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New!
lianxh
命令发布了:
随时搜索推文、Stata 资源。安装:
. ssc install lianxh
详情参见帮助文件 (有惊喜):
. help lianxh
连享会新命令:cnssc
,ihelp
,rdbalance
,gitee
,installpkg
⛳ Stata 系列推文:
作者:陈子厚 (中共广东省委党校)
邮箱:econometricalc@outlook.com
目录
研究空间计量,第一步基本上都是计算莫兰指数。我入门软件是 Matlab,后来学习了 Stata,发现相比于 Matlab,Stata 很便捷。但是,在使用 Stata 计算面板数据的莫兰指数和画莫兰散点图时,遇到了和大家一样的问题,即只能计算截面莫兰指数、莫兰散点图背景为黑色、以及不能编辑等。通过查看 ado 文件,我发现是版本太老了,随即我就有了想要结合 spatgsa
和 spatlsa
命令功能编写新命令的想法。因为前期有 Matlab 计算莫兰指数和绘制莫兰散点图的经验,因此入门相对也快。当然命令还存在不完美的地方,欢迎赐教!
xtmoran
命令编写借鉴了 Maurizio Pisati 教授的 spatgsa
和 spatlsa
两个命令。在此基础上,将关于莫兰指数的部分命令整合在一起,同时根据莫兰指数的计算公式,实现面板数据的莫兰指数的计算,并对其中绘制莫兰散点图命令做了更新,感兴趣的小伙伴可以看一下 ado 文件。
新命令的功能如下:
spatlsa
命令只能显示两个汉字),并且散点图可以编辑,以及绘制多年份莫兰散点图并不会覆盖上一张图片;新命令的缺点如下:
mata
语言编写,显得臃肿复杂。*安装命令
ssc install xtmoran, replace
*命令语法
xtmoran varname, wname(matrix)[morani(numlist) graph symbol(varname)]
其中,必选项是 wname(matrix)
,括号中填入要调用 dta
格式的空间权重的名字 (最好调用 .dta
格式的矩阵),矩阵后续会自动进行行标准化。此外结果显示为双侧检验的结果。其余可选项如下:
morani(numlist)
:填入计算局部莫兰指数的年份;graph
:绘制莫兰散点图;symbol(varname)
:填入莫兰散点图中地点标记名称变量。首先,我们来计算面板数据莫兰指数。在这里,仅计算变量 y 的莫兰指数,结果如下:
. lxhget xtmoran.pkg, replace
. use panel_xtmoran.dta, clear
. xtset id year
. xtmoran y, wname(w_xtmoran.dta)
Welcome to use this command to calculate the Moran's I
The results :
Moran's I (varname : y) Number of obs = 480
Group variable: id Number of groups = 30
Time variable: year Panel length = 16
--------------------------------------------------------------
year | I E(I) Sd(I) Z P-value
--------------------+-----------------------------------------
2004 | 0.5189 -0.0345 0.1214 4.5580 0.0000
2005 | 0.5025 -0.0345 0.1222 4.3938 0.0000
...
2018 | 0.3925 -0.0345 0.1218 3.5062 0.0005
2019 | 0.3725 -0.0345 0.1213 3.3553 0.0008
--------------------------------------------------------------
*2-tail test
接着,计算面板数据莫兰指数与 2012、2013 年局部莫兰指数指数,当然可以计算更多年份的局部莫兰指数,这里仅展示 2012 和 2013 年两年的结果,结果如下:
. xtmoran y, wname(w_xtmoran.dta) morani(2012 2013)
Welcome to use this command to calculate the Moran's I
The results :
Moran's I (varname : y) Number of obs = 480
Group variable: id Number of groups = 30
Time variable: year Panel length = 16
--------------------------------------------------------------
year | I E(I) Sd(I) Z P-value
--------------------+-----------------------------------------
2004 | 0.5189 -0.0345 0.1214 4.5580 0.0000
2005 | 0.5025 -0.0345 0.1222 4.3938 0.0000
...
2018 | 0.3925 -0.0345 0.1218 3.5062 0.0005
2019 | 0.3725 -0.0345 0.1213 3.3553 0.0008
--------------------------------------------------------------
*2-tail test
Moran's Ii (y2012)
-----------------------------------------------------------------------
Location | Ii E(Ii) Sd(Ii) Z P-value Quadrant
--------------------+--------------------------------------------------
1 | 0.5790 -0.0345 0.6742 0.9099 0.3629 3
2 | 1.0076 -0.0345 0.6742 1.5456 0.1222 3
...
29 | 0.8236 -0.0345 0.5409 1.5864 0.1126 1
30 |-0.1326 -0.0345 0.6742 -0.1455 0.8843 2
-----------------------------------------------------------------------
*2-tail test
Moran's Ii (y2013)
-----------------------------------------------------------------------
Location | Ii E(Ii) Sd(Ii) Z P-value Quadrant
--------------------+--------------------------------------------------
1 | 0.2246 -0.0345 0.6706 0.3863 0.6993 3
2 | 0.8315 -0.0345 0.6706 1.2914 0.1966 3
...
29 | 0.5541 -0.0345 0.5381 1.0938 0.2740 1
30 | 0.0790 -0.0345 0.6706 0.1693 0.8656 1
-----------------------------------------------------------------------
*2-tail test
最后,计算面板数据莫兰指数和 2012、2013 年度的局部莫兰指数,并绘制散点图,结果如下。其中,绘制的莫兰散点图名字会被命名为 picture + 年份,例如 2012 年的莫兰散点图命名为 picture2012。
. xtmoran y, wname(w_xtmoran) morani(2012 2013) graph symbol(name)
Welcome to use this command to calculate the Moran's I
The results :
Moran's I (varname : y) Number of obs = 480
Group variable: id Number of groups = 30
Time variable: year Panel length = 16
--------------------------------------------------------------
year | I E(I) Sd(I) Z P-value
--------------------+-----------------------------------------
2004 | 0.5189 -0.0345 0.1214 4.5580 0.0000
2005 | 0.5025 -0.0345 0.1222 4.3938 0.0000
...
2018 | 0.3925 -0.0345 0.1218 3.5062 0.0005
2019 | 0.3725 -0.0345 0.1213 3.3553 0.0008
--------------------------------------------------------------
*2-tail test
Moran's Ii (y2012)
-----------------------------------------------------------------------
name | Ii E(Ii) Sd(Ii) Z P-value Quadrant
--------------------+--------------------------------------------------
北京市 | 0.5790 -0.0345 0.6742 0.9099 0.3629 3
天津市 | 1.0076 -0.0345 0.6742 1.5456 0.1222 3
...
宁夏回族自治区 | 0.8236 -0.0345 0.5409 1.5864 0.1126 1
新疆维吾尔自治区 |-0.1326 -0.0345 0.6742 -0.1455 0.8843 2
-----------------------------------------------------------------------
*2-tail test
Moran's Ii (y2013)
-----------------------------------------------------------------------
name | Ii E(Ii) Sd(Ii) Z P-value Quadrant
--------------------+--------------------------------------------------
北京市 | 0.2246 -0.0345 0.6706 0.3863 0.6993 3
天津市 | 0.8315 -0.0345 0.6706 1.2914 0.1966 3
...
宁夏回族自治区 | 0.5541 -0.0345 0.5381 1.0938 0.2740 1
新疆维吾尔自治区 | 0.0790 -0.0345 0.6706 0.1693 0.8656 1
-----------------------------------------------------------------------
*2-tail test
. * 合并导出 2012 年度莫兰散点图和 2013 年度莫兰散点图
. graph combine picture2012 picture2013, altshrink
xtmoran
命令的编写核心是基于 spatgsa
和 spatlsa
,结果应是一致的,感兴趣的小伙伴可自行验证。本命令的编写目的是为中国空间计量经济学的研究贡献绵薄之力,有什么想法和问题都可以推文留言联系和邮箱联系等。
Note:产生如下推文列表的 Stata 命令为:
lianxh 空间计量, m
安装最新版lianxh
命令:
ssc install lianxh, replace
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