Stata中的空间自回归模型
空间溢出效应stata代码
空间溢出效应stata代码
空间溢出效应是指统计模型中的一个常见问题，通常发生在空
间数据分析中。
在Stata中，你可以使用空间计量模型来检测和处
理空间溢出效应。
以下是一个简单的示例Stata代码来运行空间自
回归模型（Spatial Autoregressive Model）来处理空间溢出效应： stata.
导入数据。
use "你的数据文件路径/文件名.dta", clear.
安装空间统计分析工具包。
ssc install spreg.
运行空间自回归模型。
spreg dependent_variable independent_variables,
model(lag)。
在这个代码中，你需要将"你的数据文件路径/文件名.dta"替换
为你实际的数据文件路径和文件名，以及将dependent_variable和independent_variables替换为你实际的因变量和自变量。
运行这
段代码将会使用空间自回归模型来检测和处理空间溢出效应。
除了空间自回归模型，你还可以尝试使用其他的空间计量模型，比如空间误差模型（Spatial Error Model）和空间滞后模型（Spatial Lag Model）来处理空间溢出效应。
你也可以考虑使用空
间权重矩阵来探索空间溢出效应的模式和影响。
总之，处理空间溢出效应需要综合考虑空间统计模型和空间权
重矩阵等工具，以便全面地理解和处理空间数据分析中的空间溢出
效应问题。
Stata中的空间自回归模型
利用空间权重矩阵定义空间关系的强弱
一个空间权重矩阵 W 总结了 n 个空间单位之间的关系强弱。 0 w12 w13 . . . w1n w21 0 w23 . . . w2n . . .. . . . . W = . . . .. . . . . . wn 1 wn 2 . . . 0 n×n W 是一个 n × n 的矩阵且 wij ≥ 0。 wij 反映了空间单位 i 对空间单位 j 的影响。 我们不考虑自身的影响，所以对角线元素 wii 都为零。
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基于原始的数据，预测各个县的犯罪率。 改变达拉斯的失业率至 20%，再次预测各个县的犯罪率。 计算两次预测值的差值，将差值绘至得克萨斯州的地图上。
理解空间溢出效应 (II)
. preserve /* save data temporarily */ . . /* Step 1: predict homicide rate using original data */ . predict y0 (option rform assumed; reduced-form mean) . . /* Step 2: change Dallas unemployment rate to 20%, and predict again*/ . replace unemployment = 20 if cname == "Dallas" (1 real change made) . predict y1 (option rform assumed; reduced-form mean) . . /* Step 3: Compute the prediction difference and map it*/ . generate double y_diff = y1 - y0 . grmap y_diff, title("Global spillover") . . restore /* return to original data */
stata空间自回归模型的算法
stata空间自回归模型的算法Stata空间自回归模型的算法引言：空间自回归模型是一种统计模型，用于研究空间数据的相关性和空间依赖关系。
它考虑了空间单位之间的相互作用，并通过考虑空间邻近性来解释观测数据之间的相关性。
Stata软件提供了一种有效的工具，用于估计和分析空间自回归模型。
本文将介绍Stata中空间自回归模型的算法和使用方法。
一、空间自回归模型的基本概念空间自回归模型是一种将空间单位之间的相互作用纳入统计分析的模型。
它假设观测数据之间的相关性可以由空间邻近性来解释。
空间自回归模型可以用来预测和解释空间数据中的变量。
二、Stata中的空间自回归模型Stata提供了一些用于估计和分析空间自回归模型的命令，包括sarma、spreg和spatialreg等。
这些命令可以帮助用户构建和估计不同类型的空间自回归模型，并提供了模型诊断和推断的功能。
1. sarma命令sarma命令是Stata中用于估计空间自回归滞后模型（SAR）的命令。
该命令可以通过最大似然估计或广义矩估计方法来估计模型参数。
sarma命令还提供了对模型进行推断和诊断的功能，包括检验空间依赖性、模型拟合度和残差分布等。
2. spreg命令spreg命令是Stata中用于估计空间计量模型的命令。
它包括了多种空间计量模型，如空间误差模型（SEM）、空间滞后模型（SLM）和空间Durbin模型等。
spreg命令可以通过最小二乘估计或最大似然估计来估计模型参数，并提供了模型诊断和推断的功能。
3. spatialreg命令spatialreg命令是Stata中用于估计空间自回归模型的命令。
它可以估计空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间Durbin 模型等。
spatialreg命令提供了多种估计方法，如最小二乘估计、最大似然估计和广义矩估计等，并提供了模型诊断和推断的功能。
三、Stata中空间自回归模型的使用方法使用Stata进行空间自回归模型的估计和分析通常需要以下步骤：1. 数据准备：将空间数据导入Stata，并确保数据格式正确。
空间断点回归命令 stata
空间断点回归命令 stata
空间断点回归是一种在计量经济学中常用的分析方法，用于研究某个特定事件对某个变量的影响。
它可以帮助我们判断某个特定事件是否对变量产生了显著的影响，以及影响的方向和大小。
在Stata中，进行空间断点回归分析可以使用命令"rdrobust"。
该命令可以帮助我们实现断点回归的估计和推断，提供了一系列功能，如断点回归模型的估计、断点位置的选择、断点效应的推断等。
使用"rdrobust"命令进行空间断点回归分析的步骤如下：
1. 导入数据：首先需要将需要分析的数据导入到Stata中，可以使用"import"命令或者直接在Stata界面中打开数据文件。
2. 创建变量：根据具体的研究问题，可以创建需要分析的变量，如自变量、因变量、断点变量等。
3. 运行命令：使用"rdrobust"命令进行空间断点回归分析。
命令的语法通常包括自变量、因变量和断点变量等参数。
4. 解释结果：通过命令的输出结果，可以解释分析的结果，如断点位置的选择、断点效应的推断等。
需要注意的是，在进行空间断点回归分析时，需要满足一定的假设条件，如断点位置的选择要合理，样本数据要足够等。
此外，还可以通过绘制图表等方式对分析结果进行可视化展示，以更好地理解
和解释分析结果。
空间断点回归分析是一种重要的计量经济学方法，可以帮助我们研究某个特定事件对变量的影响。
在Stata中，使用"rdrobust"命令可以方便地进行空间断点回归分析，并通过结果解释来判断事件对变量的影响是否显著。
空间模型lm检验stata命令
空间模型lm检验stata命令在统计学中，线性回归模型是一种常用的统计方法，用于研究变量之间的关系。
而空间模型则是在线性回归模型的基础上，考虑了空间相关性的影响。
在进行空间数据分析时，我们经常需要对模型的显著性进行检验，以确定模型的适用性和可靠性。
在stata软件中，提供了丰富的命令来进行空间模型的lm检验。
其中，最常用的命令是“spatialreg”。
接下来，我们将介绍如何使用该命令进行lm检验，并解释其结果。
我们需要导入空间数据并构建空间模型。
假设我们有一组房价数据，我们希望研究房价与周围环境因素的关系。
我们可以使用stata中的“spatwmat”命令来构建空间权重矩阵。
然后，我们可以使用“spatialreg”命令来进行空间回归分析。
在该命令中，我们可以指定自变量和因变量，并选择适当的空间权重矩阵。
例如，我们可以使用以下命令构建一个简单的空间模型：spatialreg dependent_var independent_var, weights(weight_matrix)其中，“dependent_var”表示因变量，而“independent_var”表示自变量。
“weight_matrix”表示我们构建的空间权重矩阵。
当我们运行这个命令后，stata会输出模型的估计结果，包括回归系数、标准误差和t值。
这些结果可以帮助我们判断自变量是否对因变量有显著影响。
然而，仅仅通过这些结果还无法确定模型的整体显著性。
为了进行lm检验，我们可以使用“estat lmtest”命令。
这个命令可以计算模型的F统计量和p值，以确定模型的整体显著性。
我们可以在空间回归分析后，使用以下命令进行lm检验：estat lmtest运行这个命令后，stata会输出模型的F统计量、自由度和p值。
如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则我们可以拒绝原假设，即模型是显著的。
除了lm检验，stata还提供了其他命令来评估空间模型的拟合优度和稳健性。
空间计量模型stata代码
空间计量模型stata代码本文将介绍如何使用Stata软件进行空间计量模型分析，并提供相应的代码示例。
空间计量模型是一种考虑空间依赖关系的统计模型，常用于研究城市、区域发展、环境污染等问题。
以下是具体的步骤和代码：1. 加载数据首先使用命令“use”加载数据文件。
假设我们的数据文件名为“data.dta”，则代码如下：use 'data.dta', clear2. 空间权重矩阵的构建空间权重矩阵是空间计量模型的重要组成部分，用于描述地理空间上的邻近关系。
常见的权重矩阵类型包括邻接矩阵、距离矩阵、K近邻法等。
这里以邻接矩阵为例，假设我们的邻接矩阵文件名为“w.gal”，则代码如下：spmat wspset w, clearspset w using 'w.gal', idvar(id) coordvar(x y) 其中，“spmat”命令用于创建一个新的空间权重矩阵对象，“spset”命令用于设置权重矩阵对象的属性。
3. 空间计量模型的估计以空间自回归模型为例，假设我们的因变量为“y”，自变量为“x1”、“x2”，则模型的代码如下：spreg y x1 x2, wmatrix(w) robust其中，“spreg”命令用于进行空间自回归模型的估计，“wmatrix”选项用于指定权重矩阵对象，“robust”选项用于进行异方差性处理。
4. 结果输出和解释最后，使用“estimates”命令输出模型的估计结果，并进行解释。
例如，下面的代码将输出估计结果的标准误、t值和p值：estimates store model1estimates table model1, b(se) t(p) star(0.1 0.05 0.01) 其中，“estimates store”命令用于将估计结果存储到模型对象中，“estimates table”命令用于输出估计结果的表格形式。
解释结果时，需要注意权重矩阵的特征值和特征向量，以及空间自相关性的类型和程度。
Stata空间计量命令汇总及具体操作方法指南
Stata空间计量命令汇总及具体操作方法指南空间计量经济学创造性地处理了经典计量方法在面对空间数据时的缺陷，考察了数据在地理观测值之间的关联。
近年来在人文社会科学空间转向的大背景下，空间计量已成为空间综合人文学和社会科学研究的基础理论与方法，尤其在区域经济、房地产、环境、人口、旅游、地理、政治等领域，空间计量成为开展定量研究的必备技能。
1、空间计量建模步骤空间统计分析：构建空间权重矩阵后，进行探索性空间统计分析：包括空间相关性检验（全局空间自相关和局部空间自相关等）；空间计量分析：空间计量模型的回归与检验（SAR，SEM，SAC 等模型估计和检验等）。
空间滞后模型（Spatial Lag Model，SLM）主要是探讨各变量在一地区是否有扩散现象（溢出效应）。
其模型表达式为：参数反映了自变量对因变量的影响，空间滞后因变量是一内生变量，反映了空间距离对区域行为的作用。
区域行为受到文化环境及与空间距离有关的迁移成本的影响，具有很强的地域性（Anselin et al.，1996）。
由于SLM模型与时间序列中自回归模型相类似，因此SLM也被称作空间自回归模型（Spatial Autoregressive Model，SAR）。
空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）存在于扰动误差项之中的空间依赖作用，度量了邻近地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。
由于SEM模型与时间序列中的序列相关问题类似，也被称为空间自相关模型（Spatial Autocorrelation Model，SAC）。
估计技术：鉴于空间回归模型由于自变量的内生性，对于上述两种模型的估计如果仍采用OLS，系数估计值会有偏或者无效，需要通过IV、ML或GLS、GMM等其他方法来进行估计。
Anselin （1988）建议采用极大似然法估计空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）的参数。
空间自相关检验与SLM、SEM的选择：判断地区间创新产出行为的空间相关性是否存在，以及SLM和SEM那个模型更恰当，一般可通过包括Moran’s I检验、两个拉格朗日乘数（Lagrange Multiplier）形式LMERR、LMLAG及其稳健（Robust）的R-LMERR、R-LMLAG）等形式来实现。
Stata空间计量回归的简单命令
Stata空间计量回归的简单命令cd C:\Users\10853\Desktop\Stata分析spshape2dta "C:\Users\10853\Desktop\中国省级行政区划_shp\省界_region.shp",replaceuse 省界_region.dta,clearreplace NAME=ustrfrom( NAME , "gb18030", 1)rename NAME provincelist province X Y in 1/10replace province=subinstr( province,"市","",.)merge 1:m province using "合并数据.dta"keep if _merge==3keep province year X Y cz income edu earning gdp cost studentsave "分析数据.dta", replace*反经济距离权重use "分析数据.dta",clearencode province,g(id)sort year idspwmatrix gecon X Y, wn(province) wtype(invecon) cart econvar(gdp) rowstand xport(WW,txt) replace //由于选择的是invecon（经济反距离矩阵）因此需要声明相应的经济变量duplicates drop id,forcespwmatrix gecon X Y, wn(province) wtype(invecon) cart econvar(gdp) rowstand xport(W,txt) replaceimport excel "W.xls", sheet("W") clearsave "W.dta",replaceimport excel "WW.xls", sheet("WW") clearsave "WW.dta",replaceuse "分析数据.dta",clearencode province,g(id)sort year idg lnedu=ln(edu)g lncz=ln(cz)g lnincome=ln(income)g lnearning=ln( earning)g lngdp=ln(gdp)g lncost=ln(cost)g lnstudent=ln( student)*全局莫兰指数spatwmat using WW.dta,name(WW) standardizespatgsa lnedu,weights(WW) moran //全局莫兰指数spatlsa lnedu,weights(WW) moran //局部莫兰指数spatlsa lnedu,weight(WW) moran graph (moran) symbol(n) //莫兰散点图*空间效应检验reg lnedu lncz lnincome lnearning lngdp lncost lnstudentspatdiag, weights(WW)*----面板空间自回归模型PSARM------------*xtset id yearspatwmat using W.dta,name(W) standardizexsmle lnedu lncz lnincome lnearning lngdp lncost lnstudent, wmat(W) fe type(ind) hausman nolog effects hausmanest sto PSARM1xsmle lnedu lncz lnincome lnearning lngdp lncost lnstudent, wmat(W) fe type(time) hausman nolog effects hausmanest sto PSARM2xsmle lnedu lncz lnincome lnearning lngdp lncost lnstudent, wmat(W) fe type(both) hausman nolog effects hausmanest sto PSARM3*LM检验：选SEM模型还是SLM模型？*SEM模型回归与检验spregxt lnedu lncz lnincome lnearning lngdp lncost lnstudent, nc(30) wmfile(W) model(sem) test mfx(lin) predict(Yh) resid(Ue)*LR检验：选SEM模型、SLM模型还是SLM模型？xsmle lnedu lncz lnincome lnearning lngdp lncost lnstudent,fe model(sdm) wmat(W) type(both) nolog effectsest sto sdmxsmle lnedu lncz lnincome lnearning lngdp lncost lnstudent,fe model(sar) wmat(W) type(both) nolog effectsest sto sarxsmle lnedu lncz lnincome lnearning lngdp lncost lnstudent,fe model(sem) emat(W) type(both) nolog effectsest sto semlrtest sdm sarlrtest sdm semxsmle lnedu lncz lnincome lnearning lngdp lncost lnstudent,fe model(sdm) wmat(W) type(both) nolog effectstest[Wx]lncz=[Wx]lnincome=[Wx]lnearning=[Wx]lngdp=[Wx]lncost=[Wx]lnstudent=0 //检验是否会退化为SLMtestnl ([Wx]lncz=-[Spatial]rho*[Main]lncz)([Wx]lnincome=-[Spatial]rho*[Main]lnincome)([Wx]lnearning=-[Spatial]rho*[Main]lnearning)([Wx]lngdp=-[Spatial]rho*[Main]lngdp)([Wx]lncost=-[Spatial]rho*[Main]lncost)([Wx]lnstudent=-[Spatial]rho*[Main]lnstude nt) //检验是否会退化为SEM*最终选择空间杜宾模型esttab sar sem sdm using table.doc,ar2(%8.4f) se(%8.4f) nogap brackets aic bic mtitles replace。
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SAR 模型帮助我们理解如下的问题：
某个空间单位的自变量 X 的变化如何影响其它空间单位的因变量 y ？
目录
1
为什么需要空间自回归模型？
2
实例：得克萨斯州犯罪率
3
Stata 之 Sp 系列命令的概述
实例：得克萨斯州犯罪率
高犯罪率县的周边大部分是高犯罪率地区。 低犯罪率县的周边大部分是低犯罪率地区。
邻接矩阵定义两个接壤的县为邻居
. spmatrix create contiguity W
使用 spregress 来计算 SAR 模型
hrate = β0 + β1 ∗ unemployment + λ ∗ W ∗ hrate + errors
spregress hrate unemployment, dvarlag(W) gs2sls
利用空间权重矩阵定义空间关系的强弱
一个空间权重矩阵 W 总结了 n 个空间单位之间的关系强弱。 0 w12 w13 . . . w1n w21 0 w23 . . . w2n . . .. . . . . W = . . . .. . . . . . wn 1 wn 2 . . . 0 n×n W 是一个 n × n 的矩阵且 wij ≥ 0。 wij 反映了空间单位 i 对空间单位 j 的影响。 我们不考虑自身的影响，所以对角线元素 wii 都为零。
实例：得克萨斯州犯罪率
一些学者试图分析德州的失业率对犯罪率的影响。他们假设一个县 的犯罪率会影响其它的县。 他们需要
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建立一个模型，其中一个县的犯罪率可以影响其它县的犯罪率。 估算出一个县失业率的变化如何影响其它县的犯罪率。
空间自回归模型
我们需要一个模型以便考虑到犯罪率的空间相关性。 hratei = β0 + β1 ∗ unemploymenti + λ ∗ hrateneighbors of i + errors 我们用一个矩阵 W 来定义"neighbors". W 即县与县之间的空间相 关性的强弱。 hrate = β0 + β1 ∗ unemployment + λ ∗ W ∗ hrate + errors
为什么需要空间自回归模型？
经典的线形回归模型无法将空间的相关性考虑进去。 空间自回归模型（Spatial Autoregression, SAR）可以包括空间相 关的因变量和空间相关的误差项。 SAR 模型帮助我们理解空间距离的影响。这个空间距离既可以是地 理意义上的，也可以是抽象的（例如社交网络)。
Stata 中的空间自回归模型
刘迪 @StataCorp
目录
1
为什么需要空间自回归模型？
2
实例：得克萨斯州犯罪率
3
Stata 之 Sp 系列命令的概述
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1
为什么需要空间自回归模型？
2
实例：得克萨斯州犯罪率
3
Stata 之 Sp 系列命令的概述
为什么需要空间自回归模型？
Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things. — Tobler 圣安东尼奥的犯罪率可能影响休斯顿的犯罪率。然而，巴黎的犯罪 率却很难受到它的影响，因为这两个城市距离得太遥远了。 纽约市某个街区的白血病发病率的上升可能会影响周边街区的白血 病发生率。虽然白血病没有传染性，但是一些无法观测到的因素可 能是空间相关的（例如环境污染，核辐射） 。
空间邻接矩阵 (Spatial contiguity matrix)
我们先看三个紧邻彼此的县。简单起见，我们叫它们 A, B, 和 C。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
一种空间权重矩阵叫做邻接矩阵，其中接壤的两个县被定义为邻 居。例如， A B C A 0 1 0 W = B 1 0 1 C 0 1 0
空间相反距离矩阵 (Spatial inverse-distance matrix)
使用 spregress 来计算 SAR 模型
. spregress hrate unemployment, dvarlag(W) gs2sls (254 observations) (254 observations (places) used) (weighting matrix defines 254 places) Spatial autoregressive model Number of obs GS2SLS estimates Wald chi2(2) Prob > chi2 Pseudo R2 hrate hrate unemployment _cons W hrate .3414964 .1914865 1.78 0.075 -.0338103 .7168031 Coef. Std. Err. z P>|z|
选项 dvarlag(W) 意味着因变量 (dependent variable, hrate) 的空 间权重平均值（空间滞后项，spatial lag)。 选项 gs2sls 意味着估计方法为广义空间二阶最小二乘法 （generalized spatial two-stage least-squares estimator)。
在这个例子中，我们假设距离是没有方向之分的（A 到 B 的距离和 B 到 A 的距离是一样的） 。
我们可以基于距离的倒数来建立空间相反距离矩阵。 A B C A 0 1/50 1/125 W = B 1/50 0 1/75 C 1/125 1/75 0
使用 spmatrix 来定义空间权重矩阵
让我们先看看数据，其中 _CX 和 _CY 是一个县地理中心的经度和 纬度。
. use texas, clear (S.Messner et al.(2000), U.S southern county homicide rates in 1990) . list _CX _CY cname hrate unemployment in 1/7, abbreviate(12) _CX 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. -100.27156 -101.8931 -102.59591 -101.35351 -100.81561 -100.81482 -100.26948 _CY 36.275086 36.273254 36.27355 36.272304 36.273178 35.840515 35.839961 cname Lipscomb Sherman Dallam Hansford Ochiltree Roberts Hemphill hrate 0.00 0.00 18.31 0.00 3.65 0.00 0.00 unemployment 1.73 3.34 2.28 4.01 4.87 3.24 4.14