莫兰指数stata命令_一文读懂16个sp系列stata空间计量命令及应用
原標題:一文讀懂16個sp系列stata空間計量命令及應用
在Stata 15中,推出了最新的空間計量官方命令,均以sp開頭,表示 spatial data),可以處理橫截面與面板形式的空間數據。本文主要為大家介紹空間計量命令。
一、命令匯總
1、Preparing data/數據準備
zipfile:Compress and uncompress files in zip archive format,表示壓縮和解壓縮zip存檔格式的文檔
spshape2dta:Translate shapefile to Stata format表示可以將 shapefile 文件轉換為 Stata 格式
spset:Declare data to be Sp spatial data聲明空間數據
spbalance:Make panel data strongly balanced使面板數據具有很強的平衡性
spcompress:Compress Stata-format shapefile壓縮數據成stata格式的shapefile
2、Looking at data/觀測數據
grmap:Graph choropleth maps繪制等值區域圖
spdistance:Calculator for distance between places計算區域之間距離
3、Setting the spatial weighting matrix/設置空間權重矩陣
spmatrix:Create, manipulate, and import/export weighting matrices表示創建操作管理、導入和導出空間權重矩陣
spgenerate:Generate spatial lag variables生成空間滯后變量
4、Fitting models/模型估計
spregress:Fit cross-sectional SAR models估計截面SAR模型
spivregress:Fit cross-sectional SAR models with endogenous covariates 估計工具變量SAR模型
spxtregress:Fit panel-data SAR models估計面板數據SAR模型
5、Postestimation/估計檢驗命令
estat moran:Moran's test after regress莫蘭指數檢驗
spregress postestimation:Postestimation tools for spregress截面SAR檢驗
spivregress postestimation:Postestimation tools for spivregress工具變量SAR檢驗
spxtregress postestimation:Postestimation tools for spxtregress面板SAR檢驗
2、操作應用介紹
首先導入并且下載homicide1990.dta和homicide1990_shp.dta ,其中homicide1990.dta表示的是具有相關變量的數據,而homicide1990_shp.dta是可以構建相關權重矩陣的數據,數據如下:
1、首先導入homicide1990數據,命令為:
use homicide1990
Convert the coordinates to latitude and longitude and measure the distance in miles
spset, modify coordsys(latlong, miles)
spmatrix命令簡介
spmatrix可以用來定義、創建、導入、導出空間權重矩陣,基本語法格式為:
spmatrix create contiguity spmatname [if] [in] [, contoptions stdoptions] spmatrix create idistance spmatname [if] [in] [, idistoption stdoptions]
其中spmatrix create contiguity W,此命令將根據相鄰關系(contiguity)來創建空間權重矩陣 ,而idistance 表示 inverse distance,將生成基于距離倒數的空間權重矩陣。
2、對于橫截面數據,估計截面SAR模型命令為spregress,語法格式為:
Generalized spatial two-stage least squares表示進行 GS2SLS 估計
spregress depvar [indepvars] [if] [in], gs2sls [gs2sls_options]
Maximum likelihood表示進行 MLE 估計
spregress depvar [indepvars] [if] [in], ml [ml_options]
(1)在spregress depvar [indepvars] [if] [in], gs2sls [gs2sls_options]表達式中,選項包括:
dvarlag(spmatname):spatially lagged dependent variable; repeatable表示指定被解釋變量(dependent variable)的空間權重矩陣
errorlag(spmatname):spatially lagged errors; repeatable,表示用于指定誤差項(error term)的空間權重矩陣。
ivarlag(spmatname : varlist):spatially lagged independent variables; repeatable/表示用于指定自變量(independent variable)的空間權重矩陣。
noconstant:suppress constant term
heteroskedastic:treat errors as heteroskedastic
level(#):set confidence level; default is level(95)表示設置置信水平,默認為95%
另外選擇項 robust 表示使用穩健標準誤。
(2)在spregress depvar [indepvars] [if] [in], ml [ml_options]
表達式中,包括的選項基本一致,區別之處在于ml方法不同。
3、工具變量法SAR模型估計命令為:spivregress,語法格式為:
spivregress depvar [varlist_1] (varlist_2 = varlist_iv) [if] [in] [, options]
選擇項包括ml gs2sls dvarlag(W) errorlag(W) ivarlag(W: x1 x2),含義與spregress一致。
4、面板SAR模型估計命令為:spxtregress,語法格式為:
Fixed-effects maximum likelihood
spxtregress depvar [indepvars] [if] [in], fe [fe_options]
Random-effects maximum likelihood
spxtregress depvar [indepvars] [if] [in], re [re_options]
選項包括如下:
dvarlag(spmatname):spatially lagged dependent variable
errorlag(spmatname):spatially lagged errors
ivarlag(spmatname : varlist):spatially lagged independent variables; repeatable
5、操作應用介紹
copy https://www.stata-press.com/data/r16/homicide_1960_1990.dta .
copy https://www.stata-press.com/data/r16/homicide_1960_1990_shp.dta
use homicide_1960_1990 //導入數據
xtset _ID year
spset
Create a contiguity weighting matrix with the default spectral normalization
spmatrix create contiguity W if year == 1990 //以1990年數據為基準構建空間權重矩陣
Fit a spatial autoregressive random-effects model
spxtregress hrate ln_population ln_pdensity gini i.year, re dvarlag(W)
//空間滯后模型回歸
Create an inverse-distance weighting matrix with the default spectral normalization
spmatrix create idistance M if year == 1990
Same as above but use the alternative formulation of the estimator
spxtregress hrate ln_population ln_pdensity gini i.year, re sarpanel dvarlag(M) errorlag(M)
Fit a spatial autoregressive fixed-effects model
spxtregress hrate ln_population ln_pdensity gini i.year, fe dvarlag(M) errorlag(M)
責任編輯:
總結
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