用MATLAB做空间计量回归详细步骤有截图Word格式.docx
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%该面板数据的时期数为30(T=30),
N=46;
%该面板数据有30个地区(N=30),
W=normw(W1);
%将空间权重矩阵标准化(W=normw(w1)),
y=A(:
3);
%将名为A(以矩阵形式出现在MATLABA中)的变量的第3列数据定义为被解释变量y,
x=A(:
[4,6]);
%将名为A的变量的第4、5、6列数据定义为解释变量矩阵x,
xconstant=ones(N*T,1);
%定义一个有N*T行,1列的全1矩阵,该矩阵名为:
xconstant,(ones即为全1矩阵)
[nobsK]=size(x);
%说明解释变量矩阵x的大小:
有nobs行,K列。
(size为描述矩阵的大小)。
results=ols(y,[xconstantx]);
vnames=strvcat('
logcit'
'
intercept'
logp'
logy'
prt_reg(results,vnames,1);
sige=results.sige*((nobs-K)/nobs);
loglikols=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'
*results.resid
%The(robust)LMtestsdevelopedbyElhorst
LMsarsem_panel(results,W,y,[xconstantx]);
%(Robust)LMtests
附录:
静态面板空间计量经济学
一、OLS静态面板编程
1、普通面板编程
2、空间固定OLS(spatial-fixedeffects)
model=1;
[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,x,N,T,model);
results=ols(ywith,xwith);
%shouldbechangedifxischanged
prt_reg(results,vnames);
sfe=meanny-meannx*results.beta;
%includingtheconstantterm
yme=y-mean(y);
et=ones(T,1);
error=y-kron(et,sfe)-x*results.beta;
rsqr1=error'
*error;
rsqr2=yme'
*yme;
FE_rsqr2=1.0-rsqr1/rsqr2%r-squaredincludingfixedeffects
logliksfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'
LMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith);
3、时期固定OLS(time-periodfixedeffects)
model=2;
tfe=meanty-meantx*results.beta;
en=ones(N,1);
error=y-kron(tfe,en)-x*results.beta;
logliktfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'
4、空间与时间双固定模型
model=3;
prt_reg(results,vnames)
intercept=mean(y)-mean(x)*results.beta;
sfe=meanny-meannx*results.beta-kron(en,intercept);
tfe=meanty-meantx*results.beta-kron(et,intercept);
ent=ones(N*T,1);
error=y-kron(tfe,en)-kron(et,sfe)-x*results.beta-kron(ent,intercept);
loglikstfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'
二、静态面板SAR模型
1、无固定效应(Nofixedeffects)
[3]);
fort=1:
T
t1=(t-1)*N+1;
t2=t*N;
wx(t1:
t2,:
)=W*x(t1:
end
info.lflag=0;
info.model=0;
info.fe=0;
results=sar_panel_FE(y,[xconstantx],W,T,info);
prt_spnew(results,vnames,1)
%Printouteffectsestimates
spat_model=0;
direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);
panel_effects_sar(results,vnames,W);
2、空间固定效应(Spatialfixedeffects)
info.model=1;
results=sar_panel_FE(y,x,W,T,info);
3、时点固定效应(Timeperiodfixedeffects)
%requiredforexactresults
info.model=2;
%Donotprintinterceptandfixedeffects;
useinfo.fe=1toturnon
4、双固定效应(Spatialandtimeperiodfixedeffects)
info.model=3;
三、静态面板SDM模型
results=sar_panel_FE(y,[xconstantxwx],W,T,info);
W*logp'
W*logy'
spat_model=1;
panel_effects_sdm(results,vnames,W);
results=sar_panel_FE(y,[xwx],W,T,info);
%Newroutinestocalculateeffectsestimates
%Printoutcoefficientestimates
panel_effects_sdm(results,vnames,W)
4、双固定效应(无贝叶斯纠正)(Spatialandtimeperiodfixedeffects)
info.bc=0;
waldtestspatiallag
%WaldtestforspatialDurbinmodelagainstspatiallagmodel
btemp=results.parm;
varcov=results.cov;
Rafg=zeros(K,2*K+2);
fork=1:
K
Rafg(k,K+k)=1;
%R(1,3)=0andR(2,4)=0;
Wald_spatial_lag=(Rafg*btemp)'
*inv(Rafg*varcov*Rafg'
)*Rafg*btemp
prob_spatial_lag=1-chis_cdf(Wald_spatial_lag,K)
waldtestspatialerror
%WaldtestspatialDurbinmodelagainstspatialerrormodel
R=zeros(K,1);
R(k)=btemp(2*K+1)*btemp(k)+btemp(K+k);
%kchangedin1,7/12/2010
%R
(1)=btemp(5)*btemp
(1)+btemp(3);
%R
(2)=btemp(5)*btemp
(2)+btemp(4);
Rafg(k,k)=btemp(2*K+1);
Rafg(k,K+k)=1;
Rafg(k,2*K+1)=btemp(k);
%Rafg(1,1)=btemp(5);
Rafg(1,3)=1;
Rafg(1,5)=btemp
(1);
%Rafg(2,2)=btemp(5);
Rafg(2,4)=1;
Rafg(2,5)=btemp
(2);
end
Wald_spatial_error=R'
)*R
prob_spatial_error=1-chis_cdf(Wald_spatial_error,K)
LRtestspatiallag
%针对空间杜宾和空间滞后模型选择的LR检验
resultssar=sar_panel_FE(y,x,W,T,info);
LR_spatial_lag=-2*(resultssar.lik-results.lik)
prob_spatial_lag=1-chis_cdf(LR_spatial_lag,K)
LRtestspatialerror
%判断空间杜宾模型或者空间误差模型那个更合适解释数据的LR检验
resultssem=sem_panel_FE(y,x,W,T,info);
LR_spatial_error=-2*(resultssem.lik-results.lik)
prob_spatial_error=1-chis_cdf(LR_spatial_error,K)
5、双固定效应(有贝叶斯纠正)(Spatialandtimeperiodfixedeffects)
t1=(t-1)*N+
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