PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2013 | 292 Spatial Econometrics and Regional Economics Analysis | 47--58
Tytuł artykułu

Spatial Aspects in the Multilevel Models Construction

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Aspekty przestrzenne budowy modeli wielopoziomowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
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. (abstrakt oryginalny)
EN
Multilevel (hierarchical) models are used for analysing data for which getting a few levels of the aggregation is possible. In the simplest case it is possible to present the way of organizing the levels in the form of the hierarchical structure or applying the cross-classification of data. The multilevel model construction might be used in the spatial analyses. The purpose of this article is to present the possibility of spatial processes analyses using multilevel models. The implementation techniques of the already existing multilevel models to the spatial structure were discussed. Additionally, the possibility of the traditional multilevel models rebuilding, towards taking into account spatial interactions, was present. (original abstract)
Twórcy
  • University of Lodz, Poland
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.
  • Anselin L. (1988), Spatial Econometrics: Methods and Models, Springer, Vol. 4.
  • Anselin L., (2003), Spatial Externalities, Spatial Multipliers, And Spatial Econometrics (in:) International Regional Science Review, Vol. 26(2).
  • 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.
  • Armstrong Ft., (1995), Convergence among regions of the European Union, 1950-1990, (in:) Papers in Regional Science, Vol. 74.
  • Blume L. E., Brock W. A., Durlauf, S. N., Ioannides, Y. M., (2011), Identification of social interactions, Handbook of Social Economics, North-Holland.
  • Braumolle Y., Djebbari H., Fortin B., (2009), Identification of peer effects through social networks, (in:) Journal of Econometrics, No. 150.
  • Brock W.A., Durlauf S.N., (2001), Interaction-based Models, NBER Technical Working Papers 0258.
  • Capello R., Nijkamp P., (2009), Handbook of Regional Growth and Development Theories, Edward Elgar Publishing Limited.
  • 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).
  • Corrado L., Distante R., (2012), Eating Behavior and Social Interactions from Adolescence to Adulthood, Discussion Papers Department of Economics University of Copenhagen.
  • Corrado L., Fingleton B., (2012), Where is the economics in spatial econometrics?, (in:) Journal of Regional Science, Vol. 52(2).
  • Ferron J., (1997), Moving Between Hierarchical Modeling Notations, (in:) Journal of educational and behavioral statistics, Vol. 22.
  • 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.
  • Griffith, D. A., (1992), A Spatially Adjusted N-Way ANOVA Model, (in:) Regional Science and Urban Economics, Vol. 22.
  • 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).
  • Ioannides Y.M., Topa G., (2010), Neighborhood effects: accomplishments and looking beyond them, (in:) Journal of Regional Science, Vol. 50, No. 1.
  • 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.
  • Manski Ch., (1993), Identification of Endogenous Social Effects: The Reflection Problem, (in:) The Review of Economic Studies, Vol. 60, No. 3.
  • Moffitt R., (2001), Policy Interventions, Low-Level Equilibra, and Social Interactions, (in:) Durlauf S., Young H. (Eds.), Social dynamics, MIT Press, Cambridge.
  • 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.
  • Zeilstra A.S., (2008), Regional labour markets in a cross-country perspective, PPI Publishers,available: http://irs.ub.rug.n1/ppn/314552685.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171269653

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.