第六讲 空间计量经济学基本模型的matlab估计
MATLAB-空间计量模型详细步骤
MATLAB-空间计量模型详细步骤1.excel与MATLAB链接：Excel：选项——加载项——COM加载项——转到——没有勾选项2. MATLAB安装目录中寻找toolbox——exlink——点击,启用宏E:\MATLAB\toolbox\exlink然后，Excel中就出现MATLAB工具（注意Excel中的数据：）3.启动matlab（1）点击start MATLAB（2）senddata to matlab ，并对变量矩阵变量进行命名（注意：选取变量为数值，不包括各变量）(data表中数据进行命名)（空间权重进行命名）（3）导入MATLAB中的两个矩阵变量就可以看见4.将elhorst和jplv7两个程序文件夹复制到MATLAB安装目录的toolbox文件夹5.设置路径：6.输入程序，得出结果T=30;N=46;W=norm(W1);y=A(:,3);x=A(:,[4,6]);xconstant=ones(N*T,1); [nobs K]=size(x);results=ols(y,[xconstant x]);vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy');prt_reg(results,vnames,1);sige=results.sige*((nobs-K)/nobs);loglikols=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.resid % The (robust)LM tests developed by ElhorstLMsarsem_panel(results,W,y,[xconstant x]); % (Robust) LM tests 解释附录：静态面板空间计量经济学一、OLS静态面板编程1、普通面板编程T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,3);x=A(:,[4,6]);xconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);results=ols(y,[xconstant x]);vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy');prt_reg(results,vnames,1);sige=results.sige*((nobs-K)/nobs);loglikols=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.resid % The (robust)LM tests developed by ElhorstLMsarsem_panel(results,W,y,[xconstant x]); % (Robust) LM tests2、空间固定OLS （spatial-fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,3);x=A(:,[4,6]);xconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);model=1;[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,x, N,T,model );results=ols(ywith,xwith);vnames=strvcat('logcit','logp','logy'); % should be changed if x is changedprt_reg(results,vnames);sfe=meanny-meannx*results.beta; % including the constant term yme = y - mean(y);et=ones(T,1);error=y-kron(et,sfe)-x*results.beta;rsqr1 = error'*error;rsqr2 = yme'*yme;FE_rsqr2 = 1.0 - rsqr1/rsqr2 % r-squared including fixed effectssige=results.sige*((nobs-K)/nobs);logliksfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.residLMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests3、时期固定OLS（time-period fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,3);x=A(:,[4,6]);xconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);model=2;[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,x, N,T,model );results=ols(ywith,xwith);vnames=strvcat('logcit','logp','logy'); % should be changed if x is changedprt_reg(results,vnames);tfe=meanty-meantx*results.beta; % including the constant termyme = y - mean(y);en=ones(N,1);error=y-kron(tfe,en)-x*results.beta;rsqr1 = error'*error;rsqr2 = yme'*yme;FE_rsqr2 = 1.0 - rsqr1/rsqr2 % r-squared including fixed effectssige=results.sige*((nobs-K)/nobs);logliktfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.residLMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests4、空间与时间双固定模型T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,3);x=A(:,[4,6]);xconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);model=3;[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,x, N,T,model );results=ols(ywith,xwith);vnames=strvcat('logcit','logp','logy'); % should be changed if x is changedprt_reg(results,vnames)en=ones(N,1);et=ones(T,1);intercept=mean(y)-mean(x)*results.beta;sfe=meanny-meannx*results.beta-kron(en,intercept);tfe=meanty-meantx*results.beta-kron(et,intercept);yme = y - mean(y);ent=ones(N*T,1);error=y-kron(tfe,en)-kron(et,sfe)-x*results.beta-kron(ent,intercept); rsqr1 = error'*error;rsqr2 = yme'*yme;FE_rsqr2 = 1.0 - rsqr1/rsqr2 % r-squared including fixed effects sige=results.sige*((nobs-K)/nobs);loglikstfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.residLMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests二、静态面板SAR模型1、无固定效应（No fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0;info.model=0;info.fe=0;results=sar_panel_FE(y,[xconstant x],W,T,info); vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model); panel_effects_sar(results,vnames,W);2、空间固定效应（Spatial fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0;info.model=1;info.fe=0;results=sar_panel_FE(y,x,W,T,info);vnames=strvcat('logcit','logp','logy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);panel_effects_sar(results,vnames,W);3、时点固定效应（Time period fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0; % required for exact resultsinfo.model=2;info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn onresults=sar_panel_FE(y,x,W,T,info);vnames=strvcat('logcit','logp','logy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);panel_effects_sar(results,vnames,W);4、双固定效应（Spatial and time period fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0; % required for exact resultsinfo.model=3;info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn onresults=sar_panel_FE(y,x,W,T,info);vnames=strvcat('logcit','logp','logy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);panel_effects_sar(results,vnames,W);三、静态面板SDM模型1、无固定效应（No fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0;info.model=0;info.fe=0;results=sar_panel_FE(y,[xconstant x wx],W,T,info);vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy','W*logp','W*l ogy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=1;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);panel_effects_sdm(results,vnames,W);2、空间固定效应（Spatial fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0; % required for exact resultsinfo.model=1;info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn onresults=sar_panel_FE(y,[x wx],W,T,info);vnames=strvcat('logcit','logp','logy','W*logp','W*logy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=1;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);panel_effects_sdm(results,vnames,W);3、时点固定效应（Time period fixed effects）T=30;N=46;W=norm(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0; % required for exact resultsinfo.model=2;info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on% New routines to calculate effects estimatesresults=sar_panel_FE(y,[x wx],W,T,info);vnames=strvcat('logcit','logp','logy','W*logp','W*logy');% Print out coefficient estimatesprt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=1;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);panel_effects_sdm(results,vnames,W)4、双固定效应（Spatial and time period fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.bc=0;info.lflag=0; % required for exact resultsinfo.model=3;info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn onresults=sar_panel_FE(y,[x wx],W,T,info);vnames=strvcat('logcit','logp','logy','W*logp','W*logy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=1;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);panel_effects_sdm(results,vnames,W)wald test spatial lag% Wald test for spatial Durbin model against spatial lagmodelbtemp=results.parm;varcov=results.cov;Rafg=zeros(K,2*K+2);for k=1:KRafg(k,K+k)=1; % R(1,3)=0 and R(2,4)=0;endWald_spatial_lag=(Rafg*btemp)'*inv(Rafg*varcov*Rafg')*Raf g*btemp prob_spatial_lag=1-chis_cdf (Wald_spatial_lag, K) wald test spatial error% Wald test spatial Durbin model against spatial error model R=zeros(K,1);for k=1:KR(k)=btemp(2*K+1)*btemp(k)+btemp(K+k); % k changed in 1,7/12/2010% R(1)=btemp(5)*btemp(1)+btemp(3);% R(2)=btemp(5)*btemp(2)+btemp(4);endRafg=zeros(K,2*K+2);for k=1:KRafg(k,k) =btemp(2*K+1); % k changed in 1, 7/12/2010Rafg(k,K+k) =1;Rafg(k,2*K+1)=btemp(k);% Rafg(1,1)=btemp(5);Rafg(1,3)=1;Rafg(1,5)=btemp(1);% Rafg(2,2)=btemp(5);Rafg(2,4)=1;Rafg(2,5)=btemp(2);endWald_spatial_error=R'*inv(Rafg*varcov*Rafg')*Rprob_spatial_error=1-chis_cdf (Wald_spatial_error,K)LR test spatial lagresultssar=sar_panel_FE(y,x,W,T,info);LR_spatial_lag=-2*(resultssar.lik-results.lik)prob_spatial_lag=1-chis_cdf (LR_spatial_lag,K)LR test spatial errorresultssem=sem_panel_FE(y,x,W,T,info);LR_spatial_error=-2*(resultssem.lik-results.lik)prob_spatial_error=1-chis_cdf (LR_spatial_error,K)5、空间随机效应与时点固定效应模型T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,[x wx],N,T,2); % 2=time dummiesinfo.model=1;results=sar_panel_RE(ywith,xwith,W,T,info);prt_spnew(results,vnames,1)spat_model=1;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);panel_effects_sdm(results,vnames,W)wald test spatial lagbtemp=results.parm(1:2*K+2);varcov=results.cov(1:2*K+2,1:2*K+2);Rafg=zeros(K,2*K+2);for k=1:KRafg(k,K+k)=1; % R(1,3)=0 and R(2,4)=0;endWald_spatial_lag=(Rafg*btemp)'*inv(Rafg*varcov*Rafg')*Raf g*btempprob_spatial_lag= 1-chis_cdf (Wald_spatial_lag, K)wald test spatial errorR=zeros(K,1);for k=1:KR(k)=btemp(2*K+1)*btemp(k)+btemp(K+k); % k changed in 1,7/12/2010% R(1)=btemp(5)*btemp(1)+btemp(3);% R(2)=btemp(5)*btemp(2)+btemp(4);endRafg=zeros(K,2*K+2);for k=1:KRafg(k,k) =btemp(2*K+1); % k changed in 1, 7/12/2010 Rafg(k,K+k) =1;Rafg(k,2*K+1)=btemp(k);% Rafg(1,1)=btemp(5);Rafg(1,3)=1;Rafg(1,5)=btemp(1);% Rafg(2,2)=btemp(5);Rafg(2,4)=1;Rafg(2,5)=btemp(2);endWald_spatial_error=R'*inv(Rafg*varcov*Rafg')*Rprob_spatial_error= 1-chis_cdf (Wald_spatial_error,K)LR test spatial lagresultssar=sar_panel_RE(ywith,xwith(:,1:K),W,T,info);LR_spatial_lag=-2*(resultssar.lik-results.lik)prob_spatial_lag=1-chis_cdf (LR_spatial_lag,K)LR test spatial errorresultssem=sem_panel_RE(ywith,xwith(:,1:K),W,T,info);LR_spatial_error=-2*(resultssem.lik-results.lik)prob_spatial_error=1-chis_cdf (LR_spatial_error,K)四、静态面板SEM模型1、无固定效应（No fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0;info.model=0;info.fe=0;results=sem_panel_FE(y,[xconstant x],W,T,info);vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model); panel_effects_sar(results,vnames,W);2、空间固定效应（Spatial fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0;info.model=1;info.fe=0;results=sem_panel_FE(y,x,W,T,info);vnames=strvcat('logcit','logp','logy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model); panel_effects_sar(results,vnames,W);3、时点固定效应（Time period fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0; % required for exact resultsinfo.model=2;info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn onresults=sem_panel_FE(y,x,W,T,info);vnames=strvcat('logcit','logp','logy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);panel_effects_sar(results,vnames,W);4、双固定效应（Spatial and time period fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);for t=1:Tt1=(t-1)*N+1;t2=t*N;wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);endxconstant=ones(N*T,1);[nobs K]=size(x);info.lflag=0; % required for exact resultsinfo.model=3;info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn onresults=sem_panel_FE(y,x,W,T,info);vnames=strvcat('logcit','logp','logy');prt_spnew(results,vnames,1)% Print out effects estimatesspat_model=0;direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model); panel_effects_sar(results,vnames,W);五、静态面板SDEM模型1、无固定效应（No fixed effects）T=30;N=46;W=normw(W1);y=A(:,[3]);x=A(:,[4,6]);。
第六讲空间计量经济学基本模型的matlab估计方案
一、Matlab使用前的入数据 第二步：调用函数，函数包含在各专业
工具箱（toolbox）内。 第三步：运行函数，输出结果。
2019/9/10
将专业函数包装入工具箱
第一步：下载专业函数包jplv7,解压。 第二步：装入工具箱（file-setpath）
2019/9/10
二、空间计量基本模型的Matlab估计 函数
一阶空间滞后模型
模型：y=ρwy+e 函数：far 使用方法：res=far（y,w) 例子：p57,example3.1
2019/9/10
空间滞后模型
模型：y=ρwy+xβ+e 函数：sar 使用方法：res=sar（y,x,w) 例子：p66,example3.4
2019/9/10
数据导入matlab
命令：load
文件：.dat格式文件；.ford格式文件 例子：load anselin.dat；load anselin.ford
命令:xlsread
文件：anselin.xls 例子:A=xlsread(anselin.xls)
2019/9/10
2019/9/10
广义空间模型
模型：y=ρw1y+xβ+u, u=λw2u+e 函数：sac 使用方法：res=sac（y,x,w1,w2) 例子：p92,example3.11
2019/9/10
人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。
基于MATLAB环境数学模型参数估计
2018/11/6
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五、基于多项式回归的参数估计
编程求解
【求解】分别多项式回归和多元回归，看二者是否有差别 t=[1 2 2 3 5 6 7 8 9 10 11 12]'; y=[ 92 140 213 267 128 343 208 131 188 282 203 143]'; plot(t,y,'k--^');gtext('←原始曲线');hold on; %进行多项式拟合估计，通过图形观察拟合效果 p4=polyfit(t,y,4);y4=polyval(p4,t);plot(t,y4,'-*');gtext('←4次多项式');hold on p6=polyfit(t,y,6);y6=polyval(p6,t);plot(t,y6,'-o');gtext('←6次多项式');hold on p8=polyfit(t,y,8);y8=polyval(p8,t);plot(t,y8,'-square');gtext('←8次多项式');hold on p9=polyfit(t,y,9);y9=polyval(p9,t);plot(t,y9,'-v');gtext('←9次多项式'); %进行多元回归分析，通过相关系数判断回归效果好坏 [pr4,bint4,r4,rint4,stats4]=regress(y,[t.^4,t.^3,t.^2,t,ones(size(t,1),1)])%进行4次多项式回归及 效果 [pr6,bint6,r6,rint6,stats6]=regress(y,[t.^6,t.^5,t.^4,t.^3,t.^2,t,ones(size(t,1),1)]) [pr8,bint8,r8,rint8,stats8]=regress(y,[t.^8,t.^7,t.^6,t.^5,t.^4,t.^3,t.^2,t,ones(size(t,1),1)]) [pr9,bint9,r9,rint9,stats9]=regress(y,[t.^9,t.^8,t.^7,t.^6,t.^5,t.^4,t.^3,t.^2,t,ones(size(t,1),1)]) %比较多项式回归和多元分析结果是否一致，以9次多项式拟合和9次多项式回归对比 ppr=[p9-pr9'] %如果ppr=0，则说明多项式拟合和多元回归方法的结果没有差别
Matlab技术经济学应用
Matlab技术经济学应用引言：技术经济学是一门研究科技创新与经济发展之间相互关系的学科，而Matlab作为一种强大的数值计算和科学编程语言，被广泛应用于技术经济学领域。
本文将重点探讨Matlab在技术经济学中的应用，着重介绍其在经济评估、金融模型、企业决策等方面的应用。
一、经济评估1.1 投资成本分析在进行经济评估时，投资成本分析是一个重要的步骤。
Matlab可以帮助分析人员通过数学模型计算出投资成本，并进行灵活的调整和优化。
例如，可以使用Matlab编写一个程序，基于现金流量贴现法（NPV）来计算投资项目的净现值。
通过调整输入参数，可以模拟不同情况下的投资成本，并找到最优方案。
1.2 效益评估Matlab也可以用于效益评估，即对投资项目的经济效益进行分析。
例如，可以使用Matlab编写一个程序来计算投资项目的内部收益率（IRR），并评估其可行性和盈利能力。
通过在程序中引入不同的输入变量，可以进行灵活的模拟和分析，帮助决策者做出科学的投资决策。
二、金融模型2.1 期权定价模型期权定价是金融领域中的一个重要问题，Matlab提供了强大的数学计算功能，可以用于构建和求解各种期权定价模型。
例如，可以使用Matlab编写程序，基于布莱克-斯科尔斯（Black-Scholes）模型来估计欧式期权的价格。
通过调整输入参数，可以对不同情况下的期权价格进行计算和分析。
2.2 风险管理模型金融市场中存在着各种风险，如市场风险、信用风险等。
Matlab可以用于构建和求解各种风险管理模型，以帮助投资者进行风险评估和管理。
例如，可以使用Matlab编写程序，基于Value at Risk（VaR）模型来评估投资组合的风险水平，并制定相应的风险管理策略。
三、企业决策3.1 供应链优化供应链管理是现代企业中的一个重要问题，而Matlab可以帮助企业进行供应链优化。
例如，可以使用Matlab编写程序，基于线性规划模型来优化供应链网络的布局和物流运输方案。
29_空间计量经济模型的理论与应用
空间计量经济模型的理论与应用第一部分空间计量经济模型介绍 (2)第二部分模型理论基础与原理 (5)第三部分空间相关性分析方法 (8)第四部分常用空间计量模型构建 (10)第五部分模型估计与检验方法 (14)第六部分应用案例与实证分析 (19)第七部分空间计量模型的局限性 (22)第八部分展望与未来研究方向 (25)第一部分空间计量经济模型介绍空间计量经济模型是一种将地理空间因素纳入传统经济学模型的分析方法，它通过在传统的线性模型中引入空间相关系数来考虑地区间的相互作用和影响。
这种模型起源于 20 世纪 70 年代，并逐渐成为经济学、地理学、城市规划等领域的重要工具。
本文将从理论与应用两个方面对空间计量经济模型进行详细介绍。
一、理论基础1.空间数据特性空间数据通常具有以下特点：(1)空间邻接性：相邻地区的变量之间往往存在相互影响。
(2)空间异质性：不同地区的自然环境、人文条件等差异会导致数据表现出不同的特性。
(3)空间相关性：同一地区内的多个变量之间可能存在着内在的联系，从而使得数据具有一定的空间自相关性。
2.空间计量模型的分类根据空间效应的不同，空间计量经济模型可分为两大类：(1)局部空间模型：这类模型关注的是单个区域的数据，如空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），它们分别考虑了邻居地区的影响和空间内相关性的效果。
(2)全局空间模型：这类模型考虑的是整个研究区域的空间效应，如空间杜宾模型（SDM）和空间卡尔曼滤波模型（SKF），它们能够捕捉到区域间广泛存在的相互作用关系。
二、空间计量模型的构建1.空间权重矩阵在构建空间计量模型时，首先要确定空间权重矩阵。
空间权重矩阵用于衡量地区之间的空间关联程度，常见的有邻接矩阵、距离衰减矩阵等。
例如，在邻接矩阵中，如果两个地区相邻，则它们之间的权值为1；否则，权值为 0。
2.模型选择根据所要解决的问题和数据特点，可以选择相应的空间计量模型。
例如，当研究区域内部存在明显的空间自相关性时，可以采用空间误差模型或空间滞后模型；当研究区域之间的互动效应较强时，则应选用空间杜宾模型。
空间计量经济学模型
选择标准及步骤
1、做一次OLS估计 2、对比LM统计量，LM-Lag和LM-Error 3、若均不显著，则无需进行空间计量分析 4、若只有一个显著，则设定为与显著统计量对应的空间计量模型 5、若均显著，再对比Robust LM-Lag和Robust LM-Error 6、选择显著（相对显著）的统计量对应的空间计量模型
结果说明
模块一：模型的基本统计信息 模块二：回归结果的统计信息 模块三：回归系数及其显著性 模块四：模型结果的诊断（SLM、SEM）
• 蓝色线条以上，异方差诊断，原假设为无异方差 • 蓝色线条以下，空间相关性诊断，原假设为不存在空间相关性
六、最优模型的确定
OLS、SLM、SEM的选择
只考虑单一类型的空间关系
• 邻接关系：L1，L2，L3…… • 空间距离：K1，K2，K3…… • 经济距离：J1，J2，J3……
同时考虑两类空间关系
• 邻接关系与空间距离二选一 • 模型中至少包含两个空间矩阵：SDEM、GSAR
五、基本模型的GEODA估 计 权重矩阵对GeoDa能力的约束
三、模型之间的关系 SEM模型等价于SDM模型 SDEM模型是考虑了高阶相关性的SDM模型
四、空间关系的体现 空间关系的三种类型
邻接关系 空间距离
w ij
1 0
if contiguity eles
经济距离
w ij 1 / dij
w ij GDPj / GDPi
空间关系的体现方式
空间计量经济学基本模型
经典模型：SLM、SEM、SDM 扩展模型： SDEM 、GSAR 基本模型之间的关系 空间关系的体现 基本模型的GeoDa估计 最优模型的选择
一、基础模型 空间滞后模型（Spatial Lag Model, SLM）
Matlab 参数估计与假设检验ppt课件
H0 : ,
H1 :
2018/11/20
©
谢中华, 天津科技大学数学系.
2018/11/20
©
谢中华, 天津科技大学数学系.
参数估计假设检验
【例 5.2-2】化肥厂用自动包装机包装化肥，某日测得 9 包化肥 的质量（单位：kg）如下： 49.4 50.5 50.7 51.7 49.8 47.9 49.2 51.4 48.9 设每包化肥的质量服从正态分布，是否可以认为每包化肥的平 均质量为 50kg？取显著性水平 0.05 .
[...] = mle(data,'pdf',pdf,'cdf',cdf,'start',start,...)
[...] = mle(data,'logpdf',logpdf,'logsf',logsf,'start',start,...) [...] = mle(data,'nloglf',nloglf,'start',start,...)
% 定义样本观测值向量
>> x = [15.14 14.81 15.11 15.26 15.08 15.17 15.12 14.95 15.05 14.87];
% 调用normfit函数求正态总体参数的最大似然估计和置信区间 % 返回总体均值的最大似然估计muhat和90%置信区间muci， % 还返回总体标准差的最大似然估计sigmahat和90%置信区间sigmaci
分布的参数估计
二项分布的参数估计 分布拟合工具 极值分布的参数估计 指数分布的参数估计 分布的拟合
对数正态分布的参数估计 最大似然估计（MLE） 最大似然估计的渐进协方差矩阵 负二项分布的参数估计 正态（高斯）分布的参数估计 泊松分布的参数估计 瑞利（Rayleigh）分布的参数估计 均匀分布的参数估计 威布尔（Weibull）分布的参数估计
明于道,精于术,方能经纬天下--《空间计量经济学--基于matlab的应用分
社会科学动态范巧新书评介明于道，精于术，方能经纬天下2018年秋，由武汉大学肖光恩教授编著、北京大学出版社出版的《空间计量经济学———基于MATLAB 的应用分析》面世。
该书是国内第一本基于MATLAB 软件的空间计量经济学应用书籍。
一、明道是空间计量研究的关键逻辑空间计量经济学，源于对经典计量经济学中忽视空间溢出效应的重点考察而形成的一个计量经济学分支学科。
从本质上来看，空间计量经济学仍属于计量经济学范畴，其核心逻辑在于将被解释变量、解释变量和随机扰动项的空间溢出效应纳入经典计量经济学的分析框架之中，从而衍生各种各样的空间计量模型。
空间计量经济学与经典计量经济学一脉相承，又各有特色。
首先，从模型特征上看，空间计量模型源自经典计量模型，既有处理单个被解释变量与多个解释变量关系的空间单方程模型，也有处理多个被解释变量及其解释变量关系的空间联立方程；既有解释变量参数不变的全局空间计量模型，也有解释变量参数可变的局部空间计量模型———地理加权回归模型。
然而，由于空间计量模型在经典计量模型中加入了空间溢出效应项，使得空间计量模型相比较经典计量模型而言又具有相异的模型特征，由此衍生从空间自回归模型、空间误差模型到通用嵌套空间模型等多元化的空间计量模型形式。
其次，从所采用的数据特性来看，经典计量经济学中所采用的数据主要包括截面数据、时间序列数据和面板数据。
空间计量经济学中采用的数据则通常会包含空间位置信息，或者数据必须具备一定的空间载体，所以空间计量经济学中往往会重点处理截面数据或面板数据，不会单独处理时间序列数据。
当然，包含空间位置信息或空间载体信息的数据可以有连续型或离散型数据特征，则与经典计量经济学类似，空间计量经济学模型也同样会对连续型数据和离散型数据做出阐释，由此产生空间Probit 、Logit 和Tobit 等模型。
再次，从模型的参数估计方法上看，经典计量经济学主要采用的方法包括LS 类、LM 类、MM 类和贝叶斯类，其中LS 类主要依据估计值与真值之间的残差平方和最小而确定参数估计方法，LM 类主要依据预设随机扰动项分布条件下似然性质最优而确定参数估计方法，MM 类主要依据预设随机扰动项分布条件下的矩条件而确定参数估计方法，贝叶斯类主要依据预设随机扰动项、随机扰动项方差及其方差-协方差矩阵、解释变量参数等先验分布而计算相关参数后验分布来确定参数估计方法。
matlab ls估计的估计值
Matlab中常用的最小二乘（LS）估计方法是一种常见的参数估计方法。
在统计分析和数据建模中，LS估计可以帮助我们估计出模型参数的最佳值，以最好地拟合观测数据。
本文将对Matlab中LS估计的估计值进行深度和广度的探讨，以帮助读者更好地理解和应用这一估计方法。
1. LS估计的原理和应用LS估计的原理是通过最小化观测数据与模型预测值之间的残差平方和，来找到最适合的模型参数。
在Matlab中，可以使用“lsqcurvefit”或者“polyfit”等函数来实现LS估计的应用。
其中，“lsqcurvefit”适用于非线性模型参数的估计，而“polyfit”适用于多项式拟合模型的参数估计。
2. Matlab中LS估计的具体实现在Matlab中，可以通过编写自定义的拟合模型函数来实现LS估计。
首先要定义模型函数的形式，然后使用“lsqcurvefit”函数进行参数估计。
通过调用该函数，并传入观测数据和初始参数的估计值，可以得到LS估计的最优参数值。
3. LS估计的优缺点LS估计作为一种常见的参数估计方法，具有很多优点。
它可以用于各种类型的模型拟合，包括线性和非线性模型。
LS估计还可以通过加权最小二乘法进行改进，适应不同方差的观测数据。
然而，LS估计也存在一些缺点，例如对异常值敏感，以及可能出现多重共线性的问题。
4. 个人观点和理解在我看来，LS估计作为一种经典的参数估计方法，在实际应用中具有广泛的适用性和灵活性。
在Matlab中，利用其强大的数据处理和优化工具，可以更轻松地实现LS估计，并通过可视化工具来验证拟合效果。
然而，需要注意的是在应用LS估计时，要结合实际问题特点，对参数估计结果进行适当的解释和评估。
总结回顾：通过本文的介绍，读者对Matlab中LS估计的估计值应该有了更深入的理解。
通过对LS估计的原理、实现方法、优缺点和个人观点的探讨，我们可以更好地把握LS估计的特点和适用范围。
在实际应用中，希望读者能够充分利用Matlab的工具和LS估计方法，为数据建模和分析提供更准确、可靠的结果。
如何使用Matlab进行空间数据分析
如何使用Matlab进行空间数据分析引言：随着科技的不断进步，我们生活的这个世界正变得越来越数字化。
在这个数字化时代中，收集和分析空间数据变得越来越重要。
作为一种功能强大的数学软件，Matlab可以帮助我们进行空间数据分析。
本文将介绍如何使用Matlab进行空间数据分析的基本方法和技巧。
一、数据准备在进行空间数据分析之前，我们需要准备相应的数据。
空间数据可以包括地理坐标、地形图、气象数据等等。
在Matlab中，我们可以通过多种方式导入这些数据。
比如，我们可以使用地图坐标系统进行坐标转换，将不同的空间数据调整到同一个坐标系统下，方便后续的分析。
二、数据可视化在进行空间数据分析之前，我们需要对数据进行可视化。
Matlab提供了丰富的绘图函数和工具箱，可以帮助我们将空间数据映射为图像。
例如，我们可以使用绘图函数plot3将三维坐标点绘制在三维坐标系的图中。
此外，我们还可以使用绘图函数contour和surf对二维或三维数据进行等值线图或曲面图的可视化。
三、空间插值空间插值是一种将离散的空间数据点通过插值算法生成连续的空间数据场的方法。
Matlab提供了许多插值方法（如最近邻插值、反距离加权插值、克里金插值等），可以根据具体情况选择合适的插值方法。
通过空间插值，我们可以预测未知位置的值，并通过等值曲线图或等值面图对连续的空间数据进行可视化。
四、空间统计分析在对空间数据进行分析时，我们通常需要了解数据的特征和变异性。
Matlab提供了丰富的统计函数和工具箱，可以帮助我们计算空间数据的统计指标，如均值、方差、标准差等。
此外，我们还可以使用相关性分析和半变异函数来揭示空间数据之间的关系和变化规律。
五、空间回归分析当我们需要了解空间数据的影响因素及其空间分布规律时，可以使用空间回归分析。
Matlab提供了相关的统计工具箱，可以进行空间回归分析，并生成相应的回归模型。
通过空间回归分析，我们可以找出重要的自变量，并预测因变量在空间上的分布。
第七讲-空间计量经济学模型的matlab估计教学提纲
空间计量经济学基本模型的matlab估计一、空间滞后模型sar （）==================================================== ➢ 函数功能估计空间滞后模型（空间自回归-回归模型）),0(~2n I N x Wy y σεεβρ++=中的未知参数ρ、β和σ2。
==================================================== ➢ 使用方法res=sar(y ，x ，W ，info ）*********************************************************** 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help sar语句查看====================================================➢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。
matlab计量经济学相关分析
matlab计量经济学相关分析第一节相关分析1.1协方差命令：C = cov(X)当X为行或列向量时，它等于var(X) 样本标准差。
X=1:15;cov(X)ans =20>> var(X)ans =20当X为矩阵时，此时X的每行为一次观察值，每列为一个变量。
cov（X）为协方差矩阵,它是对称矩阵。
例：x=rand(100,3);c=cov(x)c=0.089672 -0.012641 -0.0055434-0.012641 0.07928 0.012326-0.0055434 0.012326 0.082203c的对角线为：diag(c)ans =0.08970.07930.0822它等于：var(x)ans =0.0897 0.0793 0.0822sqrt(diag(cov(x)))ans =0.29950.28160.2867它等于：std(x)ans =0.2995 0.2816 0.2867命令：c = cov(x,y)其中x和y是等长度的列向量（不是行向量），它等于cov([x y])或cov([x,y])例：x=[1;4;9];y=[5;8;6];>> c=cov(x,y)c =16.3333 1.16671.16672.3333>> cov([x,y])ans =16.3333 1.16671.16672.3333COV(X)、COV(X,0)[两者相等] 或COV(X,Y)、COV(X,Y,0) [两者相等]，它们都是除以n-1，而COV(X,1) or COV(X,Y,1)是除以n x=[1;4;9];y=[5;8;6]; >> cov(x,y,1) ans =10.8889 0.7778 0.7778 1.5556它的对角线与var([x y],1) 相等 ans =10.8889 1.5556 协差阵的代数计算： [n,p] = size(X);X = X - ones(n,1) * mean(X);Y = X'*X/(n-1); Y 为X 的协差阵1.2 相关系数（一）命令：r=corrcoef(x)x 为矩阵，此时x 的每行为一次观察值，每列为一个变量。
Matlab中的统计建模与预测分析技巧
Matlab中的统计建模与预测分析技巧Matlab是一种强大的数值计算和数据分析工具，广泛应用于科学、工程、经济和金融等领域。
在这些领域中，统计建模和预测分析是非常重要的技巧。
本文将介绍一些在Matlab中进行统计建模和预测分析的常用技巧和方法。
一、数据预处理在进行统计建模和预测分析之前，首先需要对数据进行预处理。
预处理的目的是清洗数据、消除异常值和缺失值，并对数据进行标准化或归一化。
在Matlab中，可以使用一系列函数来完成数据预处理。
如数据清洗可以使用`ismissing`函数来判断数据是否缺失，使用`fillmissing`函数填充缺失值。
数据标准化可以使用`zscore`函数，数据归一化可以使用`normalize`函数。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，通过统计指标如均值、中位数、标准差等来描述数据的集中趋势和离散程度。
在Matlab中，可以使用`mean`函数计算均值，使用`median`函数计算中位数，使用`std`函数计算标准差等。
此外，Matlab还提供了一些可视化工具如箱线图、直方图和散点图来辅助描述性统计分析。
三、概率分布拟合在统计建模中，经常需要对数据进行概率分布拟合，即找到与数据最匹配的概率分布函数。
通过拟合概率分布函数，可以进行概率计算和预测分析。
在Matlab中，可以使用`fitdist`函数进行概率分布拟合。
该函数可以拟合一系列的常见概率分布如正态分布、指数分布和泊松分布等。
通过拟合得到的概率分布对象，可以进行概率密度计算、累积分布计算和随机数生成等操作。
四、回归分析回归分析是一种常见的统计建模技术，用于研究自变量与因变量之间的关系。
通过回归分析，可以预测因变量的值，并了解自变量对因变量的影响程度。
在Matlab中，可以使用`fitlm`函数进行回归分析。
该函数可以拟合线性回归模型，计算变量之间的相关系数和显著性水平，并进行预测分析。
此外，Matlab还提供了其他回归模型如多项式回归、岭回归和逐步回归等。
空间计量经济学基本模型的估计2021最全PPT
4、若只有一个显著，则设定为与显著统计量对应的空间计量模型
3、在菜单选择Methods-Regres单sion选择Save，保存china.dbf。
3、如果各项诊断均通过检验，则确定该模型为最优模型
ห้องสมุดไป่ตู้
运用菜单工具table-variable calculation-spacial lag 工具计算。
2、创建W（若已有W，则省◦略该再步用骤）WPS打开china.dbf,将数据粘贴导入china.dbf文件，点击
模型
➢确立最优模型（难点）
✓1、确定OLS、SLM、SEM模型 ✓2、对确定后的模型，展开诊断检验 ✓3、如果各项诊断均通过检验，则确定该模型
为最优模型 ✓4、如果有诊断未通过，一般通过调整W、调
整解释变量重新回归。 ✓重复步骤3、步骤4，直至确定合适的模型。
第五讲空间计量经济学基本模 型的估计
一、模型数据的准备
.dbf数据库操作
工具：WPS软件可以修改.dbf数据库
用geoda打开china.
方法： 运用菜单工具table-variable calculation-spacial lag 工具计算。
蓝色线条以下，空间相关性诊断，原假设为不存在空间相关性
用WPS打开china.
模块一：模型的基本统计信息◦ 用WPS打开china.dbf，删掉无关的列，保存为china.dbf。注
工具：WPS软件可以修改.
再用WPS打开china. OLS、SLM、SEM的选择
意，不要更改文件名。
4、若只有一个显著，则设定为与显著统计量对应的空间计量模型
蓝5、色若线均条显以著下，，再空对间比相R关ob性us诊◦t L断M用，-L原agg假e和o设Rd为oab不u打s存t L在开M空-Ec间rhro相irn关a性.dbf，根据需求增加变量，之后，在file菜
空间计量经济学模型归纳
.y i =ρ ∑W ij y j +εi,εi : N (0,δ2) , i = 1, 2...n∑W y 空间计量经济学模型空间相关性是指 y i = f (y j ), i ≠ j 即 y i 与 y j 相关 模型可表示为 y i = f (y j )+ x j βi + εi , i ≠ j (1)其中， f (g )为线性函数，(1)式的具体形式为y i = ∑ a ij y j + x i β + εi , εi : N (0,δ2) i ≠ j (2)如果只考虑应变量空间相关性，则(2)式变为(3)式ni =1(3)式中 ni =1 ij j 为空间滞后算子，W ij 为维空间权重矩阵W n ⨯n 中的元素， ρ 为待估的空间自相关系数。
ρ ≠ 0 ，存在空间效应 (3)式的矩阵形式为 y = ρWy , ε : N (0u ⨯1,δ 2I n )(4)(4)式称为一阶空间自回归模型，记为 FAR 模型 当在模型中引入一系列解释变量 X 时，形式如下y = ρWy + X β + ε , ε : N (0,δ 2I n )(5)(5)式称为空间自回归模型，记为 SAR 模型 当个体间的空间效应体现在模型扰动项时有y = X β + u , u =λWu , ε : N (0u ⨯1,δ 2I n )（6）式成为空间误差模型，记为 SEM 模型当应变量与扰动项均存在空间相关时有(6)y = ρW 1 y + X β + u , u = λW 2u + ε , ε : N (0u ⨯1,δ 2I n )(7)（7）式称为一般空间模型，记为 SAC 模型当 X = 0 且W 2 = 0 时，SAC →FAR ；当W 2 = 0 时，SAC →SAR当W 1 = 0 时，SAC →SEM当空间相关性还体现在解释变量上时，则有y = ρWy + X β + WXr + ε , ε : N (0,δ 2I n )（8）式成为空间杜宾模型，记为 SDM 模型(8)空间计量模型时间序列模型y=ρWy+εy=ρWy+Xβ+εy=Xβ+u,u=λWu+εy=ρW1y+Xβ+u,u=λW2u+εy=ρWy+Xβ+WXγ+ε注：y,x面板数据空间混合回归模型空间滞后应变量Wy=W NT y=(I T⊗W N)y空间滞后解释变量WX=W NT X=(I T⊗W N)X空间滞后扰动项Wε=W NTε=(I T⊗W N)εW NT=diag(w N,w N,...w N)NT*NT=I T⊗W N含因变量空间滞后的模型为y=λL y+εy=μ+λL y+βx+εy=μ+βx+ε+λ1Lεy=μ+λL y+βx+ε+λ1Lεy=μ+γLy+βx+β1Lx+εY NT⨯1=ρ(I T⊗W N)Y+X NK⨯KβK⨯1+εNT⨯1ρ为空间自回归参数空间面板固定效应模型(9)Y t=Xtβ+μ+φt,φt=δWφt+εt,E(εt)=0,E(εtεtT)=σ2IN(10)为加入空间残差自相关的固定效应模型(10)Y t=δWY t+X tβ+μ+εt,E(εt)=0,E(εtεt T)=σ2I N (11)为加入空间滞后因变量的固定效应模型.空间面板随机效应模型为(11)Y=Xβ+v,v=(ιT⊗I N)μ+(I T⊗B-1)ε(12)其中ιT=(1,K,1)T,B=I N-δW,(12)式为空间误差随机效应模型. Y=δ(I T⊗W N)Y+Xβ+v(13)(13)式为空间滞后应变量随机效应模型.'1⎥⎥⎢1 0 0 1 ⎢1 1 1 0 1⎥ ⎣ ⎦空间计量经济学：既要考虑应变量的空间相关性 ρWy ，也要考虑各个解释变量的空间相关性 rWX ，还要考虑各个扰动项的空间相关性 u = λWu a)地理空间权重 b) 经济空间权重c)基于距离的（阀值法、K 最近点法）注：划*者应用最为广泛W 为空间权重矩阵，以 0-1 空间权重矩阵为例A 5⨯5⎡0 1 1 1 0⎤ ⎢ = ⎢1 0 0 1 0⎥ ， y 1 与 y 2 , y 3, y 4 相关。
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。
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一、Matlab使用前的准备
matlab工作流程
第一步：载入数据 第二步：调用函数，函数包含在各专业
工具箱（toolbox）内。
第三步：运行函数，输出结果。
2016/6/1
将专业函数包装入工具箱
第一步：下载专业函数包jplv7,解压。 第二步：装入工具箱（file-setpath）
2016/6/1
广义空间模型
模型：y=ρw1y+xβ+u, u=λw2u+e 函数：sac 使用方法：res=sac（y,x,w1,w2) 例子：p92,example3.11
2016/6/1
2016/6/1
空间误差模型
模型：y=xβ+u，u=λu+e 函数：sem 使用方法：res=sem（y,x,w) 例子：p79,example3.7
2016/6/1
空间杜宾模型
模型：y=ρwy+xβ1+wxβ2+e 函数：sdm 使用方法：res=sdm（y,x，w) 例子：p85,example3.9
矩阵的操作
A是一个n×m矩阵。 A（a:b,c:d）,逗号之前a：b表示第a行到 第b行，逗号之后的c:d表示第c列到第d 列。A（a:b,c:d）表示位于第a行到第b 行，同时位于第c列到第d列的一个子矩 阵 A（：，1）表示第1列 A（：，1：3）表示第1至第3列 A（1，：）表示第1行 A（1：3，：）表示第1至第3行
2016/6/1
二、空间计量基本模型的Matlab估计 函数
一阶空间滞后模型
模型：y=ρwy+e 函数：far 使用方法：res=far（y,w) 例子：p57,example3.1
2016/6/1
空间滞后模型
模型：y=ρwy+xβ+e 函数：sar 使用方法：res=sar（y,x,w) 例子：p66,example3.4
2016/6/1
数据导入matlab
命令：load
文件：.dat格式文件；.ford格式文件 例子：load anselin.dat；load anselin.ford
命令:xlsread
文件：n.xls 例子:A=xlsread(anselin.xls)
2016/6/1