stata的xsmle和spregxt

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用xsmle和spregxt进行空间回归，为什么用xsmle跑出来非常不显著，但是spregxt就很好

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关键词：Stata tata MLE REG SML

勤奋的红房子 发表于 2019-12-31 18:00
用xsmle和spregxt进行空间回归，为什么用xsmle跑出来非常不显著，但是spregxt就很好

我什么我的提示  unrecognize command spregxt20

kongzaifang 发表于 2021-3-20 21:04
我什么我的提示  unrecognize command spregxt20

为什么

kongzaifang 发表于 2021-3-20 21:04
为什么

能否帮我解答一下，谢谢<br>

在使用Stata软件中的`xsmle`和`spregxt`命令进行空间计量经济学模型估计时，可能会遇到不同的结果。这种差异主要可能源于以下几点：

1. **模型设定不同**：`xsmle`与`spregxt`虽然都是用于空间回归的命令，但它们所基于的空间模型可能存在区别。例如，`xsmle`可以估计包含空间滞后或空间误差项的各种模型，而`spregxt`可能有其特定的假设和建模方式。

2. **估计方法**：两个命令可能会使用不同的估计方法。比如，`xsmle`提供了多种估计选项（如ML、GLS等），而`spregxt`可能采用了其他估计技术或默认设置。

3. **数据预处理**：在进行空间回归分析前的数据准备阶段，对权重矩阵的处理方式也会影响最终结果。例如，如何构建和标准化邻接矩阵或距离矩阵可能会导致模型参数的不同估计值。

4. **软件实现差异**：即使相同的理论模型被两个命令所支持，它们的具体算法实现也可能不同，这包括优化过程、收敛标准等细节，从而影响显著性水平的计算。

5. **随机性和样本特性**：有时结果的差异可能只是由数据抽样波动或随机性引起的。对于小样本或非典型样本集，估计结果可能会表现出更大的不稳定性。

6. **参数初始化和迭代过程**：某些模型的估计需要从初始值开始进行迭代优化。如果两个命令使用了不同的初始化策略或收敛准则，这也可能导致最终结果的不同。

因此，当遇到`xsmle`与`spregxt`在估计同一空间计量经济学模型时显著性水平不一致的情况，首先应检查上述可能的原因，并确保理解每个命令的默认设置和假设。如果需要，可以尝试调整模型设定或数据处理步骤来比较和验证结果的一致性。此外，报告和解释这些差异也是学术研究中重要的一部分，以增加分析的透明度和可复现性。

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