六步学会用MATLAB做空间计量回归详细步骤.docx

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六步学会用MATLAB做空间计量回归详细步骤

1.excel与MATLAB链接：

Excel：

选项——加载项——COM加载项——转到——没有勾选项

2.MATLAB安装目录中寻找toolbox——exlink——点击,启用宏

E:

\MATLAB\toolbox\exlink

然后，Excel中就出现MATLAB工具

（注意Excel中的数据：

）

3.启动matlab

（1）点击startMATLAB

（2）senddatatomatlab，并对变量矩阵变量进行命名（注意：

选取变量为数值，不包括各变量）

（data表中数据进行命名）

（空间权重进行命名）

（3）导入MATLAB中的两个矩阵变量就可以看见

4.将elhorst和jplv7两个程序文件夹复制到MATLAB安装目录的toolbox文件夹

5.设置路径：

6.输入程序，得出结果

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

3）;

x=A（:

[4,6]）;

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

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

解释

每一行分别表示：

该面板数据的时期数为30（T=30），

该面板数据有30个地区（N=30），

将空间权重矩阵标准化（W=normw（w1）），

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,

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，

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）

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）。

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

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

3）;

x=A（:

[4,6]）;

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

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

2、空间固定OLS（spatial-fixedeffects）

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

3）;

x=A（:

[4,6]）;

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

model=1;

[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean（y,x,N,T,model）;

results=ols（ywith,xwith）;

vnames=strvcat（'logcit','logp','logy'）;%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

sige=results.sige*（（nobs-K）/nobs）;

logliksfe=-nobs/2*log（2*pi*sige）-1/（2*sige）*results.resid'*results.resid

LMsarsem_panel（results,W,ywith,xwith）;%（Robust）LMtests

3、时期固定OLS（time-periodfixedeffects）

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

3）;

x=A（:

[4,6]）;

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

model=2;

[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean（y,x,N,T,model）;

results=ols（ywith,xwith）;

vnames=strvcat（'logcit','logp','logy'）;%shouldbechangedifxischanged

prt_reg（results,vnames）;

tfe=meanty-meantx*results.beta;%includingtheconstantterm

yme=y-mean（y）;

en=ones（N,1）;

error=y-kron（tfe,en）-x*results.beta;

rsqr1=error'*error;

rsqr2=yme'*yme;

FE_rsqr2=1.0-rsqr1/rsqr2%r-squaredincludingfixedeffects

sige=results.sige*（（nobs-K）/nobs）;

logliktfe=-nobs/2*log（2*pi*sige）-1/（2*sige）*results.resid'*results.resid

LMsarsem_panel（results,W,ywith,xwith）;%（Robust）LMtests

4、空间与时间双固定模型

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

3）;

x=A（:

[4,6]）;

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

model=3;

[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean（y,x,N,T,model）;

results=ols（ywith,xwith）;

vnames=strvcat（'logcit','logp','logy'）;%shouldbechangedifxischanged

prt_reg（results,vnames）

en=ones（N,1）;

et=ones（T,1）;

intercept=mean（y）-mean（x）*results.beta;

sfe=meanny-meannx*results.beta-kron（en,intercept）;

tfe=meanty-meantx*results.beta-kron（et,intercept）;

yme=y-mean（y）;

ent=ones（N*T,1）;

error=y-kron（tfe,en）-kron（et,sfe）-x*results.beta-kron（ent,intercept）;

rsqr1=error'*error;

rsqr2=yme'*yme;

FE_rsqr2=1.0-rsqr1/rsqr2%r-squaredincludingfixedeffects

sige=results.sige*（（nobs-K）/nobs）;

loglikstfe=-nobs/2*log（2*pi*sige）-1/（2*sige）*results.resid'*results.resid

LMsarsem_panel（results,W,ywith,xwith）;%（Robust）LMtests

二、静态面板SAR模型

1、无固定效应（Nofixedeffects）

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

[3]）;

x=A（:

[4,6]）;

fort=1:

T

t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;

wx（t1:

t2,:

）=W*x（t1:

t2,:

）;

end

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

info.lflag=0;

info.model=0;

info.fe=0;

results=sar_panel_FE（y,[xconstantx],W,T,info）;

vnames=strvcat（'logcit','intercept','logp','logy'）;

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）

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

[3]）;

x=A（:

[4,6]）;

fort=1:

T

t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;

wx（t1:

t2,:

）=W*x（t1:

t2,:

）;

end

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

info.lflag=0;

info.model=1;

info.fe=0;

results=sar_panel_FE（y,x,W,T,info）;

vnames=strvcat（'logcit','logp','logy'）;

prt_spnew（results,vnames,1）

%Printouteffectsestimates

spat_model=0;

direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;

panel_effects_sar（results,vnames,W）;

3、时点固定效应（Timeperiodfixedeffects）

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

[3]）;

x=A（:

[4,6]）;

fort=1:

T

t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;

wx（t1:

t2,:

）=W*x（t1:

t2,:

）;

end

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

info.lflag=0;%requiredforexactresults

info.model=2;

info.fe=0;%Donotprintinterceptandfixedeffects;useinfo.fe=1toturnon

results=sar_panel_FE（y,x,W,T,info）;

vnames=strvcat（'logcit','logp','logy'）;

prt_spnew（results,vnames,1）

%Printouteffectsestimates

spat_model=0;

direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;

panel_effects_sar（results,vnames,W）;

4、双固定效应（Spatialandtimeperiodfixedeffects）

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

[3]）;

x=A（:

[4,6]）;

fort=1:

T

t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;

wx（t1:

t2,:

）=W*x（t1:

t2,:

）;

end

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

info.lflag=0;%requiredforexactresults

info.model=3;

info.fe=0;%Donotprintinterceptandfixedeffects;useinfo.fe=1toturnon

results=sar_panel_FE（y,x,W,T,info）;

vnames=strvcat（'logcit','logp','logy'）;

prt_spnew（results,vnames,1）

%Printouteffectsestimates

spat_model=0;

direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;

panel_effects_sar（results,vnames,W）;

三、静态面板SDM模型

1、无固定效应（Nofixedeffects）

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

[3]）;

x=A（:

[4,6]）;

fort=1:

T

t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;

wx（t1:

t2,:

）=W*x（t1:

t2,:

）;

end

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

info.lflag=0;

info.model=0;

info.fe=0;

results=sar_panel_FE（y,[xconstantxwx],W,T,info）;

vnames=strvcat（'logcit','intercept','logp','logy','W*logp','W*logy'）;

prt_spnew（results,vnames,1）

%Printouteffectsestimates

spat_model=1;

direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;

panel_effects_sdm（results,vnames,W）;

2、空间固定效应（Spatialfixedeffects）

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

[3]）;

x=A（:

[4,6]）;

fort=1:

T

t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;

wx（t1:

t2,:

）=W*x（t1:

t2,:

）;

end

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

info.lflag=0;%requiredforexactresults

info.model=1;

info.fe=0;%Donotprintinterceptandfixedeffects;useinfo.fe=1toturnon

results=sar_panel_FE（y,[xwx],W,T,info）;

vnames=strvcat（'logcit','logp','logy','W*logp','W*logy'）;

prt_spnew（results,vnames,1）

%Printouteffectsestimates

spat_model=1;

direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;

panel_effects_sdm（results,vnames,W）;

3、时点固定效应（Timeperiodfixedeffects）

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

[3]）;

x=A（:

[4,6]）;

fort=1:

T

t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;

wx（t1:

t2,:

）=W*x（t1:

t2,:

）;

end

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

info.lflag=0;%requiredforexactresults

info.model=2;

info.fe=0;%Donotprintinterceptandfixedeffects;useinfo.fe=1toturnon

%Newroutinestocalculateeffectsestimates

results=sar_panel_FE（y,[xwx],W,T,info）;

vnames=strvcat（'logcit','logp','logy','W*logp','W*logy'）;

%Printoutcoefficientestimates

prt_spnew（results,vnames,1）

%Printouteffectsestimates

spat_model=1;

direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;

panel_effects_sdm（results,vnames,W）

4、双固定效应（Spatialandtimeperiodfixedeffects）

T=30;

N=46;

W=normw（W1）;

y=A（:

[3]）;

x=A（:

[4,6]）;

fort=1:

T

t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;

wx（t1:

t2,:

）=W*x（t1:

t2,:

）;

end

xconstant=ones（N*T,1）;

[nobsK]=size（x）;

info.bc=0;

info.lflag=0;%requiredforexactresults

info.model=3;

info.fe=0;%Donotprintinterceptandfixedeffects;useinfo.fe=1toturnon

results=sar_panel_FE（y,[xwx],W,T,info）;

vnames=strvcat（'logcit','logp','logy','W*logp','W*logy'）;

prt_spnew（results,vnames,1）

%Printouteffectsestimates

spat_model=1;

direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;

panel_effects_sdm（results,vnames,W）

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;

end

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）;

fork=1:

K

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）;

end

Rafg=zeros（K,2*K+2）;

fork=1:

K

Rafg（k,k）=btemp（2*K+1）;%kchangedin1,7/12/2010

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'*inv（Rafg*varcov*Rafg'）*R

prob_spatial_error=1-chis_cdf（Wald_spatial_error,K）

LRtestspatiallag

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

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、空间随机效应与时点固定效应模型

T=30;