楼主: 听见海涛声
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[回归分析求助] 空间面板Tobit(sptobitsemxt):空间误差面板模型出现matrix operation not found [推广有奖]

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楼主
听见海涛声 发表于 2018-5-24 18:11:32 |AI写论文
200论坛币
如题。我使用stata进行空间面板tobit分析。
使用sptobitsemxt命令分析空间误差模型时,出现matrix operation not found。
搜索了论坛里,貌似也有同学出现了类似的情况。

我的数据结构是一个包含全国31个省市5年的数据集。

我的命令如下:
sptobitsemxt te_cm gra urb ip inv fd ipr c inc , nc(31) wmfile(W.dta) ll(0)

结果如下:
. sptobitsemxt te_cm gra urb ip inv fd ipr c inc , nc(31) wmfile(W.dta) ll(0)

==============================================================================
*** Binary (0/1) Weight Matrix: 155x155 - NC=31 NT=5 (Non Normalized)
==============================================================================
*** te_cm      Lower Limit                  = 0
*** te_cm      Left-  Censored Observations = 0
*** te_cm      Left-UnCensored Observations = 155
------------------------------------------------------------

initial:       log likelihood = -12.831656
rescale:       log likelihood = -12.831656
rescale eq:    log likelihood = -12.831656
Iteration 0:   log likelihood = -12.831656  
Iteration 1:   log likelihood = -11.467842  (not concave)
Iteration 2:   log likelihood = -11.043374  (not concave)
Iteration 3:   log likelihood = -10.983994  (not concave)
Iteration 4:   log likelihood = -10.944418  (not concave)
Iteration 5:   log likelihood = -10.929872  
Iteration 6:   log likelihood = -10.704988  (not concave)
Iteration 7:   log likelihood = -10.692386  
Iteration 8:   log likelihood = -10.673735  
Iteration 9:   log likelihood = -10.668479  
Iteration 10:  log likelihood = -10.668474  
Iteration 11:  log likelihood = -10.668474  
==============================================================================
* Tobit MLE Spatial Error Panel Normal Model (SEM)
==============================================================================
  te_cm = gra + urb + ip + inv + fd + ipr + c + inc
------------------------------------------------------------------------------
  Sample Size       =         155   |   Cross Sections Number   =          31
  Wald Test         =     86.6387   |   P-Value > Chi2(8)       =      0.0000
  F-Test            =     10.8298   |   P-Value > F(8 , 116)    =      0.0000
(Buse 1973) R2     =      0.3724   |   Raw Moments R2          =      0.8252
(Buse 1973) R2 Adj =      0.1668   |   Raw Moments R2 Adj      =      0.7680
  Root MSE (Sigma)  =      0.2687   |   Log Likelihood Function =    -10.6685
------------------------------------------------------------------------------
- R2h= 0.1977   R2h Adj=-0.0652  F-Test =    4.50 P-Value > F(8 , 116) 0.0001
- R2v= 0.1999   R2v Adj=-0.0622  F-Test =    4.56 P-Value > F(8 , 116) 0.0001
------------------------------------------------------------------------------
             |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
te_cm        |
         gra |  -.0454749   .0269217    -1.69   0.091    -.0982404    .0072906
         urb |    .042601   .1883429     0.23   0.821    -.3265443    .4117462
          ip |  -.0081308   .0253562    -0.32   0.748    -.0578281    .0415666
         inv |   .0825376   .0410264     2.01   0.044     .0021272    .1629479
          fd |  -.1156577   .1535322    -0.75   0.451    -.4165753    .1852598
         ipr |    .326603   .1652947     1.98   0.048     .0026314    .6505746
           c |   .1046859   .0597849     1.75   0.080    -.0124903    .2218622
         inc |  -.0587263   .0363569    -1.62   0.106    -.1299846     .012532
       _cons |  -2.192343   .7289925    -3.01   0.003    -3.621142   -.7635443
-------------+----------------------------------------------------------------
     /Lambda |  -.0114965   .0063832    -1.80   0.072    -.0240073    .0010142
      /Sigma |   .2591376   .0147183    17.61   0.000     .2302904    .2879849
------------------------------------------------------------------------------
LR Test SEM vs. OLS (Lambda=0):   3.2439   P-Value > Chi2(1)   0.0717
Acceptable Range for Lambda:     -0.3692 < Lambda < 0.1894
------------------------------------------------------------------------------
matrix operation not found
r(501);

end of do-file

r(501);


但是,做空间滞后模型(sptobitsarxt:Tobit MLE Spatial Lag Panel Regression)没有问题,所以应该不是数据集的问题。

求教该如何修改命令呢?(已附上 回归数据,空间权重矩阵请见上一个帖子)

空间面板tobit回归.dta (14.99 KB)

关键词:空间滞后模型 002127 002631 空间权重矩阵 空间误差模型
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起床困难户,大熊胖一郎。

沙发
大壹子 发表于 2018-5-25 09:30:27
设置权重矩阵了吗

藤椅
听见海涛声 发表于 2018-5-25 16:01:08
大壹子 发表于 2018-5-25 09:30
设置权重矩阵了吗
谢谢您回复,我的权重矩阵是31个省的临近接连矩阵,即二省间相邻取1,否则取0。因此,权重矩阵为一个(0,1)矩阵。
我把这个矩阵放在stata的根目录下,
运行空间误差模型时,即sptobitsemxt te_cm gra urb ip inv fd ipr c inc , nc(31) wmfile(W.dta) ll(0),表示找不到运算矩阵。(此外,运行空间杜宾模型也是这样的情况)

但是运行空间滞后模型时,即 sptobitsarxt te_cm gra urb ip inv fd ipr c inc , nc(31) wmfile(W.dta) ll(0)。可以成功运算。

说明stata可以识别权重矩阵。

再次感谢您。

板凳
claireCc- 发表于 2018-7-29 09:49:31
请问楼主找到解决方法了吗,我也遇到了同样的问题。

报纸
听见海涛声 发表于 2018-7-29 11:23:34
claireCc- 发表于 2018-7-29 09:49
请问楼主找到解决方法了吗,我也遇到了同样的问题。
还没有;)

地板
claireCc- 发表于 2018-8-3 09:45:33
我试了把矩阵路径输全,能运行出来了

7
听见海涛声 发表于 2018-8-3 21:42:49
claireCc- 发表于 2018-8-3 09:45
我试了把矩阵路径输全,能运行出来了
谢谢童鞋分享!
请问该如何把矩阵路径输全呢?
我的邮箱是cathylee11@126.com,方便的话,可否有劳您分享一下do文件和数据文件呢?

8
叶子1225 发表于 2018-8-10 15:03:50
听见海涛声 发表于 2018-8-3 21:42
谢谢童鞋分享!
请问该如何把矩阵路径输全呢?
我的邮箱是,方便的话,可否有劳您分享一下do文件和数据文 ...
请问您有解决这个问题吗?我也遇到了同样的问题,深感苦恼。向您求助!

9
QINGTIAN607 发表于 2018-9-1 17:05:46
楼主,请问您的问题解决了吗?在下也在做这个,遇到了同样的问题

10
安得配君子7 发表于 2018-11-7 17:22:23
claireCc- 发表于 2018-8-3 09:45
我试了把矩阵路径输全,能运行出来了
遇到知己了!一直以来困扰的问题,换了stata版本还是不行,可以email沟通沟通么?750187150@qq.com 感谢并期待!

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