一文读懂空间计量spregress介绍及应用（一）
SAR 模型数据集包含对地理区域或其他单位的观测；因此需要一些距离度量来区分哪些单位彼此更接近。
命令模型横截面数据。它要求每个观察代表一个独特的空间单元。对于每个单元格具有多个观察值的数据（即面板数据），请参阅命令。
将具有内生性问题的模型与横截面数据进行拟合，请参考。
采用广义空间两级最小二乘法()的广义矩估计方法。 ml 使用最大似然 (ml) 估计。对于正态分布的数据，ml理论上比ml更有效，但是当数据是独立同分布时，产生的结果和ml差别不大。
vce（稳健）方差估计可与 , ml 一起使用，以生成对非标准独立同分布误差稳健的标准误差。
权重矩阵
重要的是要理解，权重矩阵的选择是SAR模型的一部分。
仅根据邻近程度来定义空间滞后是否有意义？或者您想对随着距离增加而减少的距离影响进行建模吗？或者，您想根据数据中的某种衡量标准来定义它，例如国家之间的进出口价值？建模空间滞后？ Sp系统具有可以创建连续矩阵和-矩阵的命令。例如，输入
瓦
生成连续性 W，为连续空间创建具有相同正权重单位的对称加权矩阵 W。默认情况下，所有其他单位的权重为零。还可以选择包含非二阶邻居（邻居的邻居）。零重量。还有用于创建自定义权重矩阵的 Sp 命令。
、 和 ml 都可以拟合具有多个空间滞后作为自变量的模型。可以使用不同的空间权重指定相同或不同变量的多个矩阵。
, 和 ,ml 都可以拟合具有多个独立的可变空间滞后的模型。
可以使用相同或不同变量的不同空间权重矩阵来指定多个选项。
使用估计器，您还可以包括因变量的空间滞后和由两个或多个空间权重矩阵指定的自回归误差项。
为此，您可以指定多个选项或多个选项。
多个加权矩阵可以被视为真实因变量或误差的空间依赖性的“高阶”近似，并且它们允许测试空间滞后的公式。
使用 ml 估计器，您可以只包含一和一，但每个都可以有自己的空间权重矩阵，该矩阵可能不同。
一个模型
我们想要对美国南部各县的谋杀率进行建模。 .dta 包含
hrate，该县每年每 10 万人的谋杀率；
ln-，为县人口的对数；
ln-，人口密度的对数；
还有基尼系数（gini），就是该县的基尼系数（gini）。它是收入不平等的指标。该值越大，代表的不平等越严重（gini 1909）。
这些数据摘自等人最初使用的数据。 （2000）；有关该主题的文献综述请参见 Britt (1994)。我们使用 shp.dta 创建 .dtahe。后一个文件包含美国南部各县的边界坐标。
因为分析数据集和stata格式必须在工作目录下才能设置数据，所以我们首先保存.dta和-shp.dta。使用copy命令将dta发送到工作目录。然后我们加载数据并输入spset来查看Sp设置。
: ///data/r16/.dta 。 : ///data/r16/.dta 。使用spset
我们使用 grmap 命令在县地图上绘制谋杀率。结果如下：
凶杀率似乎在空间上相互依赖，因为自杀率高的县似乎聚集在一起。我们可以拟合普通的线性回归并使用莫兰检验来测试误差是否在空间上相关。
为了进行测试，我们需要一个空间权重矩阵。我们将创建一个矩阵，对相邻县使用相同的正权重，对所有其他县使用零权重，称为连续矩阵。我们将使用默认的归一化矩阵。
生成空间权重矩阵的代码为：
瓦
回归分析，代码为：
为了测试空间相关性，代码为：
, (W)
建立SAR模型，代码为：
基尼系数, (W)
结果是：
估计的hrate空间滞后系数为0.23，表明一个县的凶杀率与邻近县的凶杀率正相关。我们可以使用estat来解释结果，但首先我们将展示它如何应用于其他SAR模型。
现在，我们通过添加 (W) 来包含空间自回归误差项。代码是：
基尼系数, (W) (W
结果是：
请注意，当包含自回归误差项时，估计过程变成迭代广义矩方法。
待续。
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