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
    2366
    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
    3387
    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
    7222
    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 Рис. 2. Изменение темпов роста городов по численности населения в зависимости от размеров города и регионов России где Dit – расстояние между городами i ≠ j в год t, pit – численность населения города i в год t.
    (check this in PDF content)

  4. Start
    11613
    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=, Рис. 4.
    (check this in PDF content)

  5. Start
    13957
    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
    14046
    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)