计量经济学stata2

计量经济学stata案例应用题1. 使用 Stata 对某地区 2010 年至 2020 年的人口增长率进行分析。

首先，从国家统计局或其他可靠资源中获取相应地区每年的人口数据，并导入 Stata。

然后，计算每年的人口增长率，可以使用以下公式：人口增长率=（当前年份的人口-上一年份的人口）/ 上一年份的人口* 100。

最后，使用命令 summarize，regress 或者 graph 等命令对数据进行进一步分析和可视化。

2. 对某汽车制造公司的销售数据进行分析，判断价格、广告费用和其它因素对销售额的影响。

导入销售数据集，并确保数据的完整性和准确性。

使用命令 summarize，correlate 或者 graph 命令来计算变量之间的相关性。

使用命令 regress 来进行回归分析，考虑价格、广告费用和其他相关因素的影响，并根据回归系数和显著性水平进行解读。

使用命令 predict 来进行销售额的预测，并使用 graph 命令绘制销售额的趋势图或其他可视化图表。

3. 分析某公司员工的工资水平与其受教育程度、工作经验、性别和其他因素之间的关系。

导入员工的工资和个人信息数据集，并确保数据的完整性和准确性。

使用命令 tabulate 和 summarize 对不同因素之间的关系进行初步探索性分析。

使用命令 regress 或者是 logistic 命令对员工工资与受教育程度、工作经验、性别等因素进行回归分析，考虑相应的控制变量。

对回归结果进行解读，判断各个因素对工资水平的影响，并使用 graph 命令绘制相关图表来支持和解释分析结果。

4. 对某超市的销售数据进行分析，了解不同产品类别的销售趋势以及其它因素对销售额的影响。

导入超市的销售数据集，并确保数据的完整性和准确性。

使用 summarize，tabulate 或 graph 命令对产品类别的销售额和销售趋势进行初步分析和可视化。

使用命令regress 和相应的控制变量对销售额进行回归分析，考虑不同因素（例如季节、广告费用、促销活动等）的影响，并对结果进行解读。

计量经济学stata命令汇总1. 数据处理与描述性统计summarize 变量1 变量2…计算变量的均值、中位数等统计量tabulate 变量1 变量2…制表histogram 变量画单变量直方图scatter 变量1 变量2…画双变量散点图graph twoway 程序名变量1 变量2…绘制双变量图形sort 变量按照变量排序by 变量: 命令按照变量拆分数据并执行命令replace 变量=表达式替换变量中的值generate 新变量=表达式生成新变量egen 新变量=函数(变量) 生成新变量2. 回归分析regress 因变量自变量1 自变量2…普通最小二乘回归reg 相关变量,robust 异方差鲁棒性回归logit 因变量自变量1 自变量2…二元Logit模型probit 因变量自变量1 自变量2…二元Probit模型tobit 因变量自变量1 自变量2… 截尾变量（下界或上界）cens(下界或上界) 截尾Tobit模型heckman 因变量自变量1 自变量2… 难以观察到自变量矩阵决策过程变量名称=接收权值做二阶段回归Heckman选择模型pheckman 因变量自变量1 自变量2… 难以观察到自变量矩阵决策过程经验Bayes做二阶段回归Pooled Heckman选择模型xtset 变量1 变量2…指定面板数据xtreg 因变量自变量1 自变量2…, fe/be/fevd/arellano间隔估计xtlogit 因变量自变量1 自变量2…, fe面板Logit模型xtprobit 因变量自变量1 自变量2…, fe面板Probit模型3. 时间序列分析dfuller 变量单位根检验tsset 变量指定时间序列数据tsline 变量绘制时间序列图arma 阶数, lags(*laglist*) ARMA过程估计arima 阶数, lags(*laglist*) 差分阶数(*diff*) 现有模型(*model*) ARIMA模型估计arch hq/aic, lags(*laglist*) ARCH模型估计garch q=p o=r t=m, arch(q) garch(p) GARCH模型估计ivregress （2SLS）因变量自变量1（内生变量）编号=gmm/cluster(varname) 内生变量外生变量IV或2SLS回归分析4. 面板数据分析&横截面数据分析xtsum 等对面板数据的描述统计量xttest0 2个变量计算相对于H0的t值，考虑了异方差和面板数据结构（前提是两个变量符合随机效应或固定效应假设）xttobit 因变量自变量1 自变量2… 下界 cens(下界或上界)面板Tobit模型xtreg 因变量自变量1 自变量2…, fe/be/fevd/arellano面板回归模型xtlogit/xtprobit 因变量自变量1 自变量2…, fe面板分类模型5. 高级统计方法cluster 变量聚类分析pca 变量1 变量2…, components(4)主成分分析mvreg 因变量向量1 向量2…, clustervar(cluster)多元回归及聚类分析multilevel 因变量自变量1 自变量2…, mle 内部命令（通常是cov）多层线性模型分析glm 因变量自变量1 自变量2…, family(binomial) 连接函数(logit/probit) 难以观察到自变量（即随机拦截模型）其他选项广义线性模型分析heckprob/reg3 因变量自变量1 自变量2… 等随机效应模型分析。

二阶段工具变量法stata面板数据二阶段工具变量法是一种常用的计量经济学方法，它可以帮助我们解决内生性问题。

在stata面板数据中，我们可以使用二阶段工具变量法来估计面板数据模型。

一、什么是二阶段工具变量法？二阶段工具变量法是一种解决内生性问题的方法，它需要使用一个或多个外生变量作为工具变量来代替内生变量，从而避免内生性对估计结果的影响。

通常情况下，我们需要通过两个步骤来实现这个目标：第一步是利用工具变量估计内生变量；第二步是将估计得到的内生变量代入面板数据模型中进行估计。

二、如何进行二阶段工具变量法？在stata面板数据中，我们可以使用ivregress命令进行二阶段工具变量法的估计。

该命令的语法格式如下：ivregress 2sls depvar (endogvar = exogvar1 exogvar2 …), instrument(iv1 iv2 …) cluster(clusterid)其中，depvar表示因变量，endogvar表示内生变量，exogvar1 exogvar2 …表示控制变量（即除了内生变量和外生工具变量以外的所有自变量），iv1 i v2 …表示外生工具变量，clusterid表示聚类标识符。

三、如何解读二阶段工具变量法的结果？在stata面板数据中，二阶段工具变量法的结果通常包括以下几个方面：1.第一阶段回归结果：通过ivregress命令估计得到的第一阶段回归结果可以帮助我们判断外生变量是否有效。

如果外生变量与内生变量存在显著相关关系，则说明外生变量是有效的工具变量。

2.第二阶段回归结果：通过ivregress命令估计得到的第二阶段回归结果可以帮助我们判断内生变量对因变量的影响。

如果内生变量系数显著且符号与理论预期一致，则说明内生性问题得到了解决。

3.聚类标准误：在面板数据分析中，由于观测值之间可能存在相关性，因此需要考虑聚类标准误以避免低估标准误。

通过cluster(clusterid)语句可以实现聚类标准误的计算和输出。

计量经济学及stata应用操作计量经济学是经济学中的一门重要的子领域，它研究如何运用数理统计方法来解决经济学中的问题，尤其是通过建立经济模型并利用实际数据进行分析和验证。

它的目标是通过利用观测数据来检验经济理论，并得出有关经济现象和政策的科学结论。

在实践中，研究者通常使用专门的计量经济学软件来进行数据处理和分析。

其中，Stata是一种非常常用的软件工具，它提供了丰富的数据处理、模型估计和统计推断等功能，被广泛应用于计量经济学研究中。

在Stata中，常用的数据处理操作包括数据导入、数据清洗和数据转换。

数据导入是将外部数据文件导入Stata中进行后续分析的过程，可以通过多种格式导入，如Excel、CSV、SPSS等。

数据清洗是对导入的数据进行检查、修正和删除异常值等处理，确保数据的质量和可靠性。

数据转换是将原始数据转换成可用于模型估计和分析的格式，如变量类型转换、数据排序和合并等。

在Stata中进行计量经济分析的核心操作是建立经济模型、估计模型参数和进行统计推断。

建立经济模型包括选择适当的经济理论和模型结构，并设定模型中的自变量、因变量和控制变量等。

估计模型参数是利用观测数据来计算模型中的系数估计值，常用的方法包括最小二乘法、极大似然法和仪器变量法等。

统计推断是对模型的估计结果进行显著性检验和置信区间估计，以评估模型的可靠性和经济意义。

除了基本的计量经济学操作外，Stata还提供了丰富的高级功能，如面板数据分析、时间序列分析和计量计算等。

面板数据分析用于处理多个个体在多个时间点上的数据，考虑到个体和时间的固定效应和随机效应。

时间序列分析用于处理时间依赖的数据，如趋势、周期和季节性等。

计量计算是利用估计结果进行经济政策评估和预测分析，如计量影响评估、决策树分析和蒙特卡洛模拟等。

总之，计量经济学及其在Stata中的应用操作是经济学研究中不可或缺的一部分。

它通过建立经济模型、估计参数和进行统计推断来解决实际问题，Stata作为一种常用的计量经济学软件提供了丰富的功能和工具，使得研究者可以方便、快捷地进行数据处理、模型估计和统计推断，从而得出准确和可靠的经济研究结论。

© 陈强，2015年，《计量经济学及Stata应用》，高等教育出版社。

第2章 Stata入门2.1 为什么使用StataStata软件因操作简单且功能强大，为目前在欧美最流行的统计与计量软件，拥有众多用户。

Stata公司定期升级软件，以适应计量经济学的迅猛发展。

Stata软件还留有“用户接口”，允许用户自己编写命令与函数，并上传到网上实现共享。

一些最新计量方法，可在线查找和下载由用户编写的Stata命令程序(user-written Stata commands)。

这些“非官方命令”(也称“外部命令”)的使用方法与官方命令完全相同，使得Stata的功能如虎添翼。

1本教材使用Stata 13版本(2013年6月发布)。

对于绝大多数命令与功能，即使用更低的Stata版本(如Stata 11或Stata 12)，也几乎没有差别。

2.2 Stata的窗口安装Stata 13后，在安装的文件夹中将出现如下Stata 13图标(Stata 11或Stata 12的图标大同小异)，参见图2.1：图2.1 Stata 13的图标双击此Stata图标，即可打开Stata。

23如想在电脑桌面创建开启Stata 软件的快捷方式，可右键点击Stata 13的图标，然后选择“发送到”→“桌面快捷方式”，参见图2.2。

图2.2 发送Stata 13到桌面快捷方式打开Stata后可看到，在最上方有一排“下拉式菜单”(pull-down menu)，参见图2.3：图2.3 Stata的下拉式菜单在Stata中运行单个命令主要有两种方式，其一为点击菜单，其二为在“命令窗口”输入命令。

通过菜单执行命令(menu-driven)可能要点击多重菜单，通常还要填写对话框(dialog)，以明确命令参数，不如在命令窗口直接输入命令方便。

在菜单之下，为一系列图标，起着快捷键的作用，参见图2.4。

45图2.4 Stata 的快捷键在快捷键图标之下，有五个窗口，参见图2.5。

计量经济学stata实验报告摘要：本文利用stata软件对某公司2019年的销售数据进行了回归分析。

通过对线性回归模型和离散选择模型的实验，我们发现XXX 因素对销售的影响不显著，而YYY因素和ZZZ因素对销售的影响较大。

并且我们还通过F检验和log likelihood比较等方法验证了模型的有效性，得出了稳健、可靠的结论。

关键词：计量经济学，stata，回归分析引言：计量经济学是经济学的一个重要分支，其本质是通过数学和统计方法来解决经济学中的问题。

而stata则是计量经济学中一个常用的统计软件，具有对数据分析的强大能力。

本文旨在通过对销售数据的实验分析，探究stata在计量经济学中的应用。

正文：一、变量的定义和检验分析前，我们首先对所得数据进行变量的定义和检验。

我们将销售额定义为因变量Y，而将广告费用、人均收入和天气等因素定义为自变量X1、X2、X3等。

接着，我们对数据做了描述性统计分析，包括平均数、标准差、最大值、最小值、偏度等，并利用t检验和F检验对各变量的显著性进行了检验。

二、回归模型的建立基于上述数据的定义和检验结果，我们建立了一个多元线性回归模型。

模型的公式为：Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + ε 。

其中，β0是截距，β的系数是各自变量的回归系数，ε是随机误差项。

接着，我们利用stata软件进行回归分析，并在结果中得到了各自变量的回归系数、t值、p值等。

通过对各因素的系数和显著性情况进行分析，我们发现XXX因素对销售的影响不显著，而YYY因素和ZZZ因素对销售的影响较大。

三、离散选择模型的实验在线性回归模型的基础上，我们还进行了离散选择模型的实验分析。

模型的公式为：Pr(Y=1|X) = Φ(β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3)。

其中Φ为标准正态分布函数。

我们通过统计实验得出了各自变量的系数，并利用log likelihood比较等方法比较了线性回归模型和离散选择模型的可靠性。

计量经济学实验报告 stata
《计量经济学实验报告：利用 Stata 进行数据分析与解释》
引言
计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用数学和统计工具来分析经济现象。

在实际研究中，经济学家们经常需要进行数据分析和解释，以验证经济理论和政策的有效性。

而 Stata 是一款广泛应用于计量经济学领域的统计软件，它提供了丰富的数据分析工具和功能，可以帮助经济学家们进行高效的数据处理和解释。

实验设计
为了展示 Stata 在计量经济学研究中的应用，我们设计了一个实验来分析劳动力市场的收入差距。

我们收集了一份包含个体收入、教育水平、工作经验等变量的数据集，并使用 Stata 进行数据清洗和整理。

接着，我们运用多元线性回归模型来分析收入与教育水平、工作经验之间的关系，并使用 Stata 的回归诊断工具来检验模型的假设和稳健性。

数据分析与解释
通过 Stata 的数据分析功能，我们得出了以下结论：教育水平和工作经验对个体收入有显著的正向影响，即受教育程度越高、工作经验越丰富的个体，其收入水平也越高。

而且，我们还发现了一些其他影响收入的因素，比如性别、种族等。

通过 Stata 的回归结果输出和图表工具，我们可以清晰地展示这些影响因素对个体收入的影响程度和方向，为我们进一步的研究和政策制定提供了重要的参考依据。

结论
本实验充分展示了 Stata 在计量经济学研究中的重要作用。

通过 Stata 的数据处理、回归分析和可视化工具，我们可以高效地进行数据分析和解释，为经济现象提供科学的解释和政策建议。

因此，我们鼓励经济学家们在其研究中充分利用 Stata 这一强大的工具，以提高研究的科学性和可信度。

计量经济学及stata例子计量经济学是经济学的一个分支，旨在使用统计方法和数学模型来分析经济现象。

而Stata是一款流行的计量经济学软件，被广泛应用于经济学研究和数据分析。

本文将以计量经济学及Stata为题，列举一些相关的例子，帮助读者更好地理解和运用这一领域的知识。

一、回归分析回归分析是计量经济学中最常见的分析方法之一，用于研究因变量与自变量之间的关系。

例如，我们可以使用Stata对一个国家的GDP进行回归分析，以研究GDP与其他因素（如人均收入、劳动力市场情况等）之间的关系。

二、面板数据分析面板数据是指在时间上对同一组个体进行观察的数据，也称为纵向数据或追踪数据。

面板数据分析可以帮助我们研究个体的变动和趋势。

例如，我们可以使用Stata对一组企业的销售额进行面板数据分析，以探究不同企业之间的差异和影响因素。

三、时间序列分析时间序列分析是研究时间相关数据的一种方法，用于分析数据的趋势、季节性和周期性。

例如，我们可以使用Stata对某个国家的股票市场指数进行时间序列分析，以预测未来的股价走势。

四、计量经济模型计量经济模型是用数学和统计方法描述经济现象的一种工具。

例如，我们可以使用Stata建立一个消费函数模型，用来研究消费者支出与收入、价格等因素之间的关系。

五、计量经济学中的假设检验假设检验是计量经济学中常用的一种方法，用于验证关于经济参数的假设。

例如，我们可以使用Stata对一组数据进行假设检验，以判断某个变量对另一个变量的影响是否显著。

六、计量经济学中的因果推断因果推断是计量经济学中的一个重要问题，用于确定变量之间的因果关系。

例如，我们可以使用Stata对一组实验数据进行因果推断，以确定某个政策措施对经济变量的影响。

七、计量经济学中的面临的挑战计量经济学研究面临许多挑战，如数据质量、样本选择偏误等。

例如，在使用Stata进行计量经济学分析时，我们需要注意数据的可靠性和有效性，以及样本选择是否具有代表性。

计量经济学伍德里奇课后题stata的命令计量经济学是经济学中一种重要的研究方法，它将统计学的理论与经济学的实践相结合，旨在通过收集和分析数据来解决经济问题。

而伍德里奇是计量经济学中的重要书籍之一，该书的作者是英国经济学家大卫·伍德里奇，该书系统介绍了计量经济学的基本理论和实践方法，被广泛应用于经济学研究中。

在学习计量经济学的过程中，除了理论知识外，掌握数据处理和分析工具也是必不可少的。

而Stata就是计量经济学研究中非常常用的数据处理和分析软件之一，下面将介绍伍德里奇书中的一些课后题，并介绍如何使用Stata进行数据处理和分析。

课后题1在Stata中，运行以下命令将数据集mydata.dta导入到Stata中:import delimited "mydata.csv", clear该命令将csv格式的数据文件mydata.csv导入到Stata中，clear选项表示在导入数据之前，清除当前Stata工作区中的所有数据。

课后题2有一个包含两个变量y和x的数据集，其中y是连续的，x是二元的，值为0或1。

请使用Stata计算x=1时 y的平均值与x=0时y的平均值，并解释结果的意义。

运行以下命令，我们可以计算x=1时y的平均值：summarize y if x==1运行以下命令，我们可以计算x=0时y的平均值：summarize y if x==0这里的if表示只对满足条件的数据进行求和，其中x==1表示筛选x等于1的数据，x==0表示筛选x等于0的数据。

通过求和之后，我们初步得到y的平均值，进一步对结果进行解释和分析，可以了解x为二元变量时，y的平均值在x=0和x=1时的差异情况。

课后题3有一个包含3个变量y，x和z的数据集，请使用Stata分别计算y关于x的回归系数和y关于x和z的回归系数，并解释两者之间的差异。

对于y关于x的回归系数，我们可以使用以下命令：regress y x该命令运行回归模型regress，将x作为自变量，y作为因变量。

stata双重差分回归结果解读
在进行Stata双重差分回归分析时，我们需要对结果进行正确解读。

双重差分回归分析是一种常用的计量经济学方法，用于评估政策或其
他干预对某一变量的影响。

下面将从回归结果的几个方面进行解读。

首先，我们需要看回归系数的符号和显著性水平。

回归系数的符号
表示自变量对因变量的影响方向，正值表示正向影响，负值表示负向
影响。

而回归系数的显著性水平则用P值来表示，P值越小说明结果越显著，通常当P值小于0.05时认为结果显著。

其次，我们还需要看回归系数的大小和置信区间。

回归系数的大小
表示自变量对因变量的影响程度，绝对值越大表示影响越显著。

而置
信区间则表示估计值的范围，置信区间越窄说明估计值越准确。

另外，我们还需要关注R方和调整R方。

R方表示模型对因变量变
异性的解释程度，值越接近1表示模型拟合度越好；而调整R方则考
虑了模型的自由度，用于调整R方的不准确性。

最后，我们需要进行结果的敏感性分析。

可以通过改变模型设定、
剔除异常值等方式来检验结果的稳健性，确保结果的可靠性。

在解读Stata双重差分回归结果时，需要综合考虑以上几个方面，
确保对结果的准确理解和科学判断。

愿以上解读能为您进行回归分析
提供一定帮助。

计量经济学stata操作（实验课）第一章stata基本知识1、stata窗口介绍2、基本操作（1）窗口锁定：Edit-preferences-general preferences-windowing-lock splitter （2）数据导入（3）打开文件：use E:\example.dta,clear（4）日期数据导入：gen newvar=date(varname, “ymd”)format newvar %td 年度数据gen newvar=monthly(varname, “ym”)format newvar %tm 月度数据gen newvar=quarterly(varname, “yq”)format newvar %tq 季度数据（5）变量标签Label variable tc ` “total output” ’（6）审视数据describelist x1 x2list x1 x2 in 1/5list x1 x2 if q>=1000drop if q>=1000keep if q>=1000（6）考察变量的统计特征summarize x1su x1 if q>=10000su q,detailsutabulate x1correlate x1 x2 x3 x4 x5 x6（7）画图histogram x1, width(1000) frequencykdensity x1scatter x1 x2twoway (scatter x1 x2) (lfit x1 x2)twoway (scatter x1 x2) (qfit x1 x2)（8）生成新变量gen lnx1=log(x1)gen q2=q^2gen lnx1lnx2=lnx1*lnx2gen larg=(x1>=10000)rename larg largeg large=(q>=6000)replace large=(q>=6000)drop ln*（8）计算功能display log(2)（9）线性回归分析regress y1 x1 x2 x3 x4vce #显示估计系数的协方差矩阵reg y1 x1 x2 x3 x4,noc #不要常数项reg y1 x1 x2 x3 x4 if q>=6000reg y1 x1 x2 x3 x4 if largereg y1 x1 x2 x3 x4 if large==0reg y1 x1 x2 x3 x4 if ～largepredict yhatpredict e1,residualdisplay 1/_b[x1]test x1=1 # F检验，变量x1的系数等于1test (x1=1) (x2+x3+x4=1) # F联合假设检验test x1 x2 #系数显著性的联合检验testnl _b[x1]= _b[x2]^2（10）约束回归constraint def 1 x1+x2+x3=1cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1)cons def 2 x4=1cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1-2)（11）stata的日志File-log-begin-输入文件名log off 暂时关闭log on 恢复使用log close 彻底退出（12）stata命令库更新Update allhelp command第二章有关大样本ols的stata命令及实例（1）ols估计的稳健标准差reg y x1 x2 x3,robust（2）实例use example.dta,clearreg y1 x1 x2 x3 x4test x1=1reg y1 x1 x2 x3 x4,rtestnl _b[x1]=_b[x2]^2第三章最大似然估计法的stata命令及实例（1）最大似然估计help ml（2）LR检验lrtest #对面板数据中的异方差进行检验（3）正态分布检验sysuse auto #调用系统数据集auto.dtahist mpg,normalkdensity mpg,normalqnorm mpg*手工计算JB统计量sum mpg,detaildi (r(N)/6)*((r(skewness)^2)+[(1/4)*(r(kurtosis)-3)^2])di chi2tail(自由度，上一步计算值)*下载非官方程序ssc install jb6jb6 mpg*正态分布的三个检验sktest mpgswilk mpgsfrancia mpg*取对数后再检验gen lnmpg=log(mpg)kdensity lnmpg, normaljb6 lnmpgsktest lnmpg第四章处理异方差的stata命令及实例（1）画残差图rvfplotrvfplot varname*例题use example.dta,clearreg y x1 x2 x3 x4rvfplot # 与拟合值的散点图rvfplot x1 # 画残差与解释变量的散点图（2）怀特检验estat imtest,white*下载非官方软件ssc install whitetst（3）BP检验estat hettest #默认设置为使用拟合值estat hettest,rhs #使用方程右边的解释变量estat hettest [varlist] #指定使用某些解释变量estat hettest,iidestat hettest,rhs iidestat hettest [varlist],iid（4）WLSreg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/var]*例题quietly reg y x1 x2 x3 x4predict e1,resgen e2=e1^2gen lne2=log(e2)reg lne2 x2,nocpredict lne2fgen e2f=exp(lne2f)reg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/e2f]（5）stata命令的批处理（写程序）Window-do-file editor-new do-file#WLS for examplelog using E:\wls_example.smcl,replaceset more offuse E:\example.dta,clearreg y x1 x2 x3 x4predict e1,resgen e2=e1^2g lne2=log(e2)reg lne2 x2,nocpredict lne2fg e2f=exp(lne2f)*wls regressionreg y x1 x2 x3 x4 [aw=1/e2f]log closeexit第五章处理自相关的stata命令及实例（1）滞后算子/差分算子tsset yearl.l2.D.D2.LD.（2）画残差图scatter e1 l.e1ac e1pac e1（3）BG检验estat bgodfrey（默认p=1）estat bgodfrey,lags(p)estat bgodfrey,nomiss0（使用不添加0的BG检验）（4）Ljung-Box Q检验reg y x1 x2 x3 x4predict e1,residwntestq e1wntestq e1,lags(p)* wntestq指的是“white noise test Q”，因为白噪声没有自相关（5）DW检验做完OLS回归后，使用estat dwatson（6）HAC稳健标准差newey y x1 x2 x3 x4,lag(p)reg y x1 x2 x3 x4,cluster(varname)（7）处理一阶自相关的FGLSprais y x1 x2 x3 x4 （使用默认的PW估计方法）prais y x1 x2 x3 x4,corc （使用CO估计法）（8）实例use icecream.dta, cleartsset timegraph twoway connect consumption temp100 time, msymbol(circle) msymbol(triangle) reg consumption temp price incomepredict e1, resg e2=l.e1twoway (scatter e1 e2) (lfit e1 e2)ac e1pac e1estat bgodfreywntestq e1estat dwatsonnewey consumption temp price income, lag (3)prais consumption temp price income, corcprais consumption temp price income, nologreg consumption temp l.temp price incomeestat bgodfreyestat dwatson第六章模型设定与数据问题（1）解释变量的选择reg y x1 x2 x3estat ic*例题use icecream.dta, clearreg consumption temp price incomeestat icreg consumption temp l.temp price incomeestat ic（2）对函数形式的检验（reset检验）reg y x1 x2 x3estat ovtest （使用被解释变量的2、3、4次方作为非线性项）estat ovtest, rhs （使用解释变量的幂作为非线性项，ovtest-omitted variable test）*例题use nerlove.dta, clearreg lntc lnq lnpl lnpk lnpfestat ovtestg lnq2=lnq^2reg lntc lnq lnq2 lnpl lnpk lnpfestat ovtest（3）多重共线性estat vif*例题use nerlove.dta, clearreg lntc lnq lnpl lnpk lnpfestat vif（4）极端数据reg y x1 x2 x3predict lev, leverage （列出所有解释变量的lev值）gsort –levsum levlist lev in 1/3*例题use nerlove.dta, clearquietly reg lntc lnq lnpl lnpk lnpfpredict lev, leveragesum levgsort –levlist lev in 1/3（5）虚拟变量gen d=(year>=1978)tabulate province, generate (pr)reg y x1 x2 x3 pr2-pr30（6）经济结构变动的检验方法1：use consumption_china.dta, cleargraph twoway connect c y year, msymbol(circle) msymbol(triangle)reg c yreg c y if year<1992reg c y if year>=1992计算F统计量方法2：gen d=(year>1991)gen yd=y*dreg c y d ydtest d yd第七章工具变量法的stata命令及实例（1）2SLS的stata命令ivregress 2sls depvar [varlist1] (varlist2=instlist)如：ivregress 2sls y x1 (x2=z1 z2)ivregress 2sls y x1 (x2 x3=z1 z2 z3 z4) ,r firstestat firststage,all forcenonrobust （检验弱工具变量的命令）ivregress liml depvar [varlist 1] (varlist2=instlist)estat overid （过度识别检验的命令）*对解释变量内生性的检验（hausman test），缺点：不适合于异方差的情形reg y x1 x2estimates store olsivregress 2sls y x1 (x2=z1 z2)estimates store ivhausman iv ols, constant sigmamore*DWH检验estat endogenous*GMM的过度识别检验ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2) （两步GMM）ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2),igmm （迭代GMM）estat overid*使用异方差自相关稳健的标准差GMM命令ivregress gmm y x1 (x2=z1 z2), vce (hac nwest[#])（2）实例use grilic.dta,clearsumcorr iq sreg lw s expr tenure rns smsa,rreg lw s iq expr tenure rns smsa,rivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww mrt age),restat overidivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),r firstestat overidestat firststage, all forcenonrobust （检验工具变量与内生变量的相关性）ivregress liml lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),r*内生解释变量检验quietly reg lw s iq expr tenure rns smsaestimates store olsquietly ivregress 2sls lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estimates store ivhausman iv ols, constant sigmamoreestat endogenous （存在异方差的情形）*存在异方差情形下，GMM比2sls更有效率ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estat overidivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),igmm*将各种估计方法的结果存储在一张表中quietly ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww)estimates store gmmquietly ivregress gmm lw s expr tenure rns smsa (iq=med kww),igmmestimates store igmmestimates table gmm igmm第八章短面板的stata命令及实例（1）面板数据的设定xtset panelvar timevarencode country,gen(cntry) （将字符型变量转化为数字型变量）xtdesxtsumxttab varnamextline varname,overlay*实例use traffic.dta,clearxtset state yearxtdesxtsum fatal beertax unrate state yearxtline fatal（2）混合回归reg y x1 x2 x3,vce(cluster id)如：reg fatal beertax unrate perinck,vce(cluster state)estimates store ols对比：reg fatal beertax unrate perinck（3）固定效应xtreg y x1 x2 x3,fe vce(cluster id)xi:reg y x1 x2 x3 i.id,vce(cluster id) （LSDV法）xtserial y x1 x2 x3,output （一阶差分法，同时报告面板一阶自相关）estimates store FD*双向固定效应模型tab year, gen (year)xtreg fatal beertax unrate perinck year2-year7, fe vce (cluster state)estimates store FE_TWtest year2 year3 year4 year5 year6 year7（4）随机效应xtreg y x1 x2 x3,re vce(cluster id) （随机效应FGLS）xtreg y x1 x2 x3,mle （随机效应MLE）xttest0 （在执行命令xtreg, re 后执行，进行LM检验）（5）组间估计量xtreg y x1 x2 x3,be（6）固定效应还是随机效应：hausman testxtreg y x1 x2 x3,feestimates store fextreg y x1 x2 x3,reestimates store rehausman fe re,constant sigmamore （若使用了vce(cluster id)，则无法直接使用该命令，解决办法详见P163）estimates table ols fe_robust fe_tw re be, b se （将主要回归结果列表比较）第九章长面板与动态面板（1）仅解决组内自相关的FGLSxtpcse y x1 x2 x3 ,corr(ar1) （具有共同的自相关系数）xtpcse y x1 x2 x3 ,corr(psar1) （允许每个面板个体有自身的相关系数）例题：use mus08cigar.dta,cleartab state,gen(state)gen t=year-62reg lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,vce(cluster state)estimates store OLSxtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(ar1) (考虑存在组内自相关，且各组回归系数相同)estimates store AR1xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t,corr(psar1) (考虑存在组内自相关，且各组回归系数不相同)estimates store PSAR1xtpcse lnc lnp lnpmin lny state2-state10 t, hetonly (仅考虑不同个体扰动性存在异方差，忽略自相关)estimates store HETONL Yestimates table OLS AR1 PSAR1 HETONL Y, b se（2）同时处理组内自相关与组间同期相关的FGLSxtgls y x1 x2 x3,panels (option/iid/het/cor) corr(option/ar1/psar1) igls注：执行上述xtpcse、xtgls命令时，如果没有个体虚拟变量，则为随机效应模型；如果加上个体虚拟变量，则为固定效应模型。

高级计量经济学及stata应用介绍本文旨在全面、详细、完整且深入地探讨高级计量经济学及Stata应用的主题，从理论到实践，帮助读者深入了解该领域并有效运用Stata进行数据分析。

以下将从以下几个方面展开讨论：1.数理统计的基本概念和应用领域2.高级计量经济学的发展及重要方法3.Stata在高级计量经济学中的应用方法4.经济数据分析实例数理统计的基本概念和应用领域1.1 概念数理统计是以概率论为基础，应用数学和统计学的方法研究统计规律，并应用这些规律来描述、分析和解释各种统计问题的一门学科。

它通过收集、整理、分析实际数据，得到统计定律，为决策提供科学依据。

1.2 应用领域数理统计在各个学科领域都有广泛的应用，特别是在经济学中。

它可以帮助经济学家分析经济现象，进行经济预测，评估政策效果等。

同时，数理统计也应用于医学研究、社会学调查、心理学实验设计等领域。

高级计量经济学的发展及重要方法2.1 发展历程高级计量经济学是计量经济学的一个分支，强调经济理论与计量方法的结合，通过数学模型和统计分析来研究经济现象。

该领域自20世纪50年代以来迅速发展，经历了计量经济学基本理论的建立、计量经济学模型的发展和计量经济学方法的创新等阶段。

2.2 重要方法在高级计量经济学中，有一些方法被广泛应用，如面板数据模型、时间序列分析、计量经济学中的工具变量等。

这些方法可以帮助研究者解决经济学中的内生性问题、数据相关性问题等。

Stata在高级计量经济学中的应用方法3.1 简介Stata是一种常用的经济数据分析软件，可以对数据进行清洗、处理、分析和可视化等操作。

它强大的计量经济学功能使其成为高级计量经济学研究的重要工具。

3.2 Stata的基本操作在使用Stata进行高级计量经济学研究时，需要掌握一些基本操作。

包括数据导入、数据处理、模型估计等。

此外，Stata还提供了丰富的统计命令和图表功能，可以帮助研究者进行详细的数据分析和结果展示。

2sls stata代码使用2sls stata代码进行计量经济分析一、引言在计量经济学中，为了解决内生性问题，研究者常常使用两阶段最小二乘法（Two-Stage Least Squares, 2SLS）进行估计。

2SLS是一种常见的计量经济学方法，它通过建立一个结构方程模型，通过两个阶段的回归来估计内生变量的影响。

二、2SLS方法简介2SLS方法通过建立一个工具变量来解决内生性问题。

在第一阶段，研究者选择一个与内生变量相关但与误差项不相关的工具变量，通过回归得到内生变量的预测值。

在第二阶段，将这个预测值代入原始模型，再次进行回归分析，从而得到内生变量的准确估计。

三、使用Stata进行2SLS分析的步骤在Stata中，可以使用ivregress命令进行2SLS分析。

以下是一个简单的示例，演示了如何使用Stata进行2SLS分析。

1. 导入数据我们需要导入我们的数据集。

可以使用命令"import"或"insheet"导入数据。

2. 第一阶段回归接下来，我们需要进行第一阶段的回归分析，以得到内生变量的预测值。

使用ivregress命令进行第一阶段的回归分析，指定内生变量作为因变量，工具变量作为自变量。

3. 得到预测值在第一阶段回归之后，我们可以得到内生变量的预测值。

使用predict命令将预测值保存起来，以便在第二阶段回归中使用。

4. 第二阶段回归我们进行第二阶段的回归分析，将预测值代入原始模型。

使用ivregress命令进行第二阶段的回归分析，指定因变量和其他解释变量，并使用预测值作为自变量。

5. 结果解读在第二阶段回归之后，我们可以得到最终的估计结果。

通过检查回归系数的显著性和方向，我们可以判断内生变量对因变量的影响。

四、注意事项在进行2SLS分析时，需要注意以下几点：1. 工具变量的选择：工具变量应当与内生变量相关，但与误差项不相关。

2. 检验工具变量的有效性：可以使用Hausman检验或其他相关检验方法来检验工具变量的有效性。

stata 二次项解释
在Stata中，二次项是指两个变量之间的交互项，是使用多元线性回归模型时经常用到的一种变量转换方式。

在多元线性回归模型中，如果一个自变量与因变量之间的关系不是简单的线性关系，那么就需要使用更复杂的模型来解释它们之间的关系。

这时，我们就可以引入二次项，将自变量之间的关系转换为一种非线性的形式。

例如，在一个回归模型中，有两个自变量X和Y，它们之间的关系可能不仅仅是线性的，还可能是一种二次函数的形式。

这时，我们可以使用二次项来描述它们之间的关系，即添加一个X^2项和一个Y^2项到回归模型中，以此来模拟一个二次函数的形式。

在解释二次项时，我们需要注意一些问题。

首先，二次项并不是一种独立的变量，而是两个自变量之间的交互项，因此它的解释必须依赖于它所代表的自变量的取值范围。

其次，由于二次项是一种非线性的形式，它的解释可能更加复杂和困难。

因此，我们需要仔细地分析数据，准确理解二次项的含义和效应。

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