Inclui bibliografia

Capítulo 1 - Conceitos iniciais da economia espacial -- 1. Introdução à econometria espacial -- 2. Introdução aos modelos espaciais -- 3. Matriz de pesos -- 4. Modelos espaciais Capítulo 2 - Interpretando os coeficientes dos modelos espaciais -- 1. MQO -- 2. Modelo de erro espacial -- 3. Modelo de lag espacial -- 4. Modelo de Kelejian-Prucha -- 5. Modelo de erro espacial de Durbin -- 6. Modelo espacial de Durbin -- 7. Aplicações empíricas -- 8. Simulação ilustrativa Capítulo 3 - Estimando modelos espaciais com a função de verossimilhança -- 1. O estimador de máxima verossimilhança -- 2. Estimadores de máxima verossimilhança para o MQO -- 3. Algumas relações entre os modelos espaciais -- 4. Estimadores de máxima verossimilhança para o modelo de lag espacial -- 5. Estimadores de máxima verossimilhança do modelo de erro espacial -- 6. Estimadores de máxima verossimilhança do modelo de Kelejian-Procha -- 7. Simulação ilustrativa -- 8. Matriz de informação Capítulo 4 - Escolhendo dentre os diferentes modelos espaciais -- 1. Relações entre os modelos espaciais -- 2. Motivações teóricas e críticas quanto ao uso dos modelos espaciais -- 3. Comparações com o processo de geração de dados dos modelos espaciais -- 4. Escolhendo entre os diversos modelos empiricamente -- 5. Um pouco sobre simulações -- 6. Comparando os DGPs dos modelos espaciais com o uso de simulações ilustrativas no Matlab -- 7. Escolhendo o modelo empiricamente Capítulo 5 - A matriz de pesos: aplicações e extensões -- 1. Introdução geral sobre a matriz de pesos -- 2. Matrizes de pesos aplicadas a estudos sobre redes sociais -- 3. Modelo de lag espacial não isotrópico de segunda ordem -- 4. testes para a escolha entre diferentes matrizes -- 5. Matrizes de pesos endógenas -- 6. Simulações ilustrativas Capítulo 6 - Modelos espaciais com dados em painel -- 1. Introdução aos modelos em painel -- 2. Introdução aos modelos espaciais em painel -- 3. O produto de Kronecker e modelos espaciais em painel -- 4. Estimação de modelos em painel -- 5. Simulações no Matlab Capítulo 7 - Introdução à abordagem Bayesiana aplicada aos modelos espaciais -- 1. Introdução à abordagem Bayesiana -- 2. Algoritmo de Gibbs -- 3. Algoritmo de Metropolis-Hasting e assuntos correlatos -- 4. Modelo SAR -- 5. Modelo SEM -- 6. Efeitos diretos, indiretos e totais -- 7. Simulações ilustrativas -- 8. Comparações entre modelos Capítulo 8 - Modelos espaciais para variáveis dependentes discretas: o SAR probito -- 1. Estudos que aplicaram os modelos espaciais discretos -- 2. Metodologia de estimação do SAR probito -- 3. Simulação de estimação do SAR probito