空间混合自回归模型的局部影响分析

空间混合自回归模型的局部影响分析空间混合自回归（Spatial Mixed Autoregressive，SMAR）模型是一种考虑空间依赖关系的时间序列模型，能够分析空间数据的动态演化和空间相互影响。

空间混合自回归模型的局部影响分析 空间混合自回归（SpatialMixedAutoregressive，SMAR）模型 是一种考虑空间依赖关系的时间序列模型，能够分析空间数据的动态演 化和空间相互影响。局部影响分析是对SMAR模型中的局部变量的影响 进行评估和解释的过程。本文将重点探讨空间混合自回归模型的局部影 响分析，并通过实证研究验证其应用效果。 一、引言 近年来，随着空间数据的快速增长和空间分析技术的不断发展，人 们对于空间自回归模型的研究和应用越来越广泛。传统的自回归模型忽 略了空间数据之间的相互影响，不能很好地反映实际问题中的空间依赖 性。为了改进这一问题，学者们提出了空间混合自回归模型，该模型能 够在考虑时间自相关的基础上，还考虑了空间自相关，能够更好地解释 空间数据的动态演化。 二、空间混合自回归模型 空间混合自回归模型是传统自回归模型和空间自回归模型的结合， 将时间自相关和空间自相关作为两个因素进行建模。模型形式如下： yt=kWyt+Xtβ+ρyt-1+εt 其中，yt为目标变量，W为空间权重矩阵，X为局部变量矩阵，β 为局部变量的系数，ρ为时间自相关系数，ε为误差项。 三、局部影响分析方法 1.局部回归系数评估：通过计算局部变量的系数β，可以评估局部变 量对目标变量的影响程度。较大的β值表示该局部变量对目标变量的影响 较大，反之则表示影响较小。 2.空间相互影响图：通过绘制空间相互影响图，可以直观地展示局 部变量之间的空间联系和影响力。图中不同颜色代表不同的局部变量，