没有空间杜宾的，只有空间自回归和空间误差模型

没有空间杜宾的，只有空间自回归和空间误差模型

楼主，能分享一下代码吗？我也是做截面数据的空间杜宾模型。

请问SDM和SAC怎么显示直接效应什么的呢

那上面也没给具体的命令，所以建议用SARAR模型，包含了空间滞后与空间自回归效应，类似于SDM

请问截面数据能做空间杜宾吗？做之前还要进行LM、LR和wald检验吗

请问代码中id（N）这个N代表什么呀？

陈强老师书里写的“表示用来确定横截面单位的变量，比如id”

请问楼主，这个可以做出溢出效应的结果吗

我想请问一下，根据那个SDM的模型，空间滞后项里面是不是应该加一个W_Y呢

在 Stata 中处理截面数据的空间杜宾模型 (Spatial Durbin Model, SDM)，可以使用 `spregress` 命令。这个命令是用于估计空间自回归（SAR）模型和空间误差模型（SEM），但通过添加额外的参数，也可以估计SDM。

以下是在 Stata 中运行截面数据的空间杜宾模型的基本步骤：

1. 首先，确保你已经安装了 `spregress` 命令。如果尚未安装，可以使用如下命令进行安装：
```
ssc install spregress
```

2. 加载你的数据集。

3. 定义空间权重矩阵（W）。这通常基于地理邻接性或其它形式的关联度来创建。你可以使用 `spwcreate` 命令来生成一个空间权重矩阵，例如：
```stata
spwcreate W = adjmat, id(idvar) type(binary) sparse
```

其中 `adjmat` 是你的邻接矩阵数据集，`idvar` 是定义每个观测单元的唯一标识符。

4. 使用 `spregress` 命令运行 SDM。命令格式如下：
```stata
spregress depvar indepvars [if] [in] [, spatlag(W) spaterr(W) robust cluster(varname)]
```

在这个例子中，`depvar` 是你的因变量，`indepvars` 是你的自变量列表。

5. 为了运行SDM模型，你需要同时包括空间滞后（spatial lag）和空间误差项。因此，你的命令将类似于：
```stata
spregress y x1 x2, spatlag(W) spaterr(W)
```

其中 `y` 是因变量名称，`x1` 和 `x2` 等是自变量的名称。

6. 运行上述命令后，Stata 将输出模型估计结果。你可以在 Stata 的结果窗口查看系数、标准误和其它统计信息。

注意：在处理空间数据时，请确保对你的数据进行适当的预处理，并考虑是否需要使用稳健的标准误或聚类标准误。同时，对于 SDM 模型的解释与诊断，请参考相应的文献和参考资料以确保正确理解模型结果及其假设条件。
希望这能帮助你实现截面数据的空间杜宾模型在 Stata 中的应用！

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