Математические методы и модели анализа пространственной структуры системы городской торговли

• Автор: Файзлиев, Алексей Раисович
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Волгоград
• Количество страниц: 179 с. : ил.

Оглавление
Введение

Глава I. Методы пространственного анализа данных в экономических исследованиях

1.1 Представление и обработка социально-экономической информации с помощью геоинформационных систем

1.2 Методы и модели анализа пространственных данных

1.3 Анализ концентрации

1.4 Анализ факторов, влияющих на характеристики объектов городской

среды
Глава II. Методы кластеризации пространственных данных как инструмент анализа городской среды

2.1 Кластеризация характеристик плотности объектов городской среды

2.2 Алгоритм кластеризации пространственных данных с «комбинированным расстоянием» и методика выбора числа кластеров
2.2.1 Выбор числа кластеров по максимальному скачку расстояния и относительной энтропии Шеннона
2.2.2 Выбор числа кластеров по корреляционному отношению
2.3 Сравнение выбора числа кластеров по различным методам
Глава III. Эконометрические модели размещения торговых предприятий
3.1 Исходные данные для анализа размещения
объектов городской среды
3.2 Регрессионные модели
3.3 Пространственные модели Кларка
3.4 Структурные модели
Заключение
Список использованной литературы

Введение
Актуальность темы исследования. В экономической науке
исследованиям пространственного взаимодействия экономических объектов до последнего времени не уделялось достаточно внимания. Методы пространственного статистического анализа, лежащие в основе геостатистики и пространственной эконометрики, использовались в основном географами и геологами. Лишь в последние годы эти методы стали применяться экономистами, изучающими особенности регионального
развития с учетом пространственной корреляции между показателями, характеризующими экономические объекты.
В реальной жизни географические или пространственные данные составляют более половины объема всей циркулирующей информации. Для многих социально-экономических процессов, происходящих на смежных территориях, характерно пространственное взаимодействие, т.е. взаимное влияние и обусловленность. Пространственное представление статистической информации позволяет ставить вопрос о наличии и силе таких взаимодействий, и делает актуальным разработку методов статистического анализа адекватно отображающих территориальный фактор. Применение специальных методов пространственного анализа, а также возможностей современных геоинформационных систем существенно
повышает информативность проводимых экономических исследований.
Одной из задач, особенно важной для крупных городов, где методы пространственного анализа наиболее востребованы, является проблема планирования и размещения торговых предприятий на городской территории. Актуальность указанных вопросов предопределила выбор темы диссертационного исследования, обусловила научную и практическую значимость его результатов.
Степень разработанности проблемы. Большой вклад в построение методологии измерения территориальных взаимодействий социально-экономических процессов внесли зарубежные исследователи - разработчики различных направлений оценки пространственных связей: В. Алонсо, Л.
Анселин, А. Гетис, Р. Дубин, П. Моран, Б. Финглетон, Р. Флоракс и многие другие.
Проблемы развития статистики и эконометрики, в том числе формирования цен с учетом пространственных факторов, исследованы в работах С.А. Айвазяна, В.Н. Афанасьева, В.А. Балаша, С.А. Бурцевой, А.П. Дарманяна, С.И. Дудова, B.C. Мхитаряна, B.C. Занадворова, A.B. Занадворовой, С.А. Прохорова и других отечественных авторов.
Проблематике моделирования социально-экономических процессов в современных городах и влияния на них центростремительных эффектов сосредоточения видов деятельности были посвящены теоретические и прикладные исследования А. Винейблса, П. Дерика, К. Кларка, Е. Милза, Р. Мута, П. Кругмана, М. Фуджицу, В. Хардина и др.
Несмотря на значительное количество публикаций посвященных исследованию пространственных взаимодействий различных социально-экономических процессов, в литературе отсутствует описание научно обоснованной методики статистического исследования закономерностей размещения и ценообразования рынка коммерческой недвижимости (на уровне крупного города), позволяющей учесть пространственное взаимовлияние различных объектов.
Необходимость разработки статистических методов анализа и моделирования закономерностей размещения коммерческой недвижимости и формирования цен на них с использованием геоинформационных систем и выявления на основе этих методов пространственных закономерностей размещения и ценообразования объектов коммерческой недвижимости определила актуальность темы настоящего диссертационного исследования.
Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы -разработка эконометрических методов и моделей пространственного анализа объектов городской среды, позволяющих учесть их пространственное взаимодействие при планировании размещения городских торговых предприятий.
Реализации обозначенной цели достигается путем последовательного решения комплекса взаимосвязанных задач:
Необходимо отметить, что пространственные корреляции для европейской части России действуют на сравнительно небольших расстояниях, т.к. здесь сосредоточенно большое число регионов на меньшей по площади территории. В азиатской части России масштаб расстояний, на которых действуют пространственные корреляции, оказался значительно большим.
Определение пространственной корреляции, включающее подсчёт коэффициента общей пространственной автокорреляции и построение диаграммы рассеяния, является первым шагом в анализе пространственных данных. Индекс Морана I указывает на то, что значения исследуемой переменной У пространственно кластеризованы в большей степени, в отличие от случайного распределения, но не объясняет каковы причины такого явления. Поэтому следующим этапом анализа является проверка гипотез о характере пространственных взаимодействий.
Пространственные модели
Пространственные регрессионные модели являются мощным инструментом, позволяющим при учете фактора расположения объекта оценивать различные характеристики местоположения, как то удаленность от центров локального влияния, время, необходимое для того, чтобы добраться до рабочих мест или торговых центров, экологическую обстановку и другое.
При построении пространственных регрессионных моделей приходится сталкиваться с проблемой наличия пространственных зависимостей среди возмущающих факторов. В связи с этим классический МНК становится неэффективным, так как приводит к смещению оценок дисперсии остатков, завышенной величине Я2 и, как следствие, несостоятельным статистическим выводам. Также присутствие пространственной корреляции в остатках искажает свойства тестов при проверке значимости включаемых в модель переменных и диагностики