动态面板空间计量模型
中国区域创新生产的空间计量分析基于静态与动态空间面板模型的实证研究
中国区域创新生产的空间计量分析基于静态与动态空间面板模型的实证研究一、本文概述1、研究的背景与意义2、国内外研究现状和评价3、研究目的、内容和方法二、中国区域创新生产的现状分析1、创新生产的定义和指标体系创新生产是一个多维度、复杂且动态的过程，涵盖了从新思想的产生、研发活动的进行，到新技术、新产品、新服务的商业化应用的整个过程。
在中国，创新生产被赋予了推动经济转型升级、实现高质量发展的关键角色。
本文所指的创新生产，主要关注科技创新，即通过科学研究和技术开发产生新知识、新技术，并将其转化为实际生产力，推动经济社会的持续发展。
为了全面、系统地衡量创新生产，需要构建一个综合性的指标体系。
本文在参考国内外相关研究和实际数据可获得性的基础上，构建了一个包含创新投入、创新产出和创新环境三个维度的指标体系。
创新投入指标主要包括研发投入、研发人员数量等，反映了一个地区对科技创新的重视程度和投入力度；创新产出指标则包括专利数量、技术市场成交额等，直接体现了科技创新的成果和效益；创新环境指标涵盖了教育水平、科技服务机构数量等，这些因素对于激发创新活力、促进创新成果的转化和应用具有重要影响。
通过这一指标体系，可以全面评估中国各地区创新生产的水平、结构和特点，为后续的空间计量分析提供基础数据支撑。
这一指标体系也具有一定的动态性，可以根据实际情况进行调整和完善，以适应创新生产不断发展变化的需要。
2、中国区域创新生产的总体情况中国作为世界上最大的发展中国家，近年来在区域创新生产方面取得了显著的进步。
从总体情况来看，中国的区域创新生产呈现出以下几个显著的特点。
创新生产的地理分布不均。
尽管全国范围内的创新活动都在不断增加，但东部地区，特别是长三角、珠三角和京津冀等经济发达区域，其创新生产的规模和速度明显领先于其他地区。
这些地区的创新资源丰富，科研机构和高校众多，为创新生产提供了强大的支撑。
创新生产的行业差异明显。
高新技术产业，如信息技术、生物技术和新材料等，是创新生产的主要领域。
面板数据模型在经济统计学中的空间计量分析
面板数据模型在经济统计学中的空间计量分析面板数据模型是经济统计学中常用的一种分析方法，它能够对时间序列和横截面数据进行联合分析，更准确地捕捉经济现象的特征和规律。
而在面板数据模型中，空间计量分析则是一种重要的方法，它考虑了经济变量之间的空间相互依赖关系，能够更好地解释经济现象的空间分布和互动关系。
面板数据模型中的空间计量分析是基于空间经济学理论的，空间经济学研究的是经济现象在空间上的分布和变化规律。
空间计量分析考虑了经济变量之间的空间依赖关系，即某个地区的经济变量值受到周围地区经济变量值的影响。
这种空间依赖关系可以通过空间权重矩阵来表示，矩阵的元素反映了地区之间的空间距离或相关性。
在面板数据模型中，空间计量分析可以通过引入空间滞后项或空间误差项来捕捉经济变量之间的空间依赖关系。
空间滞后项是指当前地区的经济变量值受到周围地区经济变量值的滞后影响，而空间误差项则是指当前地区的经济变量值受到周围地区经济变量值的误差影响。
通过引入这些空间项，可以更准确地估计经济变量之间的关系，并提高模型的预测能力。
在实际应用中，面板数据模型的空间计量分析可以用于研究多个地区之间的经济关系。
例如，可以通过面板数据模型来分析不同地区的经济增长率之间的关系，或者分析不同地区的产业结构之间的关系。
通过空间计量分析，可以发现地区之间的经济联系和互动关系，为政府决策提供科学依据。
另外，面板数据模型的空间计量分析还可以用于研究城市化和区域发展等问题。
随着城市化进程的加速，城市之间的经济联系和互动关系日益增强。
通过面板数据模型的空间计量分析，可以揭示不同城市之间的经济联系和互动关系，为城市规划和区域发展提供参考。
需要注意的是，面板数据模型的空间计量分析需要考虑空间异质性和空间自相关性。
空间异质性指的是不同地区之间的经济特征存在差异，而空间自相关性则指的是地区之间的经济变量存在相关性。
在进行空间计量分析时，需要通过合适的统计方法来处理这些问题，以确保分析结果的准确性和可靠性。
动态面板数据模型rev.
动态面板数据模型及其运用一、基本模型,1it i t it i it y y x u φβγ-=+++ （1）方程右边包含了因变量的滞后项（可以推广到多阶滞后），因此称之为动态面板模型。
由于模型（1）中含有因变量的滞后项作为解释变量，如果采用标准的固定效应模型或随机效应模型来估计模型（1），方法上必然存在明显的缺陷。
因为标准的固定效应模型或随机效应模型要求解释变量是外生的，即解释变量与随机扰动项不相关。
而模型（1）中因变量的滞后项作为解释变量出现在方程右边，因为it y 与it u 相关，it y 的滞后项也必然与it u 相关，这违背了解释变量与扰动项不相关的假定，即存在内生性问题。
如果采用标准的固定效应模型或随机效应模型来估计动态面板数据模型的参数，必然导致参数估计的有偏性和非一致性。
对于动态面板数据模型而言，要得到一致的估计量，一般采用工具变量估计法和广义矩估计法（GMM ）来估计。
二、工具变量估计法首先，我们考察多元回归方程：y X βε=+。
利用普通最小二乘法得到估计系数：11ˆ()()X X X y X X X ββε--''''==+。
如果随机扰动项违反标准假设，使得()0E X ε≠（这被称为内生性问题），那么，我们的估计系数就是有偏的。
还有其他一些原因可能造成内生性问题，例如，误差项中的遗漏变量、误差项中的测量误差、联立性（某一解释变量与被解释变量是同时决定的）存在。
11ˆ()(())()(())E E X X X X X X E X ββεβεβ--''''=+=+≠即使n →∞，这种偏差也不会消失。
从大样本角度看，我们的估计也是非一致的。
11ˆlim lim(())(lim())lim()X X X X X X p p p p n n n nεεββββ--''''=+=+⋅≠ 工具变量法给我们解决此类问题提供了很好的工具，我们选择工具变量向量Z ，使得它满足：[]0i i E Z ε'=或1lim0p Z Tε'=，其中Z 为T k ⨯阶矩阵。
动态面板数据模型
（17.1.10）
这里通过下面式子进行估计：
（17.1.11）
而
在简单的线性模型中 ，我们可以得到系数的估计值为：
（17.1.12）
方差估计为：
（17.1.13）
这里 一般形式为：
（17.1.14）
与GMM估计相关的有：（1）设定工具变量Z；（2）选择加权矩阵H；（3）决定估计矩阵 。
面板数据的单位根检验同普通的单序列的单位根检验方法虽然类似，但两者又不完全相同。本书主要介绍五种用于面板数据的单位根检验的方法。
对于面板数据考虑如下的AR（1）过程：
（17.2.1）
其中： 表示模型中的外生变量向量，包括各个体截面的固定影响和时间趋势。N表示个体截面成员的个数，Ti表示第i个截面成员的观测时期数，参数 为自回归的系数，随机误差项 满足独立同分布的假设。如果 ，则对应的序列 为平稳序列；如果 ，则对应的序列 为非平稳序列。
图17.1.4
5）在这个页面里Eviews预先默认地因变量的滞后项一项为工具变量，可以在这里设置@DYN（I，-2，-3，-4），则需要的三个工具变量都已设定好，则下个页面不用加其他的工具变量，如果只是@DYN（I，-2）一个工具变量，则在后面还要设定工具变量。
图17.1.4
比如这里用F和K的滞后项作为工具变量，在页面中填入Transform（differences），如果前面没有选择Differences，则要将工具变量填入No transformation。
时间序列的单位根检验问题是现代计量经济学研究的一个焦点问题，长期以来人们发现许多宏观经济序列都呈现明显的非稳定单位根过程的特征。若不对经济变量进行平稳性检验，而直接建模则易于产生伪回归现象。面板数据包括了时间维度和截面维度的数据，时间维度较小时，我们可以用面板数据直接建模，但时间维度增加到一定长度时，则需要对面板数据进行平稳性检验，即单位根检验。
Stata面板数据回归分析中的动态面板模型比较
Stata面板数据回归分析中的动态面板模型比较面板数据回归分析是经济学和社会科学研究中常用的一种统计分析方法，尤其在分析经济增长、贸易模式和社会发展等领域具有重要应用。
在面板数据回归分析中，动态面板模型是一种相对较新的方法，它与传统的静态面板模型相比具有一定的优势。
本文将对Stata软件中的动态面板模型进行比较分析。
一、动态面板模型简介动态面板模型是基于面板数据的经济学分析方法之一，特点是将时间维度引入模型中，考虑了变量的滞后效应。
动态面板模型的基本形式是：Y_it = α + ρY_i,t-1 + βX_it + ε_it其中，Y_it表示因变量，α是常数项，Y_i,t-1是因变量的滞后值，X_it表示解释变量，β是解释变量的系数，ε_it是误差项。
ρ参数则表示了时间维度的滞后效应。
二、动态面板模型与静态面板模型的比较动态面板模型与静态面板模型相比，主要有以下几点不同之处：1. 考虑了时间维度：动态面板模型引入了时间维度，可以捕捉变量随时间变化的趋势和动态调整过程。
2. 控制了滞后效应：采用动态面板模型可以控制变量的滞后效应，更准确地分析变量之间的关系。
3. 处理了内生性问题：动态面板模型可以解决静态面板模型中常常出现的内生性问题，提高了模型的估计效率。
三、动态面板模型的Stata实现Stata软件是众多研究者进行面板数据回归分析的常用工具之一。
在Stata中进行动态面板模型估计可以使用xtabond2命令，该命令可以同时进行一阶和二阶差分估计。
具体使用方法如下：. xtabond2 Y X1 X2 X3, gmm(L) iv(X4)其中，Y是因变量，X1、X2、X3是解释变量，gmm(L)表示进行一阶或二阶差分估计，iv(X4)表示使用变量X4作为工具变量进行估计。
四、动态面板模型实证研究为了比较动态面板模型和静态面板模型的效果，我们使用一个示例数据集进行实证研究。
数据集包含了多个国家的GDP和人口数据，我们以GDP作为因变量，人口数量和劳动力作为解释变量，并将时间维度纳入模型。
动态面板数据模型
5
SYS-GMM在stata中的操作
在对面板数据进行设定之后，输入 xtdpdsys y x1 x2 x3
6
2
DIF-GMM估计中的工具变量
从第3期开始，需要为Δyit-1设定工具变量。在DIFGMM估计中， Δyit-1的工具变量是这样设定的： 在第3期，yi1是Δyi3的工具变量； 在第4期，yi1和yi2是Δyi4的工具变量； 在第5期，yi1、yi2和yi3是Δyi5的工具变量； 依次类推。 外生解释变量同样作为工具变量。
y y x β i t i t 1 i t i t
（2）
由（1）式知，yit-1是εit-1的函数，因此（2）式中的 y ( y y ) ) 2）式时， 与 是相关的。在估计（ i t 1 i t 1 i t 2 i t( i t i t 1 就需引入 的工具变量。 y it 1
y y x β u i t i t 1 i t i i t
（1）
在（1）式中，ui为非观测截面个体效应。 动态面板数据模型的估计，通常采用广义矩方法 （GMM）。
1
1、差分GMM(DIF-GMM)
Arellano和Bond(1991)提出了DIF-GMM估计方法， 通过对（1）式进行差分，消除由于未观测到的截 面个体效应造成的遗漏变量偏误。
1??itititityy????????x2112ititityyy??????1ititit????????1ity?3difgmm估计中的工具变量?从第3期开始需要为yit1设定工具变量
动态面板数据模型
பைடு நூலகம்
动态面板数据模型的意义是，能够揭示被解释变量 的动态变化特征。 动态面板数据模型的一般形式：
第五讲 动态面板数据模型
−1
(
σ u2 ) ，则
是最优权重矩阵，其中，
⎛ 2 −1 0 " ⎞ ⎜ ⎟ 2 % 0⎟ ' 2 2 ⎜ −1 . E ( Δui Δui ) = σ u G = σ u ⎜ 0 % % −1⎟ ⎜ ⎟ 0 −1 2 ⎠T ×T ⎝ # ˆ GMM 服从协方差矩阵为 于是，如果 σ u 已知，α 的最有效 GMM 估计 α
（optimal weighting matrix） 。 这时， 称 GMM 协方差矩阵最小的权重矩阵 WN 称为最优权重矩阵
ˆ GMM 为最有效的估计量。 估计 α ˆ GMM 就一定存在。并且， 一般来说，只要方程组（5.5）中的矩条件存在，GMM 估计 α
如果对于任意的 i，t， uit ~ i.i.d 0,
(
)
( yi ,t −1 − yi ,t −2 ) 相 关 ， 但 是 与 ( u
it
− ui ,t −1 ) 无 关 。 因 此 ， y i ,t − 2 和
( yi ,t −2 − yi ,t −3 ) 均 为
( yi ,t −1 − yi ,t −2 ) 的工具变量。于是，模型（5.2）中参数的工具变量估计分别是
面板数据计量分析
白仲林
ˆ IV 和 α ˆ IV 就是 α 的一致估计。 的工具变量估计 α
1 2
2 Arellano 和 Bond 的广义矩估计 动态面板模型（5.2）的工具变量估计（5.3）和（5.4）中所选择的工具变量只是差分模 型（5.2）解释变量的工具变量之一，实际上，在 t 时点， y i 0
ˆ α
1 IV
SPSSAU_计量经济研究_动态面板
动态面板模型系统GMM 差分GMM Hansen过度识别检验AR检验SPSSAU动态面板模型分析如果在面板模型中，解释变量包括被解释变量的滞后值，此时则称之为“动态面板模型”，其目的是处理内生性问题。
动态面板模型发展分为3个阶段，第1阶段是由Arellano and Bond(1991)提出的差分GMM(difference GMM)，第2阶段由Arellano and Bover(1995)提出水平GMM，第3阶段是Blundell and Bond(1998)将差分GMM和水平GMM结合一起进行GMM估计即系统GMM(System GMM)。
SPSSAU默认当前提供差分GMM和系统GMM两种类型，多数情况下使用系统GMM法。
需要注意的是，动态面板模型通常只针对‘大N小T’这样的面板数据，如果T 过大这会导致滞后项很多，待估计参数值可能过多无法拟合等。
动态面板模型时，通常会涉及到几种变量，分别说明如下：显著，就用到第几期。
例如，被解释变量的2期滞后项作为解释变量，1期和2期滞后项都显著，但加上3期滞后项后第2期不显著，第1期仍然显著，则一般只使用滞后的1和2期作为解释变量，不能用3期。
并且必须用1和2期，不能只用1期或2期。
因为结果表明1期和2期都显著，如果只用1期或2期，则会人为造成遗漏变量。
系统GMM在选择被解释变量和解释变量的几期滞后项作为IV时，有较大选择空间。
只要能满足系统GMM的两个检验就行。
系统GMM的两个检验是Hansen过度识别检验和扰动项无自相关AR检验，Hansen过度识别检验研究是否工具变量均为外生变量，如果其对应的p值大于0.05则意味着工具变量均外生，与此同时还需要通过AR检验，AR检验扰动项是否无自相关性，一般来说AR(2)对应的p值>0.05则接受原假设意味着模型通过自相关检验。
动态面板模型构建时，工具变量参数的设置尤其复杂，但无论如何均需要通过Hansen过度识别检验和AR检验，才意味着模型可用，因而建议实际研究中让SPSSAU自动进行参数配置，即设置参数时让系统自动识别寻找最佳模型，当SPSSAU无法自动找出最优模型时，此时结合自身数据及专业实际情况进行逐一参数设置和调整。
计量经济学中的动态面板数据模型分析
计量经济学中的动态面板数据模型分析计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用数理统计方法对经济现象进行定量分析，从而揭示经济规律和解释经济现象。
动态面板数据模型是计量经济学中的一种重要分析工具，它能够更准确地捕捉经济变量之间的关系，并解决传统面板数据模型中存在的内生性问题。
动态面板数据模型分析的基础是动态面板数据模型，它是对面板数据模型的扩展和改进。
面板数据模型是一种同时包含横截面和时间序列信息的数据模型，它能够更全面地反映经济变量的变化。
然而，传统面板数据模型中存在着内生性问题，即经济变量之间的关系可能是双向的，导致估计结果产生偏误。
动态面板数据模型通过引入滞后变量和差分变量，能够更好地解决内生性问题，提高估计结果的准确性。
动态面板数据模型的核心是一阶差分法。
一阶差分法是一种常用的数据处理方法，它通过对变量进行差分，消除了变量中的个体效应和时间效应，从而减少了内生性问题的影响。
一阶差分法能够更准确地估计变量之间的关系，并提供更可靠的经济政策建议。
除了一阶差分法，动态面板数据模型还包括滞后变量的引入。
滞后变量是指将某一变量在时间上向前推移一期或多期，作为解释变量引入模型中。
滞后变量的引入能够更好地捕捉经济变量之间的动态关系，提高模型的解释力和预测能力。
同时，滞后变量还能够帮助解决内生性问题，提高估计结果的准确性。
动态面板数据模型分析的应用范围广泛。
它可以用于研究宏观经济变量之间的关系，如经济增长、通货膨胀和失业率等。
同时，它也可以用于研究微观经济变量之间的关系，如企业投资、劳动力市场和金融市场等。
动态面板数据模型的分析结果能够为经济政策的制定和实施提供重要参考，帮助决策者更好地了解经济变量之间的关系，制定科学合理的经济政策。
然而，动态面板数据模型分析也存在一些限制和挑战。
首先，动态面板数据模型的估计结果对模型的设定和假设非常敏感，需要进行严格的模型检验和假设验证。
其次，动态面板数据模型的分析需要大量的数据和计算资源，对数据的质量和数量有较高的要求。
互助问答125问 动态空间计量模型的估计问题
您好！使用动态空间计量模型对问题进行估计时，同时使用的是矩估计的方法，如何实现那个AR（1）和AR(2)的检验呢？相应的代码是什么？AR(1)，AR(2)是用来检验动态面板，如差分或系统GMM是否存在扰动项一阶和二阶自相关的。
动态空间计量模型的使用未见推广的这些检验。
空间计量中有SAR模型，即空间自相关(回归)模型。
动态空间计量，动态空间面板模型的构建与检验仍然处在前沿的研究阶段，Elhost（2010）对Arrelano和bond的差分GMM估计量进行扩展，使其包括一个内生交互效应，且同时发现这种估计量仍然可能存在严重的偏误，特别是Wy t的参数的估计。
Kukenova andMonteiro（2009）、Jacobs et al（2009）同时研究了动态面板数据模型（Y t-1，Wy t-1），并扩展了Blundell and Bond（1998）的系统GMM估计，使之包含内生交互效应（Wy t），前者同时研究了内生解释变量Z t，后者研究了误差项的空间自相关W t。
他们发现系统GMM估计量要优于差分GMM，且减小了参数估计。
动态空间面板模型的stata程序如下：clear *清空ssc install spregdpd(or spregdhp) *安装spregdpd或spregdhp动态空间面板模板help spregdpd(or spregdhp) *参阅帮助文件（有案例）help输出：Title+-------------------------------------------------------------spregdpd: Spatial Panel Arellano-Bond Linear Dynamic Regression:Lag & Durbin Mo> delsSyntax+------------------------------------------------------------ spregdpd depvarindepvars [weight] , nc(#) wmfile(weight_file)[ model(sar|sdm)run(xtabond|xtdhp|xtdpd|xtdpdsys) be fe relmspac lmhet lmnormdiag tests stand inv inv2 mfx(lin, log)noconstantpredict(new_var)resid(new_var) inst(vars) diff(vars)endog(vars)pre(vars)dgmmiv(varlist) collzero tolog twostep level(#)vce(vcetype) ]Model Options +----------------------------------------------------- 1- model(sar) MLE Spatial Panel Lag Model (SAR)2- model(sdm) MLE Spatial Panel Durbin Model (SDM)Run Options+-------------------------------------------------------1- run(xtdhp) [NEW]Han-Philips (2010) Linear Dynamic Panel Regression2- run(xtabond) [xtabond]Arellano-Bond Linear Dynamic Panel Regression3- run(xtdpd) [xtdpd]Arellano-Bond (1991) Linear Dynamic Panel Regression4- run(xtdpdsys) [xtdpdsys] Arellano-Bover/Blundell-Bond (1995, 1998)System Linear Dynamic Panel RegressionOptions+-----------------------------------------------------------* nc(#) Number of Cross Sections Units Time series observationsmust be Balanced in each Cross Sectionwmfile(weight_file) OpenCROSS SECTION weight matrix file.…..tests display ALLlmh, lmn, lmsp, diag tests twostep two-step estimate run(xtdpd)dgmmiv(varlist) GMM Instruments for DifferencedEquation run(xtdpd)inst(varlist) Additional Instrumental Variablesrun(xtabond)Dependent Variable Lag length is lag(1)diff(varlist) Already Differenced ExogenousVariables run(xtabond)endog(varlist) Endogenous Variablesrun(xtabond,xtdpdsys)pre(varlist) PredeterminedVariablesrun(xtabond, xtdpdsys)vce(vcetype) ols,robust, cluster, bootstrap, jackknife, hc2, hc3 level(#) confidence intervals level; defaultislevel(95)Spatial Panel Aautocorrelation Tests+------------------------------lmspac Spatial Panel Aautocorrelation Tests:* Ho: Error has NoSpatial AutoCorrelationHa: Error has Spatial AutoCorrelation*** Spatial Econometrics Regression Models:--------------------------------------------------------------------------------*** (1) Spatial Panel Data Regression Models:spregxt Spatial Panel Regression Econometric Models:Stata Module Toolkitgs2slsxt Generalized Spatial Panel 2SLS Regressiongs2slsarxt Generalized Spatial Panel Autoregressive 2SLS Regression spglsxt Spatial Panel Autoregressive Generalized LeastSquares Regressionspgmmxt Spatial Panel Autoregressive GeneralizedMethod of Moments Regressionspmstarxt (m-STAR) Spatial Lag Panel Modelsspmstardxt (m-STAR) Spatial Durbin Panel Modelsspmstardhxt (m-STAR) Spatial Durbin MultiplicativeHeteroscedasticityPanel Modelsspmstarhxt (m-STAR) Spatial Lag Multiplicative HeteroscedasticityPanel Modelsspregdhp Spatial Panel Han-Philips Linear DynamicRegression: Lag & Durbin Modelsspregdpd Spatial Panel Arellano-Bond Linear DynamicRegression: Lag & Durbin Modelsspregfext Spatial Panel Fixed Effects Regression: Lag & DurbinModelsspregrext Spatial Panel Random Effects Regression: Lag &Durbin Modelsspregsacxt MLE Spatial AutoCorrelation Panel Regression (SAC) spregsarxt MLE Spatial Lag Panel Regression (SAR)spregsdmxt MLE Spatial Durbin Panel Regression (SDM)spregsemxt MLE Spatial Error Panel Regression (SEM)--------------------------------------------------------------------------------*** (2) Spatial Cross Section Regression Models:spregcs Spatial Cross Section Regression EconometricModels: Stata Module Toolkitgs2sls Generalized Spatial 2SLS Cross SectionsRegressiongs2slsar Generalized Spatial Autoregressive 2SLS CrossSections Regressiongs3sls Generalized Spatial 3SLS Cross SectionsRegressiongs3slsar Generalized Spatial Autoregressive 3SLS CrossSections Regressionspautoreg Spatial Cross Section Regression Modelsspgmm Spatial Autoregressive GMM CrossSections Regression spmstar (m-STAR) Spatial Lag Cross Sections Modelsspmstard (m-STAR) Spatial Durbin Cross Sections Models spmstardh (m-STAR) Spatial Durbin MultiplicativeHeteroscedasticity Cross Sections Modelsspmstarh (m-STAR) Spatial Lag MultiplicativeHeteroscedasticity Cross Sections Modelsspregsac MLE Spatial AutoCorrelation Cross SectionsRegression (SAC)spregsar MLE Spatial Lag Cross Sections Regression(SAR) spregsdm MLE Spatial Durbin Cross Sections Regression(SDM) spregsem MLE Spatial Error Cross Sections Regression(SEM)--------------------------------------------------------------------------------*** (3) Tobit Spatial Regression Models:*** (3-1) Tobit Spatial Panel Data Regression Models:sptobitgmmxt Tobit Spatial GMM Panel RegressionsptobitmstarxtTobit (m-STAR) Spatial Lag Panel Models sptobitmstardxtTobit (m-STAR) Spatial Durbin Panel Models sptobitmstardhxtTobit (m-STAR) Spatial Durbin Multiplicative HeteroscedasticityPanel ModelssptobitmstarhxtTobit (m-STAR) Spatial Lag Multiplicative HeteroscedasticityPanel Modelssptobitsacxt Tobit MLE Spatial AutoCorrelation (SAC) Panel Regression sptobitsarxt Tobit MLE Spatial Lag Panel Regressionsptobitsdmxt Tobit MLE Spatial Panel Durbin Regressionsptobitsemxt Tobit MLE Spatial Error Panel Regressionspxttobit Tobit Spatial Panel Autoregressive GLS Regression--------------------------------------------------------------*** (3-2) Tobit Spatial Cross Section Regression Models:sptobitgmm Tobit Spatial GMM Cross Sections Regressionsptobitmstar Tobit (m-STAR) Spatial Lag Cross Sections Models sptobitmstardTobit (m-STAR) Spatial Durbin Cross Sections Models sptobitmstardhTobit (m-STAR) Spatial Durbin Multiplicative HeteroscedasticityCross SectionssptobitmstarhTobit (m-STAR) Spatial Lag Multiplicative Heteroscedasticity CrossSectionssptobitsac Tobit MLE AutoCorrelation (SAC) Cross Sections Regression sptobitsar Tobit MLE Spatial Lag Cross Sections Regression sptobitsdm Tobit MLE Spatial Durbin Cross Sections Regression sptobitsem Tobit MLE Spatial Error Cross Sections Regression--------------------------------------------------------------------------------*** (4) Spatial Weight Matrix:spcs2xt Convert Cross Section to Panel Spatial WeightMatrix spweight Cross Section and Panel Spatial Weight Matrix spweightcs Cross Section Spatial Weight Matrixspweightxt Panel Spatial Weight MatrixJosé-AntonioMonteiro & Madina Kukenova, 2009. "Spatial Dynamic PanelModel and System GMM: A Monte Carlo Investigation," IRENE Working Papers 09-01, IRENE Institute of EconomicResearch.学术指导：张晓峒老师本期解答人：谢杰老师编辑：李光勤统筹：易仰楠李丹丹技术：知我者赵雅轩郭凯。
空间计量经济学基本模型
空间面板数据模型估计方法
最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimation，MLE）：通过最大化似然函数来估计 模型参数，适用于大样本数据且满足正态分布假设 的情况。
工具变量法（Instrumental Variables，IV）：通 过引入工具变量来解决内生性问题，提高参数估计 的一致性和有效性。
MATLAB软件
简要介绍MATLAB软件的特点和在空间计量经济学中的应用，如数值计算、算法开发等。
07
总结与展望
研究成果总结
01
02
空间计量经济学模型 的构建
成功构建了空间计量经济学的基本模型， 包括空间自回归模型（SAR）、空间误 差模型（SEM）和空间杜宾模型 （SDM）等，为空间数据的分析提供 了有效工具。
推动相关学科的发展
空间计量经济学不仅为经济学提供了新的研究视角和方法 ，同时也为地理学、城市规划等相关学科提供了新的研究 工具和分析框架，推动了相关学科的发展。
02
空间权重矩阵
空间权重矩阵定义
01
空间权重矩阵是空间计量经济学中用于描述空间单元之间相 互作用关系的重要工具。
02
它是一个方阵，其元素表示不同空间单元之间的空间关系， 通常用于捕捉空间依赖性。
空间政策评估与优化：基于 空间计量经济学模型的政策 评估与优化是未来研究的重 要方向，可以为政府制定更 加科学、合理的空间政策提 供决策支持。
THANKS
感谢观看
广义最小二乘法（Generalized Least Squares， GLS）：通过最小化残差平方和来估计模型参数， 同时考虑空间权重矩阵对参数估计的影响。
贝叶斯估计法（Bayesian Estimation）：基于贝叶 斯定理和先验信息来估计模型参数，适用于小样本 数据或先验信息丰富的情况。
互助问答125问 动态空间计量模型的估计问题
您好！使用动态空间计量模型对问题进行估计时，同时使用的是矩估计的方法，如何实现那个AR（1）和AR(2)的检验呢？相应的代码是什么？AR(1)，AR(2)是用来检验动态面板，如差分或系统GMM是否存在扰动项一阶和二阶自相关的。
动态空间计量模型的使用未见推广的这些检验。
空间计量中有SAR模型，即空间自相关(回归)模型。
动态空间计量，动态空间面板模型的构建与检验仍然处在前沿的研究阶段，Elhost（2010）对Arrelano和bond的差分GMM估计量进行扩展，使其包括一个内生交互效应，且同时发现这种估计量仍然可能存在严重的偏误，特别是Wy t的参数的估计。
Kukenova andMonteiro（2009）、Jacobs et al（2009）同时研究了动态面板数据模型（Y t-1，Wy t-1），并扩展了Blundell and Bond（1998）的系统GMM估计，使之包含内生交互效应（Wy t），前者同时研究了内生解释变量Z t，后者研究了误差项的空间自相关W t。
他们发现系统GMM估计量要优于差分GMM，且减小了参数估计。
动态空间面板模型的stata程序如下：clear *清空ssc install spregdpd(or spregdhp) *安装spregdpd或spregdhp动态空间面板模板help spregdpd(or spregdhp) *参阅帮助文件（有案例）help输出：Title+-------------------------------------------------------------spregdpd: Spatial Panel Arellano-Bond Linear Dynamic Regression:Lag & Durbin Mo> delsSyntax+------------------------------------------------------------ spregdpd depvarindepvars [weight] , nc(#) wmfile(weight_file)[ model(sar|sdm)run(xtabond|xtdhp|xtdpd|xtdpdsys) be fe relmspac lmhet lmnormdiag tests stand inv inv2 mfx(lin, log)noconstantpredict(new_var)resid(new_var) inst(vars) diff(vars)endog(vars)pre(vars)dgmmiv(varlist) collzero tolog twostep level(#)vce(vcetype) ]Model Options +----------------------------------------------------- 1- model(sar) MLE Spatial Panel Lag Model (SAR)2- model(sdm) MLE Spatial Panel Durbin Model (SDM)Run Options+-------------------------------------------------------1- run(xtdhp) [NEW]Han-Philips (2010) Linear Dynamic Panel Regression2- run(xtabond) [xtabond]Arellano-Bond Linear Dynamic Panel Regression3- run(xtdpd) [xtdpd]Arellano-Bond (1991) Linear Dynamic Panel Regression4- run(xtdpdsys) [xtdpdsys] Arellano-Bover/Blundell-Bond (1995, 1998)System Linear Dynamic Panel RegressionOptions+-----------------------------------------------------------* nc(#) Number of Cross Sections Units Time series observationsmust be Balanced in each Cross Sectionwmfile(weight_file) OpenCROSS SECTION weight matrix file.…..tests display ALLlmh, lmn, lmsp, diag tests twostep two-step estimate run(xtdpd)dgmmiv(varlist) GMM Instruments for DifferencedEquation run(xtdpd)inst(varlist) Additional Instrumental Variablesrun(xtabond)Dependent Variable Lag length is lag(1)diff(varlist) Already Differenced ExogenousVariables run(xtabond)endog(varlist) Endogenous Variablesrun(xtabond,xtdpdsys)pre(varlist) PredeterminedVariablesrun(xtabond, xtdpdsys)vce(vcetype) ols,robust, cluster, bootstrap, jackknife, hc2, hc3 level(#) confidence intervals level; defaultislevel(95)Spatial Panel Aautocorrelation Tests+------------------------------lmspac Spatial Panel Aautocorrelation Tests:* Ho: Error has NoSpatial AutoCorrelationHa: Error has Spatial AutoCorrelation*** Spatial Econometrics Regression Models:--------------------------------------------------------------------------------*** (1) Spatial Panel Data Regression Models:spregxt Spatial Panel Regression Econometric Models:Stata Module Toolkitgs2slsxt Generalized Spatial Panel 2SLS Regressiongs2slsarxt Generalized Spatial Panel Autoregressive 2SLS Regression spglsxt Spatial Panel Autoregressive Generalized LeastSquares Regressionspgmmxt Spatial Panel Autoregressive GeneralizedMethod of Moments Regressionspmstarxt (m-STAR) Spatial Lag Panel Modelsspmstardxt (m-STAR) Spatial Durbin Panel Modelsspmstardhxt (m-STAR) Spatial Durbin MultiplicativeHeteroscedasticityPanel Modelsspmstarhxt (m-STAR) Spatial Lag Multiplicative HeteroscedasticityPanel Modelsspregdhp Spatial Panel Han-Philips Linear DynamicRegression: Lag & Durbin Modelsspregdpd Spatial Panel Arellano-Bond Linear DynamicRegression: Lag & Durbin Modelsspregfext Spatial Panel Fixed Effects Regression: Lag & DurbinModelsspregrext Spatial Panel Random Effects Regression: Lag &Durbin Modelsspregsacxt MLE Spatial AutoCorrelation Panel Regression (SAC) spregsarxt MLE Spatial Lag Panel Regression (SAR)spregsdmxt MLE Spatial Durbin Panel Regression (SDM)spregsemxt MLE Spatial Error Panel Regression (SEM)--------------------------------------------------------------------------------*** (2) Spatial Cross Section Regression Models:spregcs Spatial Cross Section Regression EconometricModels: Stata Module Toolkitgs2sls Generalized Spatial 2SLS Cross SectionsRegressiongs2slsar Generalized Spatial Autoregressive 2SLS CrossSections Regressiongs3sls Generalized Spatial 3SLS Cross SectionsRegressiongs3slsar Generalized Spatial Autoregressive 3SLS CrossSections Regressionspautoreg Spatial Cross Section Regression Modelsspgmm Spatial Autoregressive GMM CrossSections Regression spmstar (m-STAR) Spatial Lag Cross Sections Modelsspmstard (m-STAR) Spatial Durbin Cross Sections Models spmstardh (m-STAR) Spatial Durbin MultiplicativeHeteroscedasticity Cross Sections Modelsspmstarh (m-STAR) Spatial Lag MultiplicativeHeteroscedasticity Cross Sections Modelsspregsac MLE Spatial AutoCorrelation Cross SectionsRegression (SAC)spregsar MLE Spatial Lag Cross Sections Regression(SAR) spregsdm MLE Spatial Durbin Cross Sections Regression(SDM) spregsem MLE Spatial Error Cross Sections Regression(SEM)--------------------------------------------------------------------------------*** (3) Tobit Spatial Regression Models:*** (3-1) Tobit Spatial Panel Data Regression Models:sptobitgmmxt Tobit Spatial GMM Panel RegressionsptobitmstarxtTobit (m-STAR) Spatial Lag Panel Models sptobitmstardxtTobit (m-STAR) Spatial Durbin Panel Models sptobitmstardhxtTobit (m-STAR) Spatial Durbin Multiplicative HeteroscedasticityPanel ModelssptobitmstarhxtTobit (m-STAR) Spatial Lag Multiplicative HeteroscedasticityPanel Modelssptobitsacxt Tobit MLE Spatial AutoCorrelation (SAC) Panel Regression sptobitsarxt Tobit MLE Spatial Lag Panel Regressionsptobitsdmxt Tobit MLE Spatial Panel Durbin Regressionsptobitsemxt Tobit MLE Spatial Error Panel Regressionspxttobit Tobit Spatial Panel Autoregressive GLS Regression--------------------------------------------------------------*** (3-2) Tobit Spatial Cross Section Regression Models:sptobitgmm Tobit Spatial GMM Cross Sections Regressionsptobitmstar Tobit (m-STAR) Spatial Lag Cross Sections Models sptobitmstardTobit (m-STAR) Spatial Durbin Cross Sections Models sptobitmstardhTobit (m-STAR) Spatial Durbin Multiplicative HeteroscedasticityCross SectionssptobitmstarhTobit (m-STAR) Spatial Lag Multiplicative Heteroscedasticity CrossSectionssptobitsac Tobit MLE AutoCorrelation (SAC) Cross Sections Regression sptobitsar Tobit MLE Spatial Lag Cross Sections Regression sptobitsdm Tobit MLE Spatial Durbin Cross Sections Regression sptobitsem Tobit MLE Spatial Error Cross Sections Regression--------------------------------------------------------------------------------*** (4) Spatial Weight Matrix:spcs2xt Convert Cross Section to Panel Spatial WeightMatrix spweight Cross Section and Panel Spatial Weight Matrix spweightcs Cross Section Spatial Weight Matrixspweightxt Panel Spatial Weight MatrixJosé-AntonioMonteiro & Madina Kukenova, 2009. "Spatial Dynamic PanelModel and System GMM: A Monte Carlo Investigation," IRENE Working Papers 09-01, IRENE Institute of EconomicResearch.学术指导：张晓峒老师本期解答人：谢杰老师编辑：李光勤统筹：易仰楠李丹丹技术：知我者赵雅轩郭凯。
动态面板数据模型和空间滞后面板数据模型的比_省略_基于被解释变量时空依赖特征的_
以直接通过工具变量（ ＩＶ） 法进行 ＧＭＭ 估计［９］。
２．３ 空间滞后面板数据模型
Hale Waihona Puke １９９６ 年， 张尧庭教授比较早地在统计教育上撰写
专 文 介 绍 了 空 间 统 计 学 。［１０］从 此 以 后 十 多 年 又 过 去 了 ，
由于软件计算的制约， 空间统计学在国内的普及应用
进展还是比较缓慢。近两年， 由于国外空间统计软件
矩阵 Ｗ 进行修正。根据模型设定时对“空间”的体现方
法不同， 空间计量模型主要分成两种： 即空间滞后模
型和空间误差模型。第一种是空间滞后模型， 主要是
用于研究相邻机构或地区的行为对整个系统内其他
机构或地区的行为都有影响的情形：
ｙ＝λＷｙ＋ｘβ＋ε
（ ６）
其中， Ｗ 是 ｎ×ｎ 阶的空间权重矩阵， 也就是 ｎ 个
２５
数据生成过程的同质性和异质性两个方面， 而同质性 又 表 现 为 时 空 的 依 赖 性 、收 敛 性 特 征 ， 异 质 性 就 表 现 为时空的散聚性、差异性特征。目前， 大部分的实证研 究集中揭示了时间维度的同质性和异质性， 少数的实 证研究开始揭示空间维度的同质性和异质性， 主要涉 及收敛性、差异性特征， 依赖性、散聚性特征的探讨还 较少见。在现代复杂巨系统演化的意义上， 对金融发 展与经济增长关系的探索不仅要从时间维度特征方 面 更 加 深 入 、从 空 间 维 度 特 征 方 面 迅 速 加 强 ， 还 要 从 时空特征整合的意义上逐步推进。这就能够直观展示 面板数据模型从基本形式拓展到动态面板数据模型 和空间面板数据模型的本质。
如果采用广义矩估计（ ＧＭＭ） 方法， 一般是指多个
变量可以作为（ ｙｉ， ｔ－ １， ｙｉ， ｔ－ ２） 的工具变量， 并且这些工具变 量经过 Ｊ 检验都是有效的。阿拉诺和邦德（ Ａｒｅｌｌａｎｏ ＆
空间面板计量模型
空间面板计量模型
空间面板计量模型是现代建筑设计中的一种基本方法，主要用于确定建筑面板的数量和空间面积，以便进行材料和成本的估算。
该模型可以分为三个步骤，包括数据收集、公式计算和结果评估。
具体而言，这些步骤可以分为以下部分：
一、数据收集
1.1确定建筑物的几何形状，包括长度、宽度和高度等方面，以确定建筑物的总面积和体积。
1.2确定建筑物所采用的材料种类、规格、产地、品牌等相关信息，以便计算材料成本。
1.3确定建筑物的结构形式、层数、使用功能等方面的因素，以判断所需要的空间面板数量。
二、公式计算
2.1计算建筑物的总面积和体积，分别用于确定材料需要的数量和建筑物的总造价估算。
2.2根据衡量空间的单位面积（比如平方米或平方英尺）来计算面板数量和材料用量。
2.3根据空间的使用方式和结构形式来计算不同种类和尺寸的空间面板数量。
三、结果评估
3.1将计算出来的数据填写在表格中，以便后续的数据处理和统计。
3.2将计算结果与实际情况进行比对，以便改进计量模型和提高预估的准确性。
3.3根据计算结果评估建筑物的材料和造价预算，以便对设计方案进行优化和调整。
总之，空间面板计量模型是一种简单而又高效的建筑设计方法，可以帮助设计师和建筑商在建筑物的设计和预算方面做出更加准确和可靠的决策。
动态sdm 系数解释
动态sdm 系数解释
动态SDM（Spatial Durbin Model）是一种空间计量经济学模型，用于分析空间相关性对经济变量的影响。
动态SDM模型结合了
动态面板数据模型和空间滞后模型，能够同时考虑经济变量的动态
演化和空间相关性，因此具有较强的分析能力。
动态SDM模型的系数解释涉及到模型中的各个参数，主要包括
自变量系数、空间滞后系数和时间滞后系数。
自变量系数表示自变
量对因变量的影响程度，空间滞后系数表示空间相关性对因变量的
影响程度，时间滞后系数表示时间动态对因变量的影响程度。
自变量系数的解释可以通过系数的大小和符号来进行分析，正
负号代表了自变量与因变量之间的正向或负向关系，系数的大小则
代表了影响的强度。
空间滞后系数的解释涉及到空间相关性的影响，如果空间滞后系数显著且为正，表明因变量受到邻近地区因变量的
影响；如果时间滞后系数显著且为正，表明因变量受到过去时间点
因变量的影响。
需要注意的是，动态SDM模型的系数解释还需要考虑到空间误
差项和时间误差项的存在，以及模型的特定假设和限制条件。
因此，
在解释系数时，需要综合考虑模型的整体结构和参数设定，以确保对模型结果的准确理解。
总之，动态SDM模型的系数解释需要综合考虑自变量、空间滞后和时间滞后系数的大小、符号以及经济理论上的解释，同时也需要考虑模型的特定假设和限制条件，以确保对模型结果的准确理解和解释。
重要-动态面板数据模型
第17章 动态面板数据模型 动态面板数据模型前一章讨论具有固定效应和随机效应的线性静态面板数据模型，但由于经济个体行为的连续性、惯性和偏好等影响，经济行为是一个动态变化过程，这时需要用动态模型来研究经济关系。
本章主要讨论动态面板数据模型的一般原理和估计方法，然后介绍了面板数据的单位根检验、协整分析和格朗杰因果检验的相关原理及操作。
17.1.1动态面板模型原理考虑线性动态面板数据模型为'1pit j it j it i it j Y Y X ρβδε-==+++∑ （17.1.1）首先进行差分，消去个体效应得到方程为：'1pit j it j it it j Y Y X ρβε-=∆=∆+∆+∆∑ （17.1.2）可以用GMM 对该方程进行估计。
方程的有效的GMM 估计是为每个时期设定不同数目的工具，这些时期设定的工具相当于一个给定时期不同数目的滞后因变量和预先决定的变量。
这样，除了任何严格外生的变量，可以使用相当于滞后因变量和其他预先决定的变量作为时期设定的工具。
例如，方程（17.1.2）中使用因变量的滞后值作为工具变量，假如在原方程中这个变化是独立同分布的，然后在t=3时，第一个时期观察值可作为该设定分析，很显然1i Y 是很有效的工具，因为它与2i Y ∆相关的，但与3i ε∆不相关。
类似地，在t=4时，2i Y 和1i Y 是潜在的工具变量。
以此类推，对所以个体i 用因变量的滞后变量，我们可以形成预先的工具变量：11212200000000i i i i i i i iT Y Y Y W Y Y Y -⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦L L L L L L L L L L L L L L L L L L （17.1.3） 每一个预先决定的变量的相似的工具变量便可以形成了。
假设it ε不存在自回归，不同设定的最优的GMM 加权矩阵为：11'1M d i i i H M Z Z --=⎛⎫=Ξ ⎪⎝⎭∑ （17.1.4）其中Ξ是矩阵，22100012000120002100012σ-⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥Ξ=⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦L L L L L L L L L L i Z 包含严格外生变量和预先决定的变量的混合。
第五讲 动态面板数据模型
1 IV
=
∑∑ y ( y
i =1 t = 2 N i ,t − 2 i =1 t = 3 N T
i =1 t = 2 N T
∑∑ y ( y
i ,t − 2
N
T
i ,t
− y i ,t −1 ) − y i ,t − 2 )
（5.3）
i ,t −1
ˆ α
2 IV
=
∑∑ ( y
T
i ,t − 2
⎧⎡ 1 ⎪ min ⎨⎢ α ⎪⎣ N ⎩
⎤ ⎡1 Z ( Δyi − αΔyi ,−1 ) ⎥ WN ⎢ ∑ i =1 ⎦ ⎣N
N ' i
'
⎤⎪ ⎬ ∑ Z ( Δy − α Δ y ) ⎥ ⎦
N i =1 ' i i i ,−1
⎫ ⎪ ⎭
（5.6）
估计自回归系数，其中，WN 是渐近正定权重 l × l 矩阵。 对（5.6）式关于 α 求导，解 α 得到自回归系数的 GMM 估计
(
)
( yi ,t −1 − yi ,t −2 ) 相 关 ， 但 是 与 ( u
it
− ui ,t −1 ) 无 关 。 因 此 ， y i ,t − 2 和
( yi ,t −2 − yi ,t −3 ) 均 为
( yi ,t −1 − yi ,t −2 ) 的工具变量。于是，模型（5.2）中参数的工具变量估计分别是
面板数据计量分析
白仲林
ˆ IV 和 α ˆ IV 就是 α 的一致估计。 的工具变量估计 α
1 2
广义矩估计的一般形式 设 X 是 p×1 的随机向量，f 是 l×1 的向量值函数，θ 是 k×1 的参数向量，并且 k ≤ l，Θ 是参数空间，即，θ∈Θ， E[f(X，θ)] = 0 是 X 的矩方程。 对于 X 的 N 个观测值 { X 1 , " ,
动态面板数据分析步骤详解 ..
动态面板数据分析算法1. 面板数据简介面板数据(Panel Data, Longitudinal Data )，也称为时间序列截面数据、混合数据，是指同一截面单元数据集上以不同时间段的重复观测值，是同时具有时间和截面空间两个维度的数据集合，它可以被看作是横截面数据按时间维度堆积而成。
自20世纪60年代以来，计量经济学家开始关注面板数据以来，特别是近20年，随着计量经济学理论，统计方法及计量分析软件的发展，面板数据计量经济分析已经成为计量经济学研究最重要的分支之一。
面板数据越来越多地被应用到计量模型的研究中，其在实证分析中的优点是明显的：相对于只具有一个时点的横截面数据模型，面板数据包含了更多时间维度的数据，从而可以利用更多的信息来分析所研究问题的动态关系;而时间序列模型，其数据往往是由个体数据加总产生的，在实际计量分析中，在研究其动态调整行为时，由于个体差异被忽略，其估计结果有可能是有偏的，而面板数据模型能够通过截距项，捕捉到数据的动态调整过程中的个体差异，有效地减少了由于数据加总所产生的偏误;同时，面板数据同时具有时间和截面空间的两个维度，从而分享了横截面数据和时间序列数据的优点，另外，由于具有更多的观察值，其推断的可靠性也有所增加。
2. 面板数据的建模与检验设3. 动态面板数据的建模与检验所谓动态面板数据模型，是指通过在静态面板数据模型中引入滞后被解释变量以反映动态滞后效应的模型。
这种模型的特殊性在于被解释变量的动态滞后项与随机误差组成部分中的个体效应相关，从而造成估计的内生性。
4、步骤详解步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。
李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。
这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。
动态面板数据模型与GMM估.
一、基本模型
yit yi,t1 xit i uit
（1）
方程右边包含了因变量的滞后项（可以推广到多阶滞后），因此称之为动态
面板模型。由于模型（1）中含有因变量的滞后项作为解释变量，如果采用标准
的固定效应模型或随机效应模型来估计模型（1），方法上必然存在明显的缺陷。
)1)
p lim( Z ) T
残差项的方差也是一致的，即 sI2V
T
ˆt2 k
(y
X ˆIV )
(y
X ˆIV ) / (T
k) 是
2 的一致估计。 2. 渐进正态性 ˆIV N( , 2 ( X Z)1ZZ( X Z)1) Var(ˆIV X , Z) E(( X Z)1Z Z( X Z)1 X , Z) 2( X Z)1ZZ( X Z)1
Number of obs
=
Number of groups =
Obs per group: min = avg = max =
Wald chi2( 4)
=
Prob > chi2
=
180 20
9 9.0
9
8.89e+06 0.0000
n
Coef. Std. Err.
z P>|z|
[95% Conf. Interval]
3
统计量来检验工具变量的外生性（这个检验的前提条件是，模型存在“过度识别” 问题，即工具变量个数多于内生解释变量的个数）。
首先对原始模型Y X 进行 IV 估计并得到估计残差：e Y X ˆIV ，然 后用 e 对其他外生解释变量以及工具变量进行回归，得到可决系数 R2 ，进而构造 Sargan 统计量 (n k)R2 2 (s r) 。其中， n 是样本容量， k 是原始模型中待估 参数的个数， s 为工具变量个数， r 为内生解释变量个数， s r 为过度识别的约 束条件个数。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
动态面板空间计量模型
动态面板空间计量模型是一种常见的计量经济学方法，适用于分析空间数据的面板数据。
它综合了时间序列和横截面数据的特点，可以更准确地捕捉时间和空间的交互作用，是一种具有实际应用价值的方法。
该模型是在静态面板空间计量模型的基础上进行发展的，其最大的特点是将每个空间单位（区域）的时间序列数据与其邻近区域的数据进行融合，建立出相邻区域之间的关联性。
同时，该模型还考虑了时变的特点，即考虑空间单位之间的关联关系随时间的变化而变化。
具体而言，动态面板空间计量模型的核心是空间滞后项，即模型中每个变量对于相邻空间单位的值的影响，其可表示为：
Yit = αYit-1 + βWXit + γYst + εit
其中，Yit是该变量在i时期、t时间的取值；Yit-1表示该变量在上一期的取值；WXit是自变量；Yst指的是相邻区域的该变量取值的加权平均数；εit是误差项。
该模型还能够考虑其他因素对空间单位间关联关系的影响，比如时间趋势、控制变量等。
使用该模型可以估计出空间单位间关联关系的强度和方向，提供预测值以及对策略的评估等。
总之，动态面板空间计量模型是一种应用广泛的计量经济学方法，用于处理面板数据中的时间和空间交互作用，能对空间单位间的关联进行建模、预测和评估，以更好地理解经济现象。