Autocorelație spațială și model de cerere care se ocupă de valorile unitare

5 Scopul acestui articol este de a extinde dimensiunea spațială a activității lui Deaton și Crawford, Laisney și Preston la tratarea problemei autocorelării spațiale a cererii gospodăriilor. Această legătură între modelele de alegere a cantității și calității mărfurilor și curentul literaturii spațiale este asigurată de abordarea CLP. Prin urmare, este prezentată mai întâi o scurtă prezentare a modelului CLP. Apoi, autocorelarea spațială a deciziilor casnice este luată în considerare în cadrul acestei dezvoltări teoretice. Partea 4 descrie procedura de estimare, care este o adaptare pentru contextul procedurii în doi pași a lui Deaton și metoda lui Kelejian și Prucha (1999). Sunt discutate apoi unele dificultăți cauzate de anumite structuri matriciale de greutate spațială și legate de estimarea parametrilor autoregresivi în cota de buget și ecuațiile valorii unitare. Un experiment Monte-Carlo și rezultatele corespunzătoare sunt prezentate în partea a șasea. Concluzia este subiectul ultimei părți.

9 O posibilitate, aparent mai consecventă cu analiza econometrică spațială a datelor microeconomice, ar fi luarea în considerare simultană a influențelor intra și inter, aproape întotdeauna înțelese separat în literatura spațială. Acest lucru se poate face fie prin intermediul a două matrice spațiale, dintre care una conține informații despre ipotetica relație spațială intradistrictă și cealaltă despre dependența spațială interdistrictă, fie prin intermediul unei singure matrice spațiale care combină cele două tipuri de influență anterioară. Ideea ar fi apoi de a construi o matrice spațială care să permită o observație a unui district să fie mai corelată cu celelalte observații ale acelui district decât cu cele ale districtelor contigue [6]. Să presupunem acum că avem o matrice M care permite introducerea interdependenței spațiale a observațiilor în modelul CLP.