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 Elhorst
LMsarsem_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 Elhorst
LMsarsem_panel(results,W,y,[xconstant x]); % (Robust) LM tests
2、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 changed
prt_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 effects
sige=results.sige*((nobs-K)/nobs);
logliksfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.resid LMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests
3、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 changed
prt_reg(results,vnames);
tfe=meanty-meantx*results.beta; % including the constant term
yme = 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 effects
sige=results.sige*((nobs-K)/nobs);
logliktfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.resid LMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests
4、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 changed
prt_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.resid
LMsarsem_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=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 estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=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 estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=2;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
results=sar_panel_FE(y,x,W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','logp','logy');
prt_spnew(results,vnames,1)
% Print out effects estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=3;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
results=sar_panel_FE(y,x,W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','logp','logy');
prt_spnew(results,vnames,1)
% Print out effects estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=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*logy');
prt_spnew(results,vnames,1)
% Print out effects estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=1;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
results=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 estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=2;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
% New routines to calculate effects estimates
results=sar_panel_FE(y,[x wx],W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','logp','logy','W*logp','W*logy');
% Print out coefficient estimates
prt_spnew(results,vnames,1)
% Print out effects estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
info.bc=0;
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=3;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
results=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 estimates
spat_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 lag model
btemp=results.parm;
varcov=results.cov;
Rafg=zeros(K,2*K+2);
for k=1:K
Rafg(k,K+k)=1; % R(1,3)=0 and R(2,4)=0;
end
Wald_spatial_lag=(Rafg*btemp)'*inv(Rafg*varcov*Rafg')*Rafg*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:K
R(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);
end
Rafg=zeros(K,2*K+2);
for k=1:K
Rafg(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);
end
Wald_spatial_error=R'*inv(Rafg*varcov*Rafg')*R
prob_spatial_error=1-chis_cdf (Wald_spatial_error,K)
LR test spatial lag
resultssar=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 error
resultssem=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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,[x wx],N,T,2); % 2=time dummies
info.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 lag
btemp=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:K
Rafg(k,K+k)=1; % R(1,3)=0 and R(2,4)=0;
end
Wald_spatial_lag=(Rafg*btemp)'*inv(Rafg*varcov*Rafg')*Rafg*btemp
prob_spatial_lag= 1-chis_cdf (Wald_spatial_lag, K)
wald test spatial error
R=zeros(K,1);
for k=1:K
R(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);
end
Rafg=zeros(K,2*K+2);
for k=1:K
Rafg(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);
end
Wald_spatial_error=R'*inv(Rafg*varcov*Rafg')*R
prob_spatial_error= 1-chis_cdf (Wald_spatial_error,K)
LR test spatial lag
resultssar=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 error
resultssem=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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=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 estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=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 estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=2;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
results=sem_panel_FE(y,x,W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','logp','logy');
prt_spnew(results,vnames,1)
% Print out effects estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=3;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
results=sem_panel_FE(y,x,W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','logp','logy');
prt_spnew(results,vnames,1)
% Print out effects estimates
spat_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]);
for t=1:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
info.lflag=0;
info.model=0;
info.fe=0;
results=sem_panel_FE(y,[xconstant x wx],W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy','W*logp','W*logy'); prt_spnew(results,vnames,1)
% Print out effects estimates
spat_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:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
info.lflag=0; % required for exact results
info.model=1;
info.fe=0; % Do not print intercept and fixed effects; use info.fe=1 to turn on
results=sem_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 estimates
spat_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;
白噪声的测试MATLAB程序
白噪声的测试MATLAB程序 学术篇 2009-11-13 22:18:03 阅读232 评论0 字号：大中小订阅 clear; clc; %生成各种分布的随机数 x1=unifrnd(-1,1,1,1024);%生成长度为1024的均匀分布 x2=normrnd(0,1,1,1024);%生成长度为1024的正态分布 x3=exprnd(1,1,1024);%生成长度为1024的指数分布均值为零 x4=raylrnd(1,1,1024);%生成长度为1024的瑞利分布 x5=chi2rnd(1,1,1024);%生成长度为1024的kaifang分布%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %求各种分布的均值 m1=mean(x1),m2=mean(x2),m3=mean(x3),m4=mean(x4),m5=mean(x5) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %求各种分布的方差 v1=var(x1),v2=var(x2),v3=var(x3),v4=var(x4),v5=var(x5) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %求各种分布的自相关函数 figure(1);title('自相关函数图'); cor1=xcorr(x1);cor2=xcorr(x2);cor3=xcorr(x3);cor4=xcorr(x4);cor5=xcorr(x5); subplot(3,2,1),plot(1:2047,cor1);title('均匀分布自相关函数图'); subplot(3,2,2),plot(1:2047,cor2);title('正态分布'); subplot(3,2,3),plot(1:2047,cor3);title('指数分布'); subplot(3,2,4),plot(1:2047,cor4);title('瑞利分布'); subplot(3,2,5),plot(1:2047,cor5);title('K方分布'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %求各种分布的概率密度函数 y1=unifpdf(x1,-1,1); y2=normpdf(x2,0,1); y3=exppdf(x3,1); y4=raylpdf(x4,1); y5=chi2pdf(x5,1); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %各种分布的频数直方图 figure(2); subplot(3,2,1),hist(x1);title('均匀分布频数直方图'); subplot(3,2,2),hist(x2,[-4:0.1:4]);title('正态分布'); subplot(3,2,3),hist(x3,[0:.1:20]);title('指数分布'); subplot(3,2,4),hist(x4,[0:0.1:4]);title('瑞利分布'); subplot(3,2,5),hist(x5,[0:0.1:10]);title('K方分布'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %各种分布的概率密度估计 figure(3);
matlab 三维图形绘制实例
三维图形 一． 三维曲线 plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n) 其中每一组x,y,z 组成一组曲线的坐标参数，选项的定义和plot 函数相同。当x,y ,z 是同维向量时，则x,y,z 对应元素构成一条三维曲线。当x,y ,z 是同维矩阵时，则以x,y,z 对应列元素绘制三维曲线，曲线条数等于矩阵列数。 Example1.绘制三维曲线。 程序如下： clf, t=0:pi/100:20*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=t.*sin(t).*cos(t); %向量的乘除幂运算前面要加点 plot3(x,y,z); title('Line in 3-D Space'); xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z'); grid on; 所的图形如下： -1 1 X Line in 3-D Space Y Z 二． 三维曲面 1. 产生三维数据 在MATLAB 中，利用meshgrid 函数产生平面区域内的网格坐标矩阵。
语句执行后，矩阵X 的每一行都是向量x ，行数等于向量y 的元素的个数，矩阵Y 的每一列都是向量y ，列数等于向量x 的元素的个数。 2. 绘制三维曲面的函数 surf 函数和mesh 函数 example2. 绘制三维曲面图z=sin(x+sin(y))-x/10。 程序如下： clf, [x,y]=meshgrid(0:0.25:4*pi); %产生平面坐标区域内的网格坐标矩阵 z=sin(x+sin(y))-x./10; surf(x,y,z); axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]); title('surf 函数所产生的曲面'); figure; mesh(x,y ,z); axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]); title('mesh 函数所产生的曲面'); -2.5 -2-1.5-1-0.500.51surf 函数所产生的曲面
空间计量经济学分析
空间计量经济学分析 空间依赖、空间异质性 ?传统的统计理论是一种建立在独立观测值假定基础上的理论。然而，在现实世界中，特别是遇到空间数 据问题时，独立观测值在现实生活中并不是普遍存在的（Getis, 1997）。 ?对于具有地理空间属性的数据，一般认为离的近的变量之间比在空间上离的远的变量之间具有更加密切 的关系（Anselin & Getis，1992）。正如著名的Tobler地理学第一定律所说：“任何事物之间均相关，而离的较近事物总比离的较远的事物相关性要高。”（Tobler，1979） ?地区之间的经济地理行为之间一般都存在一定程度的Spatial Interaction，Spatial Effects）：Spatial Dependence and Spatial Autocorrelation）。 ?一般而言，分析中涉及的空间单元越小，离的近的单元越有可能在空间上密切关联（Anselin & Getis, 1992）。 ?然而，在现实的经济地理研究中，许多涉及地理空间的数据，由于普遍忽视空间依赖性，其统计与计量 分析的结果值得进一步深入探究（Anselin & Griffin, 1988）。 ?可喜的是，对于这种地理与经济现象中常常表现出的空间效应（特征）问题的识别估计，空间计量经济 学提供了一系列有效的理论和实证分析方法。 ?一般而言，在经济研究中出现不恰当的模型识别和设定所忽略的空间效应主要有两个来源（Anselin， 1988）：空间依赖性（Spatial Dependence）和空间异质性（Spatial Heterogeneity）。 空间依赖性 ?空间依赖性（也叫空间自相关性）是空间效应识别的第一个来源，它产生于空间组织观测单元之间缺乏 依赖性的考察（Cliff & Ord, 1973）。 ?Anselin & Rey（1991）区别了真实（Substantial）空间依赖性和干扰（Nuisance）空间依赖性的不同。 ?真实空间依赖性反映现实中存在的空间交互作用（Spatial Interaction Effects）， ?比如区域经济要素的流动、创新的扩散、技术溢出等， ?它们是区域间经济或创新差异演变过程中的真实成分，是确确实实存在的空间交互影响， ?如劳动力、资本流动等耦合形成的经济行为在空间上相互影响、相互作用，研发的投入产出行为及政策 在地理空间上的示范作用和激励效应。 ?干扰空间依赖性可能来源于测量问题，比如区域经济发展过程研究中的空间模式与观测单元之间边界的 不匹配，造成了相邻地理空间单元出现了测量误差所导致。 ?测量误差是由于在调查过程中，数据的采集与空间中的单位有关，如数据一般是按照省市县等行政区划 统计的，这种假设的空间单位与研究问题的实际边界可能不一致，这样就很容易产生测量误差。 ?空间依赖不仅意味着空间上的观测值缺乏独立性，而且意味着潜在于这种空间相关中的数据结构，也就 是说空间相关的强度及模式由绝对位置（格局）和相对位置（距离）共同决定。 ?空间相关性表现出的空间效应可以用以下两种模型来表征和刻画：当模型的误差项在空间上相关时，即 为空间误差模型；当变量间的空间依赖性对模型显得非常关键而导致了空间相关时，即为空间滞后模型（Anselin，1988）。 空间异质性 ?空间异质性（空间差异性），是空间计量学模型识别的第二个来源。 ?空间异质性或空间差异性，指地理空间上的区域缺乏均质性，存在发达地区和落后地区、中心（核心） 和外围（边缘）地区等经济地理结构，从而导致经济社会发展和创新行为存在较大的空间上的差异性。 ?空间异质性反映了经济实践中的空间观测单元之间经济行为（如增长或创新）关系的一种普遍存在的不 稳定性。 ?区域创新的企业、大学、研究机构等主体在研发行为上存在不可忽视的个体差异，譬如研发投入的差异 导致产出的技术知识的差异， ?这种创新主体的异质性与技术知识异质性的耦合将导致创新行为在地理空间上具有显著的异质性差异， 进而可能存在创新在地理空间上的相互依赖现象或者创新的局域俱乐部集团。 ?对于空间异质性，只要将空间单元的特性考虑进去，大多可以用经典的计量经济学方法进行估计。 ?但是当空间异质性与空间相关性同时存在时，经典的计量经济学估计方法不再有效，而且在这种情况下，
(完整版)六步学会用MATLAB做空间计量回归详细步骤
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=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 Elhorst LMsarsem_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]);
计量经济学攻略
我学习了半年的计量经济学，我的起点是零，现在也是略有小成吧。我想如果你想学好计量经济学，根据我的心得，我想应该做到以下几点吧： 第一、我觉得应该好好看看概率论与数理统计部分，因为计量的好多知识，与这部分有关，如果你有那部分还不太熟悉，应该尽量补牢。第二，就是选一本教材，比较主流的就是古扎拉蒂的和伍德里奇的书。我看的是前者的。感觉前者的书写的还是挺通俗易懂的，一些例子还是挺典型的。很适合初学者自学或者跟着老师学习 第三、就是计量和实践是紧密不分的，所以在学习过程中最好做一下题，尤其是课后题。 第四、就是学会一到两种统计学软件，比如SPSS等 如果打好基础的话，想象高级方向学习，可以学习时间序列的知识。总之，计量经济学是一门实用的学科，有时候不必深究为什么这样。就像你只要知道1+1=2就行了，不必追问1+1为什么等于2 看下高铁梅、张晓峒、李子奈的书。他们编的还是不错的。 个人认为只有wooldridge那本书是值得反复读的（是那个初级本，国内译本也很好），古扎拉弟就算了，很多理论上的原因大家学到后来就明白了。古的书我读了两遍，现在早就扔了。但现在依然常常翻阅
WOO.对于开始的人，woo书上的海量例子太宝贵了，而且绝大多数取材于著名论文，值得仔细品味。 学习方法：用随便那个软件（我用SAS）把书中的例子几乎全部做一遍，知道你用的软件所报告的结果中那些重要的东西是怎么来的（不用知道的太精确），该怎么解释。―――书上后来那几章不懂也没关系。数学要求：基础数理统计学（就是一般初级书上附录那些内容），不用懂大样本理论，知道有一致性这个概念就行了，并且记住它是计量经济学中几乎唯一重要的评价统计量的标准。什么无偏啊有效啊都几乎是空中楼阁，达不到的标准。 本人数学稀烂，理解力和记忆力又不好，所以对于学习计量经济学很是吃力，经过半年把书狂啃，终于有点进步，感觉有点进步，回过头来看自己的学习之路，感到有好多地方走弯路了。现把自己学习的经验传上来，以供初学者分享。 第一，不要开始去就看国外的计量经济学，看国内的。国外的教材基本上都是难以短时间看完的大部头书籍，看完要很长时间，无论拿着还是看在眼里都是压力。而且对于翻译过来的东西，不一定翻译
计量经济学(英文)重点知识点考试必备
第一章 1.Econometrics（计量经济学）： the social science in which the tools of economic theory, mathematics, and statistical inference are applied to the analysis of economic phenomena. the result of a certain outlook on the role of economics, consists of the application of mathematical statistics to economic data to lend empirical support to the models constructed by mathematical economics and to obtain numerical results. 2.Econometric analysis proceeds along the following lines计量经济学 分析步骤 1)Creating a statement of theory or hypothesis.建立一个理论假说 2)Collecting data.收集数据 3)Specifying the mathematical model of theory.设定数学模型 4)Specifying the statistical, or econometric, model of theory.设立统计或经济计量模型 5)Estimating the parameters of the chosen econometric model.估计经济计量模型参数 6)Checking for model adequacy : Model specification testing.核查模型的适用性：模型设定检验 7)Testing the hypothesis derived from the model.检验自模型的假设 8)Using the model for prediction or forecasting.利用模型进行预测 Step2：收集数据 Three types of data三类可用于分析的数据 1)Time series(时间序列数据):Collected over a period of time, are collected at regular intervals.按时间跨度收集得到
matlab空间曲面绘图
空间曲面绘图 （1） 直接绘图-ezmesh 和ezsurf ezmesh 绘制三维网格图，ezsurf 绘制三维表面图。 例1 绘制抛物柱面2x 2z ?=的图形。 指令：ezmesh('2-x^2',[-1,1,-1,1]) 图7.43 指令：ezsurf('2-x^2',[-1,1,-1,1]) 图7.44 例2 绘制)xy sin(z =的图形。 指令：ezmesh('sin(x*y)',[0,4,0,4])
图7.45 例3 绘制马鞍面2y 2x z 2 2?=的图形。 指令：ezmesh('x^2/2-y^2/2') 图7.46 例4 绘制椭圆抛物面22x y 2z +=和抛物柱面2x 2z ?=所围的图形。 ezmesh('2-x^2',[-1,1,-1,1] hold on % 在同一图形窗口中继续绘图 ezmesh('2*y^2+x^2',[-1,1,-1,1]) axis([-1,1,-1,1,0,4])
图7.47 （2） 自定义网格绘图-meshgrid 和mesh/surf 例5 绘制23y x z ?=的图形。 [x,y]=meshgrid(-2:0.2:2,-3:0.1:3) % 自定义网格数据 z=x.^3-y.^2 mesh(x,y,z) 图7.48 surf(x,y,z) 图7.49 contour3(x,y,z,50) %绘制50条三维等高线
图7.50 Contour(x,y,z,40) %绘制40条二维等高线 图7.51 例6 在同一坐标系中绘制23y x z ?=和0z =的图形。 [x,y]=meshgrid(-2:0.2:2,-3:0.1:3) z=x.^3-y.^2 mesh(x,y,z) zz=zeros(size(z)) hold on mesh(x,y,zz)
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 0.082203 c的对角线为：diag(c) ans = 0.0897 0.0793 0.0822 它等于：var(x) ans = 0.0897 0.0793 0.0822 sqrt(diag(cov(x))) ans = 0.2995 0.2816 0.2867 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 1.1667 1.1667 2.3333 >> cov([x,y]) ans = 16.3333 1.1667 1.1667 2.3333
COV(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。 r 为相关系数矩阵。它称为Pearson 相关系数 例：x=rand(18,3);r=corrcoef(x) r = 1.0000 0.1509 -0.2008 0.1509 1.0000 0.1142 -0.2008 0.1142 1.0000 r 为对称矩阵，主对角阵为1 命令：r=corrcoef(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])，或x 和y 是等长度的行向量，r=corrcoef(x,y)它则等于r=corrcoef(x ’,y ’), r=corrcoef([x ’,y ’]) 例：x=[1;4;9];y=[5;8;6]; corrcoef(x,y) ans = 1.0000 0.1890 0.1890 1.0000 corrcoef([x,y]) ans = 1.0000 0.1890 0.1890 1.0000 C = COV(X) R ij =C(i,j)/SQRT(C(i,i)*C(j,j)) 如：X=[1 2 7 4 ;5 12 7 8;9 17 11 17]; ( )() ( ) ( ) y y x x y y x x 22∑∑∑-?---=r
六步学会用MATLAB做空间计量回归详细步骤
1.excel与MATLAB： 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=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 Elhorst LMsarsem_panel(results,W,y,[xconstant x]); % (Robust) LM tests 解释 每一行分别表示：
第matlab计量经济学多重共线性的诊断与处理
第五节 多重共线性的诊断与处理 5.1 多重共线性的诊断 数据来源：《计量经济学》于俊年 编著 对外经济贸易大学出版社 2000.6 p208-p209 5.1.1 条件数与病态指数诊断 重共线性。 ，则认为存在严重的多共线性；若或较强的多重，则认为存在中等程度很小；则认为多重共线性程度重共线性。 ，则认为存在严重的多的多重共线性；若或较强 ，则认为存在中等程度度很小；若，则认为多重共线性程阵（不包括常数项） 为自变量的相关系数矩303010,1010001000100100)() ()()(min max 1>≤≤<>≤≤<== ?=-CI CI CI R R CI R R R R R κκκκλλκ 设x 1,x 2,…,x p 是自变量X 1，X 2，…X P ，经过中心化和标准化得到的向量，即： R x x X X X X x T i i i =--= ∑2 )( 记（x 1,x 2,…,x p ）为x,设λ为x T x 一个特征值，?为对应的特征向量，其长度为1，若0≈λ，则： 221122110000c X c X c X c x x x x x x x x p p p p T T T T ≈+++?≈+++?≈?≈==?≈= ????λ?λ???λ?? 根据上表，计算如下： x=[149.3, 4.2, 108.1; 161.2, 4.1, 114.8; 171.5, 3.1,123.2; 175.5, 3.1, 126.9; 180.8, 1.1, 132.1; 190.7, 2.2, 137.7; 202.1, 2.1, 146; 212.1, 5.6, 154.1; 226.1,5, 162.3; 231.9, 5.1, 164.3; 239, 0.7, 167.6] 求x 的相关矩阵R
伍德里奇---计量经济学第4章部分计算机习题详解(MATLAB)
班级：金融学×××班姓名：××学号：×××××××C4.1 voteA=β0+β1log expendA+β2log expendB+β3prtystrA+u 其中，voteA表示候选人A得到的选票百分数，expendA和expendB分别表示候选人A和B的竞选支出，而prtystrA则是对A所在党派势力的一种度量（A所在党派在最近一次总统选举中获得的选票百分比）。 解：（ⅰ）如何解释β1？ β1表示当候选人B的竞选支出和候选人A所在党派势力固定不变时，候选人A的竞选支出 （expendA）增加一个百分点时，voteA将增加β1 100。 （ⅱ）用参数表述如下虚拟假设：A的竞选支出提高1% 被B的竞选支出提高1% 所抵消。 虚拟假设为H0∶β1+β2=0 ,该假设意味着A的竞选支出提高x% 被B的竞选支出提高x% 所抵消,voteA保持不变。 （ⅲ）利用VOTE1.RAW中的数据来估计上述模型，并以通常的方式报告结论。A的竞选支出会影响结果吗？B的支出呢？你能用这些结论来检验第（ⅱ）部分中的假设吗？ 所以，voteA=45.0789+6.0833log expendA?6.6154log expendB+ 0.1520prtystrA, n=173, R2=0.7926 .
由截图可得：expendA 系数β1的 t 统计量为15.9187，在很小的显著水平上都是显著的，意味着当其他条件不变时，A 的竞选支出增加1%，voteA 将增加0.0608。 同理可得，expendB 系数β2的 t 统计量为-17.4632，在很小的显著水平上都是显著的，意味着当其他条件不变时，B 的竞选支出增加1%，voteA 将增加0.066。 由于A 的竞选支出的系数β1和B 的竞选支出的系数β2符号相反，绝对值差不多，所以近似有虚拟假设“ H 0∶β1+β2=0 ”成立，即第（ⅱ）部分中的假设成立。 （ⅳ）估计一个模型，使之能直接给出检验第（ⅱ）部分中假设所需用的 t 统计量。你有什么结论？（使用双侧对立假设。） 有截图可得：se β 0 =3.9263,se β 1 =0.3821,se β 2 =0.3788,se β 3 =0.0620 . 令θ1=β1+β2，则有：voteA =β0+θ1log expendA + β2[log expendB ?log expendA ]+β3prtystrA +u , 由截图可知：θ1=?0.5321，se θ1 =0.5331， 所以第（ⅱ）部分虚拟假设的 t =?0.53210.5331≈?1， 即 H 0∶β1+β2=0 不能被拒绝。
计量经济学简单线性回归OLS的Matlab程序
计量经济学简单线性回归OLS的Matlab程序 wxh1000 2011-09-21 先写OLS.m的M文件，用来代替regress函数； （目前对regress函数不太了解，这里特别感谢潘晓炜同学的提醒） -----------------------------------------------------------------------------------↓ function [beta_0 beta_1]=OLS(y,x) %Ordinary Linear Regression %其中x,y为样本构成的向量； %回归方程为Simple regression: y=beta_0+x*beta_1+u; %y_mean=mean(y); %x_mean=mean(x); %beta_1=((x-x_mean)*(y-y_mean)')/((x-x_mean)*(x-x_mean)'); %beta_0=y_mean-beta_1*x_mean; %其中u为服从N(0,sigma^2)随机变量； y_mean=mean(y); x_mean=mean(x); beta_1=((x-x_mean)*(y-y_mean)')/((x-x_mean)*(x-x_mean)'); beta_0=y_mean-beta_1*x_mean; -----------------------------------------------------------------------------------↑ 然后写OLS_test.m的M文件，用来进行模拟； -----------------------------------------------------------------------------------↓ function [b_0 b_1]=OLS_test(beta_0,beta_1,n,a,b,sigma) %已知beta_0,beta_1，由OLS回归得b_0,b_1.两者进行比较得到估计效果； %y=beta_0+beta_1*x+u来得到； %x为随机向量，u为服从N(0,sigma^2)随机变量； %n为模拟数据量，比如1,10,100,1000等; %x=a+b*rand(1,n);%产生(a,a+b)区间上的随机向量; %mu= ;sigma= ;%随机矩阵服从均值为mu，方差为sigma的正态分布 %M= ;N= %M,N为产生[M,N]的随机矩阵 %x=mu+sqrt(sigma)*randn(M,N);%x为新生成的矩阵[M,N]，服从均值为mu，方差为sigma的正态分布； x=a+b*rand(1,n);%产生(a,a+b)区间上的随机向量; %随机矩阵服从均值为0，方差为sigma的正态分布 u=sqrt(sigma)*randn(1,n); y=beta_0+beta_1*x+u; %用OLS函数进行回归即可：[beta_0 beta_1]=OLS(y,x)； [b_0 b_1]=OLS(y,x);
使用matlab绘制三维图形的方法
使用matlab 绘制三维图形的方法 三维曲线 plot3函数与plot 函数用法十分相似，其调用格式为： plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n)，其中每一组x,y,z 组成一组曲线的坐标参数，选项的定义和plot 函数相同。当x,y,z 是同维向量时，则x,y,z 对应元素构成一条三维曲线。当x,y,z 是同维矩阵时，则以x,y,z 对应列元素绘制三维曲线，曲线条数等于矩阵列数。 例 绘制三维曲线。 程序如下： t=0:pi/100:20*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=t.*sin(t).*cos(t); plot3(x,y,z);grid title('Line in 3-D Space'); xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z'); 如下图： -1 1 X Line in 3-D Space Y Z
三维曲面 1．产生三维数据 在MATLAB 中，利用meshgrid 函数产生平面区域内的网格坐标矩阵。其格式为： x=a:d1:b; y=c:d2:d; [X,Y]=meshgrid(x,y); 语句执行后，矩阵X 的每一行都是向量x ，行数等于向量y 的元素的个数，矩阵Y 的每一列都是向量y ，列数等于向量x 的元素的个数。 2．绘制三维曲面的函数 surf 函数和mesh 函数的调用格式为： mesh(x,y,z,c)：画网格曲面，将数据点在空间中描出,并连成网格。 surf(x,y,z,c)：画完整曲面，将数据点所表示曲面画出。 一般情况下，x,y,z 是维数相同的矩阵。x,y 是网格坐标矩阵，z 是网格点上的高度矩阵，c 用于指定在不同高度下的颜色范围。 例 绘制三维曲面图z=sin(x+sin(y))-x/10。 程序如下： [x,y]=meshgrid(0:0.25:4*pi); %在[0,4pi]×[0,4pi]区域生成网格坐标 z=sin(x+sin(y))-x/10; mesh(x,y,z); axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]); 如下图： -2.5 -2-1.5-1-0.500.51 此外，还有带等高线的三维网格曲面函数meshc 和带底座的三维网格曲面函数meshz 。其用法与mesh 类似，不同的是meshc 还在xy 平面上绘制曲面在z 轴方
第七讲 空间计量经济学模型的matlab估计
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 σεε βρ++= 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)W W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)info info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。*********************************************************** 5)vnames 在输出结果中说明被解释变量。 使用方法： vnames=strvcat(‘variable name1’,’variable name2’……); ***********************************************************
伍德里奇---计量经济学第5章部分计算机习题详解(MATLAB)
班级：金融学×××班姓名：××学号：×××××××C5.1 WAGE1.RAW wage/log(wage)=β0+β1educ+β2exper+β3tenure+u 解：（ⅰ）估计方程wage=β0+β1educ+β2exper+β3tenure+u，保留残差并画出其直方图。 所以，wage=?2.8727+0.5990educ+0.0223exper+0.1693tenure， 0.72900.05130.0121 (0.0216) n=526，R2=0.3064，σ=3.0845。 残差其直方图如下所示：
（ⅱ）以log?(wage)作为因变量重做第（ⅰ）部分。 所以，wage=0.2844+0.0920educ+0.0041exper+0.0221tenure， 0.10420.00730.0017 (0.0031) n=526，R2=0.3160，σ=0.4409。 残差其直方图如下所示： （ⅲ）你认为是水平值—水平值模型还是对数—水平值模型更接近于满足假定MLR.6？ 由（ⅰ）和（ⅱ）中残差的直方图分布可知：（ⅱ）的模型（对数—水平值模型）更接近于满足假定MLR.6，因为其分布函数更接近于正态分布，残差均值接近于0（因为残差和趋近0），而且（ⅱ）中残差方差为σ2=0.44092=0.1944，（ⅱ）中残差方差为σ2=3.08452=9.5141，表明（ⅱ）中残差的波动程度更小，分布呈现中间多，两端少的形式，所以其残差更接近于均值为0，方差为σ2的正态分布，故模型更接近于满足假定MLR.6。
C5.2 GPA2.RAW colgpa=β0+β1hsperc+β2sat+u 解：（ⅰ）使用所有4137个观测，估计方程colgpa=β0+β1 sperc+β2sat+u，并以标准形式报告结果。 由截图可得：colgpa=1.3918?0.0135 sperc+0.0015sat 0.07150.0005 (0.000065) n=4137，R2=0.2734。 （ⅱ）使用前2070个观测再重新估计第（ⅰ）部分中的方程。 由截图可得：colgpa=1.4360?0.0127 sperc+0.0015sat 0.09780.000719 (0.000089) n=2070，R2=0.2827。 （ⅲ）求出第（ⅰ）部分和第（ⅱ）部分所得到的标准误的比率。并将这个比率与式（5.10）中的结论相比较。
使用matlab绘制三维图形的方法
matlab 绘制三维图形的方法 plot3函数与plot 函数用法十分相似，其调用格式为： plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n)，其中每一组x,y,z 组成一组曲线的坐标参数，选项的定义和plot 函数相同。当x,y,z 是同维向量时，则x,y,z 对应元素构成一条三维曲线。当x,y,z 是同维矩阵时，则以x,y,z 对应列元素绘制三维曲线，曲线条数等于矩阵列数。 例 绘制三维曲线。 程序如下： t=0:pi/100:20*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=t.*sin(t).*cos(t); plot3(x,y,z);grid title('Line in 3-D Space'); xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z'); 如下图： -1 1 X Line in 3-D Space Y Z 三维曲面
1．产生三维数据 在MATLAB 中，利用meshgrid 函数产生平面区域内的网格坐标矩阵。其格式为： x=a:d1:b; y=c:d2:d; [X,Y]=meshgrid(x,y); 语句执行后，矩阵X 的每一行都是向量x ，行数等于向量y 的元素的个数，矩阵Y 的每一列都是向量y ，列数等于向量x 的元素的个数。 2．绘制三维曲面的函数 surf 函数和mesh 函数的调用格式为： mesh(x,y,z,c)：画网格曲面，将数据点在空间中描出,并连成网格。 surf(x,y,z,c)：画完整曲面，将数据点所表示曲面画出。 一般情况下，x,y,z 是维数相同的矩阵。x,y 是网格坐标矩阵，z 是网格点上的高度矩阵，c 用于指定在不同高度下的颜色范围。 例 绘制三维曲面图z=sin(x+sin(y))-x/10。 程序如下： [x,y]=meshgrid(0:0.25:4*pi); %在[0,4pi]×[0,4pi]区域生成网格坐标 z=sin(x+sin(y))-x/10; mesh(x,y,z); axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]); 如下图： -2.5 -2-1.5-1-0.500.51 此外，还有带等高线的三维网格曲面函数meshc 和带底座的三维网格曲面函数meshz 。其用法与mesh 类似，不同的是meshc 还在xy 平面上绘制曲面在z 轴方向的等高线，meshz 还在xy 平面上绘制曲面的底座。 例 在xy 平面内选择区域[-8,8]×[-8,8]，绘制4种三维曲面图。 程序如下：
matlab的三维图形绘制三维制图方法解说
三维图形 一． 三维曲线 plot3(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,…,xn,yn,zn,选项n) 其中每一组x,y,z 组成一组曲线的坐标参数，选项的定义和plot 函数相同。当x,y,z 是同维向量时，则x,y,z 对应元素构成一条三维曲线。当x,y,z 是同维矩阵时，则以x,y,z 对应列元素绘制三维曲线，曲线条数等于矩阵列数。 Example1.绘制三维曲线。 程序如下： clf, t=0:pi/100:20*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=t.*sin(t).*cos(t); %向量的乘除幂运算前面要加点 plot3(x,y,z); title('Line in 3-D Space'); xlabel('X');ylabel('Y');zlabel('Z'); grid on; 所的图形如下： X Line in 3-D Space Y Z 二． 三维曲面 1. 产生三维数据 在MATLAB 中，利用meshgrid 函数产生平面区域内的网格坐标矩阵。 语句执行后，矩阵X 的每一行都是向量x ，行数等于向量y 的元素的个数，矩阵Y 的每
一列都是向量y ，列数等于向量x 的元素的个数。 2. 绘制三维曲面的函数 surf 函数和mesh 函数 example2. 绘制三维曲面图z=sin(x+sin(y))-x/10。 程序如下： clf, [x,y]=meshgrid(0:0.25:4*pi); %产生平面坐标区域内的网格坐标矩阵 z=sin(x+sin(y))-x./10; surf(x,y,z); axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]); title('surf 函数所产生的曲面'); figure; mesh(x,y,z); axis([0 4*pi 0 4*pi -2.5 1]); title('mesh 函数所产生的曲面'); -2.5 -2-1.5-1-0.500.51surf 函数所产生的曲面