全て、

SPML や Web サービスはまったくの初心者です。この問題に関して多くの質問があることは承知しています。私は見つけることができるすべてを試しました。しかし、私の問題は、リクエストのフォーマット方法がわからないことだと思います。

コンピューターに証明書があり、証明書を読み取ることができます。SMPL リクエストの作成方法に関するガイダンスは大歓迎です。

パネル データがあり、spml を適用する必要がありますが、同じ間違いが何度も発生し、試行しても克服できません。

基本的に、私は 36 ユニットと 261 日間の観測のバランスのとれたパネルを持っています。6列のdata.frame（aaaという名前）を作成しました

銀行、日付、CDS、X1、X2、X3

および9396行 (列ラベルを考慮すると 9397 行)。

ここで: * Units と Date はインデックスです * CDS は従属変数です * X1、X2、X3 は独立変数です。

• バンクは36 レベルのファクターです。
• 日付は整数ベクトルint [1:9396] です。
• CDS、X1、X2、および X3 はすべて数値ベクトルnum [1:9396] です。

また、クラス「matrix」と構造体 num [1:9396, 1:9396] の listw オブジェクト (名前は W2) も作成しました。

次のコードを使用してクロネッカーを初期行列 W に適用することで、listw オブジェクトを取得しました。

そして、「式」を次のように表現しました。

その後、splm を適用します。

エラーは次のとおりです。

lag.listw(listw, u, zero.policy = zero.policy) のエラー: オブジェクトの長さが異なります。

確認しようとしましたが、実際にはオブジェクトの長さが異なるわけではないようです。

私が間違っている場所はありますか？どんな助けや提案も大歓迎です。ありがとうございました。

（追伸：モデル（固定またはランダムの場合）も指定する必要があることはわかっていますが、これでこの特定の問題が解決するとは思いません。間違っている場合はお知らせください）

(追伸: 誰かが既に同じ問題について質問し、次のように解決したこともわかりました。「パッケージ "splm" の作成者は、パネル ID の設定方法に誤りがあることを指摘しました。空間単位は、遅く (1,1,1,.....; 2,2,2...;....;77,77,77,....)、時間 ID はより速くする必要があります (1,2 ,3,....,31;....; 1,2,3...31) の 2 つです。それに応じてデータを設定した後、結果を得ることができました」. それが何であるかを理解することはできませんデータを時間ではなく空間単位でソートする必要があることを意味する場合、私のデータはすでにこの方法でソートされています)。

splm ライブラリから空間パネル モデルを作成していますが、アンバランス パネルであることが判明したため、固定またはランダム効果モデルを作成できません。

データ

データおよびshp ファイル

再現可能な例

プーリング

FE

再現可能な例と固定効果

lag.listw(listw, u, zero.policy = zero.policy) のエラー: オブジェクトの長さが異なります

私のオリジナルデータで

spfeml(formula = formula, data = data, index = index, listw = listw, のエラー: 不均衡なパネルでは推定方法を使用できません

RE

ランダム効果付き

.C64("aplsb1", SIGNATURE = c(SS$signature, SS$signature, "double", : 引数 7 の NA および 'NAOK = FALSE' (dotCall64) のエラー)

空間固定効果推定器を使用して、結果変数に対する特定の捕食者の効果を分析しています。Rの空間パネル計量経済学パッケージsplmの spml 関数を使用して、この識別を実装します。

結果の解釈のために、私は回帰係数だけでなく、治療変数の 1 単位を結果に適用することから生じる直接効果と空間的に誘導された間接効果の両方を推定する影響にも関心があります。変数。splmパッケージは、影響統計を推定するためのimpact()関数を便利に提供します。

ただし、impacts.splm()関数を使用した影響の推定は、ランダム効果モデルに対してのみ実装され、固定モデルに対しては実装されません。この制限の理由を知っている人はいますか？

固定モデルにおける予測変数の影響を合理的に把握したい場合、その影響を概算する方法はありますか? たとえば、固定効果モデルとランダム効果モデルの両方を推定し、回帰係数 beta と空間依存係数 rho がランダム効果モデルと固定効果モデルで同様の大きさであると主張することは合理的でしょうか?観測されていない異質性 (固定効果) を制御した後の私の予測因子も、ランダム効果モデルで観測された影響と同様の大きさになる可能性がありますか? よりエレガントな近似戦略に関するアイデアは大歓迎です! ありがとうございました！

説明のために再現可能な例を添付しました。