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保存估計結(jié)果的命令est名使用保存結(jié)果的命令estimates名稱)如果你把那個顯的窗口:窗口操作:—如果你把那個顯量的窗口:窗口操作:—時序填和展間間:命令:增加觀測值窗口操作:在上面找edit即像一個表格一樣的圖標(biāo)點開即可編輯數(shù)據(jù)時間序列存在間斷點問題,需要補齊處理:命令:tsfill信息準(zhǔn)則赤信準(zhǔn)(AIC—判斷判斷模型的最大滯后階STATA命令:.先歸.estat如何看統(tǒng)量:Breusch-Pagan,Cook-Weisberg方檢STATA命令:.先歸.estat[varlist]或在Statistics——倒第二個—Reports倒數(shù)第二個)——在里面選擇)如何看統(tǒng)計量:異方檢STATA命令:.先歸.estatimtest,white[varlist]或者在——倒第二個)—ReportsStatistics(倒數(shù)第)——在里面選擇(imtest)如何看統(tǒng)計量:Ramsey歸定差驗STATA命令:.先歸.estatovtest或在——Postestimation(倒數(shù)第二)——Reports倒數(shù)第二個——在里面選擇ovtest)如何看統(tǒng)計量:多共性差脹子驗.先歸.estat或者在—Postestimation(倒數(shù)第二個)—Reportsand倒數(shù)第二個)——在里面選擇vif)如何看統(tǒng)計量:一般的當(dāng)最大的方差膨脹因子超過10相對保守的臨界值定位)后者平均方差膨脹因子超過1表模型存在多共線性的問題Uncentered于當(dāng)模型沒有常數(shù)項時的未中心化的方差膨脹因子。多重共線性的其他偵查方法:
R
2
值高而顯著的t比?。憾嘀毓簿€性經(jīng)征克里安經(jīng)驗法則:僅當(dāng)來自一個輔助回歸的2大得自Y對全部回歸元中的總時多重共線性才算是一個麻煩的問題。做合(前提是先回歸)STATA命令:.解變量對成分殘差圖——用于考察模型形式是否設(shè)定準(zhǔn)確。cprplot被釋變量acprplot被釋變量.增變量圖——用于考察數(shù)據(jù)是否存在異常值avplotd被釋變量.?dāng)M值對殘差圖的散點圖——用于考察殘差是否滿足經(jīng)典的假設(shè)條件rvfplot.解變量對殘差的散點圖rvpplot被釋變量STATA于數(shù)據(jù)儲存與現(xiàn)
stdp表示樣本內(nèi)預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)差表樣本外預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)差est令的用:(1)儲存回歸結(jié)果:regyx1x2x3(不限于reg,也可儲存ivregmvreg、reg3)eststoreA(2)重現(xiàn)回歸結(jié)果:estreplayA(3)對回歸結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步分析estforA:sum(對A回歸結(jié)果中的各個變量運行命令)在非時序列的數(shù)據(jù)情況下異方差修正——用GLS具體的方法如下:1.quietlyregressy做歸uresidual取差yf,表示擬合值)將擬合值取出放到y(tǒng)f里4.genlnu2=ln(u^2)將差做平方且取對數(shù)的處理5.genyf2=yf^2(yf這個擬合值同上面的殘差做相同的處)6.quietlyregresslnu2yfyf2對理過的殘差對擬值以及處過的擬合值回歸nl再回歸后的擬合值取出并作對數(shù)處理放到里8.gensd=sqrt(u2f)將u2f做平方處理然后,利用vwls進(jìn)加權(quán)估計
predictnl表模型估計后的非線性預(yù)測,比如指數(shù)預(yù)測xb表線性預(yù)測示指數(shù)預(yù)測表示概率預(yù)測
vwlsx,GLS可以通過命中的weight選來實現(xiàn)。存在自關(guān)的修正—用廣義分自相關(guān)修正——用義差分具體的方法如下:.一自相關(guān)的修正
el(mat,i,j)陣的第i行第j列x,x,rhotype(regress).高自相關(guān)的修正——二階回歸為例①quietlyD.yx對解釋變量取差分并且做回歸②取殘差③quietlyregul(2).unoconstant令對其二滯期做自回歸(無截距)④mat=e(b)生矩陣將歸的結(jié)果放到矩陣如果是更高階可能有多相關(guān)系數(shù))⑤)d.y對y的階差分與y的階差分的滯后期與權(quán)重的乘積做差分個重就是矩里的第一行第一列的系數(shù)好使我們剛剛回歸出來的自相關(guān)系數(shù)(如果是高可能不只做一個差分,會更為復(fù)雜)⑥n=d.x-el(mat,1,1)*l(對x進(jìn)和一的處理方法⑦n然后令n做歸關(guān)于參約束的模型計問題P178曉峒STATA命令:cnsreg被釋變量解釋量[件if][in][weight],constraints(constraints)[options]其中constraints(constraints)表示線性束例如:約束規(guī)模報酬不變的估計模型命令如下:definelnk+lnl=1將于1線性約束不可以為不等)件定義為cnsreglnklnl,constraints(1)約束為的計模型:命令如下definelnklnl等的條件可以不寫出來cnsre
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