STATA空间面板模型命令演示

同问：我看到有些动态空间面板研究，存在短期效应和长期效应，请问这是怎么求得的？程序是什么呢？

黄磊1991 发表于 2019-4-14 14:42
同问：我看到有些动态空间面板研究，存在短期效应和长期效应，请问这是怎么求得的？程序是什么呢？

这个问题我最近在忙金融计量分析，以前大概几年前是看过相关论文资料和程序。论文应该是 elhorst 的，确实有 short run 和 long run 这个说法，不知道我拼写错误没。至于程序，既然是elhorst 的提出问题且写了参考论文资料。应该是matlab 程序。抽空我再运行他的程序和看他的参考资料，看他怎么计算的。
最近确实太忙，确实没去深入思考空间计量动态面板的问题。
只有动态面板，有 matlab 程序，也有 stata 的命令。不过两者是有一些细微的差异的。
你有问题可以继续留言，我抽空上论坛会及时回复。

黄磊1991 发表于 2019-4-14 14:42
同问：我看到有些动态空间面板研究，存在短期效应和长期效应，请问这是怎么求得的？程序是什么呢？

这个问题我最近在忙金融计量分析，以前大概几年前是看过相关论文资料和程序。论文应该是 elhorst 的，确实有 short run 和 long run 这个说法，不知道我拼写错误没。至于程序，既然是elhorst 的提出问题且写了参考论文资料。应该是matlab 程序。抽空我再运行他的程序和看他的参考资料，看他怎么计算的。
最近确实太忙，确实没去深入思考空间计量动态面板的问题。
只有动态面板，有 matlab 程序，也有 stata 的命令。不过两者是有一些细微的差异的。
你有问题可以继续留言，我抽空上论坛会及时回复。

时局7 发表于 2017-4-3 05:12
请问非平衡面板可以做吗？

哈哈，很久没碰面板数据，什么是非平衡面板？
是有缺失数据吗？ missing  data ?
如果是这样，MATLAB 不可以。MATLAB 里矩阵里不能有 nan ，否则计算会出错误。
如果是 STATA 是没问题 的，打开程序选项，可以设定容忍缺失值，依然可以估计模型。

我这里理解错了吗？很久没看面板，非平稳面板是什么意思？如果不是这个，你再问一下，我再回答。

左手、微笑向暖 发表于 2017-3-10 21:27
楼主，您好!我有一个问题想请教您，就是我有32*32的权重矩阵，数据是2003年-2014年32个国家的面板数据，样本 ...

我生病两年没看论坛呢，不好意思。我最近新安装的STATA 15 版本，不知道怎么回事，无法联网下载一些非官方命令。我打开资源查找到这个命令后大概判断一下，这个不是面板模型命令啊，同样和其他面板模型命令一样，命令中会有 xt 组合。你这个是横切面命令啊，无法估计面板数据。
因为你的矩阵是那样的，而观测值是面板的T时间内的样本，肯定不相等。
你可以搜索新的命令，你是做 SAR 模型还是 SEM 模型？
一般大概叫 spregxt 这里是举例，我这里演示的命令是不是spregdpd? 如果是这个你安装了的。你输入
help spregdpd 会打开帮帮助文件，帮助文件的后面列表了一些列空间计量的命令，包括面板的和非面板的，你仔细看。
同样你仔细看你需要的估计模型的是 SEM ,SAR 或者 SDM 模型。然后下载面板命令。
哪个命令下载后，你的W矩阵可以是单期的，然后带入命令后，可以估计你的面板模型的样本。

非常抱歉，到今年才回复你的问题。

楼主你好，用这个spregdpd做LM/LR /WALD检验时，发现没有生成，得到的结果没有
        *** Groupwise Panel Heteroscedasticity Tests
        * Ho: Panel Homoscedasticity - Ha: Panel Groupwise Heteroscedasticity
                - Lagrange Multiplier LM Test
                - Likelihood Ratio LR Test
                - Wald Test
这个结果，但是用spregsemxt 做SEM时是有这个结果的。很奇怪。   不知道问题出现在哪里，求助

花芽子 发表于 2019-7-16 15:07
楼主你好，用这个spregdpd做LM/LR /WALD检验时，发现没有生成，得到的结果没有
        *** Groupwise Pan ...

. help spregdpd

. db spregdpd

. sysuse spregdpd.dta, clear

. spregdpd y x1 x2 , nc(7) wmfile(SPWxt) model(sar) run(xtdhp) mfx(lin) test

==============================================================================
*** 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.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
           y |
         L1. |   .0267714   .2782332     0.10   0.924    -.5364823    .5900251
             |
       w1y_y |  -.1229202   .0692124    -1.78   0.084    -.2630333     .017193
          x1 |  -.2951249   .0833482    -3.54   0.001    -.4638545   -.1263953
          x2 |  -.8707571   .3158102    -2.76   0.009    -1.510081   -.2314327
       _cons |   69.89907   7.676856     9.11   0.000     54.35808    85.44005
------------------------------------------------------------------------------
  Rho Value  = -0.1229       Chi2 Test =     3.154   P-Value > Chi2(1)  0.0837
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
* Panel Model Selection Diagnostic Criteria
==============================================================================
- Log Likelihood Function                   LLF            =   -142.5329
---------------------------------------------------------------------------
- Akaike Information Criterion              (1974) AIC     =     65.8578
- Akaike Information Criterion              (1973) Log AIC =      4.1875
---------------------------------------------------------------------------
- Schwarz Criterion                         (1978) SC      =     80.9931
- Schwarz Criterion                         (1978) Log SC  =      4.3944
---------------------------------------------------------------------------
- Amemiya Prediction Criterion              (1969) FPE     =     64.1975
- Hannan-Quinn Criterion                    (1979) HQ      =     71.0456
- Rice Criterion                            (1984) Rice    =     68.1245
- Shibata Criterion                         (1981) Shibata =     64.2625
- Craven-Wahba Generalized Cross Validation (1979) GCV     =     66.8804
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
*** 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)        =   1.1335     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
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
*** Panel Heteroscedasticity Tests
==============================================================================
  Ho: Panel Homoscedasticity - Ha: Panel Heteroscedasticity

- Engle LM ARCH Test AR(1): E2 = E2_1   =   0.0726   P-Value > Chi2(1)  0.7876
------------------------------------------------------------------------------
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = Yh         =   0.3077   P-Value > Chi2(1)  0.5791
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = Yh2        =   0.2093   P-Value > Chi2(1)  0.6473
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = LYh2       =   0.2159   P-Value > Chi2(1)  0.6422
------------------------------------------------------------------------------
- Harvey LM Test:    LogE2 = X          =   4.8798   P-Value > Chi2(2)  0.0872
- Wald Test:         LogE2 = X          =  12.0405   P-Value > Chi2(1)  0.0005
- Glejser LM Test:     |E| = X          =   9.9360   P-Value > Chi2(2)  0.0070
- Breusch-Godfrey Test:  E = E_1 X      =  13.7779   P-Value > Chi2(1)  0.0002
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X      =  11.9021   P-Value > Chi2(3)  0.0077
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X      =  15.3726   P-Value > Chi2(3)  0.0015
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X X2   =  13.6675   P-Value > Chi2(6)  0.0336
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X X2   =  17.6528   P-Value > Chi2(6)  0.0072
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X X2 XX=  26.5080   P-Value > Chi2(9)  0.0017
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X X2 XX=  34.2374   P-Value > Chi2(9)  0.0001
------------------------------------------------------------------------------
- Cook-Weisberg LM Test: E2/S2n = Yh    =   0.3974   P-Value > Chi2(1)  0.5284
- Cook-Weisberg LM Test: E2/S2n = X     =  15.3726   P-Value > Chi2(3)  0.0015
------------------------------------------------------------------------------
*** Single Variable Tests (E2/Sig2):
- Cook-Weisberg LM Test: w1y_y             =   0.0793 P-Value > Chi2(1) 0.7782
- Cook-Weisberg LM Test: x1                =   6.0091 P-Value > Chi2(1) 0.0142
- Cook-Weisberg LM Test: x2                =   2.1350 P-Value > Chi2(1) 0.1440
------------------------------------------------------------------------------
*** Single Variable Tests:
- King LM Test: w1y_y                      =   0.2436 P-Value > Chi2(1) 0.6216
- King LM Test: x1                         =   1.6791 P-Value > Chi2(1) 0.1950
- King LM Test: x2                         =   2.6472 P-Value > Chi2(1) 0.1037
------------------------------------------------------------------------------


这个是有检验的，名字和你的另一个命令不一样。你用了  spregsemxt 命令，是有叫
Groupwise Panel Heteroscedasticity Tests，但是用 spregdpd 得到的检验不这样叫，而是叫
*** Panel Heteroscedasticity Tests
大概意思就是对面板的异质性检验，其中用到了 engle 的检验，包括其他人的
LM 检验与你说的 拉格朗日乘子检验，也提供了其的统计检验值包括 卡方检验的自由度，数据很详实。

我一会儿再看看你说的 spregsemxt 命令，我以前没用过，这个应该是对面板 sem 空间误差模型的建模。
我看看它面板检验提供的统计值的意思。

落羽__森 发表于 2018-7-8 18:34
这个命令不可以处理sem啊

不可以吗？我再看看

落羽__森 发表于 2018-7-8 18:34
这个命令不可以处理sem啊

不可以吗？我再看看

花芽子 发表于 2019-7-16 15:07
楼主你好，用这个spregdpd做LM/LR /WALD检验时，发现没有生成，得到的结果没有
        *** Groupwise Pan ...

. help spregsemxt

. sysuse spregsemxt.dta, clear

. spregsemxt y x1 x2 , nc(7) wmfile(SPWxt) mfx(lin) test

==============================================================================
*** Binary (0/1) Weight Matrix: 49x49 - NC=7 NT=7 (Non Normalized)
==============================================================================

initial:       log likelihood =  -187.4251
rescale:       log likelihood =  -187.4251
rescale eq:    log likelihood =  -187.4251
Iteration 0:   log likelihood =  -187.4251  
Iteration 1:   log likelihood =  -187.3013  
Iteration 2:   log likelihood = -187.29949  
Iteration 3:   log likelihood = -187.29949  
==============================================================================
* MLE Spatial Error Panel Normal Model (SEM)
==============================================================================
  y = x1 + x2
------------------------------------------------------------------------------
  Sample Size       =          49   |   Cross Sections Number   =           7
  Wald Test         =    144.2997   |   P-Value > Chi2(2)       =      0.0000
  F-Test            =     72.1499   |   P-Value > F(2 , 40)     =      0.0000
(Buse 1973) R2     =      0.7583   |   Raw Moments R2          =      0.9560
(Buse 1973) R2 Adj =      0.7099   |   Raw Moments R2 Adj      =      0.9473
  Root MSE (Sigma)  =      9.0116   |   Log Likelihood Function =   -187.2995
------------------------------------------------------------------------------
- R2h= 0.5523   R2h Adj= 0.4628  F-Test =   28.38 P-Value > F(2 , 40)  0.0000
- R2v= 0.5647   R2v Adj= 0.4776  F-Test =   29.83 P-Value > F(2 , 40)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
             |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
y            |
          x1 |  -.2848547   .1037195    -2.75   0.006    -.4881411   -.0815682
          x2 |  -1.593681   .3232377    -4.93   0.000    -2.227216   -.9601471
       _cons |   67.78676   5.045627    13.43   0.000     57.89751      77.676
-------------+----------------------------------------------------------------
     /Lambda |    .009203   .0232009     0.40   0.692      -.03627    .0546759
      /Sigma |   11.06048   1.117298     9.90   0.000     8.870613    13.25034
------------------------------------------------------------------------------
LR Test SEM vs. OLS (Lambda=0):   0.1573   P-Value > Chi2(1)   0.6916
Acceptable Range for Lambda:     -0.5201 < Lambda < 0.3115
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
* Panel Model Selection Diagnostic Criteria
==============================================================================
- Log Likelihood Function                   LLF            =   -187.2995
---------------------------------------------------------------------------
- Akaike Information Criterion              (1974) AIC     =     74.9280
- Akaike Information Criterion              (1973) Log AIC =      4.3165
---------------------------------------------------------------------------
- Schwarz Criterion                         (1978) SC      =     84.1292
- Schwarz Criterion                         (1978) Log SC  =      4.4324
---------------------------------------------------------------------------
- Amemiya Prediction Criterion              (1969) FPE     =     86.1804
- Hannan-Quinn Criterion                    (1979) HQ      =     78.2941
- Rice Criterion                            (1984) Rice    =     75.5428
- Shibata Criterion                         (1981) Shibata =     74.4101
- Craven-Wahba Generalized Cross Validation (1979) GCV     =     75.2215
------------------------------------------------------------------------------

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

- GLOBAL Moran MI            =   0.1131     P-Value > Z( 1.177)   0.2393
- GLOBAL Geary GC            =   0.8362     P-Value > Z(-1.161)   0.2456
- GLOBAL Getis-Ords GO       =  -0.3230     P-Value > Z(-1.177)   0.2393
------------------------------------------------------------------------------
- Moran MI Error Test        =   0.5410     P-Value > Z(4.938)    0.5885
------------------------------------------------------------------------------
- LM Error (Burridge)        =   0.5962     P-Value > Chi2(1)     0.4400
- LM Error (Robust)          =   1.2481     P-Value > Chi2(1)     0.2639
------------------------------------------------------------------------------
  Ho: Spatial Lagged Dependent Variable has No Spatial AutoCorrelation
  Ha: Spatial Lagged Dependent Variable has    Spatial AutoCorrelation

- LM Lag (Anselin)           =   0.1395     P-Value > Chi2(1)     0.7088
- LM Lag (Robust)            =   0.7914     P-Value > Chi2(1)     0.3737
------------------------------------------------------------------------------
  Ho: No General Spatial AutoCorrelation
  Ha:    General Spatial AutoCorrelation

- LM SAC (LMErr+LMLag_R)     =   1.3876     P-Value > Chi2(2)     0.4997
- LM SAC (LMLag+LMErr_R)     =   1.3876     P-Value > Chi2(2)     0.4997
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
*** Panel Heteroscedasticity Tests
==============================================================================
  Ho: Panel Homoscedasticity - Ha: Panel Heteroscedasticity

- Engle LM ARCH Test AR(1): E2 = E2_1   =   0.3297   P-Value > Chi2(1)  0.5658
------------------------------------------------------------------------------
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = Yh         =   0.0376   P-Value > Chi2(1)  0.8462
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = Yh2        =   0.0066   P-Value > Chi2(1)  0.9355
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = LYh2       =   0.0105   P-Value > Chi2(1)  0.9184
------------------------------------------------------------------------------
- Harvey LM Test:    LogE2 = X          =   4.7766   P-Value > Chi2(2)  0.0918
- Wald Test:         LogE2 = X          =  11.7859   P-Value > Chi2(1)  0.0006
- Glejser LM Test:     |E| = X          =   8.4592   P-Value > Chi2(2)  0.0146
- Breusch-Godfrey Test:  E = E_1 X      =  10.3725   P-Value > Chi2(1)  0.0013
------------------------------------------------------------------------------
- Machado-Santos-Silva Test: Ev=Yh Yh2  =   0.0942   P-Value > Chi2(2)  0.9540
- Machado-Santos-Silva Test: Ev=X       =   7.1616   P-Value > Chi2(2)  0.0279
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X      =   9.3655   P-Value > Chi2(2)  0.0093
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X      =  13.4664   P-Value > Chi2(2)  0.0012
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X X2   =  10.6604   P-Value > Chi2(4)  0.0307
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X X2   =  15.3285   P-Value > Chi2(4)  0.0041
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X X2 XX=  24.9508   P-Value > Chi2(5)  0.0001
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X X2 XX=  35.8762   P-Value > Chi2(5)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- Cook-Weisberg LM Test: E2/S2n = Yh    =   0.0541   P-Value > Chi2(1)  0.8161
- Cook-Weisberg LM Test: E2/S2n = X     =  13.4664   P-Value > Chi2(2)  0.0012
------------------------------------------------------------------------------
*** Single Variable Tests (E2/Sig2):
- Cook-Weisberg LM Test: x1                =   4.4590 P-Value > Chi2(1) 0.0347
- Cook-Weisberg LM Test: x2                =   2.3833 P-Value > Chi2(1) 0.1226
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*** Single Variable Tests:
- King LM Test: x1                         =   0.5462 P-Value > Chi2(1) 0.4599
- King LM Test: x2                         =   2.8806 P-Value > Chi2(1) 0.0897
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* Panel Groupwise Heteroscedasticity Tests
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  Ho: Panel Homoscedasticity - Ha: Panel Groupwise Heteroscedasticity

- Lagrange Multiplier LM Test     =   7.3373     P-Value > Chi2(6)   0.2908
- Likelihood Ratio LR Test        =   7.1253     P-Value > Chi2(6)   0.3094
- Wald Test                       =  12.4812     P-Value > Chi2(7)   0.0858
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测试过了，确实 spregdpd 没提供这个检验，我以为两个面板异质性检验是一样的。
这里只有 spregsemxt 提供了Panel Groupwise Heteroscedasticity Tests

这个不是你的错误，好像我去查询过网站应该是叫 idea 的网站。作者是埃及的经济学家。
这几个空间面板估计命令都是他写的。他的 spregdpd 确实没提供你列举的这个统计检验。

不是你的错误啊，是程序的作者没提供这个检验。只要你做空间动态面板估计，如果不需要这个检验可以不考虑，如果需要，那没办法作者的程序命令没提供这个检验，你只能缺省这个检验。



最近忙其他的事情去了，今天才回复，不好意思。