六步学会用MATLAB做空间计量回归详细步骤.docx
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六步学会用MATLAB做空间计量回归详细步骤
1.excel与MATLAB链接：
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:
\MATLAB\toolbox\exlink
然后，Excel中就出现MATLAB工具
（注意Excel中的数据：
）
3.启动matlab
（1）点击startMATLAB
（2）senddatatomatlab，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
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（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
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
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nobs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（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
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
2、空间固定OLS（spatial-fixedeffects）
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
3）;
x=A（:
[4,6]）;
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
model=1;
[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean（y,x,N,T,model）;
results=ols（ywith,xwith）;
vnames=strvcat（'logcit','logp','logy'）;%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
sige=results.sige*（（nobs-K）/nobs）;
logliksfe=-nobs/2*log（2*pi*sige）-1/（2*sige）*results.resid'*results.resid
LMsarsem_panel（results,W,ywith,xwith）;%（Robust）LMtests
3、时期固定OLS（time-periodfixedeffects）
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
3）;
x=A（:
[4,6]）;
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=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'）;%shouldbechangedifxischanged
prt_reg（results,vnames）;
tfe=meanty-meantx*results.beta;%includingtheconstantterm
yme=y-mean（y）;
en=ones（N,1）;
error=y-kron（tfe,en）-x*results.beta;
rsqr1=error'*error;
rsqr2=yme'*yme;
FE_rsqr2=1.0-rsqr1/rsqr2%r-squaredincludingfixedeffects
sige=results.sige*（（nobs-K）/nobs）;
logliktfe=-nobs/2*log（2*pi*sige）-1/（2*sige）*results.resid'*results.resid
LMsarsem_panel（results,W,ywith,xwith）;%（Robust）LMtests
4、空间与时间双固定模型
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
3）;
x=A（:
[4,6]）;
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=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'）;%shouldbechangedifxischanged
prt_reg（results,vnames）
en=ones（N,1）;
et=ones（T,1）;
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（N*T,1）;
error=y-kron（tfe,en）-kron（et,sfe）-x*results.beta-kron（ent,intercept）;
rsqr1=error'*error;
rsqr2=yme'*yme;
FE_rsqr2=1.0-rsqr1/rsqr2%r-squaredincludingfixedeffects
sige=results.sige*（（nobs-K）/nobs）;
loglikstfe=-nobs/2*log（2*pi*sige）-1/（2*sige）*results.resid'*results.resid
LMsarsem_panel（results,W,ywith,xwith）;%（Robust）LMtests
二、静态面板SAR模型
1、无固定效应（Nofixedeffects）
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
[3]）;
x=A（:
[4,6]）;
fort=1:
T
t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;
wx（t1:
t2,:
）=W*x（t1:
t2,:
）;
end
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
info.lflag=0;
info.model=0;
info.fe=0;
results=sar_panel_FE（y,[xconstantx],W,T,info）;
vnames=strvcat（'logcit','intercept','logp','logy'）;
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）
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
[3]）;
x=A（:
[4,6]）;
fort=1:
T
t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;
wx（t1:
t2,:
）=W*x（t1:
t2,:
）;
end
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
info.lflag=0;
info.model=1;
info.fe=0;
results=sar_panel_FE（y,x,W,T,info）;
vnames=strvcat（'logcit','logp','logy'）;
prt_spnew（results,vnames,1）
%Printouteffectsestimates
spat_model=0;
direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;
panel_effects_sar（results,vnames,W）;
3、时点固定效应（Timeperiodfixedeffects）
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
[3]）;
x=A（:
[4,6]）;
fort=1:
T
t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;
wx（t1:
t2,:
）=W*x（t1:
t2,:
）;
end
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
info.lflag=0;%requiredforexactresults
info.model=2;
info.fe=0;%Donotprintinterceptandfixedeffects;useinfo.fe=1toturnon
results=sar_panel_FE（y,x,W,T,info）;
vnames=strvcat（'logcit','logp','logy'）;
prt_spnew（results,vnames,1）
%Printouteffectsestimates
spat_model=0;
direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;
panel_effects_sar（results,vnames,W）;
4、双固定效应（Spatialandtimeperiodfixedeffects）
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
[3]）;
x=A（:
[4,6]）;
fort=1:
T
t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;
wx（t1:
t2,:
）=W*x（t1:
t2,:
）;
end
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
info.lflag=0;%requiredforexactresults
info.model=3;
info.fe=0;%Donotprintinterceptandfixedeffects;useinfo.fe=1toturnon
results=sar_panel_FE（y,x,W,T,info）;
vnames=strvcat（'logcit','logp','logy'）;
prt_spnew（results,vnames,1）
%Printouteffectsestimates
spat_model=0;
direct_indirect_effects_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（Nofixedeffects）
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
[3]）;
x=A（:
[4,6]）;
fort=1:
T
t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;
wx（t1:
t2,:
）=W*x（t1:
t2,:
）;
end
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
info.lflag=0;
info.model=0;
info.fe=0;
results=sar_panel_FE（y,[xconstantxwx],W,T,info）;
vnames=strvcat（'logcit','intercept','logp','logy','W*logp','W*logy'）;
prt_spnew（results,vnames,1）
%Printouteffectsestimates
spat_model=1;
direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;
panel_effects_sdm（results,vnames,W）;
2、空间固定效应（Spatialfixedeffects）
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
[3]）;
x=A（:
[4,6]）;
fort=1:
T
t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;
wx（t1:
t2,:
）=W*x（t1:
t2,:
）;
end
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
info.lflag=0;%requiredforexactresults
info.model=1;
info.fe=0;%Donotprintinterceptandfixedeffects;useinfo.fe=1toturnon
results=sar_panel_FE（y,[xwx],W,T,info）;
vnames=strvcat（'logcit','logp','logy','W*logp','W*logy'）;
prt_spnew（results,vnames,1）
%Printouteffectsestimates
spat_model=1;
direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;
panel_effects_sdm（results,vnames,W）;
3、时点固定效应（Timeperiodfixedeffects）
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
[3]）;
x=A（:
[4,6]）;
fort=1:
T
t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;
wx（t1:
t2,:
）=W*x（t1:
t2,:
）;
end
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
info.lflag=0;%requiredforexactresults
info.model=2;
info.fe=0;%Donotprintinterceptandfixedeffects;useinfo.fe=1toturnon
%Newroutinestocalculateeffectsestimates
results=sar_panel_FE（y,[xwx],W,T,info）;
vnames=strvcat（'logcit','logp','logy','W*logp','W*logy'）;
%Printoutcoefficientestimates
prt_spnew（results,vnames,1）
%Printouteffectsestimates
spat_model=1;
direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;
panel_effects_sdm（results,vnames,W）
4、双固定效应（Spatialandtimeperiodfixedeffects）
T=30;
N=46;
W=normw（W1）;
y=A（:
[3]）;
x=A（:
[4,6]）;
fort=1:
T
t1=（t-1）*N+1;t2=t*N;
wx（t1:
t2,:
）=W*x（t1:
t2,:
）;
end
xconstant=ones（N*T,1）;
[nobsK]=size（x）;
info.bc=0;
info.lflag=0;%requiredforexactresults
info.model=3;
info.fe=0;%Donotprintinterceptandfixedeffects;useinfo.fe=1toturnon
results=sar_panel_FE（y,[xwx],W,T,info）;
vnames=strvcat（'logcit','logp','logy','W*logp','W*logy'）;
prt_spnew（results,vnames,1）
%Printouteffectsestimates
spat_model=1;
direct_indirect_effects_estimates（results,W,spat_model）;
panel_effects_sdm（results,vnames,W）
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;
end
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）;
fork=1:
K
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）;
end
Rafg=zeros（K,2*K+2）;
fork=1:
K
Rafg（k,k）=btemp（2*K+1）;%kchangedin1,7/12/2010
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）=btemp（5）;Rafg（2,4）=1;Rafg（2,5）=btemp
（2）;
end
Wald_spatial_error=R'*inv（Rafg*varcov*Rafg'）*R
prob_spatial_error=1-chis_cdf（Wald_spatial_error,K）
LRtestspatiallag
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
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、空间随机效应与时点固定效应模型
T=30;
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