MATLAB 空间计量模型的实现

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前面也在各大论坛混迹，学习MATLAB的空间计量模型的实现，并且经过痛苦的学习过程，好容易有点收获。最近看论坛里还有很多同行在痛苦的学习，就想分享下我的学习经验。让大家共同进步。
（1）首先你需要到http://www.regroningen.nl/elhorst/software.shtml网站下载相应的程序和有关说明文件。
（2）首先运行demopanelscompare.m文件，打开以后找到这两行程序
         A=xlsread('x:\lotus\cigarette.xls');
         W1=xlsread('x:\lotus\Spat-Sym-US.xls');
       第一行是读入数据，你自己的数据，数据格式自己定义。第二行要输入的是你的权重文件，这里的权重文件支持很多种类型具体的可见jplv7文件夹\spatail\weights\contents.m文件中的介绍。这个文件夹中有相应的权重文件生成程序。要是你嫌麻烦，就使用最简单的邻接矩阵吧，自己在EXCEL中就可以设。
（3）接着要设置的是时间和地区，改称你自己的数量即可。
        T=30; % number of time periods
        N=46; % number of regions

（4）现在设置变量，y是应变量，x是自变量，数量可以自己设定。
       y=A(:,[3]); % column number in the data matrix that corresponds to the dependent variable  （一个应变量）
       x=A(:,[4,6]); % column numbers in the data matrix that correspond to the independent variables（两个自变量），你自己设的变量数量就是Excel中的列数量。这里是[4,6]，你可以根据自己的需要设成[4,x]。
（5）关键的一步在这，很多童鞋都不知道怎么会运行出错误！
      results=sar_panel_FE(y,[xconstant x],W,T,info);
      vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy');
这里 vnames是变量名称，顾名思义，后边的函数主要保存你的变量名称，所以这里你有几个自变量就命名几个（X1，... ... Xn），然后还要加上”log（X1，... ... Xn）“。这样你的变量就设置完成了。下面这行程序也是一样的道理修改。
      vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy','W*logp','W*logy');
（6）不要光改了主程序中的变量数量和名称，在子程序中的也要修改哦。
（7）还有很多童鞋在程序运行中出错，这时可以先检查下，你的文件夹中是否包含了全部的子程序，有些子程序需要你去找到添加到主程序文件夹中。
（8）如果有时间，请好好看看Elhorst的文章MATLAB SOFTWARE FOR SPATIAL PANELS，里面对程序中的有关检验有比较详细的说明和讨论。
（9）如果要搞清楚其中的LM,SEM,SAR的关系，请参考Elhorst的书《空间计量经济学，从横截面数据到空间面板》

最后附上《MATLAB SOFTWARE FOR SPATIAL PANELS》供大家参考。


先到这里吧，以后有空了再与大家分享。

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关键词：MATLAB 空间计量模型 matla atlab 计量模型 文件夹 空间 模型 程序 网站

这里 vnames是变量名称，顾名思义，后边的函数主要保存你的变量名称，所以这里你有几个自变量就命名几个（X1，... ... Xn），然后还要加上”log（X1，... ... Xn）。您好，请问为社么要加上log（）？应该是加上W*吧

樱空ぁ恋 发表于 2015-11-2 19:58
这里 vnames是变量名称，顾名思义，后边的函数主要保存你的变量名称，所以这里你有几个自变量就命名几个（X ...

呵呵，你没有好好看看程序，程序里是分成很多步骤地，第一个是检验是否可以用非空间方程解释变量，所以第一个的程序里没有W*的加持。这个不能着急，要仔细揣摩程序，最好结合ELHORST的程序说明文章看看。就是我在下面附件里的文章。

wangbbs 发表于 2015-11-2 23:03
呵呵，你没有好好看看程序，程序里是分成很多步骤地，第一个是检验是否可以用非空间方程解释变量，所以第 ...

空间误差模型是将demo中的SAR-panel-FE改成SEM就好了嘛，没有找到SEM程序啊。谢谢！

wangbbs 发表于 2015-11-2 23:03
呵呵，你没有好好看看程序，程序里是分成很多步骤地，第一个是检验是否可以用非空间方程解释变量，所以第 ...

额。。我的意思是你是不是打错了，可能我理解错你的意思啦~

为了说明清楚，我这里结合模型一步一步说明。这样可能容易相互理解：
% dimensions of the problem
A=xlsread('x:\lotus\cigarette.xls');
W1=xlsread('x:\lotus\Spat-Sym-US.xls');
T=30; % number of time periods
N=46; % number of regions
% row-normalize W
W=normw(W1); % function of LeSage
y=A(:,[3]); % column number in the data matrix that corresponds to the dependent variable
x=A(:,[4,6]); % column numbers in the data matrix that correspond to the independent variables
for t=1:T
    t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
    wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
这个程序单元是对各个变量的设置和变量的初始化。

紧接着这个程序单元所作的是没有固定效应的空间滞后变量
% No fixed effects + spatially lagged dependent variable
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=0;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
% New routines to calculate effects estimates
results=sar_panel_FE(y,[xconstant x],W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy');
% Print out coefficient estimates
prt_sp(results,vnames,1);
% Print out effects estimates
spat_model=0;
direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);
panel_effects_sar(results,vnames,W);

这个程序单元处理的是非固定效应的空间滞后自变量和空间滞后应变量
% No fixed effects + spatially lagged dependent variable + spatially
% independent variables
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=0;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
% New routines to calculate effects estimates
results=sar_panel_FE(y,[xconstant x wx],W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy','W*logp','W*logy');
% Print out coefficient estimates
prt_sp(results,vnames,1);
% Print out effects estimates
spat_model=1;
direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);
panel_effects_sdm(results,vnames,W);

这个单元处理的是空间固定效应和空间滞后应变量
% Spatial fixed effects + spatially lagged dependent variable
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=1;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
% New routines to calculate effects estimates
results=sar_panel_FE(y,x,W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','logp','logy');
% Print out coefficient estimates
prt_sp(results,vnames,1);
% Print out effects estimates
spat_model=0;
direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);
panel_effects_sar(results,vnames,W);

空间固定效应，空间滞后应变量和空间自变量
% Spatial fixed effects + spatially lagged dependent variable + spatially
% independent variables
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=1;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
% New routines to calculate effects estimates
results=sar_panel_FE(y,[x wx],W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','logp','logy','W*logp','W*logy');
% Print out coefficient estimates
prt_sp(results,vnames,1);
% Print out effects estimates
spat_model=1;
direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);
panel_effects_sdm(results,vnames,W);