공간계량모형응용
이성우 [외저]
| 자료유형 | 단행본 |
|---|---|
| 서명/저자사항 | 공간계량모형응용 / 이성우 [외저] |
| 개인저자 | 이성우,공저 윤성도,공저 박지영,공저 민성희,공저 |
| 발행사항 | 서울 : 博英社, 2006 |
| 형태사항 | ix, 447 p. : 삽화 ; 25 cm |
| 대등표제 | (The) practice on spatial econometrics models |
| ISBN | 8971894547 |
| 일반주기 | 부록: 윈도우 LIMDEP 7.0 사용하기, Spatial Dependence의 검정 계산법, Gibbs Sampler의 Convergency Issue 공저자: 윤성도, 박지영, 민성희 색인: p. 439-447 |
| 서지주기 | 참고문헌: p. 423-437 |
| 비통제주제어 | 공간계량모형 |
| 분류기호 | 330.015195 |
| 언어 | 한국어 |
목차
목차 일부
목차
Ⅰ. 공간계량모형응용의 구성
Ⅰ-1. 임의계수모형 = 4
Ⅰ-2. 표본선택성 모형 = 8
Ⅰ-3. 공간계량경제모형 = 13
시사쉼터 = 17
Ⅱ. Random Coefficient Model
Ⅱ-1. Random Coefficient Linear Model = 22
Ⅱ-1-1. 모형설명 = 22
Ⅱ-1-2. Random Coefficient Linea...
Ⅰ. 공간계량모형응용의 구성
Ⅰ-1. 임의계수모형 = 4
Ⅰ-2. 표본선택성 모형 = 8
Ⅰ-3. 공간계량경제모형 = 13
시사쉼터 = 17
Ⅱ. Random Coefficient Model
Ⅱ-1. Random Coefficient Linear Model = 22
Ⅱ-1-1. 모형설명 = 22
Ⅱ-1-2. Random Coefficient Linea...
목차 전체
목차
Ⅰ. 공간계량모형응용의 구성
Ⅰ-1. 임의계수모형 = 4
Ⅰ-2. 표본선택성 모형 = 8
Ⅰ-3. 공간계량경제모형 = 13
시사쉼터 = 17
Ⅱ. Random Coefficient Model
Ⅱ-1. Random Coefficient Linear Model = 22
Ⅱ-1-1. 모형설명 = 22
Ⅱ-1-2. Random Coefficient Linear Model 해석 = 33
Ⅱ-1-3. SAS 프로그램의 예 = 41
Ⅱ-1-4. SAS결과의 예 = 47
Ⅱ-2. Random Coefficient Logit Model = 55
Ⅱ-2-1. 모형설명 = 55
Ⅱ-2-2. Random Coefficient Linear Model 해석 = 58
Ⅱ-2-3. SAS 프로그램의 예 = 65
Ⅱ-2-4. SAS결과의 예 = 72
시사쉼터 = 81
Ⅲ. Sample Selection Models
Ⅲ-1. Heckman Selection Model = 86
Ⅲ-1-1. 모형의 설명 = 86
Ⅲ-1-2. Maximum Likelihood Estimation(MLE) 모형 = 90
Ⅲ-1-3. Sample Selection 모형의 해석 = 91
가) 계수의 해석 = 94
나) 보정변인의 해석 = 99
Ⅲ-1-4. LIMDEP Program의 적용 = 102
Ⅲ-1-5. Sample Selection 모형의 결과 = 106
Ⅲ-2. Bivariate Probit Models with Sample Selection = 110
Ⅲ-2-1. 모형설명 = 110
Ⅲ-2-2. Bivariate Probit 모델의 해석 = 113
가) 연계함수에 대한 한계효과 = 116
나) 주어진 설명변수의 값에 대한 확률의 예측 = 116
다) 사건의 확률에 대한 한계효과 = 118
Ⅲ-2-3. LIMDEP프로그램의 예 = 119
Ⅲ-2-4. LIMDEP결과의 예 = 126
Ⅲ-3. Multinomial Logit with Selection Model = 132
Ⅲ-3-1. 모형설명 = 132
Ⅲ-3-2. MNL with Selection 모델의 해석 = 135
가) 연계함수에 대한 한계효과 = 137
나) 주어진 설명변수의 값에 대한 확률의 예측 = 137
다) 사건의 확률에 대한 한계효과 = 139
라) 보정변인의 해석 = 141
Ⅲ-3-3. LIMDEP프로그램의 예 = 142
Ⅲ-3-4. LIMDEP결과의 예 = 150
부록 = 155
시사쉼터 = 167
Ⅳ. Spatial Econometrics
Ⅳ-1. 모형의 배경 및 도입 = 170
가) Spatial Dependence와 Spatial Heterogeneity = 171
나) Spatial Weighted Matrix와 General Spatial Models = 174
Ⅳ-2. 모형설명 = 180
가) Spatial Autoregressive Models(SAR) = 182
나) Spatial Errors Models(SEM) = 185
나) General Spatial Models(SAC) = 188
Ⅳ-3. Spatial Econometrics의 활용 = 191
Ⅳ-4. MATLAB 프로그램의 활용 = 196
Ⅳ-4-1. MATLAB 소개 = 197
가) MATLAB이란 무엇인가? = 197
나) Main Window = 199
다) MATLAB 경로설정(Set Path) = 200
라) MATLAB의 변수와 수식의 종류 = 202
마) 행렬의 기본적 연산방법 = 204
바) MATLAB의 연산자 = 207
Ⅳ-4-2. Spatial Econometrics의 활용 = 208
Ⅳ-5. MATLAB 프로그램의 실행 결과 = 221
부록 = 223
시사쉼터 = 234
Ⅴ. Locally Linear Spatial Models
Ⅴ-1. 모형 배경 및 도입 = 238
가) 중심지 이론 = 240
나) Expansion Method = 242
다) WLS = 245
Ⅴ-2. 모형설명 = 248
가) X-Y 공간확장모형 = 250
나) 거리공간확장모형 = 257
다) DARP 모형 = 261
라) GWR 모형 = 267
Ⅴ-3. Locally Linear Spatial Models의 활용 = 275
가) 공간확장모형 = 275
나) DARP 모형 = 284
다) GWR 모형 = 287
Ⅴ-4. MATLAB 프로그램의 활용 = 295
가) 공간확장모형 = 295
나) DARP 모형 = 303
다) GWR 모형 = 305
라) Bandwidth 활용 = 310
Ⅴ-5. MATLAB 프로그램의 실행결과 = 312
가) 공간확장모형 = 312
나) DARP 모형 = 318
다) GWR 모형 = 322
시사쉼터 = 325
Ⅵ. Spatial Econometrics with Limited Dependent Variables
Ⅵ-1. 모형 배경 및 도입 = 328
가) Logit／Probit／Tobit Models = 330
나) Bayesian Approach = 337
다) Gibbs Sampler = 342
Ⅵ-2. 모형설명 = 347
가) Bayesian Spatial Econometrics = 348
나) Spatial Logit／Probit Model = 358
다) Spatial Tobit Model = 365
Ⅵ-3. 모형의 활용 = 369
가) Spatial Logit／Probit Model = 370
나) Spatial Tobit Model = 374
Ⅵ-4. MATLAB 프로그램의 활용 = 372
가) Bayesian Spatial Economterics = 379
나) Spatial Logit／Probit Model = 382
다) Spatial Tobit Model = 387
라) 기타 프로그램 활용 = 397
Ⅵ-5. MATLAB 프로그램의 실행결과 = 400
가) Bayesian Spatial Economterics = 400
나) Spatial Logit／Probit Model = 403
다) Spatial Tobit Model = 405
라) 기타 프로그램 활용 = 409
부록 = 411
시사쉼터 = 420
참고문헌 = 423
사항색인 = 439
영문색인 = 442
Ⅰ. 공간계량모형응용의 구성
Ⅰ-1. 임의계수모형 = 4
Ⅰ-2. 표본선택성 모형 = 8
Ⅰ-3. 공간계량경제모형 = 13
시사쉼터 = 17
Ⅱ. Random Coefficient Model
Ⅱ-1. Random Coefficient Linear Model = 22
Ⅱ-1-1. 모형설명 = 22
Ⅱ-1-2. Random Coefficient Linear Model 해석 = 33
Ⅱ-1-3. SAS 프로그램의 예 = 41
Ⅱ-1-4. SAS결과의 예 = 47
Ⅱ-2. Random Coefficient Logit Model = 55
Ⅱ-2-1. 모형설명 = 55
Ⅱ-2-2. Random Coefficient Linear Model 해석 = 58
Ⅱ-2-3. SAS 프로그램의 예 = 65
Ⅱ-2-4. SAS결과의 예 = 72
시사쉼터 = 81
Ⅲ. Sample Selection Models
Ⅲ-1. Heckman Selection Model = 86
Ⅲ-1-1. 모형의 설명 = 86
Ⅲ-1-2. Maximum Likelihood Estimation(MLE) 모형 = 90
Ⅲ-1-3. Sample Selection 모형의 해석 = 91
가) 계수의 해석 = 94
나) 보정변인의 해석 = 99
Ⅲ-1-4. LIMDEP Program의 적용 = 102
Ⅲ-1-5. Sample Selection 모형의 결과 = 106
Ⅲ-2. Bivariate Probit Models with Sample Selection = 110
Ⅲ-2-1. 모형설명 = 110
Ⅲ-2-2. Bivariate Probit 모델의 해석 = 113
가) 연계함수에 대한 한계효과 = 116
나) 주어진 설명변수의 값에 대한 확률의 예측 = 116
다) 사건의 확률에 대한 한계효과 = 118
Ⅲ-2-3. LIMDEP프로그램의 예 = 119
Ⅲ-2-4. LIMDEP결과의 예 = 126
Ⅲ-3. Multinomial Logit with Selection Model = 132
Ⅲ-3-1. 모형설명 = 132
Ⅲ-3-2. MNL with Selection 모델의 해석 = 135
가) 연계함수에 대한 한계효과 = 137
나) 주어진 설명변수의 값에 대한 확률의 예측 = 137
다) 사건의 확률에 대한 한계효과 = 139
라) 보정변인의 해석 = 141
Ⅲ-3-3. LIMDEP프로그램의 예 = 142
Ⅲ-3-4. LIMDEP결과의 예 = 150
부록 = 155
시사쉼터 = 167
Ⅳ. Spatial Econometrics
Ⅳ-1. 모형의 배경 및 도입 = 170
가) Spatial Dependence와 Spatial Heterogeneity = 171
나) Spatial Weighted Matrix와 General Spatial Models = 174
Ⅳ-2. 모형설명 = 180
가) Spatial Autoregressive Models(SAR) = 182
나) Spatial Errors Models(SEM) = 185
나) General Spatial Models(SAC) = 188
Ⅳ-3. Spatial Econometrics의 활용 = 191
Ⅳ-4. MATLAB 프로그램의 활용 = 196
Ⅳ-4-1. MATLAB 소개 = 197
가) MATLAB이란 무엇인가? = 197
나) Main Window = 199
다) MATLAB 경로설정(Set Path) = 200
라) MATLAB의 변수와 수식의 종류 = 202
마) 행렬의 기본적 연산방법 = 204
바) MATLAB의 연산자 = 207
Ⅳ-4-2. Spatial Econometrics의 활용 = 208
Ⅳ-5. MATLAB 프로그램의 실행 결과 = 221
부록 = 223
시사쉼터 = 234
Ⅴ. Locally Linear Spatial Models
Ⅴ-1. 모형 배경 및 도입 = 238
가) 중심지 이론 = 240
나) Expansion Method = 242
다) WLS = 245
Ⅴ-2. 모형설명 = 248
가) X-Y 공간확장모형 = 250
나) 거리공간확장모형 = 257
다) DARP 모형 = 261
라) GWR 모형 = 267
Ⅴ-3. Locally Linear Spatial Models의 활용 = 275
가) 공간확장모형 = 275
나) DARP 모형 = 284
다) GWR 모형 = 287
Ⅴ-4. MATLAB 프로그램의 활용 = 295
가) 공간확장모형 = 295
나) DARP 모형 = 303
다) GWR 모형 = 305
라) Bandwidth 활용 = 310
Ⅴ-5. MATLAB 프로그램의 실행결과 = 312
가) 공간확장모형 = 312
나) DARP 모형 = 318
다) GWR 모형 = 322
시사쉼터 = 325
Ⅵ. Spatial Econometrics with Limited Dependent Variables
Ⅵ-1. 모형 배경 및 도입 = 328
가) Logit／Probit／Tobit Models = 330
나) Bayesian Approach = 337
다) Gibbs Sampler = 342
Ⅵ-2. 모형설명 = 347
가) Bayesian Spatial Econometrics = 348
나) Spatial Logit／Probit Model = 358
다) Spatial Tobit Model = 365
Ⅵ-3. 모형의 활용 = 369
가) Spatial Logit／Probit Model = 370
나) Spatial Tobit Model = 374
Ⅵ-4. MATLAB 프로그램의 활용 = 372
가) Bayesian Spatial Economterics = 379
나) Spatial Logit／Probit Model = 382
다) Spatial Tobit Model = 387
라) 기타 프로그램 활용 = 397
Ⅵ-5. MATLAB 프로그램의 실행결과 = 400
가) Bayesian Spatial Economterics = 400
나) Spatial Logit／Probit Model = 403
다) Spatial Tobit Model = 405
라) 기타 프로그램 활용 = 409
부록 = 411
시사쉼터 = 420
참고문헌 = 423
사항색인 = 439
영문색인 = 442
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