这是好不容易找来的书。跟spatial-econometrics网站上链接的那本完全不一样，1998年最初那本控件计量经济学的修订版。全书309页，作者是James P. LeSage。
以下附上目录

1 Introduction 1
1.1 Spatial econometrics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 Spatial dependence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Spatial heterogeneity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4 Quantifying location in our models . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.4.1 Quantifying spatial contiguity . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.4.2 Quantifying spatial position . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.4.3 Spatial lags . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
1.5 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2 The MATLAB spatial econometrics library 22
2.1 Structure variables in MATLAB . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.2 Constructing estimation functions . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.3 Using the results structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.4 Sparse matrices in MATLAB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.5 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3 Spatial autoregressive models 43
3.1 The first-order spatial AR model . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.1.1 Computational details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.1.2 Applied examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.2 The mixed autoregressive-regressive model . . . . . . . . . . . . . 63
3.2.1 Computational details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
3.2.2 Applied examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
3.3 The spatial autoregressive error model . . . . . . . . . . . . . . . 71
3.3.1 Computational details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.3.2 Applied examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.4 The spatial Durbin model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
3.4.1 Computational details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
3.4.2 Applied examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
3.5 The general spatial model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
3.5.1 Computational details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
3.5.2 Applied examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3.6 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4 Bayesian Spatial autoregressive models 98
4.1 The Bayesian regression model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
4.1.1 The heteroscedastic Bayesian linear model . . . . . . . . . 102
4.2 The Bayesian FAR model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
4.2.1 Constructing a function far g() . . . . . . . . . . . . . . . 113
4.2.2 Using the function far g() . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
4.3 Monitoring convergence of the sampler . . . . . . . . . . . . . . . 124
4.3.1 Autocorrelation estimates . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
4.3.2 Raftery-Lewis diagnostics . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
4.3.3 Geweke diagnostics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
4.3.4 Other tests for convergence . . . . . . . . . . . . . . . . . 132
4.4 Other Bayesian spatial autoregressive models . . . . . . . . . . . 134
4.4.1 Applied examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
4.5 An applied exercise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
4.6 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
5 Limited dependent variable models 149
5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
5.2 The Gibbs sampler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
5.3 Heteroscedastic models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
5.4 Implementing probit models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
5.5 Comparing EM and Bayesian probit models . . . . . . . . . . . . 160
5.6 Implementing tobit models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
5.7 An applied example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
5.8 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180
6 Locally linear spatial models 181
6.1 Spatial expansion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
6.1.1 Implementing spatial expansion . . . . . . . . . . . . . . . 183
6.1.2 Applied examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
6.2 DARP models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
6.3 Non-parametric locally linear models . . . . . . . . . . . . . . . . 204
6.3.1 Implementing GWR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206
6.3.2 Applied examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212
6.4 Applied exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
6.5 Limited dependent variable GWR models . . . . . . . . . . . . . 223
6.6 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
7 Bayesian Locally linear spatial models 229
7.1 Bayesian spatial expansion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 230
7.1.1 Implementing Bayesian spatial expansion . . . . . . . . . 232
7.1.2 Applied examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
7.2 Producing robust GWR estimates . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
7.2.1 Gibbs sampling BGWRV estimates . . . . . . . . . . . . . 244
7.2.2 Applied examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248
7.2.3 A Bayesian probit GWR model . . . . . . . . . . . . . . . 256
7.3 Extending the BGWR model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257
7.3.1 Estimation of the BGWR model . . . . . . . . . . . . . . 260
7.3.2 Informative priors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263
7.3.3 Implementation details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264
7.3.4 Applied Examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267
7.4 An applied exercise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 273
7.5 Chapter Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276
References 279
Econometrics Toolbox functions 285

比起网站上那本免费的，这本理论部分更加完整详实。同时也有十几操作的介绍。值得干兴趣的同学下载来看看。