Aspekty przestrzenne budowy modeli wielopoziomowych

Autor

DOI:

https://doi.org/10.18778/0208-6018.292.05

Abstrakt

Modele wielopoziomowe (hierarchiczne) wykorzystywane są w celu analizy danych, dla których możliwe jest uzyskanie kilku poziomów agregacji. W najprostszych przypadkach sposób zorganizowania kolejnych poziomów można przedstawić w postaci struktury hierarchicznej lub stosując agregację poprzeczną danych. Sposób budowy modeli wielopoziomowych sprawia, że mogą one być również wykorzystywane na gruncie analiz przestrzennych. Celem artykułu jest zaprezentowanie możliwości zastosowania modeli wielopoziomowych w analizach procesów przestrzennych. W pracy omówiono dotychczasowe techniki implementacji modeli wielopoziomowych w analizach struktur przestrzennych. Dodatkowo, zaprezentowano możliwości rozszerzenia tradycyjnych modeli wielopoziomowych w kierunku uwzględnienia interakcji przestrzennych.

Pobrania

Statystyki pobrań niedostępne.

Bibliografia

Abreu M., De Groot H.L.F., Florax R.J.G.M., (2005), Space and growth: a survey of empirical evidence and methods, (in:) Region et Development, No. 21. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.631007

Anselin L. (1988), Spatial Econometrics: Methods and Models, Springer, Vol. 4. DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1

Anselin L., (2003), Spatial Externalities, Spatial Multipliers, And Spatial Econometrics (in:) International Regional Science Review, Vol. 26(2). DOI: https://doi.org/10.1177/0160017602250972

Arbia G., Battisti M., Di Vaio G., (2010), Institutions and geography: Empirical test of spatial growth models for European regions, (in:) Economic Modelling, Vol. 27. DOI: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2009.07.004

Armstrong Ft., (1995), Convergence among regions of the European Union, 1950-1990, (in:) Papers in Regional Science, Vol. 74. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1435-5597.1995.tb00633.x

Blume L. E., Brock W. A., Durlauf, S. N., Ioannides, Y. M., (2011), Identification of social interactions, Handbook of Social Economics, North-Holland. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.1660002

Braumolle Y., Djebbari H., Fortin B., (2009), Identification of peer effects through social networks, (in:) Journal of Econometrics, No. 150. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2008.12.021

Brock W.A., Durlauf S.N., (2001), Interaction-based Models, NBER Technical Working Papers 0258. DOI: https://doi.org/10.3386/t0258

Capello R., Nijkamp P., (2009), Handbook of Regional Growth and Development Theories, Edward Elgar Publishing Limited. DOI: https://doi.org/10.4337/9781848445987

Chasco C., Le Galio J., (2012), Hierarchy and spatial autocorrelation effects in hedonic models, (in:) Economics Bulletin, Vol. 32.2.

Cohen-Cole E., (2006), Multiple groups identification in the linear-in-means model, (in:) Economics Letters, Vol. 92(2). DOI: https://doi.org/10.1016/j.econlet.2006.01.035

Corrado L., Distante R., (2012), Eating Behavior and Social Interactions from Adolescence to Adulthood, Discussion Papers Department of Economics University of Copenhagen. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.2098920

Corrado L., Fingleton B., (2012), Where is the economics in spatial econometrics?, (in:) Journal of Regional Science, Vol. 52(2). DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9787.2011.00726.x

Ferron J., (1997), Moving Between Hierarchical Modeling Notations, (in:) Journal of educational and behavioral statistics, Vol. 22. DOI: https://doi.org/10.2307/1165241

Goldstein H. (1999) Multilevel Statistical Models, Wiley.

Grab J., (2009), Econometric analysis in poverty research: with case studies from developing countries, Peter Lang.

Graham B., Hahn J., (2005), Identification and estimation of the linear-in-means model of social interactions, (in:) Economics Letters, Vol. 88. DOI: https://doi.org/10.1016/j.econlet.2005.02.001

Griffith, D. A., (1992), A Spatially Adjusted N-Way ANOVA Model, (in:) Regional Science and Urban Economics, Vol. 22. DOI: https://doi.org/10.1016/0166-0462(92)90034-X

Hays J.C., Kachi A., Franzese R.J., (2009), A spatial model incorporating dynamic, endogenous network interdependence: A political science application, (in:) Statistical Methodology, Vol. 7 (3). DOI: https://doi.org/10.1016/j.stamet.2009.11.005

Ioannides Y.M., Topa G., (2010), Neighborhood effects: accomplishments and looking beyond them, (in:) Journal of Regional Science, Vol. 50, No. 1. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9787.2009.00638.x

Lee L., (2007), Identification and Estimation of Spatial Econometric Models with Group Interactions, Contextual Factors and Fixed Effects, (in:) Journal of Econometrics, Vol. 140.2. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2006.07.001

Manski Ch., (1993), Identification of Endogenous Social Effects: The Reflection Problem, (in:) The Review of Economic Studies, Vol. 60, No. 3. DOI: https://doi.org/10.2307/2298123

Moffitt R., (2001), Policy Interventions, Low-Level Equilibra, and Social Interactions, (in:) Durlauf S., Young H. (Eds.), Social dynamics, MIT Press, Cambridge. DOI: https://doi.org/10.7551/mitpress/6294.003.0005

Snijders T.A.B., Bosker R.J., (2011), Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modelling, Sage Publications Limited.

Steenbergen M., Jones B., (2002), Modeling Multilevel Data Structures, (in:) American Journal of Political Science, Vol. 46, No. 1. DOI: https://doi.org/10.2307/3088424

Zeilstra A.S., (2008), Regional labour markets in a cross-country perspective, PPI Publishers,available: http://irs.ub.rug.n1/ppn/314552685

Opublikowane

2013-01-01

Numer

Dział

Artykuł

Jak cytować

Łaszkiewicz, Edyta. 2013. “Aspekty Przestrzenne Budowy Modeli Wielopoziomowych”. Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica, no. 292 (January): 47-58. https://doi.org/10.18778/0208-6018.292.05.