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成分数据的同时空间自回归模型

作者

上市的:
  • Thi Huong An Nguyen先生
  • 克里斯汀·托马斯·阿格南
  • 蒂鲍特·洛朗
  • 安妮·鲁伊斯·加森

摘要

在选举中,政党对某一特定地区的投票份额形成了一个组成向量(正分量加起来等于1)。传统的多元线性回归模型不适用于解释这一组成,因为对各组成部分之和的限制以及跨区域单元的潜在空间自相关。我们为成分数据开发了一个同步空间自回归模型,该模型既考虑了空间相关性,也考虑了方程之间的相关性。使用模拟和2015年法国部门选举的数据集,我们通过两阶段和三阶段最小二乘法来说明其估计。

建议引用

  • Thi Huong An Nguyen&Christine Thomas-Agnan&Thibault Laurent&Anne Ruiz-Gazen,2021年。"成分数据的同时空间自回归模型,"空间经济分析《泰勒与弗朗西斯杂志》,第16卷(2),第161-175页,4月。
  • 手柄:RePEc:taf:specan:v:16:y:2021:i:2:p:161-175
    内政部:10.1080/17421772.20200.1828613
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    引用人:

    1. Lukas Dargel和Christine Thomas-Agnan,2023年。"成分回归模型的股票比率解释,"TSE工作文件23-1456,图卢兹经济学院(TSE),2023年9月20日修订。
    2. 沃拉丰·山中、西里塔亚·隆瓦纳翁、达林·马格尔和派拉维·马尼尤克,2022年。"封锁对经济、环境和新冠肺炎传播的影响分析:从2020年全球疫情中吸取的教训,"IJERPH公司,MDPI,第19卷(19),第1-21页,10月。
    3. 蒂鲍特·洛朗(Thibault Laurent)、克里斯汀·托马斯·阿格南(Christine Thomas-Agnan)和安妮·鲁伊斯·加森(Anne Ruiz-Gazen),2023年。"成分数据空间自回归模型中的协变量影响,"空间计量经济学杂志,施普林格,第4卷(1),第1-23页,12月。

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