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关键词：Stata 空间面板 tata 继续加油 空间

我是stata初学者，也想用这个做面板数据，奈何学得不好，想向楼主请教一二：1我将数据粘贴到data editor 里面，有一个变量的数据不知道是不是因为太长，type被默认为str，请问怎样改为float    2控制变量如何设置（不止一个控制变量）  3.年度虚拟变量如何设置(控制变量中有一个0-1型定性变量，是应该针对这个变量设置一个年度虚拟变量吧？另外时间长度为4年）    4缺失值如何补全     
着急写论文，若能解决，万分感谢！

taoran19910111 发表于 2013-4-30 21:59
我是stata初学者，也想用这个做面板数据，奈何学得不好，想向楼主请教一二：1我将数据粘贴到data editor 里 ...

有一个变量的数据不知道是不是因为太长，type被默认为str，请问怎样改为float     应该是黏贴中产生了什么符号导致形成字符型  可用 destring 命令转换

看看。

谢谢楼主解答。

spatreg
点击sg162，然后安装所有命令（spatcorr, spatdiag, spatgsa, spatlsa,  spatreg, spatwmat)

这些命令包含了主要的空间自相关检验，空间回归模型（error/lag). 当然你也需要计算空间权重矩阵，但是你只需要增加两个变量的数据，longitude/latitude.这个由你的GIS软件中应该不难得到。这些命令使用起来都比较简单。唯一需要注意的是，你的sample不能过大，IC 版的stata，有矩阵维数的限制（800*800).

Diagnostics  诊断其合适性

. . spregdhp y x1 x2 , nc(7) model(sar) wmfile(SPWxt) mfx(lin) test re

==============================================================================
*** Binary (0/1) Weight Matrix: 49x49 - NC=7 NT=7 (Non Normalized)
==============================================================================
==============================================================================
* Spatial Lag Han-Philips Linear Dynamic Panel Data Regression
==============================================================================
  y = w1y_y + x1 + x2
------------------------------------------------------------------------------
  Sample Size       =          42   |   Cross Sections Number   =           7
Wald Test         =     52.2355   |   P-Value > Chi2(4)       =      0.0000
  F-Test            =     13.0589   |   P-Value > F(4 , 38)     =      0.0000
(Buse 1973) R2     =      0.5789   |   Raw Moments R2          =      0.9661
(Buse 1973) R2 Adj =      0.5456   |   Raw Moments R2 Adj      =      0.9635
  Root MSE (Sigma)  =     13.3907   |   Log Likelihood Function =   -142.5329
------------------------------------------------------------------------------
- R2h= 0.4614   R2h Adj= 0.4188  F-Test =    7.92 P-Value > F(4 , 38)  0.0001
- R2v= 0.4431   R2v Adj= 0.3992  F-Test =    7.36 P-Value > F(4 , 38)  0.0002
------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
           y |
         L1. |   .0267713   .2782333     0.10   0.923     -.518556    .5720985
             |
       w1y_y |  -.1229202   .0692124    -1.78   0.076     -.258574    .0127336
          x1 |  -.2951249   .0833482    -3.54   0.000    -.4584844   -.1317655
          x2 |  -.8707571   .3158102    -2.76   0.006    -1.489734   -.2517804
       _cons |   69.89908   7.676857     9.11   0.000     54.85271    84.94544
------------------------------------------------------------------------------
  Rho Value  = -0.1229       Chi2 Test =     3.154   P-Value > Chi2(1)  0.0757
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
* Panel Model Selection Diagnostic Criteria
==============================================================================
- Log Likelihood Function                   LLF            =   -142.5329
---------------------------------------------------------------------------
- Akaike Information Criterion              (1974) AIC     =     75.9713
- Akaike Information Criterion              (1973) Log AIC =      4.3304
---------------------------------------------------------------------------
- Schwarz Criterion                         (1978) SC      =    105.7777
- Schwarz Criterion                         (1978) Log SC  =      4.6613
---------------------------------------------------------------------------
- Amemiya Prediction Criterion              (1969) FPE     =     68.2952
- Hannan-Quinn Criterion                    (1979) HQ      =     85.7704
- Rice Criterion                            (1984) Rice    =     83.8455
- Shibata Criterion                         (1981) Shibata =     71.6775
- Craven-Wahba Generalized Cross Validation (1979) GCV     =     79.2035
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
*** Spatial Panel Aautocorrelation Tests
==============================================================================
  Ho: Error has No Spatial AutoCorrelation
  Ha: Error has    Spatial AutoCorrelation

- GLOBAL Moran MI            =   0.1519     P-Value > Z( 1.442)   0.1493
- GLOBAL Geary GC            =   0.8314     P-Value > Z(-1.132)   0.2576
- GLOBAL Getis-Ords GO       =  -0.4341     P-Value > Z(-1.442)   0.1493
------------------------------------------------------------------------------
- Moran MI Error Test        =   0.7885     P-Value > Z(6.648)    0.4304
------------------------------------------------------------------------------
- LM Error (Burridge)        =   1.1336     P-Value > Chi2(1)     0.2870
- LM Error (Robust)          =   4.2647     P-Value > Chi2(1)     0.0389
------------------------------------------------------------------------------
  Ho: Spatial Lagged Dependent Variable has No Spatial AutoCorrelation
  Ha: Spatial Lagged Dependent Variable has    Spatial AutoCorrelation

- LM Lag (Anselin)           =   0.2512     P-Value > Chi2(1)     0.6163
- LM Lag (Robust)            =   3.3823     P-Value > Chi2(1)     0.0659
------------------------------------------------------------------------------
  Ho: No General Spatial AutoCorrelation
  Ha:    General Spatial AutoCorrelation

- LM SAC (LMErr+LMLag_R)     =   4.5159     P-Value > Chi2(2)     0.1046
- LM SAC (LMLag+LMErr_R)     =   4.5159     P-Value > Chi2(2)     0.1046
------------------------------------------------------------------------------
信息不少啊！！

纷繁复杂啊……

空间我用的很少，只会基本的，还停留在7、8十年代。

给讲讲这个模型呗？？？膜拜……

tuguy83 发表于 2013-5-6 20:47
纷繁复杂啊……

空间我用的很少，只会基本的，还停留在7、8十年代。

我也学得不好。拿出来大家讨论讨论