Stata：你不可不知的经典空间计量问答!
问题1：空间计量经济学的定义是什么？
空间计量经济学是计量经济学的一个分支，研究的是在横截面数据（Cross-sectional Data）和面板数据（Panel Data）的回归模型中如何处理空间交互作用（空间自相关）和空间结构（空间非均匀性）（Anselin，1988）。
Anselin（1988）将空间计量经济学定义为：处理由区域科学模型统计分析中的空间所引起的特殊性的技术总称。换句话说，空间计量经济学研究的是明确考虑空间影响（空间自相关和空间不均匀性）的方法。
目前，空间计量经济学研究包括以下四个感兴趣的领域：
计量经济模型中空间效应的确定； 合并了空间影响的模型的估计；空间效应存在的说明、检验和诊断；空间预测。
问题2：空间计量经济学所说的空间效应是什么？
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）。
问题3：空间计量经济学模型选择标准是什么？
空间自相关检验与SLM、SEM的选择：判断地区间创新产出行为的空间相关性是否存在，以及SLM和SEM那个模型更恰当，一般可通过包括Moran’s I检验、两个拉格朗日乘数（Lagrange Multiplier）形式LMERR、LMLAG及其稳健（Robust）的R-LMERR、R-LMLAG）等形式来实现。 由于事先无法根据先验经验推断在SLM和SEM模型中是否存在空间依赖性，有必要构建一种判别准则，以决定哪种空间模型更加符合客观实际。 Anselin和Florax（1995）提出了如下判别准则：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。
空间计量建模流程图
除了拟合优度R2检验以外，常用的检验准则还有：自然对数似然函数值（Log likelihood，LogL）、似然比率（Likelihood Ratio，LR）、赤池信息准则（Akaike information criterion，AIC）、施瓦茨准则（Schwartz criterion，SC）。对数似然值越大，AIC和SC值越小，模型拟合效果越好。这几个指标也用来比较OLS估计的经典线性回归模型和SLM、SEM，似然值的自然对数最大的模型最好。
问题4：空间计量经济学方面的推文可以推荐一下么？
问题5：空间计量经济学最新的stata官方命令包括哪些
在Stata 15中，推出了最新的空间计量官方命令，均以sp开头，表示 spatial data，可以处理横截面与面板形式的空间数据。
主要包括zipfile、spshape2dta、spset、spbalance、spcompress、grmap、spdistance、spmatrix、spgenerate、spregress、spivregress、spxtregress、estat moran、spregress postestimation、spivregress postestimation、spxtregress postestimation等命令，详情可以阅读一文读懂16个sp系列stata空间计量命令及应用
问题6：常见的空间数据sp data分为哪几种类型
stata15中sp系列将空间数据分为如下三种：
Three types of Sp data
data with shapefiles,
data without shapefiles but including location information, or
data without shapefiles or location information.
您还想了解更多精彩的问答吗！
接下来我们介绍空间计量经济学系列精品课程：
空间计量经济学创造性地处理了经典计量方法在面对空间数据时的缺陷，在传统的横截面以及面板数据基础上引入空间数据，进而对其进行空间相关分析和空间结构分析。近年来在人文社会科学空间转向的大背景下，空间计量已成为空间综合人文学和社会科学研究的基础理论与方法，尤其在区域经济、房地产、环境、人口、旅游、地理、政治等领域，空间计量成为开展定量研究的必备技能。
众所周知，现有学术论文中前言应用的实证分析方法很多人不愿公开代码等，而有部分将写作过程作为一个"黑箱子"进行处理，为进入该领域学习的工作者带来了很大的困难。为了加强学术交流，提高人文社科以及经济管理领域对空间计量经济学理论与应用的认知，满足大家实证研究的需要，特别推出空间计量系列课程，课程具有一定的系统性、新颖性和实践性。
注：本次空间计量系列课程一共目前分为三期
第一部请点击：《零基础|轻松搞定空间计量：空间计量及GeoDa、Stata应用》
第二部请点击：《空间计量及Matlab课程》
第三部请点击：《第三期空间计量及stata应用精品课程》
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➤课程目标
本次课程将对空间计量理论与方法、软件以及应用进行系统的讲解，让大家对空间计量所涉及的简介、发展阶段、空间回归模型动因、空间权重矩阵、空间效应、模型、操作以及应用等内容都有更加深入的认知。通过课程理论与操作的讲解，有效解决大家学习中的困惑，提高实证分析水平。
➤课程特色
易学易用 | 课程通俗易懂， PPT理论讲解与软件操作结合，并有实时重点内容强调做笔记划重点，手把手教学带你一起学习空间计量
系统全面 | 课程系统全面，由浅入深，30+多个视频带你系统学习
内容丰富 | 理论与应用结合，带你全面学习空间计量
前言应用 | 使用“目前一个非常重要的分析工具”，快学快用的计量软件，Geoda带你学习。使用目前学术圈的主流软件，stata带你轻松学习空间计量。
➤课程内容
1.空间计量经济学定义及发展概述
2.空间计量模型动因
3.空间效应
4.空间权重矩阵
5.空间相关性度量
6. 横截面空间计量模型
6.1横截面空间计量模型
6.2横截面空间计量模型总结
7.空间计量及Geoda应用
7.1Geoda软件简介
7.2数字表格处理（数据导入）
7.3数字表格处理（浏览、排序、查询、计算）
7.4数字地图操作（分位数地图、百分位地图、地图的输出）
7.5统计图表（直方图、散点图、3D散点图）
7.6空间权重矩阵
7.7空间探索性分析
7.8空间相关性度量
7.9空间计量模型操作
8.空间计量及stata应用
8.1 空间计量及Stata应用（外部命令下载安装及讲解和全局空间自相关）
8.2 横截面空间计量及Stata应用（命令、数据介绍、空间权重、空间自相关）
8.3 横截面空间计量及Stata应用（空间效应诊断、SAR、SEM模型操作等）
8.4 横截面空间计量及stata操作应用（全）
8.5 面板空间计量（理论介绍）
8.6 面板空间计量（SAR SDM SEM模型）
8.7 面板空间计量及stata应用（一）
8.8 面板空间计量及stata应用（二）
9.课程补充
10.课程总结
10.1 课程总结（1）
10.2 课程总结（2）
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➤课程目标
在《空间计量经济学及Geoda、Stata应用》课程理论与操作的基础上，对空间计量及Matlab应用进行全面讲解。课程与第一期空间计量课程有效衔接，是一个全面系统的空间课程，能够有效解决大家学习中的困惑，提高实证分析水平。
➤课程目标
1.Matlab简介
2.Matlab数据管理
2.1 Matlab导入数据
2.2 Matlab数据管理
3.Matlab回归分析
3.1 Matlab统计分析与回归分析
3.2 Matlab统计分析操作（描述性分析*相关分析）
3.3 Matlab回归分析
4.空间权重矩阵
4.1邻近空间权重矩阵
4.2 空间权重矩阵（K邻近空间权重矩阵和距离空间权重矩阵）
5.空间相关性度量
6. 横截面空间计量模型
6.1 横截面空间计量模型简介及FAR操作
6.2 横截面空间计量SAR、SEM模型操作
6.3 横截面空间计量SDM、SAC模型操作
7.面板空间计量及Matlab应用
7.1 面板空间计量Matlab应用（一）
7.2 面板空间计量Matlab应用（二）
7.3 面板空间计量Matlab应用（三）
8.课程补充
8.1 面板数据模型
8.2 LR检验以及Wald检验
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➤课程目标
在《空间计量经济学及Geoda、Matlab、Stata应用》课程理论与操作的基础上，继续对空间计量及stata应用进行全面讲解。课程与前两部空间计量课程有效衔接，是一个全面系统的空间课程，能够有效解决大家学习中的困惑，提高实证分析水平。另外课程涉及stata16.0软件，请学员自行下载安装stata15/16.0软件（不提供软件）。
➤课程特色
1、易学易用 | 课程通俗易懂， PPT理论讲解+屏幕板书+软件操作结合，实时重点内容强调做笔记划重点，手把手教学带你一起学习空间计量
2、内容丰富 | 理论与应用结合，带你全面学习空间计量及stata应用
3、前言应用 | 使用stata16带你轻松学习空间计量，并对横截面空间计量及面板空间计量进行全面讲解。
4、系统全面 | 这是一个系统的空间精品课程，涉及不同空间权重矩阵生成、sp数据准备、建模步骤、横截面以及面板空间模型操作等内容，包括了spshape2dta、spset、spbalance、grmap、spdistance、spmatrix、spregress、estat moran、spxtregress 等众多最新stata空间计量命令的具体应用（2017年stata15版本后推出的官方命令）。
➤课程大纲
SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODELS USING STATA
第一讲、空间权重矩阵以及SAR模型简介
第二讲、空间权重矩阵创建（spmatrix create）
第三讲、空间权重矩阵创建复制/删除（spmatrix copy& spmatrix drop）
第四讲、spbalance（平衡空间数据）
第五讲、空间数据（Preparing data for analysis）
第六讲、空间数据（sp data）
第七讲、空间数据准备：具有shp文件（Preparing data: Data with shapefiles）
第八讲、空间数据准备：包括经纬度没有shp文件/自定义创建空间权重矩阵
第九讲、空间设定（spset）
第十讲、 横截面SAR模型spregress
第十一讲、横截面SAR模型spregres（二）
第十二讲、空间相关检验（estat moran）
第十三讲、面板SAR模型spxtregress
第十四讲、面板SAR模型spxtregress（二）
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➤适宜人群
从事区域经济学、法学、政治学等社会学科，以及医学、地理学、植物学、土壤学、地质学、水文学和气候学等领域的教师，相关领域的硕士、博士研究生、高年级本科生，及广大空间计量经济学爱好者。
注：学习第三期要求学员具备基本的空间计量理论知识、并且已经系统认真地学过《零基础|轻松搞定空间计量：空间计量及GeoDa、Stata应用》、《空间计量及Matlab课程》。
➤温馨提示
1、上述三期课程为一次性付费产品，成功购买后将开始学习该课程；
2、本课程为付费视频课程，虚拟服务内容，一旦课程开始，无法提供退款，如果中途不想学了无法退款。
3、本次课程已经全部更新完毕。
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