⚡ 连享会-空间计量专题课程

发布时间:2020-09-12 阅读 226

空间计量专题研讨班课程大纲


目录


1. 课程概览

  • 时间: 2020 年 12 月 10-13 日 (四天)
  • 地点: 网络直播
  • 主讲嘉宾:杨海生 (中山大学);范巧 (兰州大学)
  • 授课方式:
    • 每天 6 小时 (9:00-12:00;14:30-17:30) + 半小时答疑
    • 讲义电子版于开课前一周发送,内含软件安装指南
    • 软件:Stata + Matlab (R2019a, R2020a)
  • 报名连接: http://junquan18903405450.mikecrm.com/EmGijiK
  • 课程主页: https://gitee.com/arlionn/SP

2. 主讲嘉宾简介

杨海生,中山大学岭南学院经济学系副教授,主要研究领域为空间计量经济学理论与应用、实证金融。在 Economic Geography、Ecological Economics、《经济研究》、《管理世界》、《经济学 (季刊)》、《管理科学学报》、《金融研究》等学术刊物上发表多篇论文,主持和参与多项国家自然科学基金、广东省自然科学基金等课题研究。

范巧,兰州大学经济学院博士研究生,副教授、硕士生导师,研究方向为区域与城市经济发展战略,Texas Tech University 、中国人民大学访问学者;重庆市数量经济学会理事、重庆市商务委评标专家;在经济科学出版社等出版专著 3 部,在《数量经济技术经济研究》、Applied Mathematics and Nonlinear Sciences 等发表学术论文 40 余篇,主持纵向科研项目十余项;「小范空间计量工作室」公众号创办人。

3. 课程详情 (Part A)

3.1 课程介绍

Part A 将通过为期两天的讲解,帮助学员们了解并掌握空间相关性的产生缘由、基本的空间计量模型的设定、估计以及相应的实证应用。

具体而言,我们将回顾各类空间计量模型的由来、发展及演变历程。不仅会介绍不同空间模型的设定及其相应的估计方法,也将讨论使用这些模型的设定思想和结果的经济含义解读。课程的关注重点在于空间计量模型的应用,我们将利用经典文献的数据集对不同的空间计量模型进行演示,并提供分析结果所使用的 Stata+Matlab 程序,以便学员们能够这些方法迁移到自己的论文中。应用思路的扩展也很重要,为此,我们还会结合最新 Top 期刊文献,介绍空间计量模型的各类拓展,及其在金融、国际贸易、环境经济学、财政以及区域经济学等领域中的应用,以启发大家找到合适的论文选题。

各个专题的具体介绍如下:

第一讲 首先回顾三代空间计量模型的设定思想和发展演变历程,以及不同空间模型之间的差异,以便各位学员能够合理设定和筛选模型;进而讲解空间计量模型中的三种主要估计方法:MLE、IV 和 GMM 的区别与联系。

第二讲 将在第一讲的基础上引导学员对空间权重矩阵的设定进行扩展,并讲解如何选择空间模型 (即对 SEM,SAR,SAC,SLX,SDM,SDEM 模型设定的含义及检验进行剖析)。其次,课程将以 Anselin (1988) 对犯罪率的研究和 Stata manual 中的数据为例,讲解如何利用 Stata 和 Matlab 对截面空间模型进行估计和检验。最后,介绍实证结果的呈现方式和参数的经济含义解读。

第三讲 介绍高阶空间滞后模型及空间联立方程。对于前者,重点介绍包含高阶空间滞后项的空间计量模型的空间权重设定、IV 及 GMM 估计方法及 Matlab + Stata 实现;对于后者,首先基于 Kelejian and Prucha (2004) 的论文帮助学员们理解如何在 Stata 中对空间联立方程进行设定和估计,进而结合 Chen, et al. (2015) 的文章讲解该模型如何在金融、国际贸易、财政及区域经济学领域进行拓展。

第四讲 针对学员们普遍关心 (也是目前空间计量应用中最为常见的数据结构) 的面板数据,本课程将引导学员使用 Matlab 和 Stata 两种软件对静态空间面板模型进行估计和解读,辅以多个案例数据剖析静态空间面板应用过程中的主要陷阱。

在课程的最后一部分,我们将通过一个热门话题 —— 同行效应 的深入剖析来理解经典空间计量模型在金融领域特别是实证金融中的应用,以便各位了解从「讲故事」到「建模型」这一过程中可能遇到的各种障碍和解决方法。首先,我们从 Peer Effect 的界定出发,结合数据可得性,介绍文献中各类空间权重矩阵的构造方法,这是「故事 → 模型」的第一步;其次,介绍 Peer Effect 研究中公司之间交互影响的微观理论基础,把空间计量模型的应用扩展到实证金融的诸多领域;最后,介绍 Peer Effect 的识别问题和参数估计 Stata + Matlab 实现。

3.2 课程大纲

第 1 讲   何谓空间计量? (3 小时)

  • 空间计量模型的由来、发展及演变历程
  • 空间权重矩阵的设定及实现
  • 几类主要的空间计量模型:SEM,SAR,SAC,SLX,SDM,SDEM
  • 空间计量模型的估计方法:MLE、IV 和 GMM
  • 论文解读:时空变异性的由来

第 2 讲   截面空间计量模型的扩展 (3 小时)

  • 空间权重矩阵的扩展及实现
    • Aklin (2016)
    • 龙小宁等 (2014)
    • 刘京军和苏楚林 (2016)
  • 模型筛选及检验
  • 估计结果呈现和解释
  • 空间权重矩阵内生性应对方法
  • 论文解读:Matlab + Stata 实现
    • 案例 1:Anselin (1988) 犯罪率和家庭收入的截面空间实证模型 (Matlab+Stata)
    • 案例 2:Stata manual 空间工具箱应用
    • 案例 3:Qu & Lee (2015)

第 3 讲   高阶空间滞后和空间联立方程模型 (3 小时)

  • 高阶空间滞后模型
    • 模型的由来 (Case et al., 1993)
    • 模型的估计 (IV 和 GMM) Lee and Liu (2010)
    • Matlab + Stata 实现及应用
  • 空间联立方程模型
    • 基本思想和估计方法
    • 空间联立方程的 Stata 实现及应用
  • 论文解读:
    • Kelejian & Prucha (2004)

第 4 讲   空间面板和同群效应

  • 空间面板数据模型
    • 模型简介和设定
    • 有固定效应的静态面板模型的估计
    • Stata manual 空间工具箱应用
    • 论文解读:Pesaran and Yang (2020)
  • Peer Effect (同群效应) 实例剖析
    • Peer Effect 与空间计量:由来与设定
    • 资产定价中的 Peer Effect (Stata+Matlab)
    • 公司决策中的 Peer Effect (Stata)
    • 论文解读:
      • Pirinsky & Wang (2006)
      • Leary & Roberts (2014)
      • Foucault & Fresard (2014)

3.3 参考文献

打包下载: 点击查看所有文献

  • Anselin, Luc. 1988. Spatial Econometrics: Methods and Models. -Link-
  • Aklin M., 2016, Re-exploring the Trade and Environment Nexus Through the Diffusion of Pollution[J]. Environmental & Resource Economics, 64 (4): 663-682. -PDF-
  • Aquaro M., Bailey N., Pesaran M. H., 2020, Estimation and Inference for Spatial Models with Heterogeneous Coefficients: An Application to U.S. House Prices[J]. Journal of Applied Econometrics Forthcoming. -PDF-
  • Case A. C. , Rosen H. S., Hines J. R., 1993, Budget spillovers and fiscal policy interdependence: Evidence from the states[J]. Journal of Public Economics, 52 (3): 285-307. -PDF-
  • Elhorst J. P., 2014, Spatial econometrics: from cross-sectional data to spatial panels [M], Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer. -PDF-
  • Chen Shaoling, Wang Susheng, Yang Haisheng, 2015, Spatial Competition and Interdependence in Strategic Decisions: Empirical Evidence from Franchising[J]. Economic Geography, 91 (2): 165-204. -PDF-
  • Keane M., Neal. T, 2020, Climate Change and U.S. Agriculture: Accounting for Multidimensional Slope Heterogeneity in Panel Data[J], Quantitative Economics, Forthcoming. -PDF-
  • Kelejian H. H., Prucha I. R., 2010, Specification and estimation of spatial autoregressive models with autoregressive and heteroskedastic disturbances[J]. Journal of Econometrics, 157 (1): 53-67. -PDF-
  • Foucault T., Fresard L., 2014, Learning from Peers' Stock Prices and Corporate Investment[J]. Journal of Financial Economics, 111 (3): 554-577. -PDF-
  • Leary M. T., Roberts M. R., 2014, Do Peer Firms Affect Corporate Financial Policy?[J]. Journal of Finance, 69 (1): 139–178. -PDF-
  • Lee Lung-fei, Jihai Yu, 2010, Estimation of spatial autoregressive panel data models with fixed effects[J]. Journal of Econometrics,154 (2): 165-185. -PDF-
  • Lee Lung-Fei, 2007, GMM and 2SLS estimation of mixed regressive, spatial autoregressive models[J]. Journal of Econometrics, 137 (2): 489-514. -PDF-
  • Lee Lung-fei, Xiaodong Liu, 2010, Efficient GMM estimation of high order spatial autoregressive models with autoregressive disturbances[J]. Econometric Theory, 26 (1): 44. -PDF-
  • LeSage J. P., Pace R. K., 2009, Introduction to spatial econometrics [M], New York: CRC Press Taylor & Francis Group. -PDF-
  • Pesaran M. H., Yang C. F., 2020, Econometric Analysis of Production Networks with Dominant Units[J]. Journal of Econometrics. -PDF-
  • Pirinsky C., Wang Q, 2006, Does Corporate Headquarters Location Matter for Stock Returns?[J]. The Journal of Finance, 61 (4): 1991-2015. -PDF-
  • Prucha K. I. R., 1999, A Generalized Moments Estimator for the Autoregressive Parameter in a Spatial Model[J]. International Economic Review, 40 (2): 509-533. -PDF-
  • 龙小宁, 朱艳丽, 蔡伟贤等. 基于空间计量模型的中国县级政府间税收竞争的实证分析[J]. 经济研究, 2014 (8): 41-53. -PDF-
  • 武红, 中国省域碳减排:时空格局、演变机理及政策建议 —— 基于空间计量经济学的理论与方法[J]. 管理世界, 2015 (11): 3-10. -PDF-
  • 刘京军, 苏楚林. 传染的资金:基于网络结构的基金资金流量及业绩影响研究[J]. 管理世界, 2016 (1): 54-65. -PDF-

4. 课程详情 (Part B)

4.1 课程介绍

Part B 将通过为期两天的讲解,帮助学员了解并掌握动态面板空间计量模型、空间双重差分模型、空间局部分析模型、时空地理加权回归模型及其 MATLAB 软件实现。具体来说,我们将回顾面板数据空间计量模型的一般建模范式,并在此基础上阐释动态和非平稳空间面板模型的建模框架;我们还将纳入空间双重差分模型,解析纳入空间因素后政策评价模型的演化,并阐释其平行趋势和安慰剂检验等特定问题;同时,一些最新的局部分析模型也将被纳入课程,包括地理加权主成分分析、空间滤波模型、适应面板数据的时空地理加权回归模型等,以解析解释变量参数的空间漂移性。本课程将嵌入主讲嘉宾近期的理论研究成果,并提供完整的、简洁的 MATLAB 工具箱及各种模型代码,方便学员建模使用。此外,课程所有代码将由主讲嘉宾重新调试和审定。

各个专题的具体介绍如下:

第 5 讲 首先回顾静态面板数据空间计量模型的建模范式,包括模型设定、参数估计、模型优选及参数效应分解等;随后介绍动态面板空间计量模型的基本设定,并结合动态 SDM 面板空间模型、动态 SEM 面板空间模型,阐释动态面板空间计量模型的建模框架;最后,还将讨论动态面板空间计量模型的非平稳性及其误差修正模型。

第 6 讲 首先阐释空间双重差分模型的基本模型设定,并解析其参数估计、政策效应分解等细节,包括全局政策效应分解与局部政策效应分解等;同时,还将阐释空间双重差分模型的平行趋势检验和安慰剂检验等特定问题。

第 7 讲 重点解释地理加权回归模型的建模过程,包括空间带宽、空间权重矩阵的设定与优选、参数估计、假设检验等;并在此基础上,延伸地理加权主成分分析和空间滤波模型;同时,还将结合主讲嘉宾对地理加权回归模型约为两年半时间的跟踪研究,阐释地理加权回归模型方法及其新进展。

第 8 讲 重点针对 Huang et al. (2010) 和 Fotheringham et al. (2015) 两篇经典文献关于时空地理加权回归模型的研究,解析其存在的主要问题;并在基于全息映射的时空权重矩阵设计与优选以及适应面板数据建模需求等基础上,阐释面板时空地理加权回归模型的建模框架;同时,还将阐释面板时空地理加权回归模型的稳健性分析及预测问题。

4.2 课程大纲

第 5 讲   动态与非平稳空间面板模型 (3 小时)

  • 静态空间面板模型的建模回顾
  • 动态空间面板模型的基本设定
  • 动态面板 SDM 模型:模型设定、DGP 过程、参数估计与效应分解
  • 动态面板 SEM 模型:模型设定、DGP 过程、参数估计与效应分解
  • 非平稳动态面板 SDM 模型及其误差修正模型
  • 论文解读:

第 6 讲   双重差分空间计量模型 (SDID) (3 小时)

  • SDID 模型的源起及主要分析范式
  • SDID 模型的设定、估计与政策效应分解
  • 非线性 SDID 模型的设定、估计与政策效应分解
  • SDID 模型的平行趋势检验与安慰剂检验
  • 论文解读:
    • Chagas et al. (2016)
    • Kolak & Anselin (2020)

第 7 讲   空间局部分析模型 (3 小时)

  • 空间滤波模型
  • 地理加权回归模型
  • 地理加权主成分分析模型
  • 地理加权回归模型方法的新进展
  • 论文解读:
    • Harris et al. (2011)
    • Oshan & Fotheringham (2018)
    • Fotheringham et al. (2017)
    • Chen & Mei (2020)

第 8 讲   面板时空地理加权回归模型 (PGTWR) (3 小时)

  • 经典时空地理加权回归模型及其局限
  • PGTWR 的基本设定
  • PGTWR 时空权重矩阵的设计与优选
  • PGTWR 参数估计及假设检验
  • PGTWR 的稳健性分析与预测
  • 论文解读:
    • Huang et al. (2010)
    • Fotheringham et al. (2015)
    • Du et al. (2018)
    • Bidanset et al. (2018)

4.3 参考文献

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  • LeSage J. P., Pace R. K., 2009, Introduction to spatial econometrics [M], New York: CRC Press Taylor & Francis Group. -Link-
  • Bidanset P., et al., 2018, Accounting for locational, temporal, and physical similarity of residential sales in mass appraisal modeling: introducing the development and application of geographically, temporally, and characteristically weighted regression, Journal of Property Tax Assessment & Administration, 14(02): 4~12. -PDF-
  • Chagas A. L. S., Azzoni C. R., Almeida A. N., 2016, A spatial difference-in-differences analysis of the impact of sugarcane production on respiratory diseases, Regional Science and Urban Economics, 59: 24~36. -PDF-
  • Chen F., Mei C., 2020, Scale-adaptive estimation of mixed geographically weighted regression models, Economic Modelling. -PDF-
  • Du Z., et al., 2018, Extending geographically and temporally weighted regression to account for both spatiotemporal heterogeneity and seasonal variations in coastal seas, Ecological Informatics, 43: 185~199. -PDF-
  • Elhorst J. P., 2005, Unconditional maximum likelihood estimation of linear and log-linear dynamic models for spatial panels. Geographically Analysis, 37(1): 62~83. -PDF-
  • Elhorst J. P., Piras G., Arbia G., 2010, Growth and convergence in a multiregional model with space–time dynamics, Geographically Analysis, 52(03): 338~355. -PDF-
  • Elhorst J. P., 2014, Spatial econometrics: from cross-sectional data to spatial panels [M], Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer. -PDF-
  • Ertur C., Koch W., 2007, Growth, technological interdependence and spatial externalities: theory and evidence. Journal of Applied Econometrics, 22(6): 1033~1062. -PDF-
  • Fotheringham A. S., Crespo R., Yao J., 2015, Geographical and temporal weighted regression (GTWR), Geographical Analysis, 47: 431~452. -PDF-
  • Fotheringham A. S., Yang W., Kang W., 2017, Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR), Annals of American Association of Geographers, 107(06): 1247~1265. -PDF-
  • Harris P.,Brunsdon C.,Charlton M., 2011, Geographically weighted principal components analysis, International Journal of Geographical Information Science, 25(10): 1717~1736. -PDF-
  • Huang B., Wu B., Barry M., 2010, Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices, International Journal of Geographical Information Science, 24(03): 383~401. -PDF-
  • Kolak M., Anselin L., 2020, A spatial perspective on the econometrics of program evaluation, International Regional Science Review, 43(1/2): 128~153. -PDF-
  • Oshan T, M., Fotheringham A. S., 2018, A comparison of spatially varying regression coefficient estimates using geographically weighted and spatial-filter-based techniques, Geographical Analysis, 50: 53~75. -PDF-
  • Yang Z., Li C., Tse Y. K., 2006, Functional form and spatial dependence in spatial panels, Economics Letters, 91(1): 138~145. -PDF-

5. 报名信息

  • 主办方: 太原君泉教育咨询有限公司
  • 标准费用:4200 元/人 (全价)
  • 优惠方案
    • 连享会现场班老学员 (包括直播大课程学员): 3900 元/人
    • 团购 (3 人以上): 3600 元/人
    • 温馨提示: 以上各项优惠不能叠加使用。
  • 联系方式:
    • 邮箱:wjx004@sina.com
    • 王老师:18903405450 (微信同号)
    • 李老师:‭18636102467 (微信同号)

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6. 助教招聘 ⚽


说明和要求

  • 名额: 10 名
  • 任务:
    • A. 课前准备:协助完成 3 篇介绍 Stata /MATLAB 和计量经济学基础知识的文档;
    • B. 开课前答疑:协助学员安装课件和软件,在微信群中回答一些常见问题;
    • C. 上课期间答疑:针对前一天学习的内容,在微信群中答疑 (8:00-9:00,19:00-22:00);
    • Note: 下午 5:30-6:00 的课后答疑由主讲教师负责。
  • 要求: 热心、尽职,熟悉 Stata 的基本语法和常用命令,能对常见问题进行解答和记录 (往期助教优先录用)。
  • 截止时间: 2020 年 10 月 5 日 (将于 10 月 8 日公布遴选结果)

申请链接: https://www.wjx.top/jq/90823024.aspx

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