Spatial Simultaneous Autoregressive Models for Compositional Data: Application to Land Use - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement
Chapitre D'ouvrage Année : 2021

Spatial Simultaneous Autoregressive Models for Compositional Data: Application to Land Use

Modèles autorégressifs spatiaux simultanés pour les données compositionnelles : Application à l'utilisation des sols

Christine Thomas-Agnan
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 946985
Thibault Laurent
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 916586
Anne Ruiz-Gazen
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1203381
Raja Chakir
Anna Lungarska

Résumé

Econometric land use models study determinants of land use shares of different classes: “agriculture”, “forest”, “urban” and “other” for example. Land use shares have a compositional nature as well as an important spatial dimension. We compare two compositional regression models with a spatial autoregressive nature in the framework of land use. We study the impact of the choice of coordinate space and prove that a choice of coordinate representation does not have any impact on the parameters in the simplex as long as we do not impose further restrictions. We discuss parameters interpretation taking into account the non-linear structure as well as the spatial dimension. In order to assess the explanatory variables impact, we compute and interpret the semi-elasticities of the shares with respect to the explanatory variables and the spatial impact summary measures.
Les modèles économétriques d'utilisation des terres étudient les déterminants des parts d'utilisation des sols de différentes catégories : "agriculture", "forêt", "urbain" et "autre" par exemple. Les parts d'utilisation des terres ont ont une composition et une dimension spatiale importante.. Les auteurs comparent deux modèles de régression compositionnelle avec une nature spatiale autorégressive dans le cadre de l'utilisation des terres. Ils étudient l'impact du choix de l'espace de coordonnées et prouvent que le choix de la représentation des coordonnées n'a pas d'impact sur les paramètres dans le simplex tant que l'on n'impose pas de restrictions supplémentaires. Ils discutent de l'interprétation des paramètres en tenant compte de la structure non linéaire ainsi que de la dimension spatiale. Afin d'évaluer l'impact des variables explicatives, ils calculent et interprétent les semi-élasticités des actions par rapport aux variables explicatives et les mesures sommaires de l'impact spatial.
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03247387 , version 1 (03-06-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03247387 , version 1

Citer

Christine Thomas-Agnan, Thibault Laurent, Anne Ruiz-Gazen, Thi-Huong-An Nguyen, Raja Chakir, et al.. Spatial Simultaneous Autoregressive Models for Compositional Data: Application to Land Use. Advances in Compositional Data Analysis, Springer, 404 p., 2021, 978-3-030-71177-1. ⟨hal-03247387⟩
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