Econometrics Toolbox 使用----spatial Econometrics analysis

本文介绍了由James P. LeSage编写的spatialeconometrics软件,该软件提供了一系列空间计量模型的功能,包括空间自回归模型(SAR)、空间误差模型(SEM)等,并详细列出了软件包含的各种模型及其更新时间。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

空间分析软件很多,但是很多都不灵活,spatial econometrics由James P.LeSage编写,可以从他的个人主页上下载。


国内对于空间计量模型,大多为sar和sem模型,本文也只就这两个部分做点使用步骤上的简介。

Econometrics Toolbox\spatial为空间部分

Econometrics Toolbox\spatial\panel为空间面板模型

Econometrics Toolbox\spatial\stats为检验统计量


spatial目录:

Casetti_models------------- Casetti spatial expansion models (updated 7/98) 
 Kelejian-Prucha GM models ---------------Kelejian-Prucha spatial error model, contributed by Shawn Bucholtz (added 2/2004) 
 GWR models --------------------geographically weighted regression models (updated 11/2003) 
 Spatial panel data models------------------------- Paul Elhorst's spatial panel data models (added 2/2005) 
sar models ------------------spatial autoregressive model functions (updated 2/2005) 
sem models --------------------spatial error models (updated 2/2005) 
sdm models ---------------------spatial Durbin models (updated 2/2005) 
sac models ----------------general spatial models (updated 2/2005) 
semp models------------------ spatial error probit models (updated 11/2003) 
spatial statistics -----------------------spatial statistics (updated 11/2003) 
log det functions------------------- log determinant functions (updated 2/2005) 
spatial weight functions


1.使用时关键在于做好数据格式.

% Supply data sorted first by time and then by spatial units, so first region 1,
% region 2, et cetera, in the first year, then region 1, region 2, et
% cetera in the second year, and so on


2.对于检验部分,国内研究都使 用克罗内积 这部分需要修改程序,其实也用kron函数可以调用。


3.另外可以参考http://community.wvu.edu/~djl041/matlab.html

内容概要:本文介绍了使用 MATLAB 的 Econometrics Toolbox 构建 ARIMA 模型的具体方法,以便于基于历史数据预测未来的国际航空旅客数量。整个过程涵盖了数据加载与预处理、模型的选择与建立、模型训练与验证以及最终的结果可视化等多个关键环节。具体而言,在构建模型之前需要对选定的数据集进行必要的处理和特性检测,如处理空缺记录、检测数据是否符合ARIMA所需条件等;而在模型选取上,则依靠绘制并分析数据点的相关图表来辅助决策,确保所建模参数的有效性和准确性。 适合人群:对于从事数据科学与统计分析领域,尤其是希望通过高级软件工具(例如MATLAB及其拓展包)实现复杂经济预测任务的专业人士而言,本指南具有极高的实用价值。 使用场景及目标:当面对大量含有时变趋势的历史数据资料时,如何利用现代计算手段高效地抽取出潜在规律成为了一项挑战。借助 ARIMA 模型的强大能力,研究者不仅可以准确刻画出过往的发展历程,而且还可以在此基础上提出对未来发展的合理估计。此外,通过对模型性能的细致考察,使用者可以更加深刻地理解各类因素如何共同作用从而驱动系统动态演变。 其他说明:文章以具体的MATLAB代码实现了每一个步骤,方便读者跟随教程进行实际操作。同时,文中提供了详细的注释与解释,有助于加深用户对各个阶段工作的认识和技术细节的理解。
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