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时间:2018-11-30
《第七讲空间计量经济学模型的matlab估计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、WORD格式空间计量经济学基本模型的matlab估计专业资料.整理分享WORD格式一、空间滞后模型sar()====================================================Ø函数功能估计空间滞后模型(空间自回归-回归模型)中的未知参数ρ、β和σ2。====================================================Ø使用方法res=sar(y,x,W,info)********************************************************
2、***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helpsar语句查看专业资料.整理分享WORD格式====================================================Ø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n×3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
3、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(ydev)。***********************************************************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。*****************************
4、******************************5)vnames在输出结果中说明被解释变量。使用方法:vnames=strvcat(‘variablename1’,’variablename2’……);专业资料.整理分享WORD格式***********************************************************1)Asymptotict-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。======================================
5、==============Ø应用实例估计地区投票率受周边地区投票率的影响程度ü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.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。ü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=β0+ρWy+xβ+εε~N(0,σ2In)转换为:y=
6、ρWy+[1x][β0β]’+ε专业资料.整理分享WORD格式ε~N(0,σ2In)ü程序语句l1)近似估计缺省设置:info.lflag=1注意取对数值,得到y,x。l2)精确估计info.lflag=0ü运行结果====================================================xy2cont()v函数功能:使用地区x坐标和y坐标,生成空间邻接矩阵。v使用方法:[W1W2W3]=xy2cont(x,y)其中,W2是行标准化后的空间邻接矩阵。v一个例子:使用anselin数据,生成w,并与wmat比较其差异。
7、====================================================专业资料.整理分享WORD格式二、空间误差模型sem()====================================================Ø函数功能估计空间误差模型中的未知参数β、λ和σ2。====================================================Ø使用方法res=sem(y,x,W,info)******************************************
8、*****************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
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