Publication:
Estimation of a weights matrix for determining spatial effects

Loading...
Thumbnail Image

item.page.format.extent

item.page.description.firstpage

item.page.description.lastpage

Publication data

item.page.date.series

item.page.date.event

item.page.organization.date

item.page.date.submitted

item.page.project.date

item.page.description.edition

Language

eng

item.page.coverage.spatial

Belo Horizonte
Brasil

item.page.coverage.temporal

item.page.location.country

BR

organization.page.location.country

item.page.type.events

item.page.type

item.page.degree.level

item.page.source.urlsource

ISBN

ISSN

DOI

dARK

item.page.project.ID

item.page.project.productID

Copyright Holder

Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea)

Access to Information

Acesso Aberto

Terms of Use

É permitida a reprodução deste texto, desde que obrigatoriamente citada a fonte. Reproduções para fins comerciais são rigorosamente proibidas.

item.page.title.alternative

Texto para Discussão (TD) 672: Estimation of a weights matrix for determining spatial effects, Estimação de uma matriz pesos para determinar efeitos espaciais

item.page.organization.alternative

item.page.name.variant

Advisor

item.page.contributor.editor

item.page.contributor.thesiscommitee

item.page.contributor.organizer

item.page.contributor.coordinator

item.page.contributor.other

item.page.relation.ispartofseries

Speaker / Moderator / Discussant

Abstract

A existência de efeitos de “transbordamento”, como o impacto do preço de uma unidade residencial no preço de seus vizinhos adjacentes, caracteriza a chamada “dependência espacial”. Uma forma de se levar em conta a dependência espacial é especificar modelos de defasagem espacial nos quais se supõe que uma variável espacialmente defasada explica, pelo menos parcialmente, a variação da variável dependente original. A maioria dos estudos fixa a priori os parâmetros utilizados na construção da matriz de pesos espaciais que serve de operador da defasagem espacial. Em contraste, este trabalho não pressupõe qualquer valor a priori para os parâmetros da matriz de pesos espaciais na estimação de efeitos de transbordamento. Nós adotamos uma abordagem de máxima verossimilhança clássica e um procedimento bayesiano, Sampling–Importance–Resampling (SIR), para estimar os pesos da matriz e a significância da dependência espacial. Utilizamos dados de unidades residenciais da cidade de Belo Horizonte, e comparamos os resultados obtidos com o procedimento desenvolvido com aqueles derivados a partir da fixação a priori dos pesos espaciais. A análise mostra que a função de verossimilhança tem um pico bem definido, e o parâmetro de decaimento estimado é bastante diverso dos valores prefixados usualmente adotados na literatura empírica, como o decaimento “tudo-ou-nada” dentro da distância crítica ou o uso do “inverso da distância”.

item.page.description.abstractalternative

Spatial dependence results from the existence of spillover effects such as the impact of the price of one housing unit on the price of its adjacent neighbors. One way to account for spatial dependence is to specify spatial lag models in which a spatially lagged variable is assumed to play a role in explaining the variation of the original dependent variable. Most studies use a priori non-sample information in the construction of the spatial weights matrix which serves as a spatial lag operator. In contrast, this study assumes no a priori value for the spatial weights matrix in the estimation of spillover effects. We adopt a classical maximum likelihood approach and also a Bayesian Sampling-Importance-Resampling (SIR) procedure to estimate the weights matrix and the significance of spatial dependence. We apply the two estimation procedures to data on housing prices in the city of Belo Horizonte, Brazil, and compare the results obtained with these two techniques with the one derived by a priori fixing the weights. The analysis shows that the likelihood function of the weights matrix parameters has a well-defined peak, and the estimated distance-decay parameter is quite different from the standard a priori assumptions such as the “all-or-nothing” decay within the cut-off distance or the “inverse distance” adopted in the empirical literature.

organization.page.description

person.page.description

Email Address

person.page.identifier.orcid

person.page.identifier.lattes

person.page.identifier.gsid

person.page.identifier.rid

person.page.identifier.scopus-author-id

project.page.project.description

project.page.project.productdescription

item.page.subject.vcipea

item.page.subject.otherlanguages

Citation

item.page.description.version

Description

item.page.description.series

item.page.relation.replaces

Final version of this publication

item.page.relation.references

organization.page.relation.references

Book Chapter

Primary Version

Events

News

REPOSITÓRIO DO CONHECIMENTO DO IPEA
Redes sociais