stata進行空間計量分析

第一步，打開是stata14,安裝xsmle(本文使用的是面板數據);ssc install xsmle

第二步，打開要分析的文件；

首先，單擊file—import—選擇導入的文件形式(本文導入的是.xls)

然后，點擊Browse，找到所需要的文件，點擊OK；

第三步，將變量取對數；gen lnGDP = log(GDP)

gen lnpersonel = log(personel)

gen lnincome = log(income)

gen lnRdfare = log(Rdfare)

gen lnexport = log(export)

gen ln(location) = log(location)

gen lnscienceExpense = log(scienceExpense)

第四步，導入權重矩陣；

首先，將權重矩陣.xls轉換為.dta格式，并保存(本文命名為weight.dta)

然后，在stata中打開(a1-a31是所有的變量的變量名，注意W0是新的名字，可以換成任何的名字)spmat dta W0 a1-a31

接著，儲存W0(引號里是存儲位置，新的spmat的名字叫W3，可以換成任何名字)spmat save W0 using "F:\Desktop\空間計量的論文\W3.spmat"

最后，打開剛生成的spmat文件(W33也是新的名字，打開的時候命名)spmat use W33 using "F:\Desktop\空間計量的論文\W3.spmat"

第五步，使用xtset設置region和year(格式為xtset region year);xtset state A

第六步，將權重矩陣W33標準化；spatwmat using weight.dta,n(W1) standardize

第七步，使用聚類穩健的標準誤估計隨機效應的SDM模型；xsmle lnGDP lnpersonel lnincome lnexport lnRdfare lnlocation lnscienceExpense,wmat(W1) model(sdm) robust nolog

//個體效應

xsmle lnGDP lnpersonel lnincome lnexport lnRdfare lnlocation lnscienceExpense,wmat(W1) model(sdm) robust nolog type(ind)

//時間效應

xsmle lnGDP lnpersonel lnincome lnexport lnRdfare lnlocation lnscienceExpense,wmat(W1) model(sdm) robust nolog type(time)

//雙效應

xsmle lnGDP lnpersonel lnincome lnexport lnRdfare lnlocation lnscienceExpense,wmat(W1) model(sdm) robust nolog type(both)

如果使用SAR模型，則輸入以下形式：xsmle lnGDP lnpersonel lnincome lnexport lnRdfare lnlocation lnscienceExpense,wmat(W1) model(sar) robust nolog

如果使用SEM模型，則輸入以下形式：xsmle lnGDP lnpersonel lnincome lnexport lnRdfare lnlocation lnscienceExpense,emat(W1) model(sem) robust nolog

第八步，進行固定效應的估計；xsmle lnGDP lnpersonel lnincome lnexport lnRdfare lnlocation lnscienceExpense,wmat(W1) model(sdm) robust nolog fe

最后，進行豪斯曼檢驗，判斷使用隨機效應模型還是固定效應模型；qui xsmle lnGDP lnpersonel lnincome lnexport lnRdfare lnlocation lnscienceExpense,wmat(W1) model(sdm) nolog

est sto re

qui xsmle lnGDP lnpersonel lnincome lnexport lnRdfare lnlocation lnscienceExpense,wmat(W1) model(sdm) nolog fe

est sto fe

// 豪斯曼檢驗

hausman fe re

如果豪斯曼統計量小于零，則接受隨機效應的原假設

總結

以上是生活随笔為你收集整理的空间计量 python_stata进行空间计量分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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