空间面板数据分析R的splm包_精品文档.doc
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空间面板数据分析——R的splm包
(任建辉,暨南大学)
ThesplmpackageprovidesmethodsforfittingspatialpaneldatabymaximumlikelihoodandGM.
安装R软件及其编辑器Rstudio
网址:
www.r-project.org
下载好Rstudio以后,操作都可以Rstudio中完成了,包括命令的编写、命令运行、图形展示,最方便的要数查看数据了。
R界面
Rstudio界面,形如matlab
下面进入正题,了解splm包中的数据、命令及结果展示。
所有命令都写在编辑窗口(studio左上区域),可以单独的运行每行命令,也可选取一段一起执行,点run按钮。
1、首先,安装splm包并导入,命令如下:
intall.packages(“splm”),选择最近的下载点
library(splm)
>library(splm)
载入需要的程辑包:
MASS
载入需要的程辑包:
nlme
载入需要的程辑包:
spdep
载入需要的程辑包:
sp
载入需要的程辑包:
Matrix
载入需要的程辑包:
plm
载入需要的程辑包:
bdsmatrix
载入程辑包:
‘bdsmatrix’
下列对象被屏蔽了from‘package:
base’:
backsolve
载入需要的程辑包:
Formula
载入需要的程辑包:
sandwich
载入需要的程辑包:
zoo
载入程辑包:
‘zoo’
下列对象被屏蔽了from‘package:
base’:
as.Date,as.Date.numeric
载入需要的程辑包:
spam
载入需要的程辑包:
grid
Spamversion0.40-0(2013-09-11)isloaded.
Type'help(Spam)'or'demo(spam)'forashortintroduction
andoverviewofthispackage.
Helpforindividualfunctionsisalsoobtainedbyaddingthe
suffix'.spam'tothefunctionname,e.g.'help(chol.spam)'.
载入程辑包:
‘spam’
下列对象被屏蔽了from‘package:
bdsmatrix’:
backsolve
下列对象被屏蔽了from‘package:
base’:
backsolve,forwardsolve
载入需要的程辑包:
ibdreg
载入需要的程辑包:
car
载入需要的程辑包:
lmtest
载入需要的程辑包:
Ecdat
载入程辑包:
‘Ecdat’
下列对象被屏蔽了from‘package:
car’:
Mroz
下列对象被屏蔽了from‘package:
nlme’:
Gasoline
下列对象被屏蔽了from‘package:
MASS’:
SP500
下列对象被屏蔽了from‘package:
datasets’:
Orange
载入需要的程辑包:
maxLik
载入需要的程辑包:
miscTools
Pleasecitethe'maxLik'packageas:
Henningsen,ArneandToomet,Ott(2011).maxLik:
ApackageformaximumlikelihoodestimationinR.ComputationalStatistics26(3),443-458.DOI10.1007/s00180-010-0217-1.
Ifyouhavequestions,suggestions,orcommentsregardingthe'maxLik'package,pleaseuseaforumor'tracker'atmaxLik'sR-Forgesite:
https:
//r-forge.r-project.org/projects/maxlik/
Warningmessage:
程辑包‘Matrix’是用R版本3.0.3来建造的
注意:
在导入splm时,如果发现还有其他配套的包没有安装,需要先安装。
2、接着,查看数据及结构,命令如下:
data(Produc,package=”Ecdat”)
View(Produc)
3、引入空间权重矩阵(spatialweightsmatrix),命令如下
data(usaww)
Views(usaww)
4、空间面板数据的广义矩估计,命令spgm
GM<-spgm(log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp,data=Produc,
listw=usaww,moments=”fullweights”,spatial.error=TRUE)
summary(GM)
>GM<-spgm(log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp,data=Produc,
+listw=usaww,moments="fullweights",spatial.error=TRUE)
>summary(GM)
SpatialpanelfixedeffectsGMmodel
Call:
spgm(formula=log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp,
data=Produc,listw=usaww,spatial.error=TRUE,moments="fullweights")
Residuals:
Min.1stQu.Median3rdQu.Max.
-0.14000-0.01950-0.003160.015300.16800
Estimatedspatialcoefficient,variancecomponentsandtheta:
Estimate
rho0.3277625
sigma^2_v0.0012179
Coefficients:
EstimateStd.Errort-valuePr(>|t|)
log(pcap)-0.00224350.0262646-0.08540.9319295
log(pc)0.24149790.023582610.2405<2.2e-16***
log(emp)0.78132760.028385527.5256<2.2e-16***
unemp-0.00360260.0010094-3.56910.0003582***
---
Signif.codes:
0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
5、空间面板极大似然估计,命令spml
fm<-log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp
##fixedeffectspanelwithspatialerrors
Fespaterr<-spml(fm,data=Produc,listw=mat2listw(usaww),model=”within”,
spatial.error=”b”,hess=FALSE)
summary(Fespaterr)
>fm<-log(gsp)~log(pcap)+log(pc)+log(emp)+unemp
>Fespaterr<-spml(fm,data=Produc,listw=mat2listw(usaww),model="within",
+spatial.error="b",hess=FALSE)
>summary(Fespaterr)
Spatialpanelfixedeffectserrormodel
Call:
spml(formula=fm,data=Produc,listw=mat2listw(usaww),model="within",
spatial.error="b",hess=FALSE)
Residuals:
Min.1stQu.Median3rdQu.Max.
-0.1250-0.0238-0.00350.01710.1880
Coefficients:
EstimateStd.Errort-valuePr(>|t|)
rho0.55740130.032955416.9138<2e-16***
log(pcap)0.00514380.02507240.20520.83745
log(pc)0.20530260.02319968.8494<2e-16***
log(emp)0.78225400.027874128.0638<2e-16***
unemp-0.00223170.0010735-2.07880.03764*
---
Signif.codes:
0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
##randomeffectspanalwithspatiallag
Respatlag<-spml(fm,data=Produc,listw=mat2listw(usaww),model=”random”,
spatial.error=”none”,lag=TRUE)
summary(Respatlag)
>Respatlag<-spml(fm,data=Produc,listw=mat2listw(usaww),model="random",
+spatial.error="none",lag=TRUE)
>summary(Respatlag)
SpatialpanelrandomeffectsMLmodel
Call:
spreml(formula=formula,data=data,index=index,w=listw2mat(listw),
w2=listw2mat(listw2),lag=lag,errors=errors,cl=cl)
Residuals:
Min.1stQu.MedianMean3rdQu.Max.
1
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