Zara

UNIVERSIDAD DE EXTREMADURA

“Técnicas de Análisis Económico Regional”

Profesor:
Dr. Miguel Angel Márquez Paniagua

TEMA 1: INTRODUCCIÓN AL
ANÁLISIS ESTADÍSTICO REGIONAL

1.INTRODUCCIÓN
•Datos espaciales
“...aquellas observaciones o medidas sobre uno o más
atributos tomados en localizaciones específicas...”
(Haining, 1997)
24000

Gráfico 1

24000

22000

22000

2000020000

18000

18000

16000

16000

14000

14000

12000

12000

10000

Gráfico 2

10000

8000

8000
5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

PIBPC2001

PIBpc de las provincias españolas,
(año 2001)

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

PIBPC2001_ORDENADO

PIBpc ordenado de las provincias
españolas, (año 2001)

PIBpcprovincial 2001

2.LOS DATOS ESPACIALES
2.1.Efectos espaciales: autocorrelación espacial y
heterogeneidad espacial.

Datos de corte transvesal
Efectos espaciales
Heterogeneidad espacial
(datos de uds. espac. ≠)
Inestabilidad
estructural
en el espacio

Heterogeneidad

Técnicas estadísticas econométricas estándar
(“clásicas”)
Multidireccionalidad ⇐ Motivo

Dependencia espacial(autocorrel. espacial)

+
Valores altos
(o bajos)
para una v.a.
tienden a
agruparse
en el espacio

Localizaciones
tienden a verse
rodeadas por
vecinos con
valores muy
disimilares

Est-Econometría
estándar NO SE

“Modelos con Autocorrelación Espacial y Modelos con Dinámica Espacial”

•Dimensión temporal

t-1

t

t+1

•Multidireccionalidad en el espacio
R
M
E2.Efectos espaciales: autocorrelación espacial y heterogeneidad espacial.

MULTIDIRECCIONALIDAD
Matriz de pesos espaciales:W

•Matriz no estocástica
•Positiva
•Simétrica
•Dimensión: N×N

•Expresa para cada observación (fila)
aquellas localizaciones (columnas)
que pertenecen a su vecindario mediante elementos ≠ 0
•wij reflejan la intensidad de la interdependencia existente
para cada par delocalizaciones i y j.
•wij=1 si i y j son adyacentes
•Contigüidad física de primer orden •wij=0 en caso contrario
•Por convención wii=0

2.Efectos espaciales: autocorrelación espacial y heterogeneidad espacial.

• ≠ definiciones de W basadas en la distancia entre
localizaciones
•W se estandariza habitualmente:
-dividir cada wij por la suma total de la fila a la que pertenece
-la sumade cada fila se hace igual a la unidad
-facilita la interpretación de los resultados

•Wx es el retardo espacial de la variable x
Wx viene a ser un promedio ponderado de los valores de la
variable en el subgrupo de observaciones vecinas Si.

•W se considera exógena
•Concepto crucial: todos los análisis están
condicionados a la elección de los pesos espaciales

2.2.Procesos espaciales.Valor del atributo y
en la localización j
en el momento t

Valor del atributo y
en la localización i
en el momento t

y = ( y j , yi )
Estado de un sistema relativo a 2
localizaciones adyacentes
Proceso espacial : aquel en el que los cambios de
estado del sistema se deben a
propiedades espaciales de los atributos

2.2. Procesos espaciales

Autocorrelación espacial

Datosespaciales

H0 : { aleatoriedad espacial }
H1 : { autocorrelación espacial}
valores de una variable de interés están
relacionados de una manera sistemática
con su localización geográfica

a) Autocorrelación
espacial
•Los valores del atributo en las 2 localizaciones
univariante
estén relacionados recíprocamente
•Formalmente: Cov ( yj , yi ) ≠ 0
yj
yi
Simultaneidad

2.3. Análisisexploratorio de datos espaciales: la I de
Moran
•Evaluación de la autocorrelación global:
I de Moran
Nº de observaciones

N  y /Wy 
I=  / 
S0  y y 


Factor de escala: Σij wij

Si W estandarizadaS0=N

Matriz de pesos espaciales
Vector de observaciones
correspondiente
a
la
variable endógena (en
desviaciones con respecto
a su media)

y /Wy
I= /
yy

2.3. Análisis...