stata空间计量操作指南，欢迎讨论补充

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*===============================
        *   空间计量经济学与STATA操作
        *===============================
            
        *   主讲人: 任建辉  博士研究生
        
        *   单  位: 暨南大学经济学院
        *   邮  箱： jianhui1986_love@126.com
        *   QQ群：regional study（234081931）
*--------------------------------------------------               
        
    *     ==内容目录==
        
    *  1.认识空间权重矩阵
    *  2.计算全域moran指数和局域moran指数
    *  3.空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）
    *    混合萨拉尔模型（SARAR）
    *    广义空间二阶段最小二乘法（GS2SLS），工具变量
    *  4.空间面板数据的杜宾模型（SDM）的实现
    *  5.讨论和建议
        
        
        
    *    =涉及到的命令=
*===================================================
*spatwmt,matrix list,spatgsa,spatlsa,spatreg,spmat,
*spreg,spivreg,xsmle,hausman   
*===================================================

    *————————————————————————————————
    * 首次使用stata的一些基本设定
    clear all                 //清空内存
    set more off              //不停止执行命令
    cd D:\StataMP\mywork      //设置工作路径
    pwd                       //查看工作路径
      
    *------------------------
    *->1.认识空间权重矩阵
    *------------------------   
       *-安装sg162.pkg
       net install sg162.pkg   
      
       *-如果安装不了，可通过查找的方式获得
       findit spatwmat        
      
       *-导入权重矩                 
       use columbusswm.dta , clear
      
       *-将权重矩阵命名为W   
       help spatwmat
       spatwmat using columbusswm.dta ,name(W)
       spatwmat using columbusswm.dta ,name(W) standardize //行标准化
      
       *-查看权重矩阵   
       matrix list W
      
    *——————————————————————————————————
    *2.1计算全域moran指数
      use columbusdata.dta ,clear
      spatgsa crime ,weights(W) moran  twotail
   
    *2.2计算局域moran指数
      spatlsa crime, weights(W) moran twotail

   
    *------------------------------------
    *->3.空间滞后模型和空间误差模型的操作
    *--------------------------------------  

      *^—^空间模型诊断，判别使用那类模型   
      
       reg crime hoval income
       est store ols
       spatdiag , weights(W)
      
      *-计算空间权重矩阵的特征值
       spatwmat using columbusswm.dta , name(W) eigenval(E)
      
      *-空间滞后模型（SLM/SAR)
       help spatreg
       spatreg crime hoval income , weights(W) eigenval(E) model(lag) nolog
       est store slm
      
      *-空间误差模型（SEM）
       spatreg crime hoval income , weights(W) eigenval(E) model(error) nolog
       est store sem
      
      *-compare the result of ols , slm and sem
       esttab ols slm sem, r2 p
     
      *-----------------------------------------------
      *下面做混合SARAR和广义空间二阶段最小二乘法
      *-SARAR模型操作
      *-安装包sappack.pkg
        net install sappack.pkg
        findit spmat

      *-定义空间权重矩阵
        use columbusswm.dta , clear
        help spmat
        spmat dta w1 a1 - a49
        spmat graph w1
        spmat summarize w1
        spmat eigenvalues w1
        *-特别地，还可以求距离的权重矩阵,euclidean (default),
        *-dhaversine, rhaversine
        use pollute ,clear
        spmat idistance dobj longitude latitude, id(id) ///
            dfunction(dhaversine)
        spmat graph dobj
      
      *-SARAR 估计
        use columbusdata.dta , clear
        help spreg
        spreg ml crime hoval income,id(id) dlmat(w1) elmat(w1) nolog
        spreg ml crime hoval income,id(id) dlmat(w1) elmat(w1)
        spmat lag double crime_w w1 crime

      *-GS2SLS 估计
        spreg gs2sls crime hoval income , id(id) dlmat(w1) ///
        elmat(w1) het nolog
        spivreg crime (income = hoval), id(id) dlmat(w1) ///
        elmat(w1) het nolog
   
    *-----------------------------------
    *->4.空间面板杜宾模型
    *-----------------------------------
        use product.dta ,clear
        gen lngsp=log(gsp)
        gen lnpcap=log(pcap)
        gen lnpc=log(pc)
        gen lnemp=log(emp)
        spmat use usaww using usaww.spmat
        xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp unemp ,wmat(usaww) dlag///
        model(sdm) robust nolog
        
        xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp unemp ,wmat(usaww) ///
        model(sdm) durbin(lnemp) robust nolog
        
    *-豪斯曼检验

       quietly xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp unemp ,wmat(usaww) ///
               model(sdm) durbin(lnemp)   nolog noeffect
       est store re
       quietly xsmle lngsp lnpcap lnpc lnemp unemp ,wmat(usaww) ////
               model(sdm) durbin(lnemp)  nolog fe noeffect
       est store fe
       hausman fe re

*-------------------------------------
*   5.讨论和建议
*--------------------------------------
    *-参考书目：陈强《高级计量经济学（第二版）》第29章
   
    *-多看help文档也是比较便捷的方式
   
    *-人大论坛【计量版】之【STATA专版】
    view browse "https://bbs.pinggu.org/forum-67-1.html"

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关键词：Stata 空间计量 操作指南 tata standardize 空间

不错，楼主继续努力！上传更多好的学习资料

np84 发表于 2015-12-11 22:02
不错，楼主继续努力！上传更多好的学习资料

谢斑竹鼓励！

好东西

这应该给赞！！

thank you！

*** Spatial Econometrics Regression Models:

--------------------------------------------------------------------------------
*** (1) Spatial Panel Data Regression Models:
spregxt      Spatial Panel Regression Econometric Models: Stata Module Toolkit
gs2slsxt     Generalized Spatial Panel 2SLS Regression
gs2slsarxt   Generalized Spatial Panel Autoregressive 2SLS Regression
spglsxt      Spatial Panel Autoregressive Generalized Least Squares Regression
spgmmxt      Spatial Panel Autoregressive Generalized Method of Moments Regression
spmstarxt    (m-STAR) Spatial Lag Panel Models
spmstardxt   (m-STAR) Spatial Durbin Panel Models
spmstardhxt  (m-STAR) Spatial Durbin Multiplicative Heteroscedasticity Panel Models
spmstarhxt   (m-STAR) Spatial Lag Multiplicative Heteroscedasticity Panel Models
spregdhp     Spatial Panel Han-Philips Linear Dynamic Regression: Lag & Durbin Models
spregdpd     Spatial Panel Arellano-Bond Linear Dynamic Regression: Lag & Durbin Models
spregfext    Spatial Panel Fixed Effects Regression: Lag & Durbin Models
spregrext    Spatial Panel Random Effects Regression: Lag & Durbin Models
spregsacxt   MLE Spatial AutoCorrelation Panel Regression (SAC)
spregsarxt   MLE Spatial Lag Panel Regression (SAR)
spregsdmxt   MLE Spatial Durbin Panel Regression (SDM)
spregsemxt   MLE Spatial Error Panel Regression (SEM)
--------------------------------------------------------------------------------
*** (2) Spatial Cross Section Regression Models:
spregcs      Spatial Cross Section Regression Econometric Models: Stata Module Toolkit
gs2sls       Generalized Spatial 2SLS Cross Sections Regression
gs2slsar     Generalized Spatial Autoregressive 2SLS Cross Sections Regression
gs3sls       Generalized Spatial 3SLS Cross Sections Regression
gs3slsar     Generalized Spatial Autoregressive 3SLS Cross Sections Regression
spautoreg    Spatial Cross Section Regression Models
spgmm        Spatial Autoregressive GMM Cross Sections Regression
spmstar      (m-STAR) Spatial Lag Cross Sections Models
spmstard     (m-STAR) Spatial Durbin Cross Sections Models
spmstardh    (m-STAR) Spatial Durbin Multiplicative Heteroscedasticity Cross Sections Models
spmstarh     (m-STAR) Spatial Lag Multiplicative Heteroscedasticity Cross Sections Models
spregsac     MLE Spatial AutoCorrelation Cross Sections Regression (SAC)
spregsar     MLE Spatial Lag Cross Sections Regression (SAR)
spregsdm     MLE Spatial Durbin Cross Sections Regression (SDM)
spregsem     MLE Spatial Error Cross Sections Regression (SEM)
--------------------------------------------------------------------------------
*** (3) Tobit Spatial Regression Models:

*** (3-1) Tobit Spatial Panel Data Regression Models:
sptobitgmmxt Tobit Spatial GMM Panel Regression
sptobitmstarxtTobit (m-STAR) Spatial Lag Panel Models
sptobitmstardxtTobit (m-STAR) Spatial Durbin Panel Models
sptobitmstardhxtTobit (m-STAR) Spatial Durbin Multiplicative Heteroscedasticity Panel Models
sptobitmstarhxtTobit (m-STAR) Spatial Lag Multiplicative Heteroscedasticity Panel Models
sptobitsacxt Tobit MLE Spatial AutoCorrelation (SAC) Panel Regression
sptobitsarxt Tobit MLE Spatial Lag Panel Regression
sptobitsdmxt Tobit MLE Spatial Panel Durbin Regression
sptobitsemxt Tobit MLE Spatial Error Panel Regression
spxttobit    Tobit Spatial Panel Autoregressive GLS Regression
--------------------------------------------------------------
*** (3-2) Tobit Spatial Cross Section Regression Models:
sptobitgmm   Tobit Spatial GMM Cross Sections Regression
sptobitmstar Tobit (m-STAR) Spatial Lag Cross Sections Models
sptobitmstardTobit (m-STAR) Spatial Durbin Cross Sections Models
sptobitmstardhTobit (m-STAR) Spatial Durbin Multiplicative Heteroscedasticity Cross Sections
sptobitmstarhTobit (m-STAR) Spatial Lag Multiplicative Heteroscedasticity Cross Sections
sptobitsac   Tobit MLE AutoCorrelation (SAC) Cross Sections Regression
sptobitsar   Tobit MLE Spatial Lag Cross Sections Regression
sptobitsdm   Tobit MLE Spatial Durbin Cross Sections Regression
sptobitsem   Tobit MLE Spatial Error Cross Sections Regression
--------------------------------------------------------------------------------
*** (4) Spatial Weight Matrix:
spcs2xt      Convert Cross Section to Panel Spatial Weight Matrix
spweight     Cross Section and Panel Spatial Weight Matrix
spweightcs   Cross Section Spatial Weight Matrix
spweightxt   Panel Spatial Weight Matrix
--------------------------------------------------------------------------------

spgen      generates the spatially lagged variable of varname.

感谢楼主良心分享，留着慢慢学习，正好需要用这一块

太赞了！收藏收藏！