第七讲-空间计量经济学模型的matlab估计

空间计量经济学基本模型的空间计量经济学基本模型的 matlab 估计估计 0 一 空间滞后模型一 空间滞后模型 sar 函数功能函数功能 估计空间滞后模型 空间自回归 回归模型 0 2 n IN xWyy 中的未知参数 和 2 使用方法使用方法 res sar y x W info res 存储结果的变量 y 被解释变量 x 解释变量 w 空间权重矩阵 info 结构化参数 具体可使用 help sar 语句查看 1 注意事项注意事项 1 W W 为权重矩阵 因为是稀疏矩阵 原始数据通常以 n 3 的数组形式存储 需要用 sparse 函数转换为矩阵形式 2 ydev 不再需要 不再需要 sar 函数求解的标准模型可以包含常数项 被解释变量 因变量 y 不再需要转换为离差形式 ydev 3 x 需要注意 x 的生成方式 应将常数项包括在内 4 info info 为结构化参数 事前赋值 通常调整 info lflag 标准 n 1000 info rmin 和 info rmax 5 vnames 在输出结果中说明被解释变量 使用方法 vnames strvcat variable name1 variable name2 2 6 Asymptotic t stat 渐进 渐进t统计量 统计量 rho 的检验 渐进 t 分布 估计值的显著性使用相应的 Z 概率表示 应用实例应用实例 估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度 案例素材案例素材 1997 年 Pace 等人研究了美国 3107 个县的选举投 票率影响因素 运用的是美国 1980 年大选的公开投票数 据 形成了一个包含 3107 个样本数据的截面数据集 elect dat 可以通过 matlab 软件打开 elect dat 查看 并打开 elect txt 查看各列数据的含义 计量模型计量模型 认为各县的投票率受到相邻地区投票率的影响 同 时 还受到选民教育水平 选民住房情况 选民收入水 平的影响 据此得到如下计量模型 y 0 Wy x N 0 2In 转换为 y Wy 1 x 0 3 N 0 2In 程序语句程序语句 1 近似估计 近似估计 缺省设置 info lflag 1 注意取对数值 得到 y x 2 精确估计 精确估计 info lflag 0 运行结果运行结果 xy2cont 函数功能 使用地区使用地区 x 坐标和坐标和 y 坐标 生成空间邻接矩阵 坐标 生成空间邻接矩阵 使用方法 W1 W2 W3 xy2cont x y 其中 其中 W2 是行标准化后的空间邻接矩阵 是行标准化后的空间邻接矩阵 一个例子 使用使用 anselin 数据 生成数据 生成 w 并与 并与 wmat 比较其比较其 差异 差异 4 二 空间误差模型二 空间误差模型 sem 函数功能函数功能 估计空间误差模型 0 2 n IN Wuu uxy 中的未知参数 和 2 使用方法使用方法 res sem y x W info res 存储结果的变量 y 被解释变量 x 解释变量 w 空间权重矩阵 info 结构化参数 具体可使用 help sem 5 语句查看 注意事项注意事项 1 x x 应将常数项包括在内 2 info info 为结构化参数 事前赋值 通常调整 info lflag 标准 n 1000 info rmin 和 info rmax 3 vnames 在输出结果中说明被解释变量 使用方法 vnames strvcat variable name1 variable name2 应用实例应用实例 估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度 案例素材案例素材 1997 年 Pace 等人研究了美国 3107 个县的选举投 票率影响因素 运用的是美国 1980 年大选的公开投票数 6 据 形成了一个包含 3107 个样本数据的截面数据集 elect dat 可以通过 matlab 软件打开 elect dat 查看 并打开 elect txt 查看各列数据的含义 计量模型计量模型 认为各县的投票率受到相邻地区投票率的影响 同 时 还受到选民教育水平 选民住房情况 选民收入水 平的影响 据此得到如下计量模型 y 0 x u u Wu N 0 2In 转换为 y 1 x 0 u u Wu N 0 2In 程序语句程序语句 1 近似估计 近似估计 缺省设置 info lflag 1 注意取对数值 得到 y x 2 精确估计 精确估计 info lflag 0 运行结果运行结果 7 误差项空间依赖性的检验误差项空间依赖性的检验 1 Moran I 统计量检验统计量检验 使用方法 res moran y x W prt res 2 似然比检验 似然比检验 lratios 使用方法 res lratios y x W prt res 3 拉格朗日乘子 拉格朗日乘子 LM 检验检验 使用方法 res lmerror y x W prt res 4 沃德 沃德 Walds 检验检验 使用方法 res walds y x W prt res 8 5 基于基于 sar 残差的检验残差的检验 使用方法 res lmsar y x W1 W2 prt res 9 三 空间杜宾模型三 空间杜宾模型 sdm 函数功能函数功能 估计空间杜宾模型 0 W 2 21 n IN WXXyy 中的未知参数 1 2和 2 使用方法使用方法 res sdm y X W info info 结构化参数 具体可使用 help sdm 语句查看 10 注意事项注意事项 1 X 模型中 第一个模型中 第一个X包括常数项 第二个未包括常数项 包括常数项 第二个未包括常数项 但程序中的但程序中的X 应将常数项包括在内 程序会自动处理 2 info info 为结构化参数 事前赋值 通常调整 info lflag 标准 n 1000 info rmin 和 info rmax 应用实例应用实例 1 估计地区犯罪率受周边地区犯罪率的影响程度估计地区犯罪率受周边地区犯罪率的影响程度 案例素材案例素材 Anselin 在 1980 年研究了美国俄亥俄州 Ohio 哥 伦布市 Columbus 49 个县的犯罪率影响因素 形成了 一个包含 49 个样本数据的截面数据集 anselin dat 可以通过 matlab 软件打开 anselin dat 查看 并打开 anselin txt 查看各列数据的含义 计量模型计量模型 y 0 Wy x 1 Wx 2 N 0 2In 11 程序语句程序语句 1 近似估计 近似估计 缺省设置 info lflag 1 或者 info lflag 2 2 精确估计 精确估计 更改设置 info lflag 0 运行结果运行结果 2 估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度 案例素材案例素材 1997 年 Pace 等人研究了美国 3107 个县的选举投 票率影响因素 运用的是美国 1980 年大选的公开投票数 据 形成了一个包含 3107 个样本数据的截面数据集 elect dat 可以通过 matlab 软件打开 elect dat 查看 并打开 elect txt 查看各列数据的含义 计量模型计量模型 程序语句程序语句 1 近似估计 近似估计 缺省设置 info lflag 1 或者 info lflag 2 注意 y 的取值问题 用点除 2 精确估计 精确估计 12 由于 n 1000 只能使用近似估计 运行结果运行结果 四 广义空间模型四 广义空间模型 sac 函数功能函数功能 估计广义空间模型 y W1y x u u W2u N 0 2In 中的未知参数 和 2 使用方法使用方法 res sac y X W1 W2 info 13 高阶邻接矩阵的生成高阶邻接矩阵的生成 slag Wp slag W p 注意 注意 不包括低阶邻接 不包括低阶邻接 应用实例应用实例 1 估计地区犯罪率受周边地区犯罪率的影响程度估计地区犯罪率受周边地区犯罪率的影响程度 2 估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度 练习作业练习作业 1 估计地区犯罪率受周边地区犯罪率以及其他因素的影估计地区犯罪率受周边地区犯罪率以及其他因素的影 响程度响程度 数据 数据 Anselin 1980 方法 采用方法 采用精确估计 分别采用空间滞后 空间误 差 空间杜宾和广义空间模型估计 具体任务 分别按照不同的模型 具体任务 分别按照不同的模型 1 编写运算语 编写运算语 句 句 2 得到运算结果 并保存在作业里 得到运算结果 并保存在作业里 3 分析 分析 不同方法得到的结果差异 不同方法得到的结果差异 2 估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度