تحلیل بیزی مدل های رگرسیونی اقتصادسنجی فضایی
محل انتشار: مجله مدل سازی پیشرفته ریاضی، دوره: 11، شماره: 2
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 26
نسخه کامل این مقاله ارائه نشده است و در دسترس نمی باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JAMFN-11-2_006
تاریخ نمایه سازی: 27 آبان 1402
چکیده مقاله:
Spatial regression models are often used for modeling spatial economic data. The main purpose of studying these models is to obtain parameter estimates and then predict at new locations. For this purpose, the maximum likelihood approach is first investigated and in order to increase the accuracy of parameter estimation and reduce the computation time, the conventional Bayesian approach and an approximate Bayesian approach are examined for three regression models, spatial Lag model, spatial Durbin model and spatial error model. Finally, in a simulation study and a real example of housing data in Tehran, the performance of models and approaches are compared. The existence of a spatial effect and a direct relationship between housing price and area in the data is accepted. Using the Relative Root Mean Square Error for these two data sets, it was concluded that the approximate Bayesian approach for spatial econometric models has a better performance than the maximum likelihood and the conventional Bayesian approaches. In addition, it was found that the computational time of the Bayesian approach is about twice as long as the approximate Bayesian approach.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
فاطمه حسینی
گروه آمار دانشگاه سمنان
امید کریمی
گروه آمار دانشگاه سمنان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :