空间计量代码

A=wk1read（‘C:\Program Files\MATLAB\R2010a\elhorst\cigarette.wk1‘10）; % data set with T=30
W1=wk1read（‘C:\Program Files\MATLAB\R2010a\elhorst\Spat-Sym-US.wk1‘）;
% Dataset downloaded from www.wiley.co.uk/baltagi/
% Spatial weights matrix constructed by Elhorst
%
% written by: J.Paul Elhorst summer 2010
% University of Groningen
% Department of Economics
% 9700AV Groningen
% the Netherlands
% j.p.elhorst@rug.nl
%
% REFERENCES: 
% Elhorst JP （2010） Matlab Software for Spatial Panels. Under review.
%
% Elhorst JP （2010） Spatial Panel Data Models. In Fischer MM Getis A （Eds.） 
% Handbook of Applied Spatial Analysis Ch. C.2. Springer: Berlin Heidelberg New York.
%
% dimensions of the problem
T=30; % number of time periods
N=46; % number of regions
% row-normalize W
W=normw（W1）; % function of LeSage
y=A（:[3]）; % column number in the data matrix that corresponds to the dependent variable
x=A（:[46]）; % column numbers in the data matrix that correspond to the independent variables
xconstant=ones（N*T1）;
[nobs K]=size（x）;
% ----------------------------------------------------------------------------------------
% ols estimation 
results=ols（y[xconstant x]）;
vnames=strvcat（‘logcit‘‘intercept‘‘logp‘‘logy‘）;
prt_reg（resultsvnames1）;
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（resultsWy[xconstant x]）; % （Robust） LM tests

% The lm tests developed by Donald Lacombe
% see http://www.rri.wvu.edu/lacombe/~lacombe.htm

lm1=lmlag（y[xconstant x]W）;
prt_tests（lm1）;

lm2=lmerror_panel（y[xconstant x]W）;
prt_tests（lm2）;

lm3=lmlag_robust_panel（y[xconstant x]W）;
prt_tests（lm3）;

lm4=lmerror_robust_panel（y[xconstant x]W）;
prt_tests（lm4）;

% ----------------------------------------------------------------------------------------
% spatial fixed effects + （robust） LM tests for spatial lag and spatial error model
% fixed effects within estimator
% demeaning of the y and x variables
model=1;
[ywithxwithmeannymeannxmeantymeantx]=demean（yxNTmodel）;
results=ols（ywithxwith）;
vnames=strvcat（‘logcit‘‘logp‘‘logy‘）; % should be changed if x is changed
prt_reg（resultsvnames）;
sfe=meanny-meannx*results.beta; % including the constant term
yme = y - mean（y）;
et=ones（T1）;
error=y-kron（etsfe）-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（resultsWywithxwith）; % （Robust） LM tests

lm1=lmlag_panel（ywithxwithW）;
prt_tests（lm1）;

lm2=lmerror_panel（ywithxwithW）;
prt_tests（lm2）;

lm3=lmlag_robust_panel（ywithxwithW）;
prt_tests（lm3）;

lm4=lmerror_robust_panel（ywithxwithW）;
prt_tests（lm4）;
% -------------------------------------------------------------