計量經(jīng)濟學(xué)stata操作指南

PAGEPAGE16計量經(jīng)濟學(xué)stata操作（實驗課）第一章 stata基本知識1、stata2、基本操作窗口鎖定：Edit-preferences-generalpreferences-windowing-locksplitter數(shù)據(jù)導(dǎo)入E:\example.dta,clear日期數(shù)據(jù)導(dǎo)入：gennewvar=date(varname,formatnewvar%td 年度數(shù)據(jù)gennewvar=monthly(varname,“ym”)formatnewvar%tm 月度數(shù)據(jù)gennewvar=quarterly(varname,formatnewvar%tq 季度數(shù)據(jù)變量標(biāo)簽Labelvariabletc `“totaloutput”’審視數(shù)據(jù)describelist x1listx1x2in1/5listx1x2ifdropifq>=1000keepifq>=1000考察變量的統(tǒng)計特征summarizex1sux1ifsuq,detailsutabulatex1correlatex1x2x3x4x5x6畫圖histogramx1,width(1000)frequencykdensityx1scatterx1x2twoway(scatterx1x2)(lfitx1x2)twoway(scatterx1x2)(qfitx1生成新變量genlnx1=log(x1)genq2=q^2genlnx1lnx2=lnx1*lnx2genlarg=(x1>=10000)renamelarglargedroplargeglarge=(q>=6000)replacedropln*計算功能displaylog(2)線性回歸分析regressy1x1x2x3x4vce #顯示估計系數(shù)的協(xié)方差矩陣regy1x1x2x3x4,noc #不要常數(shù)regy1x1x2x3x4ifq>=6000regy1x1x2x3x4iflargeregy1x1x2x3x4ifregy1x1x2x3x4if～largepredictyhatpredicte1,residualdisplay1/_b[x1]testx1=1 Fx11test(x1=1)(x2+x3+x4=1) #F聯(lián)合假設(shè)檢testx1x2 #系數(shù)顯著性的聯(lián)合檢驗testnl_b[x1]=_b[x2]^2約束回歸constraintdef1x1+x2+x3=1cnsregy1x1x2x3x4,c(1)consdef2x4=1cnsregy1x1x2x3x4,c(1-2)stata的日志File-log-begin-輸入文件名logoff暫時關(guān)閉logon恢復(fù)使用logclose徹底退出stata命令庫更新Updateallhelpcommand第二章有關(guān)大樣本ols的stata命令及實例ols估計的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差regyx1x2x3,robust實例useexample.dta,clearregy1x1x2x3x4testx1=1regy1x1x2x3x4,rtestx1=1testnl_b[x1]=_b[x2]^2第三章 最大似然估計法的stata命令及實例最大似然估計helpmlLR檢驗lrtest #對面板數(shù)據(jù)中的異方差進(jìn)行檢驗正態(tài)分布檢驗sysuseautoauto.dtahistmpg,normalkdensitympg,normalqnormmpg*手工計算JB統(tǒng)計量summpg,detaildi(r(N)/6)*((r(skewness)^2)+[(1/4)*(r(kurtosis)-3)^2])dichi2tail()*下載非官方程序sscinstalljb6mpg*正態(tài)分布的三個檢驗sktestmpgswilkmpgsfranciampg*取對數(shù)后再檢驗genlnmpg=log(mpg)kdensitylnmpg,normaljb6lnmpgsktestlnmpg第四章 處理異方差的stata命令及實例畫殘差圖rvfplotrvfplotvarname*例題useexample.dta,clearregyx1x2x3x4rvfplot #與擬合值的散點圖rvfplotx1 #畫殘差與解釋變量的散點圖懷特檢驗estatimtest,white*下載非官方軟件sscinstallwhitetstBP檢驗estathettest#默認(rèn)設(shè)置為使用擬合值estathettest,rhs#estathettest[varlist]#指定使用某些解釋變量estathettest,iidestathettest,rhsiidestathettestWLSregyx1x2x3x4[aw=1/var]*例題quietlyregyx1x2x3predicte1,resgene2=e1^2genreglne2x2,nocpredictlne2fgene2f=exp(lne2f)regyx1x2x3x4[aw=1/e2f]stata命令的批處理（寫程序）Window-do-fileeditor-new#WLSforexamplelogusingE:\wls_example.smcl,replacesetmoreoffuseE:\example.dta,clearregyx1x2x3x4predicte1,resgene2=e1^2glne2=log(e2)reglne2predictlne2fge2f=exp(lne2f)*wlsregressionregyx1x2x3x4[aw=1/e2f]logcloseexit第五章 處理自相關(guān)的stata命令及實例/差分算子tssetyearl.l2.D.D2.LD.畫殘差圖scattere1ace1pace1BG檢驗estatbgodfrey（estatbgodfrey,lags(p)estatbgodfrey,nomiss0（使用不添加0的BG檢驗）Ljung-BoxQregyx1x2x3x4predicte1,residwntestqe1wntestqe1,lags(p)*wntestq指的是“whitenoisetestDW檢驗做完OLS回歸后，使用estatdwatsonHAC穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差neweyyx1x2x3x4,lag(p)regyx1x2x3x4,cluster(varname)FGLSpraisyx1x2x3x4 （PW估計方法）praisyx1x2x3x4,corc （CO估計法）實例useicecream.dta,tssettimegraphtwowayconnectconsumptiontemp100time,msymbol(circle)msymbol(triangle)regconsumptiontemppriceincomepredicte1,resge2=l.e1twoway(scattere1e2)(lfite1ace1pace1estatbgodfreywntestqe1estatdwatsonneweyconsumptiontemppriceincome,lagpraisconsumptiontemppriceincome,corcpraisconsumptiontemppriceincome,nologregconsumptiontempl.temppriceincomeestatbgodfreyestatdwatson第六章 模型設(shè)定與數(shù)據(jù)問題regyx1x2x3estatic*例題useicecream.dta,clearregconsumptiontemppriceestaticregconsumptiontempl.temppriceestatic對函數(shù)形式的檢驗檢驗）regyx1x2x3estatovtest （23、4次方作為非線性項）estatovtest,rhs （使用解釋變量的冪作為非線性項，ovtest-omittedvariable*例題usenerlove.dta,clearreglntclnqlnpllnpkestatovtestglnq2=lnq^2reglntclnqlnq2lnpllnpkestatovtest多重共線性estatvif*例題usenerlove.dta,clearreglntclnqlnpllnpkestatvif極端數(shù)據(jù)regyx1x2x3predictlev,leverage （lev值gsort–levsumlevlistlevin1/3*例題usenerlove.dta,clearquietlyreglntclnqlnpllnpkpredictlev,leveragesumlevgsort–levlistlevin虛擬變量gend=(year>=1978)tabulateprovince,generate(pr)regyx1x2x3pr2-pr301：useconsumption_china.dta,cleargraphtwowayconnectcyyear,msymbol(circle)msymbol(triangle)regcyregcyifyear<1992regcyifyear>=1992F統(tǒng)計量方法2：gengenyd=y*dregcydtestdyd第七章 工具變量法的stata命令及實例（1）2SLS的stata命令ivregress2slsdepvar[varlist1](varlist2=instlist)如：ivregress2slsyx1(x2=z1z2)ivregress2slsyx1(x2x3=z1z2z3z4),rfirstestatfirststage,allforcenonrobust （檢驗弱工具變量的命令）ivregresslimldepvar[varlist1](varlist2=instlist)estatoverid （過度識別檢驗的命令）對解釋變量內(nèi)生性的檢驗hausmantes，缺點：不適合于異方差的情形regyx1x2estimatesstoreivregress2slsyx1(x2=z1estimatesstoreivhausmanivols,constantsigmamore*DWH檢驗estatendogenous*GMM的過度識別檢驗ivregressgmmyx1(x2=z1z2) （兩步GMM）ivregressgmmyx1(x2=z1z2),igmm （迭代estatoveridGMM命令ivregressgmmyx1(x2=z1z2),vce(hacnwest[#])（2）實例usegrilic.dta,clearsumcorriqsreglwsexprtenurernssmsa,rreglwsiqexprtenurernsivregress2slslwsexprtenurernssmsa(iq=medkwwmrtestatoveridivregress2slslwsexprtenurernssmsa(iq=medkww),restatoveridestatfirststage,allforcenonrobust （檢驗工具變量與內(nèi)生變量的相關(guān)性）ivregresslimllwsexprtenurernssmsa(iq=medkww),r*內(nèi)生解釋變量檢驗quietlyreglwsiqexprtenurernsestimatesstoreolsquietlyivregress2slslwsexprtenurernssmsa(iq=medestimatesstoreivhausmanivols,constantsigmamoreestatendogenous （存在異方差的情形）存在異方差情形下，GMM2sls更有效率ivregressgmmlwsexprtenurernssmsa(iq=medestatoveridivregressgmmlwsexprtenurernssmsa(iq=medkww),igmm*將各種估計方法的結(jié)果存儲在一張表中quietlyivregressgmmlwsexprtenurernssmsa(iq=medestimatesstoregmmquietlyivregressgmmlwsexprtenurernssmsa(iq=medkww),igmmestimatesstoreigmmestimatestablegmmigmm第八章 短面板的stata命令及實例面板數(shù)據(jù)的設(shè)定xtsetpanelvartimevarencodecountry,gen(cntry) （將字符型變量轉(zhuǎn)化為數(shù)字型變量）xtdesxtsumxttabvarnamextlinevarname,overlay*實例usetraffic.dta,clearxtsetstateyearxtdesxtsumfatalbeertaxunratestatextlinefatal混合回歸regyx1x2x3,vce(clusterid)如：regfatalbeertaxunrateperinck,vce(clusterestimatesstoreols對比：regfatalbeertaxunrateperinck固定效應(yīng)xtregyx1x2x3,fevce(clusterid)xi:regyx1x2x3i.id,vce(clusterid) （LSDV法）xtserialyx1x2x3,output （一階差分法，同時報告面板一階自相關(guān)）estimatesstoreFDtabyear,gen(year)xtregfatalbeertaxunrateperinckyear2-year7,fevce(clusterestimatesstoreFE_TWtestyear2year3year4year5year6year7隨機效應(yīng)xtregyx1x2x3,revce(clusterid) （隨機效應(yīng)xtregyx1x2x3,mle （隨機效應(yīng)MLE）xttest0 （xtreg,reLM檢驗）組間估計量xtregyx1x2x3,bextregyx1x2x3,feestimatesstorefextregyx1x2estimatesstorerehausmanfere,constantsigmamore （vce(cluster解決辦法詳見P163）estimatestableolsfe_robustfe_twrebe,bse（將主要回歸結(jié)果列表比較）第九章 長面板與動態(tài)面板FGLSxtpcseyx1x2x3,corr(ar1) （具有共同的自相關(guān)系數(shù)）xtpcseyx1x2x3,corr(psar1) （允許每個面板個體有自身的相關(guān)系數(shù)例題：usemus08cigar.dta,cleartabstate,gen(state)gent=year-62reglnclnplnpminlnystate2-state10t,vce(clusterestimatesstoreOLSxtpcselnclnplnpminlnystate2-state10t,corr(ar1) (考慮存在組內(nèi)自相關(guān)，且各組回歸系數(shù)相同)estimatesstoreAR1xtpcselnclnplnpminlnystate2-state10t,corr(psar1) )estimatesstorePSAR1xtpcselnclnplnpminlnystate2-state10t,hetonly (僅考慮不同個體擾動性存在異方差，忽略自相關(guān))estimatesstoreHETONLYestimatestableOLSAR1PSAR1HETONLY,bse同時處理組內(nèi)自相關(guān)與組間同期相關(guān)的FGLSxtglsyx1x2x3,panels(option/iid/het/cor)corr(option/ar1/psar1)igls注：執(zhí)行上述xtpcse、xtgls命令時，如果沒有個體虛擬變量，則為隨機效應(yīng)模型；如果加上個體虛擬變量，則為固定效應(yīng)模型。例題：xtglslnclnplnpminlnystate2-state10t,panels(cor)corr(ar1)組間異方差檢驗檢驗xtglsyx1x2x3,iglspanel(het)estimatesstoreheteroxtglsyx1x2x3,iglsestimatesstorelocaldf=e(N_g)-1lrtestheterohomo,df(`df’)非官方命令sscinstallxttest3xttest3 (xtreg,fextgls之后)組內(nèi)自相關(guān)檢驗netinstallst0039 (xtserial)xtserialyx1x2x3,output (output)例題：xtseriallnclnplnpminlnystate2-state10t組間截面相關(guān)檢驗sscinstallxttest2xttest2 (LMxtreg,fextglsivreg2之后)sscinstallxtcsd (xtcsd,pesaranabsshowxtcsd,friegmanabsshowxtcsd,freesabsshow（abs顯示該矩陣非對角線元素的絕對值之平均，show顯示殘差的相關(guān)系數(shù)矩陣）隨機系數(shù)模型估計xtrcyx1x2x3,betas （附帶了參數(shù)穩(wěn)定性檢驗統(tǒng)計量及P值例題：xtrclnclnplnpminlny,beta面板工具變量法對固定效應(yīng)模型先進(jìn)行離差變換，再使用工具變量法xtivregy[varlist1](varlist2=varlist_iv),fe對固定效應(yīng)模型先進(jìn)行一階差分，再使用工具變量法xtivregy[varlist1](varlist2=varlist_iv),fd對隨機效應(yīng)模型使用工具變量法xtivregy[varlist1](varlist2=varlist_iv),re (xtivregvce(robust)vce(bootstrap))非官方的GMM估計命令sscinstallxtivreg2xtivreg2y[varlist1](varlist2=varlist_iv),fegmmxtivreg2y[varlist1](varlist2=varlist_iv),fd動態(tài)面板估計法xtabond depvar [indepvars], lags(p) maxldep(q) twostep vce(robust) endogenous(varlist)inst(varlist) (GMMstata命令)xtdpdsys depvar [indepvars], lags(p) maxldep(q) twostep vce(robust) pre(varlist)endogenous(varlist)inst(varlist) (GMMstata命令)非官方命令（GMMstata命令sscinstallxtabond2例題：usemus08psidextrcat.dta,clearxtabond lwage occ south smsa ind,lags(2) maxldep(3) endogenous(ms,lag(0,2)) endogenous(union,lag(0,2)) twostepvce(robust)estimatesstoreDiffGMMestatabond (GMM法)estatabond,artests(3) )工具變量的過度識別檢驗：quietly xtabond lwage occ south smsa ind,lags(2) maxldep(3) pre(wks,lag(1,2)endogenous(ms,lag(0,2)) endogenous(union,lag(0,2)) twostepestatsargan (vce(robust))xtdpdsys lwage occ south smsa ind,lags(2) maxldep(3) endogenous(ms,lag(0,2)) endogenous(union,lag(0,2)) twostepvce(robust)estimatesstoreSYSGMMestimatestableDiffGMMSYSGMM,bestatabondquietly xdpdsys lwage occ south smsa ind,lags(2) maxldep(3) endogenous(ms,lag(0,2)) endogenous(union,lag(0,2)) twostepestatsargan第十章 離散被解釋變量模型stata命令probityx1x2x3logityx1x2x3mfx ()mfx,at(x1=0) (計算在“x1=0,x2,x3mfx,eyex（計算在樣本均值處的彈性）predictyhat （計算發(fā)生概率的預(yù)測值）estatclas（計算預(yù)測準(zhǔn)確的百分比）例題：usewomenwk.dta,clearregworkagemarriedchildreneducationprobitworkagemarriedchildreneducation,nologmfxestatclaslogitworkagemarriedchildreneducation,nologmfxestatclashetprobyx1x2x3,het(varlist)例題：Hetprobworkagemarriedchildreneducation,het(agemarriedchildreneducation)nolog多值選擇模型mlogityx1x2x3,base(#) (base(#)mlogityx1x2x3,rrrbase(#)（relativeriskmprobityx1x2x3,base(#)例題usebrand.dta,clearmlogitbrandagefemale,base(1)predictpbrand1pbrand2pbrand3listp*in1/10排序選擇模型oprobityx1x2ologityx1x2x3例題：usepanel1184extract.dta,clearoprobitrating83cia83dia,nologpredictp2p3p4p5listp2p3p4p5in1/1計數(shù)模型poissonyx1x2x3,r （泊松回歸）nbregyx1x2x3,r （負(fù)二項回歸）zipyx1x2x3,inflate(varlist)vuong （零膨脹泊松回歸）zinbyx1x2x3,inflate(varlist)vuong （零膨脹負(fù)二項回歸）截尾回歸

第十一章 受限被解釋變量模型truncregyx1x2x3,ll(#) （左邊斷尾）truncregyx1x2x3,ul(#) （右邊斷尾）truncregyx1x2x3,ll(#)ul(#) （雙邊斷尾例題：uselaborsub.dta,tablfptruncregwhrsk16k618wawe,11(0)nolog歸并回歸tobityx1x2x3,ll(#) （左歸并）tobityx1x2x3,ul(#) （右歸并）tobityx1x2x3,ll(#)ul(#) （雙邊歸并例題：usewomenwk.dta,cleartobitlwfagemarriedchildreneducation,restimatesstoreTOBIT_R樣本選擇模型heckmanyx1x2x3,select(z1z2)heckmanyx1x2x3,select(z1z2)heckmanyx1x2x3,select(w=z1z2) (MLEw)第十二章 ARMA模型的stata命令及實現(xiàn)corrgramy,lags(#)acy,lags(#)pacy,lags(#)ARMAarimay,ar(1/#)ma(1/#)arimay,arima(#p,#d,#q)predicte1,rescorrgrame1,lags(#)ADLARMAXarimayx1x2x3,ar(#)ma(#)例題：usepe.dta,cleargd_logpe=d.logpecorrgramd_logpe,lags(10)acd_logpe,lags(10)pacd_logpe,lags(10)arimad_logpe,ar(1/4)nologestaticpredicte1,rescorrgrame1,lags(10)arimad_logpe,ma(1/4)nologestaticpredicte2,rescorrgrame2,lags(10)arimad_logpe,ar(24)estaticarimad_logpe,ma(24)estatic模型varsocxyz,maxlag(#) (計算信息準(zhǔn)則，默認(rèn)值為varxyz (進(jìn)行估計，默認(rèn)值為2)varxyz,lags(1/3) (滯后期為1到3)varxyz,lags(3) (只使用滯后第3期varxyz,dfk （樣本容量較小，使用dfk進(jìn)行自由度調(diào)整varxyz,small （顯示小樣本的t與F統(tǒng)計量）varxyz,exog(w1w2) （引入外生變量、w2）varbasicxyz,irf （估計模型，畫irf，未正交化varwle （）varlmar （估計模型后，對殘差是否存在自相關(guān)進(jìn)行LM檢驗varlnorm （估計VAR模型后，檢驗殘差是否服從正態(tài)分布）varstable,graph （系統(tǒng)是否為平穩(wěn)過程）vargranger （后，進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗）irfcreatefilename,set(filename)step(#) replace （默認(rèn)值為irfgraphirf （畫脈沖響應(yīng)圖，未正交化）irfgraphoirf （畫正交化的脈沖響應(yīng)圖）fcastcomputeprefix,step(#) （#期的預(yù)測值）fcastgraphvarlist,observed （對預(yù)測值畫圖，并與實際值比較例題：usemacro_swatson.dta,clearvarsocdinfunemvardinfunem,lags(1/2)varwlevarlmarvarstable,graphvarnormvargrangerirfcreatemacro,set(macro)replaceirfgraphirfirfgraphoirfvardinfunemifquarter<tq(1991q1),lags(1/2)fcastgraphf_dinff_unem,observedADF檢驗

第十三章 單位根和協(xié)整檢驗dfullery (DF檢驗，不含滯后差分項，等價于選擇項dfullery,lags(p) （包含P階滯后差分項）dfullery,noconstant （不帶常數(shù)項dfullery,trend（帶時間趨勢項）df