Статистический вывод для регрессии с кластерно или пространственно коррелированными данными II: пространственная корреляция

© 2026 A. Colin Cameron, Douglas L. Miller
NBER Working Paper 35801
https://www.nber.org/papers/w35801

Перевод аннотации:
В этой статье представлен статистический вывод для регрессии с данными, коррелированными по некоторой мере расстояния, чаще всего по географическому расстоянию. Ненадлежащая корректировка стандартных ошибок может привести к слишком узким доверительным интервалам и критериям проверки гипотез, которые слишком часто отвергают нулевую гипотезу. Если пространственная корреляция существует внутри регионов, но отсутствует между ними, можно использовать методы статистического вывода, устойчивого к кластеризации, представленные в сопутствующей статье Cameron and Miller (2026). В этой статье мы сосредоточиваемся на методах для случая, когда пространственная корреляция затухает с расстоянием. Тогда стандартным методом статистического вывода является пространственный HAC Конли (1999). Этот метод работает неудовлетворительно при высокой пространственной устойчивости, и требуются альтернативные методы статистического вывода. Кроме того, важно, чтобы регрессионные модели контролировали любые пространственные тренды во избежание обнаружения ложной корреляции.

@nberpost