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stata第三讲【山大陈波】

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stata 中文教程

stata 中文教程

Stata介绍作为流行的计量经济学软件，Stata的功能十分地全面和强大。

可以毫不夸张地说，凡是成熟的计量经济学方法，在Stata中都可以找到相应的命令，而这些命令都有许多选项以适应不同的环境或满足不同的需要。

即使是最详细的Stata手册，也难免有遗珠之憾，更何况本文仅是一个粗浅的介绍。

掌握Stata最好的办法是在实践中学习：Stata 本身提供了非常强大的帮助系统，并且关于Stata的书籍和网络资源都不少。

本文拟根据如下顺序介绍Stata：1．界面；2．文件和数据；3．语法和命令；4．数据管理；5．描述统计；6．画图；7．回归和回归分析；8．常用命令。

第3和第4部分是最体现Stata灵活性的地方，也是应用Stata的基础。

第5和第6部分介绍如何用Stata完成基本的统计功能。

Stata的功能很多，比如回归，曲线拟合，生存分析，主成分分析，因子分析，聚类分析，时间序列分析等等。

但回归无疑是其中最重要的功能。

第7部分介绍如何用Stata作线性回归和Logistic回归。

本文第2和第3部分包含了作者的观点，难免有偏颇之处。

其余部分主要来自文献的归纳和总结。

限于水平有限，错误在所难免，敬请原谅。

1．界面图1 Stata界面Stata有4个窗口：1． Stata Command（右下）用于向Stata输入命令；2． Stata Results（右上）用于显示运行结果；3． Review（左上）记录使用过的命令；4． Variables（左下）显示当前memory中的所有变量。

窗口上方是工具栏，其上的按钮依次为（从左到右）Open, Save, Print Graph/Print Log, Log Start/Stop/Suspend, Bring Log to Front, Bring Graph to Front, Do-file Editor, Data Editor, Data Browser, Clear –more- condition, Break。

让你快速上手的stata讲义

让你快速上手的stata讲义

Stata简明讲义王非中国经济研究中心ebwf@〇、写在前面的话关于学习Stata的意义，大家只需知道：目前，Stata是计量经济学、特别是微观计量经济学的主流软件。

因此，Stata很重要、很有用，而大家也会在使用Stata 的过程中慢慢体会到它的特点。

本讲义取名为“Stata简明讲义”，意在突出“简”和“明”两个字。

虽然讲义长达五十多页，但相比Stata的完全手册来说，还不及九牛之一毛，故为“简”。

实际上，完全手册中的很多内容都鲜有人（特别是计量经济学者）问津，而本讲义列出的内容则是大家经常用到的操作；所以，“简”也有“简”的好处。

即便如此，掌握这份讲义也并非易事。

所谓“明”，是明晰的意思。

本讲义本着“手把手教”的精神，力求把每项操作都说得具体明晰，以方便初学者（特别是没有程序操作经历的初学者）尽快上手。

至于本讲义在“简明”上做得怎么样，还需要各位读者来评判。

中心的一位学长邹传伟，曾经写过一份“Stata介绍”，在网上可以下载。

那份讲义比较全面，但不够具体明晰。

本讲义参照那份讲义，在框架上查漏补缺，并进一步地明晰化。

本讲义第二部分的“do文件”和第七部分的“残差分析”的相关内容均来自于中心的沈艳老师的相关讲义，而沈老师对于本讲义的成形给予了细致的指导。

本讲义附带了一些数据文件，其中“WAGE1.dta”和“WAGEPRC.dta”均来自Wooldridge的中级计量教材的数据集，而其他数据则为作者自己的杜撰。

尽管从别人那里拿来了许多好东西，但本讲义的任何错误仍源于作者自己的疏忽。

本讲义是这样安排的：第一部分讲Stata的界面，第二部分讲do文件，第三部分讲怎样把数据导入Stata，第四部分专门讲help和search命令以及帮助文件的阅读方法，第五部分讲数据的描述及管理，第六部分讲如何画图，第七部分讲初步的回归分析。

祝各位学习愉快。

一、Stata长什么样？首先，让我们看看Stata长什么样。

我们以Stata 9.1（以下简称Stata）为例。

计量经济学stata上机教程

计量经济学stata上机教程

计量经济学stata上机教程2014计量经济学上机教程1Stata操作基础主要内容:1. Stata的特点与功能2. Stata的界面管理3. Stata的命令语法4. 数据处理5. 统计描述、制图与输出结果6. log文档与do文档7. 常用函数8. Stata的帮助系统与学习资源9. 课后练习1. Stata的特点与功能, 将统计功能与计量分析完整地结合起来。

不仅可以实现诸多统计分析方法，比如描述统计、假设检验、方差分析、主成分分析等，而且可以实现多种计量经济模型的估计和检验，包括经典单方程回归模型、方程组模型、微观数据模型(离散选择模型、计数模型、截断模型、归并模型等)、时间序列数据模型(ARMA、VAR、GARCH等)以及面板数据分析。

, 强大的数据处理功能。

, 精致的作图功能。

, 丰富的网络资源。

Stata 12有各种版本，其中尤以SE(特殊版)最为常用。

用户可以在命令栏中输入about命令查看所安装的版本信息。

2--per ml sodium hydroxide [c (NaOH) =1.000 mol/L] potassium hydrogen phthalate standard solution of quality g. ... After dilution to 1000mL. 1.1.2 0.000 35mol/L iodine solution: dissolve 20 g of potassium iodide in Cheng You (30~40) 500mL mL water bottle; 5mL iodine stock solution, and then diluted to scale and mix. This solution every other day to prepare. 1.1.3 acetate buffer (PH5.3): dissolve 87g sodium acetate (CH3COONa • 3H2O) 400mL water and 10.5mL in glacial acetic acid is dissolved in a small amount of water. volume and then mixing the two together and add water to 500mL, using regulation to PH5.3. 1.1.40.5mol/L sodium chloride: 14.5 g of sodium chloride dissolved in boiled water, and constant volume to 500mL. 1.1.5 soluble starch: pure before use should determine its value. Accurate said take amount starch (equivalent to dry state 1g) Yu 250mL high type beaker in the, added80~90mL distilled water, Yu asbestos online in constantly mixing Xia quickly heating to boiling, then with fire keep micro-boiling 3min, stamped and cooling to at room temperature, transfer to 100mL capacity bottle in the, into 40 ? water bath in the makes solution reached this temperature, and in 40 ? Shi with distilled water (40 ?) set capacity, this starch solution placed 40 ? thermostat water bath in the for determination samples with. 1.2 the instrument a) constant temperaturewater bath: (40+-0.2) 0C. B) spectrophotometer. 1.3 procedures 1.3.1 preparation of samples: weighing 50mL 10G sample不同的版本对于样本容量、变量个数、矩阵阶数等有着不同的限制，用户可以通过以下命令了解和改变这些设定:memory 显示目前存储空间query memory 查看目前实际设定的存储空间set memory 10m 设定存储空间的大小set matsize 250 设定最大矩阵阶数set maxvar 2500 设定最大变量数(最小设定为2048)help limits 显示Stata的各种极限 2. Stata的界面管理, 首次打开Stata，将会出现一个询问是否进行更新的对话框。

Stata_A_dofiles中山大学连玉君教授stata初级讲义

Stata_A_dofiles中山大学连玉君教授stata初级讲义


60
61 * 1.5 浏览资料
62 *
1.5.1 变量的名称
63 *
1.5.2 查看资料的结构
64 *
1.5.2.1 更改变量的存储类型
65 *
1.5.2.2 -list- 命令的使用
66 *
1.5.2.3 定义变量的显示格式
67 *
1.5.2.4 数据和变量的标签
68 *
1.5.2.5 附加说明文字
101 *
1.8.2.3 其他命令
102
103 * 1.9 do 文档: 高效快捷地执行命令
104 *
1.9.1 do 文档简介
105 *
1.9.1.1 打开 do 文档编辑器
106 *
1.9.1.2 保存和关闭
107 *
1.9.1.3 执行 do 文档
108 *
1.9.2 合理规划你的do文档
109 *
47 *
1.3.4 时间序列资料
48 *
1.3.5 面板资料
49 *
1.3.6 STATA官方提供的资料
50 *
1.3.7 其它软件中的数据
51
52 * 1.4 存储和导出数据
53 *
1.4.1 存储数据
54 *
1.4.2 导出和转换
55 *
1.4.2.1 -outfile-命令:导出为 .raw 文本格式
214 *
2.6.1.4 一个例子
215 *
2.6.2 横向关联: -joinby-
216 *
2.6.3 纵向合并：追加样本
217 *
2.6.4 大型数据的处理
218 *
2.6.5 一些有用的外部命令
stata入门中文讲义_经济学_高等教育_教育专区

stata入门中文讲义_经济学_高等教育_教育专区

Stata及数据处理目录第一章STATA基础 (3)1.1 命令格式 (4)1.2 缩写、关系式和错误信息 (6)1.3 do文件 (6)1.4 标量和矩阵 (7)1.5 使用Stata命令的结果 (8)1.6 宏 (10)1.7 循环语句 (11)1.8 用户写的程序 (15)1.9 参考文献 (15)1.10 练习 (15)第二章数据管理和画图 (18)2.1数据类型和格式 (18)2.2 数据输入 (19)2.3 画图 (21)第3章线性回归基础 (22)3.1 数据和数据描述 (22)3.1.1 变量描述 (23)3.1.2 简单统计 (23)3.1.3 二维表 (23)3.1.4 加统计信息的一维表 (26)3.1.5 统计检验 (26)3.1.6 数据画图 (27)3.2 回归分析 (28)3.2.1 相关分析 (28)3.2.2 线性回归 (29)3.2.3 假设检验 Wald test (30)3.2.4 估计结果呈现 (30)3.3 预测 (34)3.4 Stata 资源 (35)第4章数据处理的组织方法 (36)1、可执行程序的编写与执行 (36)方法1：do文件 (36)方法2：交互式-program-命令 (36)方法3：在do文件中使用program命令 (38)方法4：do文件合并 (39)方法5：ado 文件 (40)2、do文件的组织 (40)3、数据导入 (40)4、_n和_N的用法 (44)第一章STATA基础STATA的使用有两种方式，即菜单驱动和命令驱动。

菜单驱动比较适合于初学者，容易入学，而命令驱动更有效率，适合于高级用户。

我们主要着眼于经验分析，因而重点介绍命令驱动模式。

图1.1Stata12.1的基本界面关于STATA的使用，可以参考Stata手册，特别是[GS] Getting Started with Stata，尤其是第１章A sample session和第２章The Stata User Interface。

stata操作介绍之基础部分一讲述ppt课件

stata操作介绍之基础部分一讲述ppt课件

Stata 菜单栏简介
包含八项下拉菜单:文件、编辑、数据、绘图、统计分析、用户、窗口及帮助。
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
1.10 Stata文件格式
• Stata常用的文件格式：
文件类型
扩展名
数据文件
.dta
命令程序文件
.do
运行程序文件
.ado
帮助文件
.hlp
说明
stata使用的数据
一系列命令的集合
用于完成用户提交的数据处理与统 计分析任务的程序文件
与相应的.ado文件有相同的文件名， 形成一堆文件，并提供在线帮助
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
命令回顾 窗口
结果窗口
命令窗口
变量 名
窗口
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
1.4 Stata与其他软件的区别
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
stata第六讲【山大陈波】

stata第六讲【山大陈波】


利用极大似然估计方法拟合， Yhat=0 负的产出 Yhat<>0（通常yhat=1） 正的产出
例如： sysuse auto,clear logit foreign weight mpg
相当于计算如下概率： Pr(foreign = 1) = F(B0 + B1weight + B2mpg)
use brand,clear
tab brand
mlogit brand age female 结果分析 可以利用predict提取个体选择概率
predict p1 p2 p3
list 可以根据研究需要，自由地指定用来比较的base outcome（参照点）。 mlogit brand age female,base(3)
负二项回归模型
所谓负二项分布是指，在独立的实验中，成 功n次的时候，失败次数x的概率分布。当成 功n次时，实验停止，此时失败次数为x，那 么总的实验次数为（n+x），而且最后一次 （即第（n+x）次）是成功的。那么，前 （n+x-1）次试验中成功次数为（n-1）、失 败次数为x。负二项分布适用于当试验成功的 次数（n）确定下来后，试验失败的次数（x） 的分布。
伪随机数
例二： clear set obs 10000 gen x1 = uniform() gen x2 = uniform() list x1 x2 in 1/50 但是如果加上一句话：set seed 123，情况会 发生变化。
set seed 12345 gen x3 = uniform() set seed 12345 gen x4 = uniform() list x3 x4 in 1/50
3。自由度为k1，k2的F分布 clear rndf 1000 3 20 histogram xf
第一讲 stata基础----山大stata实验课讲义

第一讲 stata基础----山大stata实验课讲义


Stata命令格式
1。Stata的命令一定要区分大小写，除了极 个别的情况下，stata命令全部用小写。 2。大部分命令可以缩写。 使用缩写可以使stata的命令书写大为简化： 例如： display-------di summarize------sum describe------des regress------reg 得到正确命令缩写的简单方法：看help。
添加标签
打开wage1数据文件。 1。为整个数据添加标签：例如，将数据命名 为“工资表”。 2。为变量增加标签，例如， wage：年工资总额 educ：受教育年限。 exper：工龄。 3。为变量值增加标签 例如：为变量marrid添加数值标签marry： 1=married； 0=Unmarried
1002
1003
87
76
72
80Biblioteka 80852。在Excel或者记事本文件编辑好后导入。 直接粘贴 Import导入：除了xls格式，还可以导入txt 格式和其他格式。 练习：利用import方法将wage2.xls导入
数据类型的转变
首先先学习两种最简单的： 1. 数值型------字符型 tostring 变量列表，gen(新变量) | replace 2. 字符型------数值型 destring 变量列表，gen(新变量) | replace
display 显示计算结果。经常写为： di summarize 求某个变量的观察值个数、平 均值、标准差、最小值和最大值。经常写为： sum scatter 生成两个变量的散点图。 set obs 定义样本个数(使用前一定要用 drop或者clear命令清空当前样本)
generate 建立新变量并赋值。经常写为 gen sort 按照某一个变量排序，一般用于升序。 gsort 按照某一个变量排序，既可升序又可 降序。
STATA初级视频教程说明书(连玉君)

STATA初级视频教程说明书(连玉君)

STATA初级视频教程（2010版）使用说明连玉君（中山大学 岭南学院 金融系）arlionn@目 录1 课程简介 (1)2 课程特色 (2)3 课程配套资料 (2)4 配套资料的使用方法 (2)5 讨论和建议 (4)6 讲师介绍 (4)7 报名咨询 (4)8 培训优惠 (4)附录A：STATA初级视频目录（时间节点） (5)第一讲STATA简介 (5)第二讲数据处理 (9)第三讲Stata绘图 (13)第四讲矩阵操作 (16)第五讲STATA 编程初步 (18)附录B：STATA高级视频教程简介 (20)工欲善其事，必先利其器。

无论是经济学、管理学还是社会科学的其他学科，定量分析都变得越来越重要了。

作为一个较为年轻的计量软件，STATA自1985年问世以来，以其在数据处理、绘图、回归分析等方面的出色表现，赢得了越来越多的青睐。

然而，相比于SPSS、Eviews等以菜单操作为主的软件，以命令操作见长的STATA软件门槛相对较高。

由于进入国内的时间较短，相关的参考资料甚为有限，而STATA公司提供的近10000页的全英文使用手册更是令多数初学者望而生畏。

这也成为阻碍多数国内同仁学习这款功能强大的计量软件的主要障碍。

鉴于上述情况，我们分别于2007年11月和2008年10月推出了“STATA初级视频教程”和“STATA高级视频教程”，内容涉及STATA的基本操作、数据处理、绘图、编程、常用计量模型的估计，以及Bootstrap和Monte Carlo模拟等内容。

视频教学的直观性，加之课程的实用性导向，使这两套教程获得了广泛的好评。

承蒙广大STATA视频教程学员的积极参与和反馈，我在过去两年多的时间里收集到了100余条修改建议，历经半年多的制作，最终得以为大家呈现这套新版STATA初级视频——“STATA初级视频教程（2010版）”。

STATA初级视频教程（2010版）共5讲，包含36个视频文件，总计40余个学时。

stata第五讲【山大陈波】

stata第五讲【山大陈波】


静态面板数据
静态面板数据模型，是指解释变量中不包含 被解释变量的滞后项(通常为一阶滞后项) 的 情形。但严格地讲，随机干扰项服从某种序 列相关的模型，如AR(1), AR(2), MA(1) 等， 也不是静态模型。静态面板数据主要有两种 模型------固定效应模型和随机效应模型。
面板数据的格式
company 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 year 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 invest 755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 645.5 641 459.3 135.2 157.3 179.5 189.6 mvalue 4833 4924.9 6241.7 5593.6 2289.5 2159.4 2031.3 2115.5 1819.4 2079.7 2371.6 2759.9
究竟该用OLS 还是IV
即解释变量是否真的存在内生性？ 假设能够找到方程外的工具变量。 1。如果所有解释变量都是外生变量，则OLS 比IV 更有效。在这种情况下使用IV，虽然估 计量仍然是一致的，会增大估计量的方差。2。 如果存在内生解释变量，则OLS 是不一致的， 而IV 是一致的。
豪斯曼检验（Hausman specification test）原假设： H0 ：所有解释变量均为外生变量。 H1：至少有一个解释变量为内生变量。 quietly reg lw80 s80 expr80 tenure80 iq est store ols quietly ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) est store iv hausman iv ols
Stata III-5 Discrete Choice Model

Stata III-5 Discrete Choice Model


准确预测率 McFadden（1974）似然比指数：LR=1-LnL/LnL0 Hosmer-Lemeshow(1989)检验和Andrews(1988)拟合优度检
验：
ˆ ( j) y( j) n y HL ~ ˆ ( j ) 1 y ˆ ( j) n y
2 J j j 1 j
只与y*的符号有关，而这取决于门限值设定为0。门限值设定为0，也不
会影响分析。
p( yi 1| x) p( yi* 0 | x) p(ui xi β) 1 F (xi β) F (xi β)
10 《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所 王群勇
二项选择模型： 概率模型的ML估计
2
( J 2)
ˆ ( j) y ˆi n j y ( j ) yi , y
i j i j
15
《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所 王群勇
附录Байду номын сангаас卡方统计量

Pearson定理是基于实际频数与理论频数之间的差异得出的。 总频数为n，fi 为第i组的频数，pi为观测值落在第i 组的理论
xi β称作指数函数（index function）

指数函数形式的设定中，假定随机扰动项ui服从标准正态分布，同时假 定门限值为0。这两个假定在实践应用中不会带来任何局限。假定u 服
从标准正态分布只是为了保证参数的可识别性。如果在（A）式两边同
时乘（正数），那么实际观测变量yi的取值是不变的，因为yi取0或1
4
《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所 王群勇
案例——教学方法
例(AOSISAE, P186)：新教学方法的绩效（grade）。Spector and Mazzeo（1980）考察了一种新的教学方法对改善学生成 绩的影响。模型设定为： Grade = β0+β1PSI + β2 GPA + β3 TUCE + u

Stata操作讲义_经济学_高等教育_教育专区

Stata操作讲义第一讲Stata操作入门第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。

它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。

Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。

另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。

由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。

但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。

更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。

Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。

用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。

事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。

Stata III-3 System equations Model


Sec 19.2, 例19-2, P179
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《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所 王群勇
5 2SLS估计

内生释变量：2sls估计方法
18
《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所 王群勇
6. 总结


9
《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所 王群勇
3.1 GLS估计

Fori ' thobs :y i Xi β ui My i MXi β Mui
* * y* X β u i i i * E (u* ' u i i ) E ( Mu i u i ' M ) I G
ˆi N G G 2 2 ˆ ˆi2 / G LM i 1 2 1 ~ (G 1), i 1 ˆ 2 Both : ˆ |) ~ 2 (G 2 1) ˆ 2 ) N log(| Ω LR (GN ) log(
1 N 1 N 1 1 N Xi ' Ω Xi N Xi ' Ω y i i 1 i 1 ˆ N 1 u ˆi ' Ω ˆ iu
i 1 N
1
FGLS估计量具有一致性和渐进正态性
11
《STATA应用高级培训教程》 南开大学数量经济研究所 王群勇
F =公司价，来源：Bank and Quotation Record and Moody’s Industrial Manual;
C = 资本存量，来源：Survey of Current Business.
Note：GM=General Motors; CH=Chrysler; GE=General Electric; WE=Westinghouse; US=U.S. Steel

Stata 简介及基本操作ppt课件


精选版课件ppt
9
Stata 的主界面
精选版课件ppt
10
三、Stata 操作
1．将数据导入Stata 打开Stata 软件后，点击Data → Data Editor 图标,即可打
开一个类似Excel的空白表格。然后，用Excel 打开文件“实 验数据.xls”，复制文件中的相关数据，并粘贴到Data Editor 中。
单、功能强大的特点。由于使用Stata 的用户很多，对于 最新的计量方法，常常可以下载由用户写的Stata 命令程 序,十分方便。而官方的Stata版本也经常更新，以适应计 量经济学迅猛发展的需要。
Stata 11 已于2009 年出版，但由于在中国普遍使用 的仍是Stata 10，我们主要介绍Stata 10。
理功能，精致的作图，强大的统计与计量分析功能，简练 标准的程序与矩阵运算功能、丰富的网络资源，在统计学、 经济学、金融学、心理学、计算机科学、物理、化学等多 个学科领域得到广泛使用。 请浏览：/whystata/field.htm史
也可以通过逻辑关系来定义数据集的子集。如果要 列出所有满足条件“year ≥1995”的变量gov与gdp 的数 据，则可以使用以下命令: . list year gov gdp if year>=1995
其中，“>=”表示“大于等于”。其他表示关系的逻辑 符号为“= =”（等于），“>”（大于），“<”（小于）， “<=”（小于等于），“～=”或“!=”（不等于）。查看 具体数据的一个直接方法是，点击Data Editor 图标。
精选版课件ppt
19
5．画图 Stata 具有很强的画图功能。如果想看变量q 的直方图
（假定组宽为1000），可输入以下命令:

stata 前向正交离差变换

在中文文章中，stata前向正交离差变换是一个非常专业和具有深度的主题。

要撰写一篇高质量、深度和广度兼具的文章，需要对这个主题进行全面评估，并从简到繁、由浅入深地探讨，以便读者能更深入地理解。

在撰写文章的过程中，我会多次提及“stata前向正交离差变换”，并在文章中包含总结和回顾性的内容，让读者能全面、深刻和灵活地理解这个主题。

先简单介绍一下“stata前向正交离差变换”的概念。

前向正交离差变换是指在时间序列分析中，通过对变量进行差分处理，将非平稳序列转化为平稳序列的一种方法。

在stata中，通过进行前向正交离差变换，可以消除序列的趋势性和季节性因素，使得数据更加平稳，为后续的建模分析提供了可靠的基础。

在接下来的文章中，我将从不同角度对这个主题进行探讨，以便读者能够全面理解stata前向正交离差变换的原理和应用。

我将从基础概念和原理入手，介绍stata前向正交离差变换的具体操作步骤。

我会分析前向正交离差变换的优势和局限性，帮助读者更好地了解其适用范围和注意事项。

我会结合实际案例，讲解如何在stata软件中进行前向正交离差变换，并对处理后的数据进行进一步分析和建模。

我会共享我的个人观点和理解，探讨前向正交离差变换在实际应用中的意义和价值。

通过逐步深入的探讨，读者能够更全面地理解stata前向正交离差变换的原理和操作方法，提高对这一主题的理解和运用能力。

我会注意文章的结构和逻辑，确保文章内容的连贯性和一致性。

在文章撰写完成后，我会进行反复审阅和修改，以确保文章的专业性和可读性。

最后呈交给您，希望能够满足您对高质量文章的要求，同时也能够帮助您更好地理解和运用stata前向正交离差变换这一重要的数据处理方法。

在对“stata前向正交离差变换”的概念进行介绍之后，接下来我将详细分析前向正交离差变换的操作步骤。

在实际应用中，进行前向正交离差变换时，需要先进行一阶差分操作，即对原始数据进行一次差分，得到一系列新的变量。

stata第五讲【山大陈波】

GMM方法又分为两步GMM法和迭代GMM方法。
第五页，编辑于星期三：五点 四十四分。
使用grilic.dta估计教育投资的回报率。 变量说明：lw80（80年工资对数），s80（80
年时受教育年限），expr80（80年时工龄）， tenure80（80年时在现单位工作年限）， iq （智商），med（母亲的教育年限），kww （在‘knowledge of the World of Work’测试 中的成绩），mrt（婚姻虚拟变量，已婚=1）， age（年龄）。
第十三页，编辑于星期三：五点 四十四分。
究竟该用OLS 还是IV
即解释变量是否பைடு நூலகம்的存在内生性？ 假设能够找到方程外的工具变量。 1。如果所有解释变量都是外生变量，则OLS
比IV 更有效。在这种情况下使用IV，虽然估计 量仍然是一致的，会增大估计量的方差。2。 如果存在内生解释变量，则OLS 是不一致的， 而IV 是一致的。
第十八页，编辑于星期三：五点 四十四分。
company
1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3
面板数据的格式
year
1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954 1951 1952 1953 1954
invest
755.9 891.2 1304.4 1486.7 588.2 645.5 641 459.3 135.2 157.3 179.5 189.6
quietly ivregress 2sls lw80 expr80 tenure80 (s80 iq=med kww mrt age) est store iv
hausman iv ols
第十五页，编辑于星期三：五点 四十四分。
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例题：利用MLE方法估计下列两个方程： 1.price=b0+b1*weight+b2*length+ε 2.price=b0+b1*weight+b2*length+b3*mpg+ε 利用wald检验和LR检验验证：b3=0
sysuse auto,clear ml model lf myprog (price = weight length) (sigma:) ml max est store r0 ml model lf myprog (price = weight length mpg) (sigma:) ml max est store r1
异方差的检验与FGLS
异方差是违背了球型扰动项假设的一种情形。 在存在异方差的情况下： （1）OLS 估计量依然是无偏、一致且渐近 正态的。 （2）估计量方差Var(b|X) 的表达式不再是 σ2(X’X)−1，因为Var(ε|X) ≠σ2I。 （3）Gauss-Markov 定理不再成立，即OLS 不再是最佳线性无偏估计（BLUE）。
参数约束检验的三大方法： Wald检验 似然比检验（LR） 拉格朗日乘数检验（LM） 注意： 1。参数约束检验不仅用于MLE中，同时可以用在其 他计量方法中。 2。由于LM检验在后面的计量模型中广泛使用，检验 过程与模型设定密切相关，因此stata没有提供单纯 使用LM进行检验的命令，只能通过手动计算的方法， 因此，在此我们重点关注前两种检验。
Stata上机实验
大样本OLS
大样本OLS经常采用稳健标准差估计(robust) 稳健标准差是指其标准差对于模型中可能存 在的异方差或自相关问题不敏感，基于稳健 标准差计算的稳健t统计量仍然渐进分布t分布。 因此，在Stata中利用robust选项可以得到异 方差稳健估计量。
Nerlove（1963）的一篇著名文章
我们可以利用矩阵运算的方法将回归结果展 现的所有统计量都手动计算出来。 大家有兴趣回去做一遍，可以加深你对这些 知识的理解。
逐步回归法
逐步回归法分为逐步剔除和逐步加入。 逐步剔除又分为逐步剔除(Backward selection)和逐步分层剔除 (Backward hierarchical selection) 1。逐步剔除 stepwise, pr(显著性水平): 回归方程 例如：对auto数据 Stepwise,pr(0.05):reg price mpg rep78 headroom trunk weight length turn displacement gear_ratio foreign 2。逐个分层剔除 Stepwise,pr(0.05) hier:reg price mpg rep78 headroom trunk weight length turn displacement gear_ratio foreign 去掉foreign 重新做一遍
3。BP 检验：做完回归后，使用命令： estat hettest ,normal（使用拟合值yˆ ） estat hettest,rhs （使用方程右边的解释变量，而不 是yˆ ） estat hettest [varlist] （指定使用某些解释变量） 最初的BP 检验假设扰动项服从正态分布，有一 定局限性。Koenker（1981）将此假定放松为iid， 在实际中较多采用，其命令为： estat hettest, iid estat hettest, rhs iid estat hettest [varlist],iid
异方差的处理
1。使用“异方差稳健标准差”（robust standard error）：这是最简单，也是目前比较流行的方法。 只要样本容量较大，即使在异方差的情况下，只要 使用稳健标准差，则所有参数估计、假设检验均可 照常进行。 2。FGLS。由于广义最小二乘法与加权最小二乘法 的一个缺点是假设扰动项的协方差矩阵为已知。这 常常是一个不现实的假定。因此，现代计量经济学 多使用“可行广义最小二乘法”（FGLS）。
2。还可以将变量转换为矩阵 mkmat 变量名表，mat(矩阵名) 练习：sysuse auto reg price mpg weight foreign 要求：利用矩阵运算手动计算出参数
gen cons = 1 mkmat price, mat(y) mkmat mpg weight foreign cons, mat(X) mat b = inv(X'*X)*X'*y mat list b （还可以看一下矩阵x与y的值）
为了检验美国电力行业是否存在规模经济， Nerlove（1963）收集了1955年145家美国电 力企业的总成本(TC)、产量(Q)、工资率(PL)、 燃料价格(PF)及资本租赁价格(PK)的数据 （nerlove.dta）。假设第个企业的生产函数 为Cobb-Douglas：
Qi = Ai Li Ki Fi
逐步加入又分为逐步加入(Forward selection)和逐步分层加 入(Forward hierarchical selection) 1。逐步加入 stepwise, pe(显著性水平): 回归方程 例如：对auto数据 Stepwise,pe(0.05):reg price mpg rep78 headroom trunk weight length turn displacement gear_ratio foreign 2。逐个分层加入 Stepwise,pe(0.05) hier:reg price mpg rep78 headroom trunk weight length turn displacement gear_ratio foreign
α1
α2
α3
其中分别为生产率、劳动力、资本与燃料。 记为规模效应（degree of returns to scale）。 假设企业追求成本最小化，可证明其成本函 数也为Cobb-Douglas：
TCi = δiQ (PL)i (PK)i (PF)i
r r
1 r i
α1
α2
α3
r
其中是的函数。取对数 后得到如下模型。
约束回归
例一：use production，clear cons def 1 lnl+lnk = 1 cnsreg lny lnl lnk, c(1) 例二：use nerlove,clear
cons def 1 lnpl+lnpk+lnpf=1 . cons def 2 lnq=1 . cnsreg lntc lnq lnpl lnpk lnpf, c(1-2)
矩阵运算
1。手动建立矩阵命令：matrix Matrix input 矩阵变量名=（矩阵） 同一行元素用，分隔 不同行元素用\分割 建立矩阵 ： 3 6 8 5 11 7 2 18 16
显示矩阵变量 mat dir 显示矩阵内容 Mat list 矩阵变量
常用矩阵运算： C=A+B A-B A*B Kronecker乘积 ：C=A#B 常用矩阵函数： trace(m1) m1的迹 Diag(v1) 向量的对角矩阵 inv(m1) m1的逆矩阵
异方差的检验
1。残差图 2。怀特检验 3。Breusch-Pagan（BP）检验 4。 G-Q 检验 (Goldfeld-Quandt,1965) 5。 Szroeter's 秩检验(Szreter,1978) 后两种现在已经基本不用。
一般截面数据容易产生异方差 而时间序列数据容易产生自相关
1。残差图： rvfplot （residual-versus-fitted plot） rvpplot varname （residual-versus-predictor plot） 作图命令一定要在回归完成之后进行 2。怀特检验：做完回归后，使用命令： estat imtest, white
分别使用普通OLS和稳健的标准差OLS进行 估计。 结果可以看到：稳健标准差与普通标准差的 估计的系数相同，但标准差和t值存在着较大 的差别，尤其是lnq的标准差。
约束回归
定义约束条件 constraint define n 条件 约束回归语句 Cnsreg 被解释变量 解释变量, constraints(条 件编号)
例二： use production,clear ml model lf myprog (lny= lnk lnl)(sigma:) ml max 例三：附加约束的MLE cons def 1 lnk + lnl = 1 ml model lf myprog (lny= lnk lnl)(sigma:),constraint(1) ml max
我们举一个最简单的多元线形回归的例子， 更复杂的例子我们将在“stata编程”部分介 绍。 假设x_i 服从均值为mu, 标准差为prog.ado 执行MLE: 例一： sysuse auto,clear ml model lf myprog (price= weight length foreign)(sigma:) ml max 和OLS比较：reg price weight length foreign 回归系数完全相同
wald检验：test mpg (Prob > chi2 =0.2878) LR检验： lrtest r0 r1 (Prob > chi2 =0.2896) 均接受原假设 所以 b3=0 成立 自己联系：将方程2改为： price=b0+b1*weight+b2*length+b3*mpg+b4 *foreign+ε 检验： b3=b4=0
例一
使用WLS对nerlove.dta的无约束回归方程重 新进行估计。假设 log σi2 = δ ln qi + ui ˆ （无截距项）。检验是否存在异方差，如果 存在则使用FGLS方法进行回归。 检验结果存在异方差，需要利用FGLS加以消 除。