Econométrie Spatiale
Aperçu des sections
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Cours de Méthodologie de l'Econométrie & Cours d'Econométrie Spatiale
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Pré-requis
Modèles de régression en coupe transversale, MCO, maximum de vraisemblance, théorie des tests. -
Econométrie spatiale
Les méthodes de l’économétrie spatiale sont de plus en plus utilisées dans de nombreux domaines de l’économie mais aussi de la gestion (croissance et inégalités – économie régionale et urbaine - économie internationale - analyse des marchés immobiliers – marketing). En effet l’utilisation croissante des systèmes d’information géographique (SIG) dans la construction des banques de données où figurent non seulement l’information sur les valeurs prises par les variables d’intérêt pour chaque unité d’observation mais aussi l’information sur leur localisation géographique permet d’aborder le problème des interactions spatiales sur un plan opérationnel.
Ce cours propose une introduction à l’analyse des modèles économétriques en coupe transversale sur données spatialement localisées ou géo-référencées. Après avoir défini les effets spatiaux : autocorrélation et hétérogénéité, et présenté les concepts de matrice d’interactions et d’opérateur « décalage spatial » , nous aborderons d'abord les outils de l'analyse exploratoire des données géo-référencées (ESDA). Nous présenterons ensuite les différentes spécifications économétriques spatiales : modèle à variable endogène spatialement décalé, modèle à erreurs spatialement autocorrélées, modèle de Durbin spatial contraint et non contraint ainsi que leur estimation par la méthode du maximum de vraisemblance. Différents tests de spécification utilisés dans ce contexte seront également étudiés. Le cours proposera des illustrations tirées de l’analyse de la croissance et des disparités régionales dans l’Union Européenne.
Objectifs :
Maîtrise du cadre méthodologique de l'économétrie spatiale ainsi que des principaux résultats théoriques permettant de modéliser les phénomènes d'interactions individuelles. Utilisation du logiciel GeoDa pour produire des analyses exploratoires de données géo-référencées et des estimations de modèles d'économétrie spatiale.
Pré-requis :
Modèles de régression en coupe transversale, MCO, maximum de vraisemblance, théorie des tests.
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Introduction
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Analyse exploratoire de données géo-référencées
1. Système d'Information Géographique (SIG) et analyse spatiale
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2. Autocorrélation et hétérogénéité spatiales
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3. Matrice de pondérations spatiales ou d'interactions
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4. Outils de l'analyse exploratoire de données géo-référencées
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Documents : analyse exploratoire des données géo-référencées (ESDA)
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Une analyse exploratoire des disparités dans l'Europe élargie, Région er Développement, n°21, p. 65-92, 2005.
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Regional disparities in the European Union and the enlargement process: an exploratory spatial data analysis, 1995–2000, Annals of Regional Science, 40:4, p. 723-765, 2006.
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Econométrie spatiale
1. Processus stochastiques spatiaux
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2. Modèles économétriques avec dépendance spatiale