Stata中的空间自回归模型

重要-动态面板数据模型(完全免费).(DOC)

第17章 动态面板数据模型 17.1 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 '1p it 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： '1p it 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 -??????=???????? （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： 1 1'1M d i i i H M Z Z --=??=Ξ ???∑ （17.1.4）

基于空间自回归模型的中长期负荷特性分析及预测1022

基于空间自回归模型的中长期负荷特性分析及预测 摘要 - 本文利用空间自回归模型，对电力需求和国内生产总值之间的空间特征进行了分析。建立了将电力需求之间的空间特征考虑在内的预测组合模型。仿真结果显示了电力需求和国内生产总值之间有明显的空间相互依存性，并且两者之间在空间的相互依赖性很强。预测结果表明，本文中建立的预测组合模型的误差很小。另外，本文提出的组合模型因其适应性较强，是一种有效的预测方法。 关键词——电力需求；负荷预测；空间自回归模型；莫兰 一．引言 对负荷的特点和中长期负荷预测的研究对电力系统是非常重要。在电力市场中，做好特性分析与负荷预测，特别是中长期负荷，直接关系到电网的经济利益 针对时间相关性的电力需求及其影响因素的研究的方法早已提出，研究结果之间的时间相关性，旨在表明电力需求和它的因素之间的关系是非常强烈。但随着理论研究的发展，越来越多的论文指出，根据空间依赖变量的空间计量经济学的研究表明，经济和文化发展是密切相关的。电力需求和使用之间的统计年鉴数据在中国 30 个省的 GDP 之间的依赖关系。莫兰的结果我显示电力需求与国内生产总值的 30 个省市之间的空间强烈依赖关系。空间自回归模型的研究关键在于探讨是否存在变量之间的空间相关性。对空间的依赖研究引起的广泛关注，是因为其采用空间自回归计算模型是很合理的。采用空间自回归模型，灰色模型和BP 神经网络模型的建立与空间相关性的组合。 二．空间自回归模型 A.空间自回归模型 一个空间自回归模型的一般规范是规范相结合的空间自回归因变量之间的解释变量和空间自回归干扰。对于一阶过程中，该模型是由： 1y y ρωχβμ=++ 2μλωε =+ (1) () 20,,n εσ≈N I 其中Y 是(1)N ?）对因变量的观测向量，X 的 ()N K ?包含的解释变量的设

空间计量经济学模型归纳

空间计量经济学模型 空间相关性是指 () ,i j y f y i j =≠即i y 与j y 相关 模型可表示为() (),1i j j i i y f y x i j βε=++≠ 其中，()f g 为线性函数，(1)式的具体形式为 () ()2,0,2i ij j i i i i j y a y x N βεεδ≠=++∑: 如果只考虑应变量空间相关性，则(2)式变为(3)式 ()()21 ,0,,1,2...3n i ij j i i i y W y N i n ρεεδ==+=∑: 式中 1 n ij j i W y =∑为空间滞后算子，ij W 为维空间权重矩阵n n W ?中的元素，ρ为待估的空间自相 关系数。0ρ≠，存在空间效应 (3)式的矩阵形式为() ()21, 0,4u n y Wy N I ρεδ?=: (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 () ()2,0,5n y Wy X N I ρβεεδ=++: (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 () ()21,,0,6u n y X u u Wu N I βλεδ?=+=: （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 () ()2121,,0,7u n y W y X u u W u N I ρβλεεδ?=++=+: （7）式称为一般空间模型，记为SAC 模型 当0X =且20W =时，SAC →FAR ；当20W =时，SAC →SAR 当10W =时，SAC →SEM

基于空间变系数自回归模型研究中国城镇化影响因素

Statistics and Application 统计学与应用, 2019, 8(1), 79-85 Published Online February 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/16941826.html,/journal/sa https://https://www.360docs.net/doc/16941826.html,/10.12677/sa.2019.81009 Study on Influencing Factors of Urbanization in China Based on Spatial Varying-Coefficients Autoregressive Model Guoqing Zhang College of Mathematics and System Science, Xinjiang University, Urumqi Xinjiang Received: Jan. 7th, 2019; accepted: Jan. 21st, 2019; published: Jan. 28th, 2019 Abstract Urbanization is a major problem that Chinese society stability will inevitably face and needs scien-tific guidance and management. Based on the spatial varying-coefficients autoregressive model, we adopt the population urbanization data of 31 provinces of China in 2015 to study the macro factors affecting the urbanization of China’s population, and visualize the related results. The re-sults showed that: 1) Output of the tertiary industry and foreign investment has significantly promoted the development of population urbanization. The urban-rural income gap has inhibited the development of population urbanization. Per capita GDP and secondary industry output have shown strong spatial heterogeneity. 2) In the western region (Gansu, Ningxia, etc.), the central re-gion (Shanxi, Henan, etc.) and the eastern region (Zhejiang, Liaoning, etc.), the promotion of the development of the tertiary industry for population urbanization is decreased successively; 3) In more economically developed areas, economic growth has obviously promoted the development of population urbanization. However, it has little or even negative correlation effect on population urbanization in economically especially developed regions and economically underdeveloped re-gions. Based on the above conclusions, we make a corresponding analysis and put forward rea-sonable opinions. Keywords Spatial Varying-Coefficients, Autoregressive Model, Spatial Heterogeneity, Tertiary Industry, Urbanization 基于空间变系数自回归模型研究中国城镇化影响因素 张国卿

实验12 向量自回归模型

实验12 向量自回归模型 【实验目的】通过本实验，使学生掌握向量自回归模型(V AR)的分析方法；能够较熟练利用Eviews,以及实际数据，针对现实问题进行向量自回归模型(V AR)分析。 【实验内容】根据中国GDP、宏观消费与基本建设投资等实际数据，建立向量自回归模型，并根据建立的模型进行分析。具体内容为： (1) V AR模型估计。 (2) V AR模型最佳滞后期的选择。 (3) V AR模型的稳定性检验。 (4) V AR模型残差检验。 (5) Granger因果性检验。 (6) 脉冲响应分析。 (7) 协整性检验。 (8) 建立VEC(向量误差修正)模型。 【实验步骤】 步骤一、数据处理 1.原始数据为国内生产总值GDP、消费总量CONS、基本建设投资INVES。 2. 为消除通货膨胀的影响，用价格指数进行调节，选择了定基价格指数（1997=1），并用三个时间序列分别除以价格指数，调整之后的序列分别命名为GDPP，CONSP，INVESP。3．三个数据变动幅度较大，为了减少可能存在的异方差性和自相关性影响，对三个序列取对数，取对数的数据序列分别命名为LNGP，LNCP和LNIP。数据如图1 图1 LNGP，LNCP和LNIP数据图 步骤二、建立V AR模型 1．在work file文档界面下，点击快捷键quick，会出现quick菜单，在quick菜单中选择估计V AR（estimate V AR）项，选择方法如图2。

图2 估计V AR选择方法 2．V AR模型设置。在V AR模型设置选项中（basics），有五个基本选项，（1）V AR类型（V AR Type）。包含无约束无约束V AR（Unrestricted V AR）和向量误差修正模型（Vector Erroe Correc）两个选项。本实验选择在V AR类型（V AR Type）选择无约束V AR（Unrestricted V AR）。 （2）样本时间范围。设定样本数据的时间范围。本实验选择1953年到1997年。 （3）模型中包含的内生变量（Endogenous Variables）。V AR模型包含的内生变量。本例在内生变量中（Endogenous Variables）输入Lngp，lncp，lnip）。 （4）内生变量滞后期区间（lag intervals for Endogenous ）。设置V AR模型中各变量的滞后区间。本案例在变量滞后期框中输入“1 3”，表明建立的模型最大滞后期是3期。 （5）外生变量（Exogenous Variables）。V AR模型中包含的外生变量。在外生变量框中（Exogenous Variables）输入常数项C。 设置结果如图3

空间回归方法-空间统计

空间回归模型 徐成东 深圳CDC培训课程 2014‐11‐13

空间回归分析基础 –什么是回归分析 ?寻求两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。 ?热点探测回答了“Where”的问题，回归分析试图回答“Why”–回归分析目的 ?检验理论：基本目标是测量一个或多个变量的变化对另一变量 变化的影响程度 ?进行预测：基本目标是构建一个持续、准确的预测模型。 ?寻找假设：基本目标是通过回归分析来探索这些关系并解答想 要检验的假设情况。

–回归分析基本步骤 ?①从一组数据出发确定某些变量之间的定量关系式，即建立数学模型并估计其中的未知参数。估计参数的常用方法是最小二乘法。 ?②对这些关系式的可信程度进行检验。 ?③优化回归方程。在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量选入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。 ?④利用所求的关系式对某一过程进行预测或控制。 –空间分析常见问题 –为什么要有空间回归

回归分析常见问题问题影响解决方案 遗漏了解释变量回归模型丢失关键解释变 量，其系数和相应的关联 P 值将不可信。 检查OLS 残差或对OLS 回归残差运行 热点分析，尝试找出可能的缺失变量。 非线性关系线性模型中如果解释变量 与因变量之间的关系存在 非线性关系，则所获得的 模型质量不佳。 通过创建散点图了解模型中变量之间 的关系。可通过变换变量来修复曲线 性。 数据异常值异常值可使回归关系背离 最佳拟合，从而使回归系 数发生偏差。 可通过散点图和其他图（直方图）检 验数据的极值。如果异常值存在错误， 请修正或移除异常值。如果异常值正 确，则不能将其移除。

空间面板随机前沿模型及技术效率估计

空间面板随机前沿模型及技术效率估计 林佳显1 , 龙志和1 , 林光平2 (1. 华南理工大学经济与贸易学院, 广东广州510006; 摘要: 随机前沿模型是测算技术效率的重要方法之一。通常,模型假设生产单元之间彼此独立,然而在技术扩散过程中,空间外部性起着重要作用。文章结合随机前沿模型理论与空间经济计量分析方法,构建空间面板随机前沿模型,同时考虑空间滞后因变量和空间误差自相关,并逐步放松模型设定条件,首先考虑技术效率时变,接着引入技术无效率项的异方差性,之后考虑观察数据中潜在的截面异质性,分别以引入随机截面特有项和设定随机系数的形式来表示截面 文章编号: 1000 22154 ( 2010 )05 20071 208 中图分类号: F064. 1文献标识码: A 一、引言 随机前沿模型( SF M ) 的理论最初由A igne r、Love l l和Schm id t(AL S) ( 1977 ) [ 1 ] , M eeu s en 和V a n den B r oeck (MB ) ( 1977 )[ 2 ]提出,并很快成为计量经济学中一个引人注目的分支,被广泛应用于效率测算和生 产率分析,尤其是在Jond r ow等( J LM S) ( 1982 )[ 3 ]指出各个生产单元的技术无效率可以通过条件分布[ u | i v i - u i ]的期望 E [ u i | v i - u i ]或模M o de [ u i | v i - u i ]来估算以后。随机前沿分析( SFA ) 始于对生产最优 化的研究,经过30多年的发展,其在理论研究与实践应用方面都得到了深入的发展,已被尝试性地应用于生产经济学以外的领域,如劳动经济学、公共经济学以及金融经济学等。 SF M 假定,生产单位由于各种组织、管理及制度等非价格性因素导致生产过程中效率的损耗,而达不到最佳的前沿技术水平[4 ] 。SF M 的基本模型表述如下: Y i = f (X i ;β) exp ( v i - u i ) T E i = exp ( - i = 1, 2, ?, N u i ) (1 ) (2 ) 其中: Y i 代表第i个生产单位的产出; X i 代表第i个生产单位的k ×1维投入向量; f (X i ;β) exp ( v i ) 是随机 生产前沿;β为待估计的参数向量; T E i = exp ( - u i ) 表示技术效率; v i 是随机干扰项。 通常, SF M 假设v i 、u i 都是独立同分布的,然而,空间和区域经济学的研究都指出,地理接近性是产生 外部性和一系列相邻效应的关键因素。在技术扩散过程中,空间外部性起着重要作用,生产单元彼此独立的假设存在着很大漏洞。胡晶、魏传华和吴喜之( 2007 )提到,“任何一个地区的经济都不可能独立存在,它 收稿日期: 2009 - 03 - 08 基金项目: 教育部人文社会科学研究规划基金项目“面板数据随机前沿模型的空间计量经济分析”( 08JA790045 ) 作者简介: 林佳显( 1983 - ) ,男,广东陆丰人,华南理工大学经济与贸易学院博士研究生,主要从事随机前沿分析和空间经济计量的研究;龙志和( 1954 - ) ,男,湖南安化人,华南理工大学经济与贸易学院教授,博士生导师,主要从事空间经济计量理论和实证的研究;林光平( 1948 - ) ,男,美籍华人,美国波特兰州立大学经济系教授,主要从事空间经济计量学、数理经济学、计算经济学等研究。

风速时程模拟自回归法空间20个点-AR模型

%风速时程模拟自回归法空间20个点-AR模型 %自回归模型阶p＝4，模拟空间20个点，时间步长ti＝0.1，频率步长f＝0.001， %空间相干系数采用与频率无关的shiotani相关系数,脉动风速谱为Davenport谱 clear tic k=0.005; v10=25; n=0.001:0.001:10; xn=1200*n./v10; s1=4*k*25^2*xn.^2./n./(1+xn.^2).^(4/3); %Davenport谱 %产生空间点坐标 for i=1:20 x(i)=5+i； z(i)=8+i; end %求R矩阵 syms f R0=zeros(20); for i=1:20 for j=i:20 H0=inline('(4*1200^2*f*k)./(1+(1200*f/v10).^2).^(4/3)','f','k','v10'); k=0.005; %地面粗糙度长度 v10=25; R0(i,j)=quadl(H0,0.001,10,0.001,0,k,v10); R0(j,i)=R0(i,j); end end R1=zeros(20); for i=1:20 for j=i:20 H1=inline('(4*1200^2*f*k).*exp(-sqrt(dx^2/50^2+dz^2/60^2)).*cos(2*pi*f* ti)./(1+(1200*f/v10).^2).^(4/3)','f','k','dx','dz','ti','v10'); k=0.005; ti=0.1; %时间步长 v10=25; dx=x(i)-x(j); dz=z(i)-z(j); R1(i,j)=quadl(H1,0.001,10,0.001,0,k,dx,dz,ti,v10); R1(j,i)=R1(i,j); end

贝叶斯空间计量模型

贝叶斯空间计量模型 一、采用贝叶斯空间计量模型的原因 残差项可能存在异方差，而ML 估计方法的前提是同方差，因此，当残差项存在异方差时，采用ML 方法估计出的参数结果不具备稳健性。 二、贝叶斯空间计量模型的估计方法 （一）待估参数 对于空间计量模型（以空间自回归模型为例） ερ+=Wy y 假设残差项是异方差的，即 ),,() ,0(~212n v v v diag V V N =σε 上述模型需要估计的参数有： n v v v 21σ ρ 共计n+2个参数，存在自由度问题，难以进行参数检验。 为此根据大数定律，增加了新的假设：v i 服从自由度为r 的卡方分布。如此以来，待估参数将减少为3个。

（二）参数估计方法 采用MCMC（Markov Chain Monte Carlo）参数估计思想，具体的抽样方法选择吉布斯抽样方法（Gibbs sampling approach）在随意给定待估参数一个初始值之后，开始生成参数的新数值，并根据新数值生成其他参数的新数值，如此往复，对每一个待估参数，将得到一组生成的数值，根据该组数值，计算其均值，即为待估参数的贝叶斯估计值。 三、贝叶斯空间计量模型的类型 空间自回归模型far_g() 空间滞后模型（空间回归自回归混合模型）sar_g() 空间误差模型sem_g() 广义空间模型（空间自相关模型）sac_g() 四、贝叶斯空间模型与普通空间模型的选择标准 首先按照参数显著性，以及极大似然值，确定普通空间计量模型的具体类型，之后对于该确定的类型，再判断是否需要进一步采用贝叶斯估计方法。 标准一：对普通空间计量模型的残差项做图，观察参数项是否是正态分布，若非正态分布，则考虑使用贝叶斯方法估计。 技巧：r=30的贝叶斯估计等价于普通空间计量模型估计，此时可以做出v的分布图，观察其是否基本等于1，若否，则应

社区户外活动场地空间环境特征对老年人吸引力的多元回归模型

LA Forum 93 社区户外活动场地空间环境特征对老年人吸引力的多元回归模型 Multiple Regression Model of Attraction of Space Environment Characteristics of Outdoor Activity Fields in Community to the Elderly 摘 要：基于对深圳市华侨城片区公共型社区户外活动场地空间环境特征、老年活动人群的调查和观测，通过数据间的多元回归分析，建立了社区户外活动场地空间环境特征对老年人吸引力的多元回归模型。该模型揭示了老年人活动人数与场地空间环境特征之间的定量关系。通过使用该模型，计算了华侨城片区的场地吸引力得分，提出了判断场地吸引力强弱的阈值。通过分析模型回归系数，提出了利于场地吸引力提升的改进措施。 关 键 词：风景园林；老年人；社区户外活动场地；空间环境特征；多元回归 Abstract: This study investigates and observes the special environment characteristic of public outdoor activity fields in community, and activities of the elderly in Shenzhen OCT area, and uses multiple regression analysis to establish a model to reveal the quantitative relationship between the number of the aged in activity and special environment characteristic of outdoor activity fields. By using the model, it calculates the attraction scores in OCT area, and provides the threshold to judge the attractiveness of a field. By analyzing the regression coefficients of the model, it puts forward the improvement measures of the fields. Key words: landscape architecture; elderly; outdoor activity field in community; spatial environment characteristics; multiple regression 老年人机体衰退，活动能力有限，近家活动区域往往是其首选[1]。许多与社区体育场地相关的研究指出，社区内的“非标准场地”使用方便，但如果不能适应老年人的活动需求，则会对其使用造成阻碍[2-4]。现有研究通过调查、勘探及具体的分析技术，如多元线性回归法、贝叶斯网络模型、IPA分析法等，筛选出对老年人户外活动具有重要影响的空间环境特征，这些特征集中在铺装、绿化水体、休息座椅、标识系统、其他设施等方面[5-6]，但不同特征产生的影响不同。Kemperman A和Timmermans H认为场地的绿色空间质量对 孙 艺戴冬晖宋聚生*龚咏喜 Sun Yi Dai Donghui Song Jusheng Gong Yongxi 老年人使用意愿的影响最大[7]，Cochrane T 等认为场地与商铺、工作单位、快餐店的可达性更为重要[8]，还有一些研究则认为场地卫生状况[9]、照明情况[10]、公共厕所、无障碍设施、健身设施[11]等不可忽略。但少有研究度量不同空间环境特征对老年人户外活动的影响，并缺少根据空间环境特征定量评估场地建设情况的方法。本研究在获取影响老年人户外活动的空间环境特征和场地内活动人数的基础上，通过相关性分析和多元回归分析，建立社区户外活动场地空间环境特征对老年人吸引力的多元回归模型，度量各个空 间环境特征对老年人户外活动的影响，并为社区户外活动场地建设提供一种定量评价的方法。 1 数据获取思路及方法 通过现场观测和问卷调研，获取社区户外活动场地和参与户外活动的老年人等的原始资料。案例地点选在活动场地数量较多且形式多样的深圳市华侨城片区，实地调研时间为深圳市气候最适宜的10—11月间，以排除气候对受访者主观需求的干扰，保证受访人数充足。 文章编号：1000-6664(2018)03-0093-05中图分类号：TU 986 文献标志码：A 收稿日期：2017-03-21 修回日期：2017-06-27 基金项目：亚热带建筑科学国家重点实验室开放研究基金项目“高温湿热地区城市社区老年户外活动空间配置研究——以深圳为例”(编号2014KA01)资助 * 通信作者(Author for correspondence) E-mail: songyuangc@https://www.360docs.net/doc/16941826.html,