Farkas Richárd

Bevezetés a térökonometriába

Irodalomjegyzék

Annoni, P. de Dominics, L. Khabirpour, N. (2019). Location matters: A spatial econometric analysis of regional resilience in the european union. Growth and Change, 50. évf. 3. sz. 824–855.

Anselin, L. (1980). Estimation Methods for Spatial Autoregressive Structures. Regional Science Dissertation and Monograph Series, Cornell University, Ithaca, NY.

Anselin, L. (1988a). Lagrange Multiplier Test Diagnostics for Spatial Dependence and Spatial Heterogeneity. Geographical Analysis, 20. évf. 1. sz. 1–17.

Anselin, L. (1988b). Spatial Econometrics: Methods and Models. Springer Verlag, Heidelberg.

Anselin, L. (1995). Local Indicators of Spatial Association – LISA. Geographical Analysis, 27. évf. 2. sz. 93–184.

Anselin, L., Varga, A., Acs, Z. (1997). Local geographic spillovers between university research and high technology innovations. Journal of Urban Economics, 42. 422–448.

Anselin, L., Bera, A., Florax, R. J., Yoon, M. (1996). Simple diagnostic tests for spatial dependence. Regional Science and Urban Economics, 26. 77–104.

Anselin, L., Bera, A. K. (1988). Spatial Dependence in Linear Regression Models with an Introduction to Spatial Econometrics. In Handbookof Applied Economic Statistics, A. Ullah és D. E. A. Giles eds., 237–289. Dekker, New York.

Anselin, L. Rey, J. R. (2014). Modern Spatial Econometrics in Practice: A Guide to GeoDa, GeoDaSpace and PySAL. GeoDA Press LLC, Morgantown.

Anselin, L., Smirnov, O. (1996). Efficient Algorithms for Constructing Proper Higher Order Spatial Lag Operators. Journal of Regional Science, 36. évf. 1. sz. 67–89.

Arraiz, I., Drukker, D. M., Kelejian, H. H., Prucha, I. R. (2010). A spatial CliffOrd type model with heteroscedastic innovations: Small and large sample results. Journal of Regional Science, 50. 592–614.

Bowyer, A. (1981). Computing dirichlet tesselation. The Computer Journal, 24. évf. 2. sz. 162–166.

Box, G., Jenkins, G. (1976). Time Series Analisys, Forcasting and Control. Holden Day, San Francisco.

Cheng, T., Gao, J., Yan, Y. (2019). Regime switching panel data models with interactive fixed effects. Economics Letters, 177. 47–51.

Cliff, A. D., Ord, J. K. (1972). Testing for spatial autocorrelation among regression residuals. Geographical Analysis, 4. 267–284.

Cliff, A. D., Ord, J. K. (1973). Spatial Autocorrelation. Pion, London.

Cliff, A. D., Ord, J. K. (1981). Spatial Processes: Models & Applications. Pion, London.

Cochrane, D., Orcutt, G. H. (1949). Application of Least Squares Regression to Relationships Containing Auto-correlated Error Terms. The Journal of the American Statistical Association, 44. évf. 245. sz. 32–61.

Dacey, M. (1968). A Review of Measures of Contihuity for Two and K-Color Maps. In Spatial Analysis: A Reader in Statistical Geography, B. Berry és D. Marble eds., 479–495. Prentice Hall, Englewood Cliffs.

de Castro, M. C., Singer, B. H. (2006). Controlling the False Discovery Rate: An Application to Account for Multiple and Dependent Tests in Local Statistics of Spatial Association. Geographical Analysis, 38. 180–208.

Drukker, D. M., Egger, P., Prucha, I. R. (2013). On Two-Step Estimation of a Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances and Endogenous Regressors. Econometric Reviews, 32. 686–733.

Durbin, J. (1960). Estimation of Parameters in Time-Series Regression Models. Journal of the Royal Statistical Society B, 22. 139–153.

Dusek, T. (2004). A területi elemzések alapjai. ELTE Regionális Földrajzi Tanszék és MTA–ELTE Regionális Tudományi Kutatócsoport, Budapest.

Elhorst, J. P., Tan, C. (2024). The Spatial Autoregressive Panel Data Model with Spatial Moving Average Errors. Geographical Analysis, 50. 40–61.

Elhorst, J. P. (2014). Spatial Econometrics. From Cross-Sectional Data to Spatial Panels. Springer Science + Business Media, Berlin.

Farkas, R. (2017). Empirikus reakciógörbe-becslés a magyar kiskereskedelmi benzinpiacon. Közgadasági Szemle, 64. évf. 3. sz. 267–284.

Farkas, R. (2019). Ártranszmisszió és térbeli kapcsolatok: empirikus vizsgálatok a magyar kiskereskedelmi benzinpiacon. PhD disszertáció Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar, Pécs.

Farkas, R., Baczur, R. (2023). Először térben vagy panelban? A térbeli panelmodellek felépítési stratégiájának egy sarkalatos problémája. Közgazdasági Szemle, 70. évf. 7–8. sz. 828–846.

Floch, J. M. , Le-Saout, R. (2018): Spatial econometrics – common models. In: Loonis, V., de-Bellefon, M. P. (szerk.): Handbook of Spatial Analysis, Theory, and Application with R., pp. 149-178, Insee-Eurostat.

Fortune, S. (2017). Handbook of Discrete and Computational Geometry. Chapman and Hall, London.

Geary, R. C. (1954). The Contiguity Ratio and Statistical Mapping. The Incorporated Statistician, 5. 115–145.

Getis, A., Ord, J. K. (1992). The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics. Geographical Analysis, 24. 189–206.

Hastings, J. S. (2004). Vertical relationships and competition in retail gasoline markets: Empirical evidence from contract changes in Southern California. American Economic Review, 94. évf. 1. sz. 317–328.

Hutchinson, M. F. (1990). A stochastic estimator of the trace of the influence matrix for laplacian smoothing splines. Communications in Statistics Simulation and Computation, 19. évf. 2. sz. 433–450.

Isard, W. (1969). General Theory. MIT Press, Cambridge.

Kehl, D. (2021). Valószínűségszámítás és statisztika. PTE-KTK, Pécs.

Kelejian, H., Piras, G. (2017). Spatial Econometrics. Academic Press Elsevier, London.

Kelejian, H. H., Prucha, I. R. (1998). A Generalized Spatial Two-Stage Least Squares Procedure for Estimating a Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances. Journal of Real Estate Finance and Economics, 17. évf. 1. sz. 99–121.

Kelejian, H. H., Prucha, I. R. (1999). A generalized moments estimator for the autoregressive parameter in a spatial model. International Economic Review, 40. 509–533.

Kelejian, H. H., Prucha, I. R. (2010). Specification and estimation of spatial autoregressive models with autoregressive and heteroscedastic disturbances. Journal of Econometrics, 157. 53–67.

Kim, C.-W., Phillips, T. T., Anselin, L. (2003). Measuring the benefits of air quality improvement: A spatial hedonic approach. Journal of Environmental Economics and Management, 45. 24–39.

Lee, L. F. (2003). Best spatial two-stage least squares estimators for a spatial autoregressive model with autoregressive disturbances. Econometric Review, 22. 307–335.

Lee, L. F. (2004). Asymptotic Distributions of Quasi-Maximum Likelihood Estimations for Spatial Econometric Models. Econometrica, 72. 1899–1926.

LeSage, J., Pace, R. K. (2009). Introduction to Spatial Econometrics. Taylor & Francis Group LLC, New York.

LeSage, J. P., Pace, R. K. (2014). Interpreting Spatial Econometric Models. In Handbook of Regional Science, M. M. Fischer és P. Nijkamp eds., 1535– 1552. Springer, Berlin.

Moraga, P. (2024). Spatial Statistics for Data Science Theory and Practice with R. Routledge, London.

Moran, P. A. P. (1950). Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrica, 37. évf. 1. sz. 17–23.

Pace, R. K., LeSage, J. P., Buliung, R. N., Gallo, J. L., Dall’erba, S. (2010). Omitted Variable Biases of OLS ans Spatial Lag Models. In Progress in Spatial Analysis, P. A., R. N. Buliung, J. Gallo, és S. Dall’erba eds., 17–28. Springer Berlin, Heidelberg.

Pennerstorfer, D. (2008). Strategische Interaktion und räumlicher Preiswettbewerb im Treibstoffeinzelhandel. Eine räumlich-ökonometrische Analyse. PhD thesis, Vienna University of Economics and Business, Vienna.

Pintér, J., Rappai, G. (2007). Statisztika. PTE-KTK, Pécs.

Ramanathan, R. (2003). Bevezetés az ökonometriába alkalmazásokkal. Panem Kft., Budapest.

Romer, P. M. (1990). Endogenous technological change. Journal of Political Economy, 98. évf. 5. sz. 71–102.

Shahid, R., Bertazzon, S., Kundtson, M. L., Ghali, W. A. (2009). Comparison of distance measures in spatial analytical modeling for health service planning. BMC Health Services Research

Sokal, R. R., Oden, N. L., Thomson, B. A. (2010). Local Spatial Autocorrelation in a Biological Model. Geographical Analysis, 30. évf. 4. sz. 331–354.

Tobler, W. R. (1970). A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region. Economic Geography, 46. 234–240.

Varga, A. (2002). Térökonometria. Statisztikai Szemle, 80. évf. 4. sz. 354–370.

Varga, A., Sebestyén, T. (2016). Does EU Framework Program Participation Affect Regional Innovation? The Differentiating Role of Economic Development. International Regional Science Review, 40. évf. 4. sz. 405–439.

White, H. (1980). A heteroscedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroscedasticity. Econometrica, 48. évf. 4. sz. 817–838.

Whittle, P. (1954). On Stationary Processes in the Plane. Biometrica, 41. évf. 3/4. sz. 434–449.

Tartalomjegyzék

Kiadó: Akadémiai Kiadó

Online megjelenés éve: 2026

ISBN: 978 963 664 187 0

Földrajz Gazdaság

Napjaink egyik legdinamikusabban fejlődő tudományterülete az empirikus modellezés ökonometriai-módszertani fejlesztése. E kérdéskörön belül is újnak számító terület a térökonometria, mely célja a megfigyelt adatok között tapasztalható területi kapcsolatok standard modellekbe való beillesztése, ezzel javítva a becslések pontosságát, hatékonyságát. A térbeli kapcsolatok fontosságának felismerése, és azok modellkörbe vonásának igénye egyre erőteljesebben jelenik meg szinte minden tudományterületen, túlmutatva a közgazdasági kutatásokon, mely módszertan alkalmazása hazánkban is egyre szélesebb körben érzékelhető. Ennek megfelelően, jelen monográfia célja kitölteni azt az űrt, melyet e részdiszciplína magyar nyelvű szakirodalmának szinte teljes hiánya teremt. Így e mű igyekszik áttekintést nyújtani a térökonometriai modellezés alapjairól: a térbeli kapcsolatok típusairól, matematikai interpretálhatóságáról és azok ökonometriai modellkörbe vonásának lehetőségeiről. A térbeli kapcsolatok alaptípusainak, az alapvető térökonometriai modelleknek, valamint modellszelekciós mechanizmusoknak, melyek amellett, hogy önmagukban is kiválóan alkalmasak elemzésekre, továbbá a haladó térökonometria bázisát is nyújtják, elméleti bemutatása mellett a szerző minden esetben igyekezett empirikus példákkal illusztrálni az elméleti modellek gyakorlati interpretálhatóságát.

Hivatkozás: https://mersz.hu/farkas-bevezetes-a-terokonometriaba//

BibTeX EndNote Mendeley Zotero