Stata統(tǒng)計分析命令_第1頁
Stata統(tǒng)計分析命令_第2頁
Stata統(tǒng)計分析命令_第3頁
Stata統(tǒng)計分析命令_第4頁
Stata統(tǒng)計分析命令_第5頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

本文格式為Word版,下載可任意編輯——Stata統(tǒng)計分析命令0.05,因此,可以排除異方差的可能性。

3、處理異方差命令格式:在reg命令后加上“,r〞或者“,robust〞即可。經(jīng)異方差處理后的回歸不顯示調(diào)整后的R2(adj-R2),假使要查看調(diào)整后的R2,再輸入命令:die(r2_a)

六、多重共線性(自變量之間高度相關(guān))命令格式:vif

(一)判斷多重共線性的標(biāo)準(zhǔn)(兩個標(biāo)準(zhǔn)必需同時滿足):1、最大的vif大于10;2、平均的vif大于1。(二)多重共線性的修正

1、采用逐步回歸進行修正,命令格式:swregdepvarindepvar,pr(0.05)

2、對于含二次項的,使用“對中〞的方法,既可以保存二次項,又可以在一定程度上戰(zhàn)勝多重共線性的問題:先定義兩個變量,分別為該變量減去其均值和該變量的平方,命令如下:sumvar

genvar1=var-r(mean)genvar2=var^2

再用新變量代替原來的變量進行回歸處理

七、內(nèi)生性的檢驗與處理(內(nèi)生性是指自變量與誤差項之間有關(guān)系)

1、內(nèi)生性的檢驗:ovtest

看P值的大小來判斷,假使P值小于0.05,則不能排除內(nèi)生性的可能,上圖中P值等于0.4717>0.05,因此,可以排除內(nèi)生性的可能。2、內(nèi)生性的處理:使用工具變量法:ivreg

內(nèi)生性的三個來源:測量誤差、遺漏變量和雙向因果。1、變量的內(nèi)生性。

這個是沒有方法單獨檢驗的。當(dāng)有適合工具變量時候,是可以檢驗的,就是hausman檢驗

2、工具變量的外生性。

這個也是沒方法檢驗的。當(dāng)有好多工具變量時候,可以檢驗是否有不是外生的,就是“過度識別〞問題

3、工具變量的相關(guān)性。

這個可以說成是“弱工具變量〞問題,檢驗可以通過一階段的F值。還可以利用PartialR2。4、估計方法

stata里面有這么幾個2sls,2slssmal、liml、gmm,各自適用狀況:small適合小樣本;liml適合弱工具變量;gmm適合異方差。webusehsng2

*Fitaregressionvia2SLS,requestingsmall-samplestatisticsivregress2slsrentpcturban(hsngval=faminciregion),small*FitaregressionusingtheLIMLestimator

ivregresslimlrentpcturban(hsngval=faminciregion)

*FitaregressionviaGMMusingthedefaultheteroskedasticity-robustweightmatrixivregressgmmrentpcturban(hsngval=faminciregion)

*FitaregressionviaGMMusingaheteroskedasticity-robustweightmatrix,requestingnonrobuststandarderrors

ivregressgmmrentpcturban(hsngval=faminciregion),vce(unadjusted)*檢驗

estatafirststage,allforcenonrobust\\\\\\可以查看第一階段F值,已經(jīng)partialR2estatoverid\\\\\\查看是否過度識別estatendogenous\\\\\\查看是否異方差

regress2slsrentpcturbanhsngvaleststorem1

ivregress2slsrentpcturban(hsngval=faminciregion)eststorem2

hausmanm1m2\\\\\\內(nèi)生檢驗

八、線性方程組的回歸分析

命令格式:sureg(depvar1varlist1)(depvar2varlist2)…(depvarNvarlistN)[if][in][weigh]

九、聯(lián)立方程組

命令格式:reg3(depvar1varlist1)(depvar2varlist2)…(depvarNvarlistN)[if][in][weigh]

十、面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)Xtset

固定效應(yīng)命令格式:xtregdepvarindepvars[if][in],fe[FE_options]隨機效應(yīng)命令格式:xtregdepvarindepvars[if][in],re[FE_options]hausman檢驗固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)?

xtregyvar1var2var3,feeststorefe

xtregyvar1var2var3,reeststorere

hausmanfere,sigmamorehausmanfere,sigmaless

*sigmamore利用有效估計量方差,即re*sigmaless利用一致估計量方差,即fe

十一:Stata回歸結(jié)果的導(dǎo)出

1、在命令窗口中輸入:sscinstallesttab,安裝命令esttab2、reg回歸

3、esttabusingfilename.rtf將以word形式輸出回歸結(jié)果,后綴改成.xls或者.csv則以Excel格式輸出,輸出內(nèi)容為變量名稱和相應(yīng)的回歸系數(shù),t值,顯著性水平標(biāo)識。系統(tǒng)默認(rèn)顯著性水平是0.001,0.01和0.05,若要改成0.01,0.05和0.1,則輸出esttabm1m2usingaaa.rtf,star(*0.10**0.05***0.01)。

4、批量輸出回歸結(jié)果:每運行一個regression,存起來:eststorem1。m1是你要改的,第一個model所以我叫m1,其次個的話指令就變成eststorem2,依次類推,最終運行指令:esttabm1m2...usingtest.rtf。

esttabm11111usingaaaaa.rtf,star(*0.10**0.05***0.01)b(%6.4f)

5、outreg2可以將回歸結(jié)果導(dǎo)入word、excle、latex等,而且可以根據(jù)自己需要改變格式:sscinstalloutreg2useauto,clear[varlist]eststorem1

outreg2[m1]usingtest.doc,replace

十二、合并樣本(將關(guān)鍵詞一致的多個樣本合并為一個)命令格式:duplicatesdropvarlist,force

例如將同一企業(yè)在同一天發(fā)生的多起并購合為一起,可根據(jù)證券代碼和公告日期關(guān)鍵詞,將其合并,命令:duplicatesdropcompany_idevent_date,for

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論