与MATLAB链接：
Excel：
选项——加载项——COM加载项——转到——没有勾选项
2. MATLAB安装目录中寻找toolbox——exlink——点击,启用宏
E:\MATLAB\toolbox\exlink
然后，Excel中就出现MATLAB工具
（注意Excel中的数据：）
3.启动matlab
（1） 点击start MATLAB
（2） senddata to matlab ，并对变量矩阵变量进行命名（注意：选取变量为数值，不包括各变量）
(data表中数据进行命名)
（空间权重进行命名）
（3） 导入MATLAB中的两个矩阵变量就可以看见
4.将elhorst和jplv7两个程序文件夹复制到MATLAB安装目录的toolbox文件夹
5.设置路径： 6.输入程序，得出结果
T=30;
N=46;
W=normw(W1);
y=A(:,3);
x=A(:,[4,6]);
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
results=ols(y,[xconstant x]);
vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy');
prt_reg(results,vnames,1);
sige=*((nobs-K)/nobs);
loglikols=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*'*
% The (robust)LM tests developed by Elhorst
LMsarsem_panel(results,W,y,[xconstant x]); % (Robust) LM tests
解释
每一行分别表示： 该面板数据的时期数为30（T=30），
该面板数据有30个地区（N=30），
将空间权重矩阵标准化（W=normw(w1)），
将名为A（以矩阵形式出现在MATLABA中）的变量的第3列数据定义为被解释变量y,
将名为A的变量的第4、5、6列数据定义为解释变量矩阵x，
定义一个有N*T行，1列的全1矩阵，该矩阵名为：xconstant，（ones即为全1矩阵）
说明解释变量矩阵x的大小：有nobs行，K列。（size为描述矩阵的大小）。
附录：
静态面板空间计量经济学
一、OLS静态面板编程
1、普通面板编程
T=30;
N=46;
W=normw(W1);
y=A(:,3);
x=A(:,[4,6]);
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
results=ols(y,[xconstant x]); vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy');
prt_reg(results,vnames,1);
sige=*((nobs-K)/nobs);
loglikols=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*'*
% The (robust)LM tests developed by Elhorst
LMsarsem_panel(results,W,y,[xconstant x]); % (Robust) LM tests
2、空间固定OLS （spatial-fixed effects）
T=30;
N=46;
W=normw(W1);
y=A(:,3);
x=A(:,[4,6]);
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
model=1;
[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,x,N,T,model);
results=ols(ywith,xwith); vnames=strvcat('logcit','logp','logy'); % should be changed if x is
changed
prt_reg(results,vnames);
sfe=meanny-meannx*; % including the constant term
yme = y - mean(y);
et=ones(T,1);
error=y-kron(et,sfe)-x*;
rsqr1 = error'*error;
rsqr2 = yme'*yme;
FE_rsqr2 = - rsqr1/rsqr2 % r-squared including fixed effects
sige=*((nobs-K)/nobs);
logliksfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*'*
LMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests
3、时期固定OLS（time-period fixed effects）
T=30;
N=46;
W=normw(W1); y=A(:,3);
x=A(:,[4,6]);
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
model=2;
[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,x,N,T,model);
results=ols(ywith,xwith);
vnames=strvcat('logcit','logp','logy'); % should be changed if x is
changed
prt_reg(results,vnames);
tfe=meanty-meantx*; % including the constant term
yme = y - mean(y);
en=ones(N,1);
error=y-kron(tfe,en)-x*;
rsqr1 = error'*error;
rsqr2 = yme'*yme;
FE_rsqr2 = - rsqr1/rsqr2 % r-squared including fixed effects sige=*((nobs-K)/nobs);
logliktfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*'*
LMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests
4、空间与时间双固定模型
T=30;
N=46;
W=normw(W1);
y=A(:,3);
x=A(:,[4,6]);
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
model=3;
[ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,x,N,T,model);
results=ols(ywith,xwith);
vnames=strvcat('logcit','logp','logy'); % should be changed if x is
changed
prt_reg(results,vnames) en=ones(N,1);
et=ones(T,1);
intercept=mean(y)-mean(x)*;
sfe=meanny-meannx*(en,intercept);
tfe=meanty-meantx*(et,intercept);
yme = y - mean(y);
ent=ones(N*T,1);
error=y-kron(tfe,en)-kron(et,sfe)-x*(ent,intercept);
rsqr1 = error'*error;
rsqr2 = yme'*yme;
FE_rsqr2 = - rsqr1/rsqr2 % r-squared including fixed effects
sige=*((nobs-K)/nobs);
loglikstfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*'*
LMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests
二、静态面板SAR模型
1、无固定效应（No fixed effects）
T=30;
N=46; W=normw(W1);
y=A(:,[3]);
x=A(:,[4,6]);
for t=1:T
t1=(t-1)*N+1;t2=t*N;
wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:);
end
xconstant=ones(N*T,1);
[nobs K]=size(x);
=0;
=0;
=0;
results=sar_panel_FE(y,[xconstant x],W,T,info);
vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy');
prt_spnew(results,vnames,1)
% Print out effects estimates
spat_model=0;
direct_indirect_effects_estimates(results,W,spat_model);
panel_effects_sar(results,vnames,W);
2、空间固定效应（Spatial fixed effects）
T=30;
N=46;
W=normw(W1);
y=A(:,[3]);
x=A(:,[4,6]);
