应用数学学报

作者：古丽斯坦·库尔班尼牙孜, 赵珍, 孟丽君, 马钰蕾, 田茂再

单位：1. 新疆财经大学统计与数据科学学院, 乌鲁木齐 830012;<br>2. 英国爱丁堡大学数学学院, 爱丁堡 EH8 9YL;<br>3. 中国人民大学应用统计科学研究中心, 中国人民大学统计学院, 北京, 100872

关键词：空间异质性,空间相关性,GWR模型,截面最小二乘估计

为了处理空间数据同时存在的空间异质性和空间相关性,本文考虑了一类空间误差自相关GWR模型.该模型被视为经典GWR 模型和空间误差模型的有效融合.由于模型中误差项的空间滞后项引起的内生性问题,使用现有的GWR模型的估计方法无法得到参数的一致估计.为此,本文结合局部线性估计和截面最小二乘估计的思想,提出一种新的模型估计方法.讨论了估计量的渐近性质, 通过数据模拟评估了所提方法在有限样本下的性能,并将本文的方法和已有的方法进行比较. 数据模拟结果表明, 本文的方法能够更准确地估计模型参数和系数函数.最后通过一个实证案例来说明所提方法的实用性.

来源：2024年第5期

《应用数学学报》期刊编辑部

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