Ekonometria przestrzenna jest pierwszym w Polsce opracowaniem, które w tak szerokim zakresie omawia nowoczesne metody i modele ekonometrii przestrzennej.

Obok zagadnień z zakresu geostatystyki i statystyki przestrzennej porusza problemy z zakresu koncentracji i specjalizacji w przestrzennych analizach ekonomicznych, analiz strukturalno- geograficznych czy nowej ekonomii geograficznej.

Najważniejszą część opracowania stanowi wykład z podstawowych modeli regresji przestrzennej oraz metod estymacji i weryfikacji ekonometrycznych modeli przestrzennych. Zagadnienia te nie były dotąd poruszane w żadnej publikacji książkowej w Polsce, w tak szerokim zakresie.

Podręcznikiem zainteresują się: pracownicy naukowi i dydaktyczni oraz studenci wszystkich kierunków ekonomicznych i zarządzania, a w szczególności: gospodarki przestrzennej, informatyki i ekonometrii, ekonomii, logistyki, zarządzania i marketingu.

Rozdziały:

Rozdział 1. Wprowadzenie do przestrzennych analiz ekonomicznych
1.1. Rozwój metodologii i zastosowan ekonometrii przestrzennej    16
1.2. Obserwacje i prawidłowosci w badaniach przestrzennych     23
1.3. Interakcje przestrzenne: sasiedztwo i odległosc        26
1.4. Nota bibliograficzna               36

Rozdział 2. Klasyfikacja, wizualizacja i grupowanie danych przestrzennych
2.1. Klasyfikacja danych przestrzennych           37
2.2. Zródła informacji przestrzennych            39
2.2.1. Portale tematyczne              40
2.2.2. Bazy danych statystycznych           42
2.2.3. Inne bazy danych              45
2.3. Wizualizacja danych przestrzennych           45
2.3.1. Mapy                 46
2.3.2. Trellisy                 54
2.4. Podstawy grupowania i klasyfikacji w badaniach przestrzennych   56

Rozdział 3. Elementy geostatystyki i metody analizy przestrzennych danych punktowych
3.1. Wprowadzenie do statystyki przestrzennej         70
3.2. Podstawowe pojecia i metody geostatystyki         75
3.3. Metody interpolacji danych geostatystycznych        85
3.4. Analiza przestrzennych danych punktowych         90

Rozdział 4. Miary i testy statystyczne w eksploracyjnej analizie danych przestrzennych
4.1. Wprowadzenie                100
4.2. Heterogenicznosc i autokorelacja przestrzenna        102
4.3. Macierze wag                 105
4.4. Testowanie globalnej autokorelacji przestrzennej        107
4.5. Miary lokalnej autokorelacji przestrzennej         120
4.5.1. Statystyki LISA              123
4.5.2. Lokalne statystyki autokorelacji przestrzennej Getisa i Orda   126

Rozdział 5. Koncentracja i specjalizacja w przestrzennych analizach ekonomicznych
5.1. Własnosci idealnego miernika koncentracji przestrzennej     129
5.2. Krzywa Lorenza i indeks Giniego dla danych przestrzennych    132
5.3. Inne mierniki koncentracji przestrzennej          143
5.4. Indeksy specjalizacji regionalnej            152
5.5. Interpretacje i zastosowania indeksów koncentracji i specjalizacji   154

Rozdział 6. Analizy strukturalno-geograficzne
6.1. Klasyczna metoda przesuniec udziałów (SSA)        163
6.2. Modele stochastyczne regresji wazonej SSANOVA       168
6.3. Dynamizacja analizy i modele panelowe przesuniec udziałów    179
6.3.1. Metoda zmiennych wag Barffa–Knighta        180
6.3.2. Metoda zmian konkurencyjnosci Estebana-Marquillasa    183
6.3.3. Panelowe modele SSANOVA           185
6.4. Przestrzenna metoda przesuniec udziałów (SSSA)       194

Rozdział 7. Nowa ekonomia geograficzna i modele specjalne
7.1. Wprowadzenie                202
7.2. Modele przyczynowo-skutkowe nowej ekonomii geograficznej    204
7.3. Modele trendu powierzchniowego           214
7.4. Modele dyfuzji przestrzennej             220
7.5. Modele grawitacji, ciazenia i potencjału          226
7.5.1. Modele grawitacji i ciazenia           226
7.5.2. Modele potencjału              230

Rozdział 8. Modele regresji przestrzennej
8.1. Etapy konstrukcji ekonometrycznych modeli przestrzennych    237
8.2. Wybór macierzy odległosci i konstrukcja macierzy wag      238
8.3. Wybór postaci funkcyjnej struktury interakcji przestrzennych    241
8.4. Budowa, własnosci i klasyfikacja jednorównaniowych modeli regresji przestrzennej
8.4.1. SAR – modele autoregresji przestrzennej        248
8.4.2. Modele z autokorelacja przestrzenna składnika losowego   250
8.4.3. SCM – modele z przestrzenna filtracja zmiennych objasniajacych 251
8.4.4. Modele mieszane              252
8.5. Heterogenicznosc przestrzenna w modelach ekonometrycznych    255
8.5.1. Modele z heteroskedastycznoscia przestrzenna składnika losowego 256
8.5.2. Niestabilnosc parametrów w modelach regresji przestrzennej  258

Rozdział 9. Estymacja modeli regresji przestrzennej
9.1. Uogólniona metoda najmniejszych kwadratów        268
9.2. Metoda najwiekszej wiarygodnosci           272
9.3. Uogólniona metoda momentów (UMM/GMM)        281
9.4. Przestrzennie uogólniona podwójna metoda najmniejszych kwadratów  285

Rozdział 10. Weryfikacja statystyczna i zastosowania modeli regresji przestrzennej
10.1.Testy i problemy weryfikacji statystycznej modeli z przestrzenna autoregresja lub autokorelacja
10.2.Strategie wyboru modelu regresji przestrzennej        299
10.3.Testowanie heterogenicznosci w modelach regresji przestrzennej   306
10.4.Testowanie modelu w warunkach jednoczesnego wystepowania autokorelacji i heterogenicznosci przestrzennej
10.4.1.Testowanie autokorelacji przestrzennej w obecnosci heteroskedastycznosci             311
10.4.2.Testowanie heteroskedastycznosci w obecnosci autokorelacji przestrzennej               314
10.4.3.Testowanie niestabilnosci parametrów w obecnosci zaleznosci przestrzennych               315
10.5.Przykłady testowania i zastosowania modeli regresji przestrzennej   318