基于时空窗口改进的时空加权回归分析——以湖北省黄石市住房价格为例

针对地理加权回归(GWR)模型不能有效处理样本数据空间自相关性这一问题,构造局部时空窗口统计量,尝试改进时空加权回归(GTWR)模型。定义多时空窗口的概念,给出其选取、计算和验证方法;计算时空窗口包含的各样本点的被解释变量平均值,与样本拟合点的被解释变量值的比值,作为新的解释变量,构建改进的时空加权回归(IGTWR)模型。以土地稀缺、多中心、资源型城市——湖北省黄石市为例,收集20072012年商品住宅成交价格1.93万个数据和398个楼栋样本点,选取小区等级、绿化率、楼栋总层数、容积率、距区域中心距离和销售年份6个解释变量,分别利用常规线性回归(OLS)、GWR、GTWR和IGTWR方法进行回归分析。模型结果表明:计算Moran’s I指数和分析时间序列的自相关性,能确定时空窗口的大小和数量的选取;IGTWR模型和各变量的回归统计均通过0.05的显著性水平检验,有关解释变量的系数估计值在空间分布上能合理解释;GWR拟合结果优于OLS,GTWR优于GWR,而IGTWR拟合精度最好。与GTWR模型分析相比,IGTWR模型R2从0.877提升到0.919,而AICc、残差方(RSS)和均方差(MSE)分别从6 226、49 996 201和354.427下降到6 206、32 327 472和284.969。案例研究表明:IGTWR能够表达一定时空范围的时空自相关特征,减小了估计误差,提高了回归拟合精度。