Lessmann and Seidel（2017）をPythonで包括的かつ初心者にやさしく再現します。衛星の夜間光から地域GDPを予測し、人口加重の不平等指標5種類をゼロから構築し、地域間格差の国際的な動態を探り、PyFixestで地域版クズネッツ曲線、その決定要因、Conleyの空間HAC頑健性チェックを推定します。
Lessmann (2014) の空間的クズネッツ曲線を、初心者にもわかりやすくRで再現します。シミュレートした地域データから加重変動係数を構築し、クロスセクションOLS、fixestによる二元固定効果、RobinsonおよびBaltagi–Liのセミパラメトリック推定量で逆U字を推定します。
Stataでベータ収束とシグマ収束の分析を行い、Penn World Tables 10.0のデータを用いて、貧しい国が豊かな国に追いついているかどうかを検証します。
Kremer, Willis, and You（2021）の主要な発見を再現し、2000年以降に無条件収束が現れた理由と、成長の決定要因の収束がこの変化をどのように説明するかを理解します。
PyFixestを用いてPythonでN字型のクズネッツ曲線を再現します。180か国を対象に、プールドOLSから二元固定効果、転換点分析、地域間格差の決定要因までを扱います。
マルチスケール地理的加重回帰（MGWR）を適用し、各変数がそれぞれ固有の空間スケールで作用しながら、インドネシアの514の県で経済的なキャッチアップがどのように変化するかを明らかにします。
PySALを用いた探索的空間データ分析の入門です。南米153地域を対象に、コロプレス図、空間ウェイト、Moran's I、LISAクラスター、時空間動態、そしてベネズエラ・ボリビアの比較分析を扱います。
空間クラスターと外れ値を調べるためのインタラクティブなジオコンピュテーション・ノートブックです。
Pythonを用いて地方レベルの人間開発をモニタリングするための地理計算ノートブックです。探索的データ分析に加えて、地理空間マッピング、空間的依存、空間的不平等を紹介します。
本書は、近年のクラブ収束の文献を簡潔にレビューし、先進国と発展途上国の比較的な視点を提供し、StataとRでクラブ収束の枠組みを実装する方法のチュートリアルを掲載しています。