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空间计量模型
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第29章-空间计量经济学 高级计量经济学及Stata应用（第二版）课件.pdf60页
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《高级计量经济学及Stata 应用》课件，第二版，2014 年，高等教育出版社。
空间计量经济学 29.1
地理学第一定律 许多经济数据都涉及一定的空间位置。比如，研究全国各省的
GDP、投资、贸易、R&D 等数据。 此前各章很少关注各省经济之间的互动，通常假设各省的变量
相互独立。 但各省经济有着广泛的联系，而且越近的省份联系越密切。 1 根据Tobler
1970 ，“所有事物都与其他事物相关联，但较近的
事物比较远的事物更关联” Everything is related to everything else,
but near things are more related than distant things
。 这被称为“地理学第一定律” First Law of Geography
。 各省之间的距离信息并不难获得，比如是否相邻，直线距离或
运输距离。 将各省的变量数据，再加上各省的位置信息 或相互距离 ，即可
得到“空间数据” spatial data 或areal data
。 研究如何处理空间数据的计量经济学分支，称为“空间计量经
济学” spatial econometrics
。 2 空间计量经济学的最大特色在于充分考虑横截面单位之间的空
间依赖性 spatial dependence
。 空间效应 spatial effects 包括空间依赖性与“空间异质性” spatial
heterogeneity
。 由于标准的计量经济学也考虑横截面单位之间的异质性
方差 ，故空间计量经济学的关注重点为空间依赖性。 空间计量经济学诞生于1970 年代。近年来，空间计量经济学蓬
勃发展并进入主流，可归功于两方面。 首先，由于GIS 地理信息系统
的发展，空间数据或包含地理信
息的数据 geo-referenced data
日益增多。 3 其次，在经济理论方面，人们越来越关注经济行为人之间的互
动，而不仅仅停留于代表性厂商或个人。 比如，在考察同伴效应 peer effect
，相邻效应
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我的问题是关于空间计量模型选择方面的，也就是在断定存在空间相关性的情况下，是应该选择空间滞后模型还是空间误差模型。我看到很多文献上都说：如果在空间依赖性的检验中发现LMLAG较之LMERR在统计上更加显著，且R-LMLAG显著而R-LMERR不显著，则可以断定适合的模型是空间滞后模型；相反，如果LMERR比LMLAG在统计上更加显著，且R-LMERR显著而R-LMLAG不显著，则可以断定空间误差模型是恰当的模型。& &可是我不明白这个检验实在哪个回归方程中用什么估计方法得到的？是在传统的不含空间效应的模型中运用OLS回归得到的，还是分别回归SEM和SLM模型，得到这些指标（LMLAG、LMERR、R-LMERR、R-LMLAG）进行比较？我在查阅文献的时候发现有些学者是运用前者的方法，而有些运用后者的方法，这让我很困惑。望论坛中高手给与答疑，不胜感激！
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zhang_hua1988 发表于
前者。谢谢啊！
我也不太懂，很感谢这个帖子。希望交流的可加入群，大家经常讨论下
吃好喝好，睡好，哈
空间模型很多，不仅仅只是这两个模型，这两个模型仅仅只空间计量开端时提出的。如果再考虑到普通线性回归模型，你要做出的选择面就更广了，如果还要再考虑到面板数据，那么选择面就进一步扩大了。
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你好 想请问怎么得到这些指标的（LMLAG、LMERR、R-LMERR、R-LMLAG）
你看看空间计量模型选择及其模拟分析和Lesage2009的书。LM和R-LM检验都是构建在传统OLS上的。证据：在Elhost的工具包中，MATLAB的代码你可以发现构建LM统计量前，有一个OLS回归的命令。模型选择的化，一般是先比较LLM-lag和LM-sem，如果二者都显著，才用到Rosbut的LM。现在一般都是用SDM，即包含y的滞后，也包含x~u的扰动滞后。
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本帖最后由 wanghaidong918 于
04:39 编辑
最近得到这么一组数据
50 3 1 0.0000
40 6.6 6 0.000
80 4.2 4 0.000
30 2 3 0.0000
60 8 2 0.0000
50 3 0.5 0.0000
19 5.4 1 0.000
40 5.4 3 0.000
前三列是independent变量，第四列是dependent变量。我试了线性回归模型，多远二次回归模型，纯二次回归模型，逐步判别多元二次回归模型，都得不到模型具有统计学意义。到底为什么呢？我通过肉眼都能分辨出该模型那个因素重要，那个次要了，但就是模型不显著。
各位大侠，帮忙看看呗
11:12:00 上传
载入中......
第一步：用因变量对每一个自变量做OLS回归，得到三个模型；如果这三个模型都通过了各种检验（不能通过检验的模型剔除，如果三个模型都不成立，则停止建模；但可以采取其它方法，比如都取对数、观测散点图等），则对它们的可决系数R2按从大到小的顺序排序。
第二步：以R2最大的模型为初始模型，引入R2第二大的变量，如果该变量不能通过t检验，则剔除之，进入第三步；如果该变量能通过t检验，再看R2是否提高了，如果提高了，则保留之 ...
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顶一下，没人管我嘛
第一步：用因变量对每一个自变量做OLS回归，得到三个模型；如果这三个模型都通过了各种检验（不能通过检验的模型剔除，如果三个模型都不成立，则停止建模；但可以采取其它方法，比如都取对数、观测散点图等），则对它们的可决系数R2按从大到小的顺序排序。
第二步：以R2最大的模型为初始模型，引入R2第二大的变量，如果该变量不能通过t检验，则剔除之，进入第三步；如果该变量能通过t检验，再看R2是否提高了，如果提高了，则保留之，进入第三步。
第三步：引入R2第三大的即最小的变量，如果该变量能通过t检验，再看R2是否提高了，如果提高了，则建模成功。
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本帖最后由 chongyanghe 于
20:09 编辑
观测散点图，可能需要变量都取对数或者其中一个变量先取对数，把这个放到楼上的同仁给的建模步骤的最前面才好
这么说吧，如果三个变量单独与因变量进行OLS建模，有存在模型显著性的话。那我之前的那些处理肯定会得到显著性模型的。
路过，跟模型的识别问题有关吧，采用不同的形式的模型，标准化、对数、交叉项、平方，试试。不行用别的估计方法看看
好好学习！
daodaory 发表于
路过，跟模型的识别问题有关吧，采用不同的形式的模型，标准化、对数、交叉项、平方，试试。不行用别的估计 ...
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空间计量模型选择及其模拟分析
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