Spatial Regression (SAR, SEM, SDM)

RのSDPDmodパッケージを用いた空間パネルデータモデリングの実践ガイドです。ベイズによるモデル比較から、Lee-Yuバイアス補正を伴う静学・動学のSAR/SDM推定、さらに直接効果・間接効果・総合効果の分解までを、米国46州（1963〜1992年）のタバコ需要に適用して解説します。

Stataのspxtivdfregパッケージを用いて、観測されない共通因子を伴う空間動学パネルモデルを推定します。空間ラグ、時間的な持続性、内生的な説明変数、潜在因子を同時に扱うIVアプローチです。

Elhorst（2014）に従い、Columbusの犯罪データセットを用いて、クロスセクションの空間モデルの全体系（OLS、SAR、SEM、SLX、SDM、SDEM、SAC、GNS）をStataで探究します。

Stataのxsmleパッケージを用いて、空間ダービンモデル（SDM）、Wald仕様検定、動学的拡張により、パネルデータにおける空間的スピルオーバーをモデル化します。