|
Архив публикацийТезисыXX-ая конференцияПроблемы спецификации и диагностики пространственных авторегрессионных моделейИнститут проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН Россия, 117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, д. 65 Телефон: +7 495 334-89-10, факс: +7 495 334-93-40, +7 499 234-64-26 E-mail: BelyaevaAV@gmail.com 1 стр. (принято к публикации)Аппарат пространственных регрессионных моделей (Spatial Autoregressive Models) является мощным средством для решения задач оценивания объектов, характеристики которых зависят от их местонахождения в пространстве. Применяется в различных областях, например, при построении массовой оценки недвижимости. Важной проблемой является существование пространственной зависимости среди возмущающих факторов, в силу которой обычный МНК оказывается неэффективным. В этих условиях применение стандартного МНК приводит к смещению оценок дисперсии остатков, завышенной величине R², и несостоятельным процедурам статистического вывода. Кроме того, наличие пространственной корреляции в остатках искажает свойства тестов для проверки значимости включаемых в модель переменных и диагностики остатков. Для устранения указанных эффектов при построении пространственных моделей необходимо: применять эффективные тесты проверки наличия пространственной автокорреляции (SA - spatial autocorrelation) в остатках, и при положительном ответе применять методы оценивания и спецификации модели, позволяющие нейтрализовать отрицательное действие корреляции пространственных возмущений. В докладе рассматривается первая часть задачи. Были проведены исследования эффективности и сравнительный анализ тестов на наличие SA в остатках. Сравнивались: тест Морана [1, 2] и процедура проверки SA в остатках при наличии SA зависимых переменных, основанная на модификации теста множителей Лагранжа [3]. С использованием статистического моделирования проводилось сравнение мощности тестов и исследование влияния качества спецификации модели на их работу. Для проверки полученных результатов на реальных данных было построено несколько вариантов моделей на обучающей выборке, и качество каждой из моделей было проверено на контрольной выборке. Критерием качества построенных моделей была выбрана величина среднеквадратичного отклонения модельных и рыночных цен объектов контрольной выборки. В результате проведенных исследований были выявлены области эффективного использования каждого из тестов.
Литература 1. Moran P., Notes on continuous stochastic phenomena, Biometrika 37, 17 – 23, 1950 2. Kelejian H.H., Robinson D.P., Spatial correlation: The Cliff and Ord model and a suggested alternative, in: L. Anselin and R. Florax, eds., New directions in spatial econometrics, Springer (Berlin), 1995 3. Luc Anselin, Anil K.Bera, Raymond Florax, Mann J.Yoon, Simple diagnostic tests for spatial dependence, Regional Science and Urban Economics 26, 77 – 104, 1996 |
