Économétrie spatiale : l'autocorrélation spatiale dans les modèles de régression linéaire
L'objectif de cet article est de présenter les outils nécessaires à la prise en compte de l'autocorrélation spatiale, définie par l'absence d'indépendance entre observations géographiques, dans le cadre des modèles de régression linéaire. Alors qu'il est souvent admis que...
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| מחבר ראשי: | |
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| פורמט: | Article ou chapitre numérique |
| שפה: | Français |
| יצא לאור: |
2002
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| נושאים: | |
| גישה מקוונת: | Accès Université d'Orléans et IFPM Accès Université d'Orléans et IFPM |
| סיכום: | L'objectif de cet article est de présenter les outils nécessaires à la prise en compte de l'autocorrélation spatiale, définie par
l'absence d'indépendance entre observations géographiques, dans le cadre des modèles de régression linéaire. Alors qu'il
est souvent admis que les données spatiales observées en coupe transversale sont indépendantes, cette hypothèse est
rarement justifiée et devrait être au contraire systématiquement testée. Par conséquent, après avoir exposé les diverses
façons de modéliser l'autocorrélation spatiale, nous présentons les procédures d'estimation et d'inférence adaptées aux
modèles économétriques intégrant explicitement cet effet. Enfin, nous proposons une démarche générale visant à tester et
à prendre en compte l'autocorrélation spatiale dans les travaux empiriques. |
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