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文檔簡介

1、 .wd.空間計量經(jīng)濟學根本模型的matlab估計一、空間滯后模型sar=Ø 函數(shù)功能估計空間滯后模型空間自回歸-回歸模型中的未知參數(shù)、和2。=Ø 使用方法res=sar(y,x,W,info*res: 存儲結果的變量;y: 被解釋變量;x: 解釋變量;w: 空間權重矩陣;info:構造化參數(shù),具體可使用helpsar語句查看=Ø 考前須知1) WW為權重矩陣,因為是稀疏矩陣,原始數(shù)據(jù)通常以n×3的數(shù)組形式存儲,需要用sparse函數(shù)轉換為矩陣形式。*2) ydev不再需要sar函數(shù)求解的標準模型可以包含常數(shù)項,被解釋變量因變量y,不再需要轉換為離差形式

2、ydev。*3) x需要注意x的生成方式,應將常數(shù)項包括在內。*4) infoinfo為構造化參數(shù),事前賦值;通常調整info.lflag標準n?1000、info.rmin和info.rmax。*5) vnames在輸出結果中說明被解釋變量。使用方法:vnames=strvcat(variable name1,variable name2);*6) Asymptotic t-stat漸進t統(tǒng)計量rho的檢驗:漸進t分布,估計值的顯著性使用相應的Z概率表示。=Ø 應用實例估計地區(qū)投票率受周邊地區(qū)投票率的影響程度ü 案例素材1997年,Pace等人研究了美國3107個縣的選舉

3、投票率影響因素,運用的是美國1980年大選的公開投票數(shù)據(jù),形成了一個包含3107個樣本數(shù)據(jù)的截面數(shù)據(jù)集elect.dat??梢酝ㄟ^matlab軟件翻開elect.dat查看,并翻開elect.txt查看各列數(shù)據(jù)的含義。ü 計量模型認為各縣的投票率受到相鄰地區(qū)投票率的影響,同時,還受到選民教育水平、選民住房情況、選民收入水平的影響,據(jù)此得到如下計量模型:y=0+Wy+x+N0,2In轉換為:y=Wy+1 x0 +N0,2Inü 程序語句l 1近似估計缺省設置:info.lflag=1注意取對數(shù)值,得到y(tǒng),x。l 2準確估計info.lflag=0ü 運行結果=xy2

4、contv 函數(shù)功能:使用地區(qū)x坐標和y坐標,生成空間鄰接矩陣。v 使用方法:W1 W2 W3=xy2cont(x,y)其中,W2是行標準化后的空間鄰接矩陣。v 一個例子:使用anselin數(shù)據(jù),生成w,并與wmat比擬其差異。=二、空間誤差模型sem=Ø 函數(shù)功能估計空間誤差模型中的未知參數(shù)、和2。=Ø 使用方法res=sem(y,x,W,info*res: 存儲結果的變量;y: 被解釋變量;x: 解釋變量;w: 空間權重矩陣;info:構造化參數(shù),具體可使用helpsem語句查看=Ø 考前須知1) xx應將常數(shù)項包括在內。*2) infoinfo為構造化參數(shù),

5、事前賦值;通常調整info.lflag標準n?1000、info.rmin和info.rmax。*3) vnames在輸出結果中說明被解釋變量。使用方法:vnames=strvcat(variable name1,variable name2);*=Ø 應用實例估計地區(qū)投票率受周邊地區(qū)投票率的影響程度ü 案例素材1997年,Pace等人研究了美國3107個縣的選舉投票率影響因素,運用的是美國1980年大選的公開投票數(shù)據(jù),形成了一個包含3107個樣本數(shù)據(jù)的截面數(shù)據(jù)集elect.dat??梢酝ㄟ^matlab軟件翻開elect.dat查看,并翻開elect.txt查看各列數(shù)據(jù)的含

6、義。ü 計量模型認為各縣的投票率受到相鄰地區(qū)投票率的影響,同時,還受到選民教育水平、選民住房情況、選民收入水平的影響,據(jù)此得到如下計量模型:y=0+x+uu=Wu+N0,2In轉換為:y=1 x0 +uu=Wu+N0,2Inü 程序語句l 1近似估計缺省設置:info.lflag=1注意取對數(shù)值,得到y(tǒng),x。l 2準確估計info.lflag=0ü 運行結果=Ø 誤差項空間依賴性的檢驗*1) Moran I統(tǒng)計量檢驗v 使用方法:res=morany,x,W;prt(res);*2) 似然比檢驗lratiosv 使用方法:res=lratiosy,x,W

7、;prt(res);*3) 拉格朗日乘子LM檢驗v 使用方法:res=lmerrory,x,W;prt(res);*4) 沃德Walds檢驗v 使用方法:res=waldsy,x,W;prt(res);*5) 基于sar殘差的檢驗v 使用方法:res=lmsary,x,W1,W2;prt(res);=三、空間杜賓模型sdm=Ø 函數(shù)功能估計空間杜賓模型中的未知參數(shù)、1、2和2。=Ø 使用方法res=sdm(y,X,W,info*info:構造化參數(shù),具體可使用helpsdm語句查看=Ø 考前須知1) X模型中,第一個X包括常數(shù)項,第二個未包括常數(shù)項。但程序中的X應

8、將常數(shù)項包括在內,程序會自動處理。*2) infoinfo為構造化參數(shù),事前賦值;通常調整info.lflag標準n?1000、info.rmin和info.rmax。*=Ø 應用實例1) 估計地區(qū)犯罪率受周邊地區(qū)犯罪率的影響程度ü 案例素材Anselin在1980年研究了美國俄亥俄州Ohio哥倫布市Columbus49個縣的犯罪率影響因素,形成了一個包含49個樣本數(shù)據(jù)的截面數(shù)據(jù)集anselin.dat??梢酝ㄟ^matlab軟件翻開anselin.dat查看,并翻開anselin.txt查看各列數(shù)據(jù)的含義。ü 計量模型y=0+Wy+x1+Wx2+N0,2In

9、52; 程序語句l 1近似估計 缺省設置info.lflag=1;或者info.lflag=2。l 2準確估計 更改設置:info.lflag=0ü 運行結果2) 估計地區(qū)投票率受周邊地區(qū)投票率的影響程度ü 案例素材1997年,Pace等人研究了美國3107個縣的選舉投票率影響因素,運用的是美國1980年大選的公開投票數(shù)據(jù),形成了一個包含3107個樣本數(shù)據(jù)的截面數(shù)據(jù)集elect.dat??梢酝ㄟ^matlab軟件翻開elect.dat查看,并翻開elect.txt查看各列數(shù)據(jù)的含義。ü 計量模型ü 程序語句l 1近似估計缺省設置:info.lflag=1;

10、或者info.lflag=2.注意y的取值問題:用點除./l 2準確估計由于n>1000,只能使用近似估計。ü 運行結果=四、廣義空間模型sac=Ø 函數(shù)功能估計廣義空間模型y=W1y+x+uu=W2u+N0,2In中的未知參數(shù)、和2。=Ø 使用方法res=sac(y,X,W1,W2,info=Ø 高階鄰接矩陣的生成slag Wp=slagW,p注意:不包括低階鄰接。=Ø 應用實例1) 估計地區(qū)犯罪率受周邊地區(qū)犯罪率的影響程度2) 估計地區(qū)投票率受周邊地區(qū)投票率的影響程度=練習作業(yè)1) 估計地區(qū)犯罪率受周邊地區(qū)犯罪率以及其他因素的影響程度數(shù)據(jù):Anselin1980。方法:采用準確估計,分別采用空間滯后、空間誤差、空間杜賓和廣義空間模型估計。具體任務:分別按照不同的模型,1編寫運

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