Matrices de pondérations et contexte spatio-temporel en économétrie spatiale

Authors: Dubé, Jean; Baumont, Catherine; Legros, Diègo
Abstract: L’objectif de l’article est d’apporter une contribution à l’analyse des effets spatiaux lorsque l’on utilise des données géoréférencées empilées dans le temps, c'est-à-dire pour lesquelles l’observation des données dans le temps n’est pas régulière. La modé- lisation et le traitement des effets spatiaux en statistiques et en économétrie spatiale s’appuient largement sur la construction de matrices de pondérations spatiales quelle que soit la structure temporelle des bases de données. Les conséquences de ces pratiques sont analysées en proposant, d’une part, de modéliser des matrices de pondé- rations spatio-temporelles et en effectuant, d’autre part, différentes applications statistiques et économétriques. Le sujet de l’autocorrélation spatiale, de par sa mesure via les tests statistiques et de par son contrôle via l’estimation de modèles autoré- gressifs spatiaux constitue le cœur de l'analyse. Un exemple d’opérationnalisation est présenté à partir de données de transactions immobilières résidentielles. L’article montre comment le fait d’ignorer la dimension temporelle peut influencer la mesure du degré de dépendance spatiale et notamment surévaluer cet effet.
Document Type: Article de recherche
Issue Date: 16 September 2013
Open Access Date: Restricted access
Document version: VoR
Permalink: http://hdl.handle.net/20.500.11794/2908
This document was published in: Revue canadienne de sciences régionales, Vol. 36 (1/3), 55-71 (2013)
http://www.cjrs-rcsr.org/Volume36-1.htm
Dalhousie University
Collection:Articles publiés dans des revues avec comité de lecture

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