The 6 reference contexts in paper Olga Balash S., Ольга Балаш Сергеевна (2016) “МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕМПОВ РОСТА ЧИСЛЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ ГОРОДОВ РОССИИ: ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ АСПЕКТ // MODELING POPULATION GROWTH RATE IN RUSSIAN CITIES: SPATIAL ASPECTS” / spz:neicon:statecon:y:2013:i:6:p:142-146

  1. Start
    2379
    Prefix
    Использование таких сведений значительно обогащает возможности статистического анализа, так как учитывает пространственную вариацию социально-экономических явлений или процессов. В настоящее время оформилось научное направление пространственной статистики и эконометрики
    Exact
    [1, 2, 3]
    Suffix
    . Важными задачами при построении эконометрических моделей по геостатистическим данным является отражение пространственной зависимости и пространственной неоднородности. Пространственная зависимость имеет место тогда, когда значения показателей у близлежащих объектов положительно или отрицательно коррелированны.
    (check this in PDF content)

  2. Start
    3401
    Prefix
    Для их устранения предложены специальные методы эконометрического анализа, учитывающие пространственную зависимость в регрессионных моделях. Это модели пространственного лага зависимой переменной, независимых переменных или случайного члена
    Exact
    [1]
    Suffix
    . Если полагать, что сочетание ненаблюдаемых факторов зависит от местоположения и достаточно плавно изменяется по территории, то для отражения пространственной зависимости или неоднородности используют модели с переменной структурой (переменными коэффициентами).
    (check this in PDF content)

  3. Start
    7532
    Prefix
    В то же время, для развития городов важно не только расстояние до крупного города, но и в целом плотность расселения в регионе. Для обнаружения этого влияния Soo предложил показатель географического рыночного потенциала
    Exact
    [4]
    Suffix
    : ∑, ≠ = ijit it it D p MP где Dit – расстояние между городами i ≠ j в год t, pit – численность населения города i в год t. Географический рыночный потенциал области j в год t является суммой численности населения всех городов, взвешенных обратно пропорционально расстоянию от областного центра.
    (check this in PDF content)

  4. Start
    11796
    Prefix
    Для того, чтобы учесть характер каждого региона России, проанализировать данные территориально-распространенных явлений, необходимо использовать модель с непрерывно меняющейся структурой. Построить такие модели позволяет метод географически взвешенной регрессии
    Exact
    [5, 6, 7, 8]
    Suffix
    . 3. Метод исследования Модель географически взвешенной регрессии (ГВР) имеет вид: i0(,)(,)iikiiiki k yuvuv xββε=++∑, где пара переменных (ui, vi) представляет координаты точки (местоположение) i, i1,n=, yi – значение наблюдаемой зависимой переменной, xi1, ..., xip – независимые детерминированные регрессоры, 1,kp=, p – число регрессоров, βk(ui, vi) – неизвестные коэффициенты, подлежащие оце
    (check this in PDF content)

  5. Start
    14472
    Prefix
    Стандартные ошибки оценок коэффициентов вычисляют по формуле: (())(()).siVariββ=)) При определении элементов матрицы полагают, что более близкие соседи оказывают наибольшее влияние. Часто употребляемые методы вычисления весовых коэффициентов: административно-территориальное деление, метод движущегося окна, фиксированные и адаптивные ядра
    Exact
    [6, 7]
    Suffix
    . Для вычисления оптимальных значений параметров весовых функций предложены методы [5, 6, 7]. Очевидно, что оценки коэффициентов регрессионной модели зависят от способа расчета весов. Так, при достаточно больших значениях ширины полосы пропускания b можно получить оценки коэффициентов модели такие же, как и в случае классической регрессии.
    (check this in PDF content)

  6. Start
    14561
    Prefix
    Часто употребляемые методы вычисления весовых коэффициентов: административно-территориальное деление, метод движущегося окна, фиксированные и адаптивные ядра [6, 7]. Для вычисления оптимальных значений параметров весовых функций предложены методы
    Exact
    [5, 6, 7]
    Suffix
    . Очевидно, что оценки коэффициентов регрессионной модели зависят от способа расчета весов. Так, при достаточно больших значениях ширины полосы пропускания b можно получить оценки коэффициентов модели такие же, как и в случае классической регрессии.
    (check this in PDF content)