用MATLAB做空间计量回归详细步骤有截图Word格式.docx
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%该面板数据的时期数为30（T=30），
N=46;
%该面板数据有30个地区（N=30），
W=normw（W1）;
%将空间权重矩阵标准化（W=normw（w1）），
y=A（:
3）;
%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,
x=A（:
[4,6]）;
%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，
xconstant=ones（N*T,1）;
%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）
[nobsK]=size（x）;
%说明解释变量矩阵x的大小：
有nobs行，K列。
（size为描述矩阵的大小）。
results=ols（y,[xconstantx]）;
vnames=strvcat（'
logcit'
'
intercept'
logp'
logy'
prt_reg（results,vnames,1）;
sige=results.sige*（（nobs-K）/nobs）;
loglikols=-nobs/2*log（2*pi*sige）-1/（2*sige）*results.resid'
*results.resid
%The（robust）LMtestsdevelopedbyElhorst
LMsarsem_panel（results,W,y,[xconstantx]）;
%（Robust）LMtests
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
2、空间固定OLS（spatial-fixedeffects）
model=1;
[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean（y,x,N,T,model）;
results=ols（ywith,xwith）;
%shouldbechangedifxischanged
prt_reg（results,vnames）;
sfe=meanny-meannx*results.beta;
%includingtheconstantterm
yme=y-mean（y）;
et=ones（T,1）;
error=y-kron（et,sfe）-x*results.beta;
rsqr1=error'
*error;
rsqr2=yme'
*yme;
FE_rsqr2=1.0-rsqr1/rsqr2%r-squaredincludingfixedeffects
logliksfe=-nobs/2*log（2*pi*sige）-1/（2*sige）*results.resid'
LMsarsem_panel（results,W,ywith,xwith）;
3、时期固定OLS（time-periodfixedeffects）
model=2;
tfe=meanty-meantx*results.beta;
en=ones（N,1）;
error=y-kron（tfe,en）-x*results.beta;
logliktfe=-nobs/2*log（2*pi*sige）-1/（2*sige）*results.resid'
4、空间与时间双固定模型
model=3;
prt_reg（results,vnames）
intercept=mean（y）-mean（x）*results.beta;
sfe=meanny-meannx*results.beta-kron（en,intercept）;
tfe=meanty-meantx*results.beta-kron（et,intercept）;
ent=ones（N*T,1）;
error=y-kron（tfe,en）-kron（et,sfe）-x*results.beta-kron（ent,intercept）;
loglikstfe=-nobs/2*log（2*pi*sige）-1/（2*sige）*results.resid'
二、静态面板SAR模型
1、无固定效应（Nofixedeffects）
[3]）;
fort=1:
T
t1=（t-1）*N+1;
t2=t*N;
wx（t1:
t2,:
）=W*x（t1:
end
info.lflag=0;
info.model=0;
info.fe=0;
results=sar_panel_FE（y,[xconstantx],W,T,info）;
prt_spnew（results,vnames,1）
%Printouteffectsestimates
spat_model=0;
direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;
panel_effects_sar（results,vnames,W）;
2、空间固定效应（Spatialfixedeffects）
info.model=1;
results=sar_panel_FE（y,x,W,T,info）;
3、时点固定效应（Timeperiodfixedeffects）
%requiredforexactresults
info.model=2;
%Donotprintinterceptandfixedeffects;
useinfo.fe=1toturnon
4、双固定效应（Spatialandtimeperiodfixedeffects）
info.model=3;
三、静态面板SDM模型
results=sar_panel_FE（y,[xconstantxwx],W,T,info）;
W*logp'
W*logy'
spat_model=1;
panel_effects_sdm（results,vnames,W）;
results=sar_panel_FE（y,[xwx],W,T,info）;
%Newroutinestocalculateeffectsestimates
%Printoutcoefficientestimates
panel_effects_sdm（results,vnames,W）
4、双固定效应（无贝叶斯纠正）（Spatialandtimeperiodfixedeffects）
info.bc=0;
waldtestspatiallag
%WaldtestforspatialDurbinmodelagainstspatiallagmodel
btemp=results.parm;
varcov=results.cov;
Rafg=zeros（K,2*K+2）;
fork=1:
K
Rafg（k,K+k）=1;
%R（1,3）=0andR（2,4）=0;
Wald_spatial_lag=（Rafg*btemp）'
*inv（Rafg*varcov*Rafg'
）*Rafg*btemp
prob_spatial_lag=1-chis_cdf（Wald_spatial_lag,K）
waldtestspatialerror
%WaldtestspatialDurbinmodelagainstspatialerrormodel
R=zeros（K,1）;
R（k）=btemp（2*K+1）*btemp（k）+btemp（K+k）;
%kchangedin1,7/12/2010
%R
（1）=btemp（5）*btemp
（1）+btemp（3）;
%R
（2）=btemp（5）*btemp
（2）+btemp（4）;
Rafg（k,k）=btemp（2*K+1）;
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）=btemp（5）;
Rafg（2,4）=1;
Rafg（2,5）=btemp
（2）;
end
Wald_spatial_error=R'
）*R
prob_spatial_error=1-chis_cdf（Wald_spatial_error,K）
LRtestspatiallag
%针对空间杜宾和空间滞后模型选择的LR检验
resultssar=sar_panel_FE（y,x,W,T,info）;
LR_spatial_lag=-2*（resultssar.lik-results.lik）
prob_spatial_lag=1-chis_cdf（LR_spatial_lag,K）
LRtestspatialerror
%判断空间杜宾模型或者空间误差模型那个更合适解释数据的LR检验
resultssem=sem_panel_FE（y,x,W,T,info）;
LR_spatial_error=-2*（resultssem.lik-results.lik）
prob_spatial_error=1-chis_cdf（LR_spatial_error,K）
5、双固定效应（有贝叶斯纠正）（Spatialandtimeperiodfixedeffects）
t1=（t-1）*N+
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