(2021年整理)六步学会用MATLAB做空间计量回归详细步骤

1、六步学会用matlab做空间计量回归详细步骤六步学会用matlab做空间计量回归详细步骤 编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（六步学会用matlab做空间计量回归详细步骤）的内容能够给您的工作和学习带来便利。同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。本文可编辑可修改，如果觉得对您有帮助请收藏以便随时查阅，最后祝您生活愉快 业绩进步，以下为六步学会用matlab做空间计量回归详细步骤的全部内容。文案大全1。excel与matlab链

2、接:excel：选项加载项-com加载项转到没有勾选项 2。 matlab安装目录中寻找toolbox-exlink-点击，启用宏 e：matlabtoolboxexlink然后,excel中就出现matlab工具（注意excel中的数据：）3。启动matlab（1） 点击start matlab（2） senddata to matlab ，并对变量矩阵变量进行命名（注意：选取变量为数值，不包括各变量）（data表中数据进行命名)（空间权重进行命名）（3） 导入matlab中的两个矩阵变量就可以看见4。将elhorst和jplv7两个程序文件夹复制到matlab安装目录的toolbox文件夹

3、5。设置路径：6。输入程序，得出结果t=30； n=46; w=normw（w1）; y=a（:,3）; x=a(:，4,6); xconstant=ones（nt,1)；nobs k=size(x);results=ols(y，xconstant x）；vnames=strvcat（logcit，intercept，logp，logy）；prt_reg(results，vnames,1);sige=results。sige（nobs-k）/nobs）；loglikols=nobs/2*log（2pi*sige）-1/（2*sige)results.resid*results.resid th

4、e (robust)lm tests developed by elhorstlmsarsem_panel(results，w,y,xconstant x)； % （robust) lm tests解释每一行分别表示：该面板数据的时期数为30(t=30)，该面板数据有30个地区（n=30），将空间权重矩阵标准化（w=normw(w1)），将名为a(以矩阵形式出现在matlaba中）的变量的第3列数据定义为被解释变量y，将名为a的变量的第4、5、6列数据定义为解释变量矩阵x，定义一个有n*t行，1列的全1矩阵，该矩阵名为:xconstant，（ones即为全1矩阵）说明解释变量矩阵x的大小：有n

5、obs行，k列。（size为描述矩阵的大小）。附录：静态面板空间计量经济学一、ols静态面板编程1、普通面板编程t=30； n=46; w=normw（w1）； y=a（：,3); x=a(:，4,6)； xconstant=ones(nt，1）；nobs k=size（x）；results=ols(y，xconstant x）；vnames=strvcat(logcit,intercept，logp，logy);prt_reg（results,vnames,1）；sige=results。sige*(nobsk）/nobs）；loglikols=nobs/2*log（2pi*sige）-1/

6、（2*sige)results。resid*results.resid the （robust）lm tests developed by elhorstlmsarsem_panel(results,w,y，xconstant x)； % (robust) lm tests2、空间固定ols （spatialfixed effects)t=30； n=46； w=normw（w1)； y=a(：,3)； x=a（：，4，6); xconstant=ones(n*t，1);nobs k=size（x）；model=1；ywith,xwith，meanny,meannx,meanty,meantx

7、=demean(y，x,n,t，model）;results=ols（ywith,xwith）;vnames=strvcat(logcit,logp，logy)； should be changed if x is changedprt_reg(results，vnames)；sfe=meanny-meannxresults.beta; % including the constant termyme = y mean（y）;et=ones（t,1);error=ykron（et,sfe)xresults.beta；rsqr1 = errorerror；rsqr2 = ymeyme；fe_rs

8、qr2 = 1。0 rsqr1/rsqr2 r-squared including fixed effectssige=results.sige*（(nobs-k)/nobs）；logliksfe=nobs/2*log（2*pisige）1/(2sige)*results。resid*results.residlmsarsem_panel(results,w,ywith，xwith）; （robust) lm tests3、时期固定ols(timeperiod fixed effects）t=30； n=46； w=normw（w1)； y=a（：,3）; x=a(:，4，6); xconst

9、ant=ones（nt，1）;nobs k=size(x）；model=2;ywith,xwith，meanny，meannx，meanty,meantx=demean（y,x，n,t，model）;results=ols(ywith,xwith);vnames=strvcat（logcit,logp，logy)； % should be changed if x is changedprt_reg（results,vnames）;tfe=meanty-meantx*results.beta; % including the constant termyme = y mean(y)；en=on

10、es(n，1）；error=ykron（tfe，en)-x*results。beta;rsqr1 = error*error;rsqr2 = ymeyme;fe_rsqr2 = 1.0 - rsqr1/rsqr2 % rsquared including fixed effectssige=results.sige*（nobs-k)/nobs）;logliktfe=nobs/2log(2pisige）1/(2sige）results。residresults.residlmsarsem_panel(results，w,ywith,xwith)； (robust） lm tests4、空间与时间

11、双固定模型t=30; n=46； w=normw(w1); y=a（:,3）； x=a（：,4,6); xconstant=ones(n*t,1）；nobs k=size(x）；model=3;ywith,xwith,meanny，meannx，meanty，meantx=demean(y,x,n，t,model)；results=ols（ywith,xwith)；vnames=strvcat(logcit，logp,logy); % should be changed if x is changedprt_reg（results,vnames)en=ones(n，1）；et=ones(t,1

12、）;intercept=mean(y)mean（x）*results.beta; sfe=meanny-meannx*results。beta-kron（en,intercept);tfe=meanty-meantx*results。beta-kron(et,intercept）;yme = y mean(y）;ent=ones（nt,1）;error=y-kron（tfe,en)kron(et，sfe）-xresults.betakron（ent,intercept);rsqr1 = errorerror；rsqr2 = ymeyme;fe_rsqr2 = 1.0 - rsqr1/rsqr2

13、 % r-squared including fixed effectssige=results.sige(nobs-k）/nobs);loglikstfe=nobs/2log(2*pi*sige)-1/(2sige）*results.residresults.residlmsarsem_panel（results，w，ywith,xwith）; % （robust) lm tests二、静态面板sar模型1、无固定效应（no fixed effects)t=30； n=46； w=normw(w1）；y=a(：，3）;x=a(：,4,6)； for t=1:t t1=(t1)n+1；t2=t

14、n； wx（t1：t2,：）=w*x（t1：t2，：）；endxconstant=ones(n*t,1）;nobs k=size（x)；info.lflag=0; info.model=0；info。fe=0; results=sar_panel_fe(y,xconstant x,w，t，info); vnames=strvcat（logcit，intercept，logp，logy)；prt_spnew（results，vnames，1)% print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(re

15、sults，w,spat_model);panel_effects_sar（results，vnames,w）;2、空间固定效应（spatial fixed effects）t=30; n=46； w=normw(w1）;y=a（：，3）;x=a(：,4，6); for t=1:t t1=(t1)*n+1；t2=tn; wx(t1:t2，：)=w*x（t1：t2,：）;endxconstant=ones(nt，1)；nobs k=size（x);info.lflag=0；info.model=1;info。fe=0; results=sar_panel_fe（y,x，w,t,info）; vn

16、ames=strvcat（logcit，logp,logy);prt_spnew(results,vnames,1) print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(results,w，spat_model）；panel_effects_sar(results,vnames,w);3、时点固定效应(time period fixed effects)t=30； n=46; w=normw(w1）；y=a（:，3);x=a(:，4，6）; for t=1：t t1=(t-1）*n+1；t2=t*n

17、； wx(t1:t2,:)=w*x(t1：t2,:);endxconstant=ones（nt,1)；nobs k=size(x);info.lflag=0； required for exact resultsinfo.model=2；info.fe=0； do not print intercept and fixed effects； use info.fe=1 to turn onresults=sar_panel_fe(y，x,w,t，info)； vnames=strvcat(logcit,logp，logy)；prt_spnew(results，vnames,1) print o

18、ut effects estimatesspat_model=0；direct_indirect_effects_estimates（results,w，spat_model);panel_effects_sar（results,vnames，w);4、双固定效应（spatial and time period fixed effects)t=30； n=46; w=normw(w1)；y=a(：，3）;x=a(:,4,6）； for t=1:t t1=（t1)n+1；t2=t*n; wx(t1：t2，：）=wx（t1：t2，：);endxconstant=ones(n*t,1);nobs k

19、=size（x);info.lflag=0； required for exact resultsinfo。model=3；info。fe=0； do not print intercept and fixed effects; use info。fe=1 to turn onresults=sar_panel_fe(y,x，w，t，info); vnames=strvcat（logcit,logp,logy）;prt_spnew（results,vnames，1) print out effects estimatesspat_model=0；direct_indirect_effects_

20、estimates(results,w，spat_model）；panel_effects_sar（results,vnames,w)；三、静态面板sdm模型1、无固定效应（no fixed effects）t=30; n=46； w=normw(w1)；y=a(：,3)；x=a（:,4，6); for t=1:t t1=(t1）*n+1;t2=tn; wx（t1：t2，：）=wx(t1：t2，：）；endxconstant=ones（nt，1);nobs k=size(x)；info.lflag=0; info.model=0;info.fe=0； results=sar_panel_fe(

21、y，xconstant x wx,w，t，info)； vnames=strvcat(logcit,intercept,logp,logy,w*logp，wlogy)；prt_spnew(results,vnames，1）% print out effects estimatesspat_model=1;direct_indirect_effects_estimates（results，w，spat_model）；panel_effects_sdm（results,vnames，w）；2、空间固定效应(spatial fixed effects）t=30; n=46; w=normw(w1)；

22、y=a(:,3)；x=a(:，4,6）； for t=1：t t1=(t-1）n+1;t2=tn； wx（t1：t2，:）=wx(t1：t2,:);endxconstant=ones(nt,1);nobs k=size(x);info。lflag=0； required for exact resultsinfo。model=1；info。fe=0； do not print intercept and fixed effects; use info。fe=1 to turn onresults=sar_panel_fe（y,x wx，w,t,info）; vnames=strvcat(log

23、cit，logp,logy，wlogp，w*logy）；prt_spnew（results，vnames，1) print out effects estimatesspat_model=1；direct_indirect_effects_estimates(results，w,spat_model）；panel_effects_sdm（results,vnames,w）；3、时点固定效应（time period fixed effects）t=30; n=46; w=normw(w1);y=a（:,3)；x=a(：，4，6）; for t=1：t t1=(t1)n+1;t2=tn; wx（t

24、1:t2,：)=w*x（t1：t2，：);endxconstant=ones(n*t，1);nobs k=size(x）;info.lflag=0； % required for exact resultsinfo。model=2；info.fe=0； % do not print intercept and fixed effects； use info。fe=1 to turn on new routines to calculate effects estimatesresults=sar_panel_fe(y，x wx,w,t，info）； vnames=strvcat(logcit,

25、logp，logy,w*logp,wlogy)；% print out coefficient estimatesprt_spnew(results，vnames，1)% print out effects estimatesspat_model=1;direct_indirect_effects_estimates（results,w，spat_model）;panel_effects_sdm（results，vnames,w）4、双固定效应（spatial and time period fixed effects）t=30； n=46; w=normw(w1);y=a（：，3）;x=a(

26、：，4，6）; for t=1:t t1=（t-1）n+1;t2=tn; wx（t1：t2,：）=wx（t1：t2，:)；endxconstant=ones(nt,1）;nobs k=size（x)；info。bc=0;info.lflag=0; % required for exact resultsinfo.model=3;info。fe=0; % do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn onresults=sar_panel_fe（y,x wx,w,t，info)； vnames=strvcat（lo

27、gcit,logp,logy，wlogp，wlogy)；prt_spnew（results,vnames,1） print out effects estimatesspat_model=1;direct_indirect_effects_estimates(results,w,spat_model）;panel_effects_sdm（results，vnames，w)wald test spatial lag% wald test for spatial durbin model against spatial lag modelbtemp=results。parm；varcov=resu

28、lts。cov;rafg=zeros(k,2*k+2)；for k=1:k rafg(k，k+k）=1； r（1,3）=0 and r（2,4)=0;endwald_spatial_lag=（rafgbtemp)inv(rafgvarcovrafg）rafg*btempprob_spatial_lag=1-chis_cdf (wald_spatial_lag， k）wald test spatial error% wald test spatial durbin model against spatial error modelr=zeros(k，1)；for k=1:k r（k)=btemp

29、(2*k+1）*btemp（k)+btemp(k+k）; % k changed in 1, 7/12/2010% r（1）=btemp（5）*btemp（1）+btemp(3);% r（2)=btemp(5）btemp（2）+btemp(4）;endrafg=zeros(k，2*k+2);for k=1：k rafg(k，k） =btemp（2*k+1); % k changed in 1, 7/12/2010 rafg(k，k+k) =1; rafg（k，2k+1)=btemp(k)； rafg（1,1)=btemp（5）;rafg（1,3）=1；rafg(1,5）=btemp(1)； r

30、afg（2，2)=btemp（5）;rafg（2，4）=1;rafg（2,5)=btemp(2）;end wald_spatial_error=rinv(rafgvarcovrafg)*rprob_spatial_error=1chis_cdf (wald_spatial_error，k）lr test spatial lagresultssar=sar_panel_fe（y，x,w，t,info）； lr_spatial_lag=-2（resultssar。lik-results。lik）prob_spatial_lag=1chis_cdf (lr_spatial_lag,k) lr tes

31、t spatial errorresultssem=sem_panel_fe(y，x,w,t,info）; lr_spatial_error=-2(resultssem。likresults。lik)prob_spatial_error=1chis_cdf (lr_spatial_error,k) 5、空间随机效应与时点固定效应模型t=30； n=46; w=normw(w1);y=a(：，3);x=a(:,4,6）； for t=1:t t1=(t1）n+1;t2=t*n； wx(t1：t2,:）=wx（t1：t2,:)；endxconstant=ones(nt,1)；nobs k=size

32、（x）；ywith，xwith,meanny,meannx,meanty，meantx=demean（y,x wx，n，t,2); % 2=time dummiesinfo。model=1；results=sar_panel_re（ywith，xwith，w,t，info）； prt_spnew（results，vnames，1)spat_model=1；direct_indirect_effects_estimates（results,w,spat_model)；panel_effects_sdm(results,vnames，w）wald test spatial lagbtemp=res

33、ults.parm(1：2k+2)；varcov=results。cov（1：2k+2，1：2*k+2)；rafg=zeros(k，2*k+2);for k=1：k rafg（k，k+k）=1; % r（1,3)=0 and r(2,4）=0；endwald_spatial_lag=(rafg*btemp)*inv(rafg*varcov*rafg)*rafg*btempprob_spatial_lag= 1-chis_cdf （wald_spatial_lag， k) wald test spatial errorr=zeros（k，1);for k=1：k r（k)=btemp（2k+1)

34、btemp（k)+btemp（k+k)； % k changed in 1， 7/12/2010 r(1)=btemp（5）btemp(1)+btemp（3）；% r(2）=btemp（5）btemp(2)+btemp（4）;endrafg=zeros(k，2*k+2)；for k=1：k rafg（k,k) =btemp（2*k+1)； % k changed in 1, 7/12/2010 rafg(k,k+k) =1； rafg（k,2*k+1)=btemp（k)； rafg（1,1)=btemp（5）;rafg（1,3)=1；rafg（1，5)=btemp（1);% rafg（2，2）

35、=btemp（5)；rafg（2，4）=1;rafg（2,5)=btemp（2);end wald_spatial_error=rinv(rafg*varcov*rafg)*rprob_spatial_error= 1-chis_cdf (wald_spatial_error,k) lr test spatial lagresultssar=sar_panel_re（ywith，xwith（:,1:k)，w，t,info）; lr_spatial_lag=-2*（resultssar。lik-results。lik)prob_spatial_lag=1-chis_cdf （lr_spatial

36、_lag,k) lr test spatial errorresultssem=sem_panel_re(ywith,xwith（:，1：k),w，t,info）; lr_spatial_error=2*（resultssem.likresults。lik)prob_spatial_error=1chis_cdf (lr_spatial_error,k）四、静态面板sem模型1、无固定效应（no fixed effects）t=30； n=46； w=normw（w1）；y=a（:，3）;x=a(:，4，6）； for t=1：t t1=(t1)*n+1;t2=t*n； wx（t1：t2,：）

37、=w*x（t1:t2，:）；endxconstant=ones(n*t,1)；nobs k=size（x)；info.lflag=0; info.model=0；info.fe=0； results=sem_panel_fe(y,xconstant x，w,t，info)； vnames=strvcat(logcit，intercept,logp，logy)；prt_spnew(results,vnames,1）% print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(results,w,spat_m

38、odel）;panel_effects_sar(results，vnames，w);2、空间固定效应(spatial fixed effects）t=30； n=46； w=normw（w1）；y=a(：，3）；x=a（:，4,6）; for t=1:t t1=(t1）n+1；t2=t*n； wx(t1:t2,：）=wx（t1：t2,：）；endxconstant=ones（n*t，1）；nobs k=size（x）；info.lflag=0；info。model=1；info。fe=0； results=sem_panel_fe(y,x，w,t,info); vnames=strvcat（l

39、ogcit，logp，logy)；prt_spnew(results,vnames,1）% print out effects estimatesspat_model=0；direct_indirect_effects_estimates（results，w，spat_model）;panel_effects_sar(results，vnames，w）;3、时点固定效应（time period fixed effects）t=30； n=46; w=normw(w1）;y=a（：，3)；x=a(:,4,6）; for t=1：t t1=（t1)n+1;t2=t*n； wx（t1：t2，:）=w

40、x（t1：t2，：）；endxconstant=ones(n*t,1);nobs k=size（x)；info.lflag=0; % required for exact resultsinfo。model=2；info.fe=0； do not print intercept and fixed effects； use info。fe=1 to turn onresults=sem_panel_fe（y,x,w，t,info); vnames=strvcat（logcit,logp，logy)；prt_spnew(results,vnames，1)% print out effects e

41、stimatesspat_model=0；direct_indirect_effects_estimates(results,w,spat_model）;panel_effects_sar（results，vnames，w);4、双固定效应（spatial and time period fixed effects）t=30； n=46; w=normw(w1)；y=a（:，3)；x=a(:,4，6)； for t=1:t t1=（t-1)n+1；t2=tn; wx（t1:t2,：)=wx（t1:t2,:）;endxconstant=ones(n*t，1);nobs k=size（x)；inf

42、o。lflag=0； % required for exact resultsinfo。model=3；info。fe=0; do not print intercept and fixed effects； use info.fe=1 to turn onresults=sem_panel_fe（y,x，w，t,info); vnames=strvcat（logcit,logp,logy）；prt_spnew(results,vnames,1） print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(

43、results，w,spat_model）；panel_effects_sar（results,vnames，w)；五、静态面板sdem模型1、无固定效应（no fixed effects）t=30； n=46； w=normw（w1)；y=a（:,3);x=a(:，4,6）; for t=1：t t1=（t-1）*n+1；t2=t*n; wx(t1:t2,:）=w*x（t1:t2，：）；endxconstant=ones（nt,1);nobs k=size(x)；info。lflag=0; info。model=0；info.fe=0； results=sem_panel_fe(y,xcon

44、stant x wx,w，t,info); vnames=strvcat(logcit,intercept,logp，logy，wlogp,w*logy);prt_spnew（results,vnames,1) print out effects estimatesspat_model=1;direct_indirect_effects_estimates（results,w,spat_model）;panel_effects_sdm（results，vnames，w);2、空间固定效应(spatial fixed effects)t=30; n=46; w=normw（w1)；y=a(：,3);x=a（:,4，6); for t=1：t t1=(t1）*n+1；t2=t*n; wx（t1：t2,：）=w*x(t1:t2，:）;endxconstant=ones(n*t，1）;nobs k=size(x)；info.lflag=0； required for exact resultsinfo。model=1；info.fe=0; do not print intercept and