考文献 /30

第二章 SDM、 SEM、 SDEM、 SLX模型 /31

2.1 SDM /31

2.2 SEM /39

2.3 SDEM /46

2.4 SLX模型 /54

2.5 本章小结 /60

2.6 本章参考文献 /61

第三章 空间权重矩阵凸组合模型 /62

3.1 SAR权重凸组合模型 /63

3.2 本章小结 /95

3.3 本章参考文献 /96

第四章 SDM、 SEM、 SDEM 权重凸组合模型 /98

4.1 SDM 权

重凸组合模型 /99

4.2 SDEM 权重凸组合模型 /105

4.3 SEM 权重凸组合模型 /109

4.4 本章小结 /115

4.5 本章参考文献 /116

第五章 模型比较 /117

5.1 使用lmarginal_static_panel () 函数 /119

5.2 比较静态面板数据模型的空间权重矩阵 /126

5.3 比较给定模型的权重矩阵 /130

5.4 比较权重矩阵和模型 /134

5.5 比较SLX权重矩阵与模型 /136

5.6 本章小结 /139

5.7 本章参考文献 /140

第六章 凸组合模型的模型比较 /141

6.1 比较凸组合空间回归模型 /141

6.2 SAR凸组合BMA模型 /142

6.3 SDM 凸组合BMA模型 /150

6.4 SDEM 凸组合BMA模型 /158

6.5 本章小结 /164

6.6 本章参考文献 /165

第七章 使用函数生成横截面模型的估计值 /167

7.1 横截

面空间回归模型 /167

7.2 SAR

凸组合与BMA横截面模型 /167

7.3 SDM 凸

组合与BMA横截面模型 /172

7.4 SDEM 凸组合与BMA横截面模型 /178

7.5 横截面模型的模型比较 /184

7.6 本章小结 /193

7.7 本章参考文献 /193

中英词汇对照表 /194

詹姆斯·保罗·勒沙杰(James P.LeSage)【著】【美国】【现当代】

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詹姆斯·勒沙杰（James LeSage），德克萨斯州立大学（圣马科斯）麦考伊工商管理学院金融经济系教授，经济学博士。James P.LeSage教授是世界著名的空间计量经济学学者,与Kelley Pace教授合著的“Introduction to Spatial Econometrics”一书于2009年由CRC Press出版，是空间计量经济学全球引用率最高的教材，中译本《空间计量经济学导论》由武汉大学肖光恩老师团队翻译完成，2014年由北京大学出版社出版，在国内有巨大的影响力。

译者：盛玉雪，经济学博士，广西大学经济学院研究员。池耀宇，经济学博士，（美）德州州立大学副教授。两位译者均与James P.LeSage教授合作发表了多篇论文。

盛玉雪【译】【中国】【现当代】

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盛玉雪

池耀宇【译】【美国】

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池耀宇

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本手册的目标是让用户能轻松地比较最大似然和贝叶斯 MCMC 估计结果,以及对比不同的面板估计模型设定。