第1讲 空间计量经济学导论与空间数据探索（3课时） 1. 空间计量经济学的研究范畴 2. 空间计量经济学发展脉络与当前研究前沿 3. 空间计量经济学的主流软件比较（Stata/Matlab/R/Geoda/ArcGIS） 4. Stata软件空间计量分析入门 5. 空间截面数据的连接、合并与可视化 6. 中国空间面板数据的连接、合并与可视化 7. 空间溢出效应的动态可视化 第2讲 空间权重矩阵与空间相关性分析（3课时） 1. 邻接/地理/经济/综合空间权重矩阵的构建与Stata实现 2. 全局/局部空间相关性度量 3. 空间异质性度量 4. 空间滞后的生成与应用 5. Stata软件实现实例论文1篇（空间相关性度量与分析） （1） Kondo K . Spatial persistence of Japanese unemployment rates[J]. Japan & the World Economy, 2015, 36:113-122. 第3讲 截面空间计量模型估计与效应分解（2课时） 1. 空间计量模型的动因 2. 空间计量模型构建流程与检验 3. 主要截面空间计量模型（SAR/SEM/SDM/SDEM/SAC/SARMA） 4. 主要空间计量模型间的关系与相互转化 5. 空间计量模型的参数估计方法（极大似然估计方法/贝叶斯估计方法） 6. 参数估计的直接效应与间接效应分解 7. Stata软件实现实例论文2篇（公共治理与空间政治学应用） （1） Scott J Cook et al. Beyond Policy Diffusion: Spatial Econometric Models of Public Administration, Journal of Public Administration Research and Theory, muy050. （2） Williams L K , Seki K , Whitten G D . You’ve Got Some Explaining To Do The Influence of Economic Conditions and Spatial Competition on Party Strategy[J]. Political Science Research and Methods, 2016, 4(01):47-63. 第4讲 面板空间计量模型估计与效应分解（2课时） 1. 静态空间面板模型 2. 空间面板模型的比较与选择 3. 固定系数模型和随机系数模型检验与选择 4. 静态空间面板模型的估计与效应分解 5. 空间似不相关回归模型（SUR） 6. 空间面板平滑转移模型的构建、估计与应用 7. 动态空间面板模型的估计、方法与推断 8. Stata软件实现实例论文4篇（空间金融与区域经济应用） （1） 崔百胜，姜逸菲. 欧洲主权债务危机的传染效应及空间传染渠道分析. 国际贸 易问题,2015,55(9):133-144. （2） 崔百胜，杨晓勤. 交通基础设施对区域经济增长的空间溢出效应. 城市问题,2017,264(7):48-59. （3） 金融科技对区域创新发展影响的空间计量分析，工作论文. 第5讲 离散选择空间计量模型与地理加权回归模型（2课时） 1. 空间Probit模型 2. 空间Tobit模型 3. 地理加权回归模型(GWR) 4. 地理加权回归模型的检验 5. 地理加权回归模型的拓展-时空地理加权回归模型(GTWR) 6. Stata软件实现实例论文2篇（空间Tobit模型与GTWR模型应用） （1） 中国雾霾空间污染的环境库兹涅茨曲线效应研究，工作论文 （2） Huang B , Wu B , Barry M . Geographically and temporally weighted regression for modeling spatio-temporal variation in house prices[J]. International Journal of Geographical Information Science, 2010, 24(3):383-401. 第6讲 空间面板分位数回归模型（2课时）(SQPR) 1. 空间面板分位数回归模型的设定与估计方法实现 2. 空间审查模型的设定与估计 3. Stata软件实现实例论文1篇（空间面板分位数回归模型） （1） McMillen D P. Quantile Regression for Spatial Data[M].Springer, 2012. 第7讲 空间联立方程模型（2课时） 1. 截面空间联立方程模型的GS2SLS和GS3SLS估计 2.

支持xp，win7，win8，win10，GWR软件实际测试有效，地理加权回归软件

中号ultiscaleģeographicallyW¯¯eightedřegression（MGWR） 该模块提供了校准多刻度（M）GWR以及传统GWR的功能。 它建立在稀疏的广义线性建模（spglm）模块上。 特征 通过迭代加权最小二乘对高斯模型，泊松模型和二项式概率模型进行GWR模型校准。 通过黄金分割搜索或等间隔搜索选择GWR带宽 GWR特定的模型诊断，包括多个假设检验校正和局部共线性 参数估计曲面的空间变异性的蒙特卡洛检验 基于GWR的空间预测 通过GAM迭代反拟合对高斯模型进行MGWR模型校准 GWR和MGWR的并行计算 MGWR协变量特定的推论，包括多重假设检验校正和局部共线性 GWR和MGWR的带宽置信区间 引文 Oshan，TM，Li，Z.，Kang，W.，Wolf，LJ，＆Fotheringham，AS（2019）。 mgwr：多尺度地理加权回归的Python实现，用

GTWR时空地理加权回归，解决了回归参数随空间位置的变化问题，另外加入了时间信息

MATLAB-GWR-地理加权回归模型-代码,可以用的，有需要的可以试试

该软件实现了基本的 GWR 模型。 这段代码也可以通过并行计算来加速。 一些函数是从 MATLAB File Exchange 收集的，例如 Felix Hebeler 的 rsquare.m、Malcolm Wood 的 parseargs.m、Alex Sanchez 的 datadensity.m 和 startmatlabpool.m/closematlabpool.m。 感谢他们的优秀代码！

执行“地理加权回归 (GWR)”，这是一种用于建模空间变化关系的线性回归的局部形式

此代码可以用于实现地理加权回归分析；包括普通的地理加权回归和贝叶斯地理加权回归；包含算法代码和应用实例的代码；

老外写的GWR代码，挺规范的，共享给大家学习。关于地理加权回归模型的知识，具体可参见https://blog.csdn.net/allenlu2008/article/details/69935417，虾神，ESRI中国的大佬。感觉用arcgis操作更方面一些。

该代码利用matlab实现了地理加权回归的代码，内附实际算例。