请问有人会MATLAB或者stata做空间杜宾模型（SDM）的吗

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

如题如题，请各位经济大神帮帮忙呀，外行小硕一只。

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏4 回帖

关键词：MATLAB 空间杜宾模型 atlab Stata matla

Spatial Durbin model
Dependent Variable =         crime   
R-squared          =    0.5699   
Rbar-squared       =    0.5308   
sigma^2            =   82.1059   
log-likelihood     =       -162.37797  
Nobs, Nvars        =     49,     5
# iterations       =     17     
min and max rho    =   -1.0000,   1.0000
total time in secs =    0.1470
time for lndet     =    0.0240
time for t-stats   =    0.0070
time for x-impacts =    0.0370
# draws used       =       1000  
No lndet approximation used
***************************************************************
Variable        Coefficient  Asymptot t-stat    z-probability
constant          27.828398         2.563690         0.010357
income            -0.996101        -3.190880         0.001418
hvalue            -0.249870        -2.989013         0.002799
W-income           0.555368         0.931221         0.351739
W-hvalue          -0.006568        -0.029825         0.976206
rho                0.630995         4.599347         0.000004

Direct          Coefficient           t-stat           t-prob         lower 01         upper 99
income            -1.000426        -3.035512         0.003838        -1.956648        -0.058598
hvalue            -0.278634        -2.696343         0.009582        -0.561376        -0.038719

Indirect        Coefficient           t-stat           t-prob         lower 01         upper 99
income            -0.255816        -0.075151         0.940400        -6.567196         7.444332
hvalue            -0.495734        -0.319245         0.750897        -5.189094         1.588653

Total           Coefficient           t-stat           t-prob         lower 01         upper 99
income            -1.256243        -0.354560         0.724440        -8.475103         6.904611
hvalue            -0.774368        -0.480879         0.632743        -5.608533         1.461744


Bayesian Spatial Durbin model
Homoscedastic version
Dependent Variable =         crime   
R-squared          =    0.5828   
mean of sige draws =   98.7730   
sige, epe/(n-k)    =  127.4203   
Nobs, Nvars        =     49,     6
ndraws,nomit       =   2500,   500
total time in secs =    3.1410   
time for lndet     =    0.0100
time for sampling  =    3.0080
time for effects   =    0.0600
No lndet approximation used
min and max rho=   -1.0000,   1.0000
***************************************************************
Variable        Coefficient    Std Deviation          p-level
constant          32.700399        15.554571         0.007500
income            -1.023175         0.353313         0.001000
hvalue            -0.252080         0.094109         0.004000
W-income           0.453530         0.727859         0.267000
W-hvalue          -0.025453         0.233458         0.459500
rho                0.570530         0.173492         0.003500

Direct             lower 01         lower 05      Coefficient         upper 95         upper 99
income            -2.181679        -1.820436        -1.053998        -0.320466        -0.162119
hvalue            -0.595930        -0.507786        -0.279642        -0.071366        -0.013852

Indirect           lower 01         lower 05      Coefficient         upper 95         upper 99
income           -11.572306        -6.320024        -0.562819         3.103405         5.234316
hvalue            -4.618455        -2.576296        -0.531907         0.589851         1.142409

Total              lower 01         lower 05      Coefficient         upper 95         upper 99
income           -13.662187        -7.945592        -1.616817         2.292616         4.907557
hvalue            -5.152957        -2.937178        -0.811549         0.421982         0.984640

Std dev  Hessian estimates    MCMC estimates        Difference
constant       10.85481981       15.55457108       -4.69975127
income          0.31217116        0.35331298       -0.04114183
hvalue          0.08359599        0.09410900       -0.01051301
W*income        0.59638667        0.72785943       -0.13147276
W*hvalue        0.22020641        0.23345845       -0.01325204
rho             0.13719221        0.17349242       -0.03630022

请问为什么会出两个估计结果呢？

Spatial Durbin model
Dependent Variable =         crime   
R-squared          =    0.5699   
Rbar-squared       =    0.5308   
sigma^2            =   82.1059   
log-likelihood     =       -162.37797  
Nobs, Nvars        =     49,     5
# iterations       =     17     
min and max rho    =   -1.0000,   1.0000
total time in secs =    0.1470
time for lndet     =    0.0240
time for t-stats   =    0.0070
time for x-impacts =    0.0370
# draws used       =       1000  
No lndet approximation used
***************************************************************
Variable        Coefficient  Asymptot t-stat    z-probability
constant          27.828398         2.563690         0.010357
income            -0.996101        -3.190880         0.001418
hvalue            -0.249870        -2.989013         0.002799
W-income           0.555368         0.931221         0.351739
W-hvalue          -0.006568        -0.029825         0.976206
rho                0.630995         4.599347         0.000004

Direct          Coefficient           t-stat           t-prob         lower 01         upper 99
income            -1.000426        -3.035512         0.003838        -1.956648        -0.058598
hvalue            -0.278634        -2.696343         0.009582        -0.561376        -0.038719

Indirect        Coefficient           t-stat           t-prob         lower 01         upper 99
income            -0.255816        -0.075151         0.940400        -6.567196         7.444332
hvalue            -0.495734        -0.319245         0.750897        -5.189094         1.588653

Total           Coefficient           t-stat           t-prob         lower 01         upper 99
income            -1.256243        -0.354560         0.724440        -8.475103         6.904611
hvalue            -0.774368        -0.480879         0.632743        -5.608533         1.461744


Bayesian Spatial Durbin model
Homoscedastic version
Dependent Variable =         crime   
R-squared          =    0.5828   
mean of sige draws =   98.7730   
sige, epe/(n-k)    =  127.4203   
Nobs, Nvars        =     49,     6
ndraws,nomit       =   2500,   500
total time in secs =    3.1410   
time for lndet     =    0.0100
time for sampling  =    3.0080
time for effects   =    0.0600
No lndet approximation used
min and max rho=   -1.0000,   1.0000
***************************************************************
Variable        Coefficient    Std Deviation          p-level
constant          32.700399        15.554571         0.007500
income            -1.023175         0.353313         0.001000
hvalue            -0.252080         0.094109         0.004000
W-income           0.453530         0.727859         0.267000
W-hvalue          -0.025453         0.233458         0.459500
rho                0.570530         0.173492         0.003500

Direct             lower 01         lower 05      Coefficient         upper 95         upper 99
income            -2.181679        -1.820436        -1.053998        -0.320466        -0.162119
hvalue            -0.595930        -0.507786        -0.279642        -0.071366        -0.013852

Indirect           lower 01         lower 05      Coefficient         upper 95         upper 99
income           -11.572306        -6.320024        -0.562819         3.103405         5.234316
hvalue            -4.618455        -2.576296        -0.531907         0.589851         1.142409

Total              lower 01         lower 05      Coefficient         upper 95         upper 99
income           -13.662187        -7.945592        -1.616817         2.292616         4.907557
hvalue            -5.152957        -2.937178        -0.811549         0.421982         0.984640

Std dev  Hessian estimates    MCMC estimates        Difference
constant       10.85481981       15.55457108       -4.69975127
income          0.31217116        0.35331298       -0.04114183
hvalue          0.08359599        0.09410900       -0.01051301
W*income        0.59638667        0.72785943       -0.13147276
W*hvalue        0.22020641        0.23345845       -0.01325204
rho             0.13719221        0.17349242       -0.03630022

No lndet approximation used
***************************************************************
Variable        Coefficient  Asymptot t-stat    z-probability
constant          27.828398         2.563690         0.010357
income            -0.996101        -3.190880         0.001418
hvalue            -0.249870        -2.989013         0.002799
W-income           0.555368         0.931221         0.351739
W-hvalue          -0.006568        -0.029825         0.976206
rho                0.630995         4.599347         0.000004

Direct          Coefficient           t-stat           t-prob         lower 01         upper 99
income            -1.000426        -3.035512         0.003838        -1.956648        -0.058598
hvalue            -0.278634        -2.696343         0.009582        -0.561376        -0.038719

Indirect        Coefficient           t-stat           t-prob         lower 01         upper 99
income            -0.255816        -0.075151         0.940400        -6.567196         7.444332
hvalue            -0.495734        -0.319245         0.750897        -5.189094         1.588653

Total           Coefficient           t-stat           t-prob         lower 01         upper 99
income            -1.256243        -0.354560         0.724440        -8.475103         6.904611
hvalue            -0.774368        -0.480879         0.632743        -5.608533         1.461744


Bayesian Spatial Durbin model
***************************************************************
Variable        Coefficient    Std Deviation          p-level
constant          32.700399        15.554571         0.007500
income            -1.023175         0.353313         0.001000
hvalue            -0.252080         0.094109         0.004000
W-income           0.453530         0.727859         0.267000
W-hvalue          -0.025453         0.233458         0.459500
rho                0.570530         0.173492         0.003500

Direct             lower 01         lower 05      Coefficient         upper 95         upper 99
income            -2.181679        -1.820436        -1.053998        -0.320466        -0.162119
hvalue            -0.595930        -0.507786        -0.279642        -0.071366        -0.013852

Indirect           lower 01         lower 05      Coefficient         upper 95         upper 99
income           -11.572306        -6.320024        -0.562819         3.103405         5.234316
hvalue            -4.618455        -2.576296        -0.531907         0.589851         1.142409

Total              lower 01         lower 05      Coefficient         upper 95         upper 99
income           -13.662187        -7.945592        -1.616817         2.292616         4.907557
hvalue            -5.152957        -2.937178        -0.811549         0.421982         0.984640

Std dev  Hessian estimates    MCMC estimates        Difference
constant       10.85481981       15.55457108       -4.69975127
income          0.31217116        0.35331298       -0.04114183
hvalue          0.08359599        0.09410900       -0.01051301
W*income        0.59638667        0.72785943       -0.13147276
W*hvalue        0.22020641        0.23345845       -0.01325204
rho             0.13719221        0.17349242       -0.03630022

有一个空间杜宾模型和一个贝叶斯空间杜宾模型

好复杂

请问有Matlab的空间杜宾模型程序吗