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stata命令大全(全)********* 面板数据计量分析与软件实现 *********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。
本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型 * 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计）* 3.异方差、序列相关和截面相关检验 * 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM） * 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* -------- 一、常用的数据处理与作图 ----------- * ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称） xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/ sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名 label var h \人力资本\rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/ sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份 drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year) xtset id year_new**保留变量或保留观测值 keep inv /*删除变量*/ **或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现 sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换 *长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year *或者 xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset *或者 tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量 *生成年份虚拟变量 tab year,gen(yr) *生成省份虚拟变量 tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项 xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/ gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率 collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
********* 面板数据计量分析与软件实现 *********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。
本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI 溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel 格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
*********面板数据计量分析与软件实现*********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。
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*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计）* 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog 生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/ gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
stata命令大全超实用（全）*********面板数据计量分析与软件实现*********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA 教程，感谢他的贡献。
本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计）* 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog 生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/ tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/ gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
Stata常用15条命令【命令1】：导入数据一般做实证分析使用的是excel中的数据，其后缀名为.xls，需要将其修改为.csvinsheet using name.csv, clear【命令2】：删除重复变量sort var1 var2duplicatesdrop var1 var2, force【命令3】：合并数据use data1, clearmerge m:m var1 var2 using data2drop if _merge==2drop if _merge==1drop _merge【命令4】：描述性统计分析tabstat var1var2, stat(n min mean median p25 p75 maxsd), if groupvar==0 or 1输出到word中：logout, save(name) word replace: tabstat var, stat(n min mean p50 max sd) col(stat)f(%9.2g)【命令5】：结果输出安装ssc install estout, replace单个回归reg y xesttab using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)多个回归一起reg y x1est store m1reg y x2est store m2esttab m1 m2 using name.rtf, compress nogap r2 ar2 star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)【命令6】生成虚拟变量tab year, gen(year)tab industry, gen(industry)【命令7】数据缩尾处理findit winsor2之后安装winsor2 varname, replace cut(1 99)【命令8】异方差检验怀特检验ssc install whitetstreg y x1 x2estat imtest, white处理：“OLS+稳健标准差”reg y x1 x2 x3, robust【命令9】 DW检验gen id=_ntsset idestat dwatson【命令10】计算两个日期之间的间隔天数gen td=date(trading_date,'YMD')gen ed=date(eventdate,'YMD')form td ed %tdgen d=ed-td【命令11 】生成滞后、差分数据tsset code yeargen newvarname=l.varnamegen newvarname=d.varname【命令12】多重共线检验之方差膨胀因子reg y x1 x2 x3vif【命令13】多重共线修正之逐步回归stepwise, pe(0.1): reg y x 【命令14】检验是否遗漏高次项reg y xestat ovtest或者estat ovtest, rhs【命令15】样本检验两样本均值T检验ttest var, by(groupvar)两样本中位数Z检验ranksum var, by(groupvar)。
********* 面板数据计量分析与软件实现 *********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。
本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI 溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel 格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
调整变量格式：format x1 %10.3f ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位format x1 %10.3g ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位format x1 %10.3e ——将x1的列宽固定为10，采用科学计数法format x1 %10.3fc ——将x1的列宽固定为10，小数点后取三位，加入千分位分隔符format x1 %10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符format x1 %-10.3gc ——将x1的列宽固定为10，有效数字取三位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐合并数据：use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta", clearmerge using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta"——将1999和2006的数据按照样本（observation）排列的自然顺序合并起来use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta", clearmerge id using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta" ,unique sort——将1999和2006的数据按照唯一的（unique）变量id来合并，在合并时对id进行排序（sort）建议采用第一种方法。
对样本进行随机筛选：sample 50在观测案例中随机选取50%的样本，其余删除sample 50,count在观测案例中随机选取50个样本，其余删除查看与编辑数据：browse x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据查看器）edit x1 x2 if x3>3 （按所列变量与条件打开数据编辑器）数据合并（merge）与扩展（append）merge表示样本量不变，但增加了一些新变量；append表示样本总量增加了，但变量数目不变。
statasave命令FileSave As例1. 表1.为某一降压药临床试验数据，试从键盘输入Stata，并保存为Stata格式文件。
STATA数据库的维护排序SORT 变量名1 变量名2 ……变量更名rename 原变量名新变量名STATA数据库的维护删除变量或记录drop x1 x2 /* 删除变量x1和x2drop x1-x5 /* 删除数据库中介于x1和x5间的所有变量(包括x1和x5)drop if x<0 /* 删去x1<0的所有记录drop in 10/12 /* 删去第10~12个记录drop if x==. /* 删去x为缺失值的所有记录drop if x==.|y==. /* 删去x或y之一为缺失值的所有记录drop if x==.&y==. /* 删去x和y同时为缺失值的所有记录drop _all /* 删掉数据库中所有变量和数据STATA的变量赋值用generate产生新变量generate 新变量＝表达式generate bh=_n /* 将数据库的内部编号赋给变量bh。
generate group=int((_n-1)/5)+1 /* 按当前数据库的顺序，依次产生5个1，5个2，5个3……。
直到数据库结束。
generate block=mod(_n,6) /* 按当前数据库的顺序，依次产生1,2,3,4,5,0。
generate y=log(x) if x>0 /* 产生新变量y，其值为所有x>0的对数值log(x)，当x<=0时，用缺失值代替。
egen产生新变量set obs 12egen a=seq() /*产生1到N的自然数egen b=seq(),b(3) /*产生一个序列，每个元素重复＃次egen c=seq(),to(4) /*产生多个序列，每个序列从1到＃egen d=seq(),f(4)t(6) /*产生多个序列，每个序列从#1到＃2encode 字符变量名，gen(新数值变量名)作用：将字符型变量转化为数值变量。
Stata常用命令100条数据管理设置工作路径：cd导入间隔符为制表符或逗号等格式的文本文件：insheet 导入固定列格式的文件：infix导入自由格式的文本文件：infile导入XML格式文件：xmluse更改变量的存储格式：recast建立新变量：generate或egen重命名变量rename变量排序：order删除变量或观测值：drop生成分类变量：recode字符串与数值变量间转换：destring或encode升序或降序排列：gsort升序排列：sort检查数据是否存在重复观测值：isid报告、标记或删除重复观测值：duplicates长数据与宽数据间转换：reshape生成变量的统计指标数据：collapse横向合并数据：merge纵向添加数据：append根据组内配对合并变量：joinby标量：scalar随机抽样：sample有放回的抽样：bsample从多元正态分布随机变量中抽样：drawnorm 生成特定相关结构的变量：corr2data统计制图直方图：histogram一般绘图命令：graph或twoway对称图：symplot分位数图：quantile正态分布分位数图：qmormQQ分位数图：qqplot标准化正态概率图：pnorm卡方概率图：pchi37条外部命令：传送门描述统计数据概要描述：summarize或describe生成汇总统计表：tabstat或tabulate相关性：correlate或pwcorr假设检验t检验：ttest方差检验：sdtest比率检验：prtest二项概率检验：bitestK-S检验：ksmirnov符号检验：signtestWilcoxon符号秩检验：signrankWilcoxon秩和检验：ranksumKruskal-Wallis：H检验：kwallis方差分析方差分析：anova单因素方差分析：oneway多元统计分析主成分分析：pca主成分散点图：loadingplot因子分析：factor因子旋转：rotate模型适切度检验：estat smc及estat anti及estat kmo 计算主成分得分或因子得分：predict碎石图：screeplot聚类分析：cluster典型相关分析：canon回归分析OLS线性回归：regress受约束的线性回归：cnsreg非线性最小二乘估计：nl多变量回归：mvreg似不相关回归：suregProbit回归：probitLogistic回归：logit定序probit模型：oprobit定序logit模型：ologit归并模型：cnregTobit模型：tobit多层线性模型：mixed泊松回归：poisson负二项回归：nbreg时间序列分析定义时间序列：tssetARIMA，ARMAX和其它动态回归模型：arima 自相关：ac偏自相关：pac预测：predict时间序列图：tsline蒙特卡罗模拟：simulateADF单位根检验：dfullerPP单位根检验pperronDF-GLS单位根检验：dfgls跨相关图：xcorr结构向量自回归模型：svar自回归条件异方差模型：arch门限回归：threg状态空间模型：sspace面板数据分析定义面板：xtset面板数据结构：xtdescribe面板OLS模型：xtreg面板GLS模型：xtgls面板GEE模型：xtgee面板probit模型：xtprobit面板logit模型：xtlogit差分GMM模型：xtabond系统GMM模型：xtdpdsysHausman检验：hausman似然比检验：lrtest空间计量从截面数据到空间面板：传送门。
stata常用命令总结Stata是一种统计分析软件，常用于数据处理、数据分析和统计建模等领域。
以下是一些常用的Stata命令的总结：1. 数据加载与保存：- `use`：加载Stata数据文件。
- `import`：导入其他文件格式的数据。
- `save`：保存当前数据文件。
- `export`：将数据导出到其他文件格式。
2. 数据处理与变量操作：- `generate`：创建新变量。
- `replace`：替换变量值。
- `drop`：删除变量或观测。
- `rename`：重命名变量。
- `sort`：对数据进行排序。
- `merge`：合并数据集。
3. 描述性统计与数据分析：- `summarize`：计算变量的描述性统计量。
- `tabulate`：制表统计。
- `regress`：进行线性回归分析。
- `logit`：进行Logistic回归分析。
- `anova`：进行方差分析。
- `ttest`：进行双样本t检验。
4. 绘图与可视化：- `histogram`：绘制直方图。
- `scatter`：绘制散点图。
- `line`：绘制折线图。
- `boxplot`：绘制箱线图。
- `graph combine`：组合多个图形。
5. 循环与条件语句：- `forvalues`：进行循环操作。
- `if`：根据条件进行数据筛选。
- `foreach`：对变量进行循环操作。
这只是一些常用的Stata命令的总结，Stata还有很多其他强大的功能和命令。
你可以参考Stata官方文档或其他相关资源，深入了解更多命令和用法。
********* 面板数据计量分析与软件实现*********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。
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*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计）* 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现，6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/ gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省20xx年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
stata11常用命令注：JB统计量对应的p大于0.05，则表明非正态，这点跟sktest和swilk 检验刚好相反；dta为数据文件；gph为图文件；do为程序文件；注意stata要区别大小写；不得用作用户变量名：_all _n _N _skip _b _coef _cons _pi _pred _rc _weight doublefloat long int in if using with命令：读入数据一种方式input x y1 42 5.53 6.24 7.75 8.5endsu/summarise/sum x 或 su/summarise/sum x,d对分组的描述：sort groupby group:su x%%%%%tabstat economy,stats(max) %返回变量economy的最大值%%stats括号里可以是：mean，count(非缺失观测值个数)，sum(总和)，max，min，range，%% sd，var，cv(变易系数＝标准差/均值)，skewness，kurtosis，median，p1(1％分位%% 数，类似地有p10, p25, p50, p75, p95, p99)，iqr(interquantile range = p75 – p25)_all %描述全部_N 数据库中观察值的总个数。
_n 当前观察值的位置。
_pi 圆周率π的数值。
listgen/generate %产生数列egen wagemax=max(wage)clearuseby(分组变量)set more 1/0count %计数gsort +x (升序)gsort -x (降序)sort x 升序；并且其它变量顺序会跟着改变label var y "消费" %添加标签describe %描述数据文件的整体，包括观测总数，变量总数，生成日期，每个变量的存储类型(storage type)，标签(label)replace x5=2*y if x!=3 %替换变量值replace age = 25 in 107 %令第107个观测中age为25rename y2 u %改变变量名drop in 2 %删除全部变量的第2行drop if x==. 删去x为缺失值的所有记录keep if x<2 %保留小于2的数据，其余变量跟随x改变keep in 2/10 %保留第2-10个数keep x1-x5 %保留数据库中介于x1和x5间的所有变量 (包括x1和x5)，其余变量删除ci x1 x2,by(group) %算出置信区间,不过先前对group要先排序，即sort group；%by的意思逐个进行cii 12 3.816667 0.2710343, level(90) %已知均值，方差，计算90%的置信区间cii 10 2 %obs=10,mean=2,以二项分布形式，计算置信区间centile x,centile(2.5 25 50 75 97.5) %取分位数correlate/corr x y z %相关系数pwcorr x y,sig %给出原假设r=0的命令%如果变量非服从正态分布，则spearman x yregress/reg mean year %回归方程建立 reg y x,noconstant %无常数项predict meanhat %预测拟合值predict e,residual %得到残差estat hettest % 异方差检验dwstat % Durbin-Watson自相关检验vif % 方差膨胀因子logit y x1 x2 x3 (y取0或1，是被解释变量，x1-x3是被解释变量) %logit 回归probit y x1 x2 x3 (y取0或1，是被解释变量，x1-x3是被解释变量) %probit 回归tobit y x1 x2 x3 (y取值在0和1之间，是被解释变量，x1-x3是被解释变量) %tobit回归sktest e %残差正态性检验 p>0.05则接受原假设，即服从正态分布；%% sktest是基于变量的偏度和斜度(正态分布的偏度为0，斜度为3)swilk x %基于Shapiro-Wilk检验%%p值越小，越倾向于拒绝零假设，也就是变量越有可能不服从正态分布xi %生成虚拟变量tabulat gender,summ(math) %用gender指标对math进行分类，返回两类math 的mean、std、freqtabulate=tab %gen f=int((shengao-164)/3)*3+164 组距为3tabulate 变量名 [, generate(新变量) missing nofreq nolabel plot ] %%%%%generate(新变量) // 按分组变量产生哑变量nofreq // 不显示频数nolabel // 不显示数值标记plot // 显示各组频数图示missing // 包含缺失值cell // 显示各小组的构成比(小组之和为 1) column // 按栏显示各组之构成(各栏总计为 1)row // 按行显示各组之构成(各行总计为 1) %%%%%求和，求最小？mod(x,y) %求余数means %返回三种平均值di normprob(1.96)di invnorm(0.05)di binomial(20,5,0.5)di invbinomial(20,5,0.5)di tprob(10,2)di invt(10.0.05)di fprob(3,27,1)di invfprob(3,27,0.05)di chi2(3,5)di invchi2(3,0.05)stack x y z,into(e) %把三列合成一列xpose,clear %矩阵转置append using d:\0917.dta %把已打开的文件（x y z）跟0917里的（x y z）合并，是竖向合并，即观察值合并；merge using D:\0917.dta %把已打开的文件（x y z）跟0917里的（a b）合并，是横向合并，即变量合并；format x %9.2e %科学记数format x %9.2f %2位小数%产生随机数%1 产生20个在(0，1)区间上均匀分布的随机数uniform()set seed 100set obs 20gen r=uniform()list%clear 清除内存set seed 200 设置种子数为 200set obs 20 设置样本量为 20range no 1 20 建立编号 1 至 20gen r=uniform() 产生在(0,1)均匀分布的随机数gen group=1 设置分组变量 group 的初始值为 1sort r 对随机数从小到大排序replace group=2 in 11/20 设置最大的 10 个随机数所对应的记录为第2组，即：最小的10个随机数所对应的记录为第1组sort no 按照编号排序list 显示随机分组的结果也可以list if group==1和list no if group==1%2 产生10个服从正态分布N（100，6^2）的随机数invnorm(uniform())*sigma+u clear 清除内存set seed 200 设置种子数为 200set obs 10 设置样本量为 10 gen x=invnorm(uniform())*6+100 产生服从 N(100，6^2)的随机数list画图注意有些图前面要加histogram 直方图line 折线图scatter 散点图scatter y x,c(l) s(d) b2("(a)")graph twoway connected y x 连点图graph bar (sum) var2,over(var1) blabel(total) %条形图. graph bar p52 p72,by(d). graph bar p52 p72,over(d). graph bar p52 p72,by(d) stack. graph bar p52 p72,over(d) stack////////////数据如下%d p52 p72%1 163.2 27.4%2 72.5 83.6%3 57.2 178.2histogram x,bin(8) norm %画直方图，加正态分数线graph pie a b o ab if area==1,plabel(_all percent) %画饼图graph pie var2, over(var1) plabel(_all percent) %饼图graph pie p52 p72,by(d) %饼图graph box y1 %箱体图qnorm x %qq图lfit y x %回归直线graph matrix gender economy math 多变量散点图line yhat x||scatter y x,c(.l) s(O.) xline(12) yline(5.4) %线形图&散点图有一些通用的选项可以给图形“润色”：标题title(“string”) （string可为任意的字符串，下同）脚注note(“string”)横座标标题xtitle(“string”)纵座标标题ytitle(“sting”)横座标范围 xaxis(a,b) （a<b为两个数字，下同）纵座标范围 yaxis(a,b)插入文字 text （该命令既要指定插入文字的内容，也要指定插入的位置）插入图例 legend （该命令既要指定图例的内容，也要指定其位置）绘制散点图和线条的两个主要的选择项为：connect(c...c) //连接各散点的方式，c表示：或简写为c(c...c) . 不连接 (缺省值)l 用直线连接L 沿x方向只向前不向后直线连接m 计算中位数并用直线连接s 用三次平滑曲线连接J 以阶梯式直线条连接|| 用直线连接在同一纵向上的两点II 同 ||, 只是线的顶部和底部有一个短横Symbol(s...s) // 表示各散点的图形，s 表示：或简写为s(s...s) O 大圆圈 (缺省值)S 大方块T 大三角形o 小圆圈d 小菱形p 小加号. 小点i 无符号[varname] 用变量的取值代码表示[_n] 用点的记录号表示数学函数等都要与generate、replace、display一起使用，不能单独使用程序文件douse d:\0917.dtareg y xline y x,saving(d:\d4)按ctrl+D执行字符串操作函数：length(s) %长度函数，计算s的长度, 如，displength("ab")的结果是2substr(s,n1,n2) %子串函数，获得从s的n1个字符开始的n2个字符组成的字符串,disp substr("abcdef",2,3)的结果是"bcd"string(n) %将数值n转换成字符串函数，如，dispstring(41)+"f"的结果是"41f"real(s) %将字符串s转换成数值函数，如，dispreal("5.2")+1的结果是6.2upper(s) %转换成大写字母函数，如，disp upper("this")的结果是"THIS"lower(s) %转换成小写字母函数，如disp lower("THIS")的结果是"this"index(s1,s2) %子串位置函数，计算s2在s1中第一次出现的起始位置, 如果s2不在s1中, 则结果为0。
一、建立stata数据集（dataset）1、用键盘建立小型数据集①input 命令input str2sex age y x1-x3end②打开Data Editor，采用copy & paste方法二、数据管理1、显示当前数据（观测或变量）list sex y in 1/10２、变量排序sort三、描述统计1、tabulatetab sex2、histogram -- Histogramshistogram y3、summarize -- Summary statisticssum x14、tabstat -- Display table of summary statisticstabstat y x1, statistics(n mean sd var q)二、数据管理6、egen -- Extensions to generate三、单变量描述统计量——数字特征3、summarize -- Summary statistics常用描述量【Variable，Obs，Mean，Std. Dev.，Min，Max】summarize varlist基本描述量【Percentiles（1%、5%、10%、25%、50%、75%、90%、95%、99%），Smallest，Largest，Obs，Sum of Wgt.，Mean，Std. Dev.，Variance，Skewness，Kurtosis】summarize varlist, detail4、tabstat -- Display table of summary statistics分位数和分位数差tabstat varlist, statistics(min p1 p5 p10 q p90 p95 p99 max range iqr)矩描述量tabstat varlist, statistics(n sum mean sd variance cv skewness kurtosis semean)三、单变量描述统计量——数字特征1、summarizesummarize [varlist] [, options]2、tabstattabstat varlist[,statistics(statname [...])]三、描述统计8、原始数据图示法——茎叶图stem varname[,options]9、原始数据图示法——箱线图（盒须图）graph box yvars[,options]10、数字特征（描述统计量）示意图graph bar yvar [, options]一、建立stata数据集（dataset）2、读*.txt文件中的数据建立数据集insheet x1-x20using“K:\insdata\Data\Dayhugp20070903.txt”, clear二、数据管理3、generate——由数学函数生成新变量gen x1x2=x1*x2描述统计1、tabulate -- for one-way tables of frequenciestab sex2、单变量描述统计——连续分布直方图histogram x, start(#) w(#) freq addlabels单变量描述统计——数字型离散分布条形图histogram x, discrete freq addlabels gap(5)5、单变量描述统计——单项式单向次数分布表tab1varlist6、单变量描述统计——离散分布条形图twoway bar yvar xvar—— displays numeric (y,x) data as bars.Example:contract x, freq(xfreq)twoway bar xfreq x7、单变量描述统计——分类型离散分布条形图graph bar yvars, over( categories ) —— draws vertical bar charts. In a vertical bar chart, the y axis is numerical, and the x axis is categorical.Example:gen frequency=1graph bar (count)frequency, over(categories)8、单变量描述统计——离散分布饼图graph pie, over( varname)1、简单随机样本：设X是有密度f(x)的随机变量，若n个随机变量X1、X2、…、X n相互独立且有相同密度f(x)，则称X1、X2、…、X n是来自总体X的容量为n的简单随机样本，简称样本(sample)。
********* 面板数据计量分析与软件实现 *********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。
本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI 溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel 格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
stata命令大全（全）********* 面板数据计量分析与软件实现 *********说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA 教程，感谢他的贡献。
本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI 溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel 格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
STATA常用命令总结（34个含使用示例）1. sum：计算变量的简要统计信息，如均值、标准差等。
示例：sum variable2. tabulate：生成变量的频数表。
示例：tabulate variable3. describe：显示数据集的基本信息，如变量名和数据类型。
示例：describe dataset4. drop：删除数据集中的变量。
示例：drop variable5. keep：保留数据集中的变量，删除其他变量。
示例：keep variable6. rename：重命名变量。
示例：rename variable newname7. gen：根据已有变量生成新的变量。
示例：gen newvar = expression8. egen：根据已有变量生成新的变量，可以使用更复杂的函数和运算符。
示例：egen newvar = function(variable)9. recode：对变量的取值进行重新编码。
示例：recode variable (oldvalues= newvalues) 10. dropif：根据条件删除观测。
示例：dropif condition11. keepif：根据条件保留观测。
示例：keepif condition12. sort：对数据集按指定变量进行排序。
示例：sort variable13. merge：将两个数据集按照共享变量合并。
示例：merge 1:1 variable using dataset214. reshape：将数据从宽格式转换为长格式或反之。
示例：reshape long var, i(id) j(year)15. regress：进行线性回归分析。
示例：regress dependent_var independent_vars 16. logistic：进行逻辑回归分析。
示例：logistic dependent_var independent_vars 17. probit：进行Probit回归分析。
*********面板数据计量分析与软件实现*********说明：以下do文件相当一部分容来自于大学连玉君STATA教程，感他的贡献。
本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计）* 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog 生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/ gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
可用命令aorder或者order fdi open insti*-----------------* 二、静态面板模型*-----------------*--------- 简介 -----------* 面板数据的结构(兼具截面资料和时间序列资料的特征)use product.dta, clearbrowsextset id yearxtdes* ---------------------------------* -------- 固定效应模型 -----------* ---------------------------------* 实质上就是在传统的线性回归模型中加入 N-1 个虚拟变量，* 使得每个截面都有自己的截距项，* 截距项的不同反映了个体的某些不随时间改变的特征** 例如： lny = a_i + b1*lnK + b2*lnL + e_it* 考虑中国29个省份的C-D生产函数*******-------画图------**散点图+线性拟合直线twoway (scatter logy h) (lfit logy h)*散点图+二次拟合曲线twoway (scatter logy h) (qfit logy h)*散点图+线性拟合直线+置信区间twoway (scatter logy h) (lfit logy h) (lfitci logy h)*按不同个体画出散点图和拟合线，可以以做出fe vs re的初判断*twoway (scatter logy h if id<4) (lfit logy h if id<4) (lfit logy h if id==1) (lfit logy h if id==2) (lfit logy h if id==3)*按不同个体画散点图,so beautiful*graph twoway scatter logy h if id==1 || scatter logy h if id==2,msymbol(Sh) || scatter logy h if id==3,msymbol(T) || scatter logy h if id==4,msymbol(d) || , legend(position(11) ring(0) label(1 "") label(2 "") label(3 "") label(4 ""))**每个省份logy与h的散点图，并将各个图形合并twoway scatter logy h,by(id) ylabel(,format(%3.0f)) xlabel(,format(%3.0f))*每个个体的时间趋势图*xtline h if id<11,overlay legend(on)* 一个例子：中国29个省份的C-D生产函数的估计tab id, gen(dum)list* 回归分析reg logy logk logl dum*,est store m_olsxtreg logy logk logl, feest store m_feest table m_ols m_fe, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01)* Wald 检验test logk=logl=0test logk=logl* stata的估计方法解析* 目的：如果截面的个数非常多，那么采用虚拟变量的方式运算量过大* 因此，要寻求合理的方式去除掉个体效应* 因为，我们关注的是 x 的系数，而非每个截面的截距项* 处理方法：** y_it = u_i + x_it*b + e_it (1)* ym_i = u_i + xm_i*b + em_i (2) 组平均* ym = um + xm*b + em (3) 样本平均* (1) - (2), 可得：* (y_it - ym_i) = (x_it - xm_i)*b + (e_it - em_i) （4） /*within estimator*/ * (4)+(3), 可得：* (y_it-ym_i+ym) = um + (x_it-xm_i+xm)*b + (e_it-em_i+em)* 可重新表示为：* Y_it = a_0 + X_it*b + E_it* 对该模型执行 OLS 估计，即可得到 b 的无偏估计量**stata后台操作，揭开fe估计的神秘面纱egen y_meanw = mean(logy), by(id) /*个体部平均*/egen y_mean = mean(logy) /*样本平均*/egen k_meanw = mean(logk), by(id)egen k_mean = mean(logk)egen l_meanw = mean(logl), by(id)egen l_mean = mean(logl)gen dyw = logy - y_meanwgen dkw = logk - k_meanwgen dlw=logl-l_meanwreg dyw dkw dlw,noconsest store m_statagen dy = logy - y_meanw + y_meangen dk = logk - k_meanw +k_meangen dl=logl-l_meanw+l_meanreg dy dk dlest store m_stataest table m_*, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01)* 解读 xtreg,fe 的估计结果xtreg logy h inv gov open,fe*-- R^2* y_it = a_0 + x_it*b_o + e_it (1) pooled OLS* y_it = u_i + x_it*b_w + e_it (2) within estimator* ym_i = a_0 + xm_i*b_b + em_i (3) between estimator** --> R-sq: within 模型(2)对应的R2，是一个真正意义上的R2* --> R-sq: between corr{xm_i*b_w,ym_i}^2* --> R-sq: overall corr{x_it*b_w,y_it}^2**-- F(4,373) = 855.93检验除常数项外其他解释变量的联合显著性***-- corr(u_i, Xb) = -0.2347**-- sigma_u, sigma_e, rho* rho = sigma_u^2 / (sigma_u^2 + sigma_e^2)dis e(sigma_u)^2 / (e(sigma_u)^2 + e(sigma_e)^2)** 个体效应是否显著？* F(28, 373) = 338.86 H0: a1 = a2 = a3 = a4 = a29* Prob > F = 0.0000 表明，固定效应高度显著*---如何得到调整后的 R2,即 adj-R2 ？ereturn listreg logy h inv gov open dum**---拟合值和残差* y_it = u_i + x_it*b + e_it* predict newvar, [option]/*xb xb, fitted values; the defaultstdp calculate standard error of the fitted values ue u_i + e_it, the combined residualxbu xb + u_i, prediction including effectu u_i, the fixed- or random-error componente e_it, the overall error component */xtreg logy logk logl, fepredict y_hatpredict a , upredict res,epredict cres, uegen ares = a + reslist ares cres in 1/10* ---------------------------------* ---------- 随机效应模型 ---------* ---------------------------------* y_it = x_it*b + (a_i + u_it)* = x_it*b + v_it* 基本思想：将随机干扰项分成两种* 一种是不随时间改变的，即个体效应 a_i* 另一种是随时间改变的，即通常意义上的干扰项 u_it* 估计方法：FGLS* Var(v_it) = sigma_a^2 + sigma_u^2* Cov(v_it,v_is) = sigma_a^2* Cov(v_it,v_js) = 0* 利用Pooled OLS，Within Estimator, Between Estimator* 可以估计出sigma_a^2和sigma_u^2,进而采用GLS或FGLS* Re估计量是Fe估计量和Be估计量的加权平均* yr_it = y_it - theta*ym_i* xr_it = x_it - theta*xm_i* theta = 1 - sigma_u / sqrt[(T*sigma_a^2 + sigma_u^2)]* 解读 xtreg,re 的估计结果use product.dta, clearxtreg logy logk logl, re*-- R2* --> R-sq: within corr{(x_it-xm_i)*b_r, y_it-ym_i}^2* --> R-sq: between corr{xm_i*b_r,ym_i}^2* --> R-sq: overall corr{x_it*b_r,y_it}^2* 上述R2都不是真正意义上的R2，因为Re模型采用的是GLS估计。
