空间面板数据分析R的splm包_精品文档.doc
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空间面板数据分析——R的splm包
（任建辉，暨南大学）
ThesplmpackageprovidesmethodsforfittingspatialpaneldatabymaximumlikelihoodandGM.
安装R软件及其编辑器Rstudio
网址：
www.r-project.org
下载好Rstudio以后，操作都可以Rstudio中完成了，包括命令的编写、命令运行、图形展示，最方便的要数查看数据了。
R界面
Rstudio界面，形如matlab
下面进入正题，了解splm包中的数据、命令及结果展示。
所有命令都写在编辑窗口（studio左上区域），可以单独的运行每行命令，也可选取一段一起执行，点run按钮。
1、首先，安装splm包并导入，命令如下:
intall.packages（“splm”），选择最近的下载点
library（splm）
>library（splm）
载入需要的程辑包：
MASS
载入需要的程辑包：
nlme
载入需要的程辑包：
spdep
载入需要的程辑包：
sp
载入需要的程辑包：
Matrix
载入需要的程辑包：
plm
载入需要的程辑包：
bdsmatrix
载入程辑包：
‘bdsmatrix’
下列对象被屏蔽了from‘package:
base’:
backsolve
载入需要的程辑包：
Formula
载入需要的程辑包：
sandwich
载入需要的程辑包：
zoo
载入程辑包：
‘zoo’
下列对象被屏蔽了from‘package:
base’:
as.Date,as.Date.numeric
载入需要的程辑包：
spam
载入需要的程辑包：
grid
Spamversion0.40-0（2013-09-11）isloaded.
Type'help（Spam）'or'demo（spam）'forashortintroduction
andoverviewofthispackage.
Helpforindividualfunctionsisalsoobtainedbyaddingthe
suffix'.spam'tothefunctionname,e.g.'help（chol.spam）'.
载入程辑包：
‘spam’
下列对象被屏蔽了from‘package:
bdsmatrix’:
backsolve
下列对象被屏蔽了from‘package:
base’:
backsolve,forwardsolve
载入需要的程辑包：
ibdreg
载入需要的程辑包：
car
载入需要的程辑包：
lmtest
载入需要的程辑包：
Ecdat
载入程辑包：
‘Ecdat’
下列对象被屏蔽了from‘package:
car’:
Mroz
下列对象被屏蔽了from‘package:
nlme’:
Gasoline
下列对象被屏蔽了from‘package:
MASS’:
SP500
下列对象被屏蔽了from‘package:
datasets’:
Orange
载入需要的程辑包：
maxLik
载入需要的程辑包：
miscTools
Pleasecitethe'maxLik'packageas:
Henningsen,ArneandToomet,Ott（2011）.maxLik:
ApackageformaximumlikelihoodestimationinR.ComputationalStatistics26（3）,443-458.DOI10.1007/s00180-010-0217-1.
Ifyouhavequestions,suggestions,orcommentsregardingthe'maxLik'package,pleaseuseaforumor'tracker'atmaxLik'sR-Forgesite:
https:
//r-forge.r-project.org/projects/maxlik/
Warningmessage:
程辑包‘Matrix’是用R版本3.0.3来建造的
注意：
在导入splm时，如果发现还有其他配套的包没有安装，需要先安装。
2、接着，查看数据及结构，命令如下：
data（Produc,package=”Ecdat”）
View（Produc）
3、引入空间权重矩阵（spatialweightsmatrix），命令如下
data（usaww）
Views（usaww）
4、空间面板数据的广义矩估计，命令spgm
GM<-spgm（log（gsp）~log（pcap）+log（pc）+log（emp）+unemp,data=Produc,
listw=usaww,moments=”fullweights”,spatial.error=TRUE）
summary（GM）
>GM<-spgm（log（gsp）~log（pcap）+log（pc）+log（emp）+unemp,data=Produc,
+listw=usaww,moments="fullweights",spatial.error=TRUE）
>summary（GM）
SpatialpanelfixedeffectsGMmodel
Call:
spgm（formula=log（gsp）~log（pcap）+log（pc）+log（emp）+unemp,
data=Produc,listw=usaww,spatial.error=TRUE,moments="fullweights"）
Residuals:
Min.1stQu.Median3rdQu.Max.
-0.14000-0.01950-0.003160.015300.16800
Estimatedspatialcoefficient,variancecomponentsandtheta:
Estimate
rho0.3277625
sigma^2_v0.0012179
Coefficients:
EstimateStd.Errort-valuePr（>|t|）
log（pcap）-0.00224350.0262646-0.08540.9319295
log（pc）0.24149790.023582610.2405<2.2e-16***
log（emp）0.78132760.028385527.5256<2.2e-16***
unemp-0.00360260.0010094-3.56910.0003582***
---
Signif.codes:
0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
5、空间面板极大似然估计，命令spml
fm<-log（gsp）~log（pcap）+log（pc）+log（emp）+unemp
##fixedeffectspanelwithspatialerrors
Fespaterr<-spml（fm,data=Produc,listw=mat2listw（usaww）,model=”within”,
spatial.error=”b”,hess=FALSE）
summary（Fespaterr）
>fm<-log（gsp）~log（pcap）+log（pc）+log（emp）+unemp
>Fespaterr<-spml（fm,data=Produc,listw=mat2listw（usaww）,model="within",
+spatial.error="b",hess=FALSE）
>summary（Fespaterr）
Spatialpanelfixedeffectserrormodel
Call:
spml（formula=fm,data=Produc,listw=mat2listw（usaww）,model="within",
spatial.error="b",hess=FALSE）
Residuals:
Min.1stQu.Median3rdQu.Max.
-0.1250-0.0238-0.00350.01710.1880
Coefficients:
EstimateStd.Errort-valuePr（>|t|）
rho0.55740130.032955416.9138<2e-16***
log（pcap）0.00514380.02507240.20520.83745
log（pc）0.20530260.02319968.8494<2e-16***
log（emp）0.78225400.027874128.0638<2e-16***
unemp-0.00223170.0010735-2.07880.03764*
---
Signif.codes:
0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1
##randomeffectspanalwithspatiallag
Respatlag<-spml（fm,data=Produc,listw=mat2listw（usaww）,model=”random”,
spatial.error=”none”,lag=TRUE）
summary（Respatlag）
>Respatlag<-spml（fm,data=Produc,listw=mat2listw（usaww）,model="random",
+spatial.error="none",lag=TRUE）
>summary（Respatlag）
SpatialpanelrandomeffectsMLmodel
Call:
spreml（formula=formula,data=data,index=index,w=listw2mat（listw）,
w2=listw2mat（listw2）,lag=lag,errors=errors,cl=cl）
Residuals:
Min.1stQu.MedianMean3rdQu.Max.
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