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1、标准实用空间计量经济学基本模型的matlab估计空间滞后模型sar （）函数功能估计空间滞后模型（空间自回归 -回归模型）y 二 Wy xN（0/ 2In）中的未知参数p、B和了2。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语句查看注意事项1）WW为权重矩阵，因为是稀疏矩阵，原始数据通常以nx3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）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（y
2、dev）。*3）x需要注意x的生成方式，应将常数项包括在内*4）infoinfo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 namel ', ' variablename2 );*6）Asymptotic t-stat （渐进 t 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。应用实例估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度案例素材1997年，Pace等人研究了美国31
3、07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= B 0+ p Wy+x B + &£1（0,几）转换为：y= p Wy4 1 x B 0 B ' + ££N（0,a2In）程序语句1）近似估计缺省设置：in fo.l
4、flag=1注意取对数值，得到 y, x。2）精确估计infoflag=0运行结果xy2c ont ()函数功能：使用地区x坐标和y坐标，生成空间邻接矩阵。 使用方法：W1 W2 W3=xy2cont (x,y)其中，W2是行标准化后的空间邻接矩阵。一个例子：使用anselin数据，生成w,并与wmat比较其差 异。空间误差模型sem()函数功能估计空间误差模型厂X uu = WuNg 2In)中的未知参数B、入和了2。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语句
5、查看注意事项1) xx应将常数项包括在内。*2) infoinfo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 namel ', ' variablename2 );*应用实例估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度 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.d
6、at 。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= B o+x (3 +uU=入 Wu+££ N(0,/ln)转换为：y= 1 x 3 o 3 ' +uu=入 Wu+e£ N(0,/n)程序语句1）近似估计缺省设置：in fo.lflag=1注意取对数值，得到y, x。2）精确估计infoflag =0运行结果误差项空间依赖性的检验*1) Moran I统计
7、量检验使用方法：res= moran (y,x,W); prt(res);*2) 似然比检验(Iratios )使用方法：res= lratios ( y,x,W); prt(res);*3) 拉格朗日乘子(LM检验使用方法：res= Imerror (y,x,W); prt(res);*4) 沃德(Walds)检验使用方法：res= walds (y,x,W);prt(res);*5)基于sar残差的检验使用方法：res= Imsar ( y,x,W1,W2) prt(res);文案大全标准实用1、空间杜宾模型sdm（）函数功能估计空间杜宾模型y Wy XWX 2 N（0广 2In）中的未知
8、参数p、B i、B 2和c2。使用方法res=sdm(y, X W info )*info :结构化参数，具体可使用help sdm语句查看注意事项1） X模型中，第一个X包括常数项，第二个未包括常数项。但 程序中的X应将常数项包括在内，程序会自动处理 。*2） infoinfo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1）估计地区犯罪率受周边地区犯罪率的影响程度案例素材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
9、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y= B 0+ p Wy+x B 1+WxB 2+ ££N（0,/ln）程序语句1）近似估计缺省设置 info.lflag=1；或者 info.lflag=22）精确估计更改设置：in fo.lflag=0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
10、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。计量模型程序语句1）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）精确估计由于n>1000，只能使用近似估计。运行结果文案大全标准实用四、广义空间模型sac ()函数功能估计广义空间模型y= p Wy+x （3 +uu=入 W2u+ ££ N （勺 rj）中的未知参数p、3、入和c2使用方法res=sac(y, X, W, W, info )高阶邻接矩阵的生成slag （）
11、Wp=slag （W p）注意：不包括低阶邻接。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2）估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度练习作业1）估计地区犯罪率受周边地区犯罪率以及其他因素的影 响程度数据：Anselin （ 1980 ）。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，（1）编写运算语句；（2）得到运算结果，并保存在作业里；（3）分析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数据：pace （ 1997）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，（1）编写运算语句；（2）得到运算结果，并保存在作业里；（3）分析不同方法得到的结果差异。文案大全
第七讲空间计量经济学模型地matlab估计
