楼主: 沉静7
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[回归分析求助] 用spgmmxt、gs2slsarxt和spglsxt命令做出的空间结果不知道怎么解释，求大神帮忙！ [推广有奖]

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楼主
沉静7 发表于 2018-4-16 16:23:10 |AI写论文
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使用的spgmmxt、gs2slsarxt和spglsxt命令做出了回归结果和各种检验非常多，不知道要重点使用和分析哪些，恳求知道的大神帮助！以下是使用spgmmxt命令的结果和检验，如果有了解的请尽量的介绍详细一点，万分感谢~

. spgmmxt struc1 shang1 infras lnInter human lnpopu market finance govegdp,nc(230) wmfile(C:\Us
> ers\Administrator\Desktop\ljjz.dta) mfx(lin) test

==============================================================================
*** Binary (0/1) Weight Matrix: 1840x1840 - NC=230 NT=8 (Non Normalized)
==============================================================================
==============================================================================
* Spatial Panel Autoregressive Generalized Method of Moments (SPGMM)
==============================================================================
  struc1 = shang1 + infras + lnInter + human + lnpopu + market + finance + govegdp
------------------------------------------------------------------------------
  Sample Size       =        1840   |   Cross Sections Number   =         230
  Wald Test         =    566.4692   |   P-Value > Chi2(8)       =      0.0000
  F-Test            =     70.8086   |   P-Value > F(8 , 1602)   =      0.0000
(Buse 1973) R2     =      0.5299   |   Raw Moments R2          =      0.9958
(Buse 1973) R2 Adj =      0.4604   |   Raw Moments R2 Adj      =      0.9952
  Root MSE (Sigma)  =     15.4736   |   Log Likelihood Function =  -7523.4268
------------------------------------------------------------------------------
- R2h= 0.2983   R2h Adj= 0.1945  F-Test =   97.31 P-Value > F(8 , 1602)0.0000
- R2v= 0.3441   R2v Adj= 0.2471  F-Test =  120.07 P-Value > F(8 , 1602)0.0000
------------------------------------------------------------------------------
  struc1 |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
    shang1 |  -.1900265   .9655228    -0.20   0.844    -2.083847    1.703794
      infras |   .0093034   .0049227     1.89   0.059    -.0003521    .0189589
     lnInter |   1.145737    .227842     5.03   0.000     .6988375    1.592637
       human |   21.72868    5.25956     4.13   0.000     11.41234    32.04502
      lnpopu |   3.683014   .4902386     7.51   0.000     2.721437     4.64459
      market |   6.826595   1.553933     4.39   0.000     3.778641     9.87455
     finance |   32.49283   2.779951    11.69   0.000     27.04011    37.94555
     govegdp |   .1120687   .1135177     0.99   0.324    -.1105901    .3347276
       _cons |   161.1556    3.86479    41.70   0.000      153.575    168.7362
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
* Panel Model Selection Diagnostic Criteria
==============================================================================
- Log Likelihood Function                   LLF            =  -7523.4268
---------------------------------------------------------------------------
- Akaike Information Criterion              (1974) AIC     =    210.5121
- Akaike Information Criterion              (1973) Log AIC =      5.3495
---------------------------------------------------------------------------
- Schwarz Criterion                         (1978) SC      =    216.2708
- Schwarz Criterion                         (1978) Log SC  =      5.3765
---------------------------------------------------------------------------
- Amemiya Prediction Criterion              (1969) FPE     =    240.6041
- Hannan-Quinn Criterion                    (1979) HQ      =    212.6175
- Rice Criterion                            (1984) Rice    =    210.5223
- Shibata Criterion                         (1981) Shibata =    210.5021
- Craven-Wahba Generalized Cross Validation (1979) GCV     =    210.5172
------------------------------------------------------------------------------

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

- GLOBAL Moran MI            =   0.3558     P-Value > Z(21.503)   0.0000
- GLOBAL Geary GC            =   0.5169     P-Value > Z(-3.653)   0.0003
- GLOBAL Getis-Ords GO       =  -1.2375     P-Value > Z(-21.503)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- Moran MI Error Test        =   6.1480     P-Value > Z(371.046)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- LM Error (Burridge)        = 327.5082     P-Value > Chi2(1)     0.0000
- LM Error (Robust)          = 325.1607     P-Value > Chi2(1)     0.0000
------------------------------------------------------------------------------
  Ho: Spatial Lagged Dependent Variable has No Spatial AutoCorrelation
  Ha: Spatial Lagged Dependent Variable has    Spatial AutoCorrelation

- LM Lag (Anselin)           =   2.4297     P-Value > Chi2(1)     0.1191
- LM Lag (Robust)            =   0.0822     P-Value > Chi2(1)     0.7744
------------------------------------------------------------------------------
  Ho: No General Spatial AutoCorrelation
  Ha:    General Spatial AutoCorrelation

- LM SAC (LMErr+LMLag_R)     = 327.5904     P-Value > Chi2(2)     0.0000
- LM SAC (LMLag+LMErr_R)     = 327.5904     P-Value > Chi2(2)     0.0000
------------------------------------------------------------------------------

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

- Engle LM ARCH Test AR(1): E2 = E2_1   =  11.5154   P-Value > Chi2(1)  0.0007
------------------------------------------------------------------------------
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = Yh         =  11.9459   P-Value > Chi2(1)  0.0005
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = Yh2        =  10.4031   P-Value > Chi2(1)  0.0013
- Hall-Pagan LM Test:   E2 = LYh2       =  13.7346   P-Value > Chi2(1)  0.0002
------------------------------------------------------------------------------
- Harvey LM Test:    LogE2 = X          = 225.3493   P-Value > Chi2(2)  0.0000
- Wald Test:         LogE2 = X          = 556.0269   P-Value > Chi2(1)  0.0000
- Glejser LM Test:     |E| = X          = 247.7316   P-Value > Chi2(2)  0.0000
- Breusch-Godfrey Test:  E = E_1 X      =  24.5087   P-Value > Chi2(1)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- Machado-Santos-Silva Test: Ev=Yh Yh2  = 186.3959   P-Value > Chi2(2)  0.0000
- Machado-Santos-Silva Test: Ev=X       = 134.1040   P-Value > Chi2(8)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X      =  15.4777   P-Value > Chi2(8)  0.0505
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X      = 864.9035   P-Value > Chi2(8)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X X2   =  30.2453   P-Value > Chi2(16) 0.0168
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X X2   =1690.1296   P-Value > Chi2(16) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- White Test - Koenker(R2): E2 = X X2 XX=  61.1939   P-Value > Chi2(44) 0.0440
- White Test - B-P-G (SSR): E2 = X X2 XX=3419.5577   P-Value > Chi2(44) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
- Cook-Weisberg LM Test: E2/S2n = Yh    = 667.5426   P-Value > Chi2(1)  0.0000
- Cook-Weisberg LM Test: E2/S2n = X     = 864.9035   P-Value > Chi2(8)  0.0000
------------------------------------------------------------------------------
*** Single Variable Tests (E2/Sig2):
- Cook-Weisberg LM Test: shangfu1          =   0.9204 P-Value > Chi2(1) 0.3374
- Cook-Weisberg LM Test: infras            =  13.8762 P-Value > Chi2(1) 0.0002
- Cook-Weisberg LM Test: lnInter           = 269.0686 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- Cook-Weisberg LM Test: human             =  84.8286 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- Cook-Weisberg LM Test: lnpopu            = 540.0524 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- Cook-Weisberg LM Test: market            =  68.5855 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- Cook-Weisberg LM Test: finance           = 393.3987 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- Cook-Weisberg LM Test: govegdp           =   0.1937 P-Value > Chi2(1) 0.6599
------------------------------------------------------------------------------
*** Single Variable Tests:
- King LM Test: shang1                   =   7.6855 P-Value > Chi2(1) 0.0056
- King LM Test: infras                     = 275.9198 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- King LM Test: lnInter                    = 199.5209 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- King LM Test: human                      = 228.2549 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- King LM Test: lnpopu                     = 220.6233 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- King LM Test: market                     =  82.4919 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- King LM Test: finance                    = 406.7326 P-Value > Chi2(1) 0.0000
- King LM Test: govegdp                    =   5.1184 P-Value > Chi2(1) 0.0237
------------------------------------------------------------------------------

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

- Lagrange Multiplier LM Test     = 1.85e+04     P-Value > Chi2(229) 0.0000
- Likelihood Ratio LR Test        =2767.9959     P-Value > Chi2(229) 0.0000
- Wald Test                       = 6.98e+04     P-Value > Chi2(230) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------

==============================================================================
* Panel Non Normality Tests
==============================================================================
Ho: Normality - Ha: Non Normality
------------------------------------------------------------------------------
*** Non Normality Tests:
- Jarque-Bera LM Test                  = 9.42e+05     P-Value > Chi2(2) 0.0000
- White IM Test                        = 9.42e+05     P-Value > Chi2(2) 0.0000
- Doornik-Hansen LM Test               = 1.11e+04     P-Value > Chi2(2) 0.0000
- Geary LM Test                        =  -0.0626     P-Value > Chi2(2) 0.9692
- Anderson-Darling Z Test              = 189.3335     P > Z(35.666)     1.0000
- D'Agostino-Pearson LM Test           =2556.6235     P-Value > Chi2(2) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
*** Skewness Tests:
- Srivastava LM Skewness Test          = 1.82e+04     P-Value > Chi2(1) 0.0000
- Small LM Skewness Test               =1796.5319     P-Value > Chi2(1) 0.0000
- Skewness Z Test                      = -42.3855     P-Value > Chi2(1) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
*** Kurtosis Tests:
- Srivastava  Z Kurtosis Test          = 961.0651     P-Value > Z(0,1)  0.0000
- Small LM Kurtosis Test               = 760.0916     P-Value > Chi2(1) 0.0000
- Kurtosis Z Test                      =  27.5698     P-Value > Chi2(1) 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
    Skewness Coefficient = -7.7052     - Standard Deviation =  0.0571
    Kurtosis Coefficient = 112.7614     - Standard Deviation =  0.1141
------------------------------------------------------------------------------
    Runs Test: (912) Runs -  (836) Positives - (1004) Negatives
    Standard Deviation Runs Sig(k) = 21.2629 , Mean Runs E(k) = 913.3304
    95% Conf. Interval [E(k)+/- 1.96* Sig(k)] = (871.6551 , 955.0058 )
------------------------------------------------------------------------------

* Marginal Effect - Elasticity: Linear *

+---------------------------------------------------------------------------+
|   Variable | Marginal_Effect(B) |     Elasticity(Es) |               Mean |
|------------+--------------------+--------------------+--------------------|
|   shang1 |            -0.1900 |            -0.0000 |             0.0329 |
|     infras |             0.0093 |             0.0013 |            31.5270 |
|    lnInter |             1.1457 |             0.0627 |            12.1151 |
|      human |            21.7287 |             0.0111 |             0.1134 |
|     lnpopu |             3.6830 |             0.0949 |             5.7040 |
|     market |             6.8266 |             0.0254 |             0.8249 |
|    finance |            32.4928 |             0.0747 |             0.5092 |
|    govegdp |             0.1121 |            -0.0003 |            -0.6757 |
+---------------------------------------------------------------------------+
Mean of Dependent Variable =    221.4292


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沙发
3479276366 发表于 2019-2-28 16:45:20
楼主  你会用stata做gmm估计吗，求指教啊
藤椅
KateFun 发表于 2019-7-13 15:52:29
你可以参考一下这个
help  spgmmxt     解释很详细
板凳
songxiaoyu1999 学生认证  发表于 2020-5-27 10:58:24 来自手机
KateFun 发表于 2019-7-13 15:52
你可以参考一下这个
help  spgmmxt     解释很详细
同学你会吗  可以加一下QQ请教几个小问题吗   QQ：2508362597
报纸
qunli777 发表于 2021-11-15 21:25:09
KateFun 发表于 2019-7-13 15:52
你可以参考一下这个
help  spgmmxt     解释很详细
你好，spgmmxt 这个命令执行前，不需要调用矩阵吗？还有这个命令也没有空间滞后项，怎么解决的？谢谢啦
地板
亲爱的路人2222 学生认证  发表于 2021-12-4 15:32:17
qunli777 发表于 2021-11-15 21:25
你好，spgmmxt 这个命令执行前，不需要调用矩阵吗？还有这个命令也没有空间滞后项，怎么解决的？谢谢啦
我也想问为啥没空间滞后项，还有就是他这个是考虑了工具变量以后的么？
7楼
qunli777 发表于 2021-12-5 09:40:27
亲爱的路人2222 发表于 2021-12-4 15:32
我也想问为啥没空间滞后项，还有就是他这个是考虑了工具变量以后的么？
我也没有研究透。
8楼
干饭王 发表于 2022-3-25 13:44:18
qunli777 发表于 2021-11-15 21:25
你好，spgmmxt 这个命令执行前，不需要调用矩阵吗？还有这个命令也没有空间滞后项，怎么解决的？谢谢啦
同问，用这个跑出来的结果怎么得到空间滞后项啊
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