. help spregdpd

. clear all

. sysuse spregdpd.dta, clear

. spregdpd y x1 x2 , nc(7) wmfile(SPWxt) model(sar) run(xtdhp) mfx(lin) test re

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*** Binary (0/1) Weight Matrix: 49x49 - NC=7 NT=7 (Non Normalized)
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* Spatial Lag Han-Philips Linear Dynamic Panel Data Regression
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  y = w1y_y + x1 + x2
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  Sample Size       =          42   |   Cross Sections Number   =           7
  Wald Test         =     52.2355   |   P-Value > Chi2(4)       =      0.0000
  F-Test            =     13.0589   |   P-Value > F(4 , 38)     =      0.0000
(Buse 1973) R2     =      0.5789   |   Raw Moments R2          =      0.9661
(Buse 1973) R2 Adj =      0.5456   |   Raw Moments R2 Adj      =      0.9635
  Root MSE (Sigma)  =     13.3907   |   Log Likelihood Function =   -142.5329
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- R2h= 0.4614   R2h Adj= 0.4188  F-Test =    7.92 P-Value > F(4 , 38)  0.0001
- R2v= 0.4431   R2v Adj= 0.3992  F-Test =    7.36 P-Value > F(4 , 38)  0.0002
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           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
           y |
         L1. |   .0267714   .2782332     0.10   0.924    -.5364823    .5900251
             |
       w1y_y |  -.1229202   .0692124    -1.78   0.084    -.2630333     .017193
          x1 |  -.2951249   .0833482    -3.54   0.001    -.4638545   -.1263953
          x2 |  -.8707571   .3158102    -2.76   0.009    -1.510081   -.2314327
       _cons |   69.89907   7.676856     9.11   0.000     54.35808    85.44005
------------------------------------------------------------------------------
  Rho Value  = -0.1229       Chi2 Test =     3.154   P-Value > Chi2(1)  0.0837
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* Panel Model Selection Diagnostic Criteria
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- Log Likelihood Function                   LLF            =   -142.5329
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- Akaike Information Criterion              (1974) AIC     =     75.9713
- Akaike Information Criterion              (1973) Log AIC =      4.3304
---------------------------------------------------------------------------
- Schwarz Criterion                         (1978) SC      =    105.7777
- Schwarz Criterion                         (1978) Log SC  =      4.6613
---------------------------------------------------------------------------
- Amemiya Prediction Criterion              (1969) FPE     =     68.2952
- Hannan-Quinn Criterion                    (1979) HQ      =     85.7704
- Rice Criterion                            (1984) Rice    =     83.8455
- Shibata Criterion                         (1981) Shibata =     71.6775
- Craven-Wahba Generalized Cross Validation (1979) GCV     =     79.2035
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*** Spatial Panel Aautocorrelation Tests
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  Ho: Error has No Spatial AutoCorrelation
  Ha: Error has    Spatial AutoCorrelation

- GLOBAL Moran MI            =   0.1519     P-Value > Z( 1.442)   0.1493
- GLOBAL Geary GC            =   0.8314     P-Value > Z(-1.132)   0.2576
- GLOBAL Getis-Ords GO       =  -0.4341     P-Value > Z(-1.442)   0.1493
------------------------------------------------------------------------------
- Moran MI Error Test        =   0.7885     P-Value > Z(6.648)    0.4304
------------------------------------------------------------------------------
- LM Error (Burridge)        =   1.1335     P-Value > Chi2(1)     0.2870
- LM Error (Robust)          =   4.2647     P-Value > Chi2(1)     0.0389
------------------------------------------------------------------------------
  Ho: Spatial Lagged Dependent Variable has No Spatial AutoCorrelation
  Ha: Spatial Lagged Dependent Variable has    Spatial AutoCorrelation

- LM Lag (Anselin)           =   0.2512     P-Value > Chi2(1)     0.6163
- LM Lag (Robust)            =   3.3823     P-Value > Chi2(1)     0.0659
------------------------------------------------------------------------------
  Ho: No General Spatial AutoCorrelation
  Ha:    General Spatial AutoCorrelation
* Marginal Effect - Elasticity (Model= sar): Linear *

+---------------------------------------------------------------------------+
|   Variable | Marginal_Effect(B) |     Elasticity(Es) |               Mean |
|------------+--------------------+--------------------+--------------------|
|        L.y |             0.0268 |             0.0265 |            34.7923 |
|      w1y_y |            -0.1229 |            -0.3499 |           100.0064 |
|         x1 |            -0.2951 |            -0.3229 |            38.4362 |
|         x2 |            -0.8708 |            -0.3563 |            14.3749 |
+---------------------------------------------------------------------------+
Mean of Dependent Variable =     35.1288




tulipsliu 写于 2016年5月30日
从命令来看，是可以从网上下载的命令（看你使用的STATA版本，以前我用12版本，必须用search all 找到命令；到了STATA14版本，【这个版本我从论坛下载的】，直接在命令窗口输入 help spregdpd 就可以找到命令来源，可以下载）；

一、数据整理：
两本部分，
1.1    经济数据，这个是面板数据格式，注意得保证数据是按找横切面的每一年，先2000年完整整理好这一年的，接着才是第二年，第三年的数据，如此类推。MATLAB里也是这样排列，数据可以先用 Excel 表格整理好。
2.2    空间权重W矩阵文件，这个命令里， wmfile(SPWxt) 这个选项会打开一个stata 格式的文件，实际上除了刚才必须先用 use 打开的数据文件，命令了调用了另一个数据文件，而第二个恰恰就是很重要的空间矩阵；

二、建模
依据命令开始估计模型；

三、观察模型的检验值
主要有 moran 检验  
如果使用了 GMM 估计，甚至会有 sargan  过度识别检验；如下面这里粘贴的另一个调用时的结果：

Over Identification Restrictions Test
  Ho: Over Identification Restrictions are Valid
- Sargan Over Identification LM Test   =    18.987   P-Value > Chi2(17) 0.3293
------------------------------------------------------------------------------


大致如此，剩下的，是个人的论文里该怎么写和怎么使用程序估计了的结果的问题。