Priestorová ekonometria

Vyučujúci

Zaradený v študijných programoch

Výsledky vzdelávania

Študenti nadobudnú v prípade úspešného zvládnutia predmetu najmä nasledovné vedomosti:
- základné vedomosti o súbore štatistických a ekonometrických techník, ktoré umožňujú vysporiadať sa so špecifikami spôsobenými priestorovými aspektami v regionálnych analýzach dát.
Študenti nadobudnú v prípade úspešného zvládnutia predmetu najmä nasledovné zručnosti:
- schopnosť využívať základné techniky priestorovej analýzy dát a priestorovej ekonometrie,
- ovládanie špecializovaného ekonometrického softvéru, GeoDa a R softvér.
Študenti nadobudnú v prípade úspešného zvládnutia predmetu najmä nasledovné kompetencie:
- praktické zručnosti a kompetencie spojené s aplikáciou modelov a metód priestorovej analýzy dát a priestorovej ekonometrie pri analýze konkrétnych úloh s využitím adekvátneho softvéru (GeoDa, R).

Stručná osnova predmetu

1. Priestorové dáta. Vizualizácia priestorových dát – grafy, mapy.
2. Priestorové efekty. Priestorová autokorelácia a heterogenita. Konštrukcia matice priestorových váh – matice susednosti, matice váh na báze vzdialenosti.
3. Testovanie priestorovej autokorelácie. Moranova I štatistika, Gearyho C štatistika, Getisova-Ordova G štatistika.
4. Globálne a lokálne priestorové štatistiky, LISA.
5. Bivariantné a multivariantné lokálne priestorové štatistiky.
6. Priestorové ekonometrické modely. Diagnostiky priestorovej autokorelácie v regresnom modeli. Klasifikácia priestorových ekonometrických modelov.
7. Spatial Autoregressive Model (SAR) a Spatial Error Model (SEM). Priestorová metóda maximálnej vierohodnosti.
8. Spatial Autoregressive Model (SAR) a Spatial Durbin Model (SDM). Priestorová dvojstupňová metóda najmenších štvorcov.
9. Model SARAR a SLX. Interpretácia parametrov v priestorových ekonometrických modeloch.
10. Priame, nepriame a celkové efekty v priestorových ekonometrických modeloch. Priestorový rozklad efektov.
11. Priestorová heterogenita. Základné špecifikácie priestorových režimov.
12. Priestorová heterogenita. Geographically weighted regression (GWR).
13. Kernel váhy v GWR metóde. Zmiešaná GWR metóda.

Odporúčaná literatúra

1. ANSELIN, L. – REY, S. J. 2014. Modern Spatial Econometrics in Practice. Chicago: GeoDa Press LLC, 2014. 354 p. ISBN 0986342106
2. ARBIA, G. 2014. A Primer for Spatial Econometrics. Berlin Heidelberg: Springer-Verlag, 2006. 207 p. ISBN-10 3-540-32304-X.
3. FOTHERINGHAM, A. S., BRUNSDON, C., CHARLTON, M. E. 2002. Geographically Weighted Regression. The Analysis of Spatial Varying Relationships. Chichester: Wiley.

Podmienky na absolvovanie predmetu

30 % práca na cvičeniach a vypracovanie projektov
70 % kombinovaná záverečná skúška

Pracovné zaťaženie študenta

Celkové: pracovná záťaž 5 kreditov x 26 h = 130 h.
Samostatne zaťaženie pre jednotlivé vzdelávacie činnosti
26 hodín účasť na prednáškach
26 hodín účasť na cvičeniach
26 hodín príprava na cvičenia
26 hodín spracovanie projektu
26 hodín príprava na skúšku

Jazyk, ktorého znalosť je potrebná na absolvovanie predmetu

slovenský

Dátum schválenia: 10.02.2023

Dátum poslednej zmeny: 16.05.2022

Dátum schválenia: 10.02.2023

Dátum poslednej zmeny: 16.05.2022