stata上机实验第八讲 似不相关回归(SUR)(共12张PPT)
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grunfeld2dta1023sureginvest1mvalue1kstock1invest2mvalue2kstock2invest3mvalue3kstock311121202122230313231112323investinvestinvestmvaluemvaluemvaluekstockkstockkstock联立方程组三阶段最小二乘法打开数据文件kleindta建立如下方程10wageprivreg3consumpwageprivwagegovtwageprivconsumpgovtcapital1111212021222321consumpwageprivconsumpwagegovtgovtcapital非线性回归非线性最小二乘法的思路是通过泰勒级数将均值函数展开为线性模型
归Inv 。es〔t1grun10 fe ld21.1dm tv aa 〕lue112kstock11 Invest22021mvalue222kstock22 Invest33031mvalue332kstock33
sureg (invest1 = mvalue1 kstock1) (invest2 = mvalue2 kstock2) (invest3 = mvalue3 kstock3)
第十二页，共12页。
reg3 (consump wagepriv wagegovt) (wagepriv consump govt capital1)
第六页，共12页。
非线性回归(huíguī)
非线性最小二乘法的思路(sīlù)是，通过泰勒 级数将均值函数展开为线性模型。即，只包 括一阶展开式，高阶展开式都归入误差项。 然后再进行OLS回归，将得到的估计量作为 新的展开点，再对线性局部进行估计。如此 往复，直至收敛。
第九页，共12页。
分位数回归(huíguī)
传统回归模型着重考察解释变量x对被解释变量y的条件 期望的影响(yǐngxiǎng)，实际上是“均值回归〞 。但这 种方法容易产生如下问题：1。无法了解y的整体分布； 2。结果受极端值影响(yǐngxiǎng)严重。
如果能够估计出条件分布的假设干重要的“条件分位数 〞〔conditional quantiles〕，比方“中位数〞 〔median〕、“分位数〞〔lower quartile〕、“分位 数〞〔upper quartile〕，就能对条件分布有更全面的认 识。
Stata上机实验(shíyàn)
第一页，共12页。
似不相关(xiāngguān)回归(SUR)
特点：即各方程的变量之间没有内在联系，但各方程的 扰动项之间存在相关性。
例1： 使用高中生成绩数据集“hsb2.dta〞，估计一个SUR模
型。第一个方程的被解释变量为read〔阅读(yuèdú)成 绩〕，解释变量为write〔写作成绩〕，math〔数学成 绩〕，science〔科学成绩〕。第二个方程的被解释变 量为socst〔社会实践成绩〕，解释变量为write〔写作 成绩〕，math〔数学成绩〕。
use hsb2,clear sureg (read write math science) (socst write
math),corr isure test [read]math=[socst]math
第四页，共12页。
例2：用三家公司(ɡōnɡ sī)的公司(ɡōnɡ sī)投 资额对公司(ɡōnɡ sī)市值、资本存量进行回
这种迭代估计方法必须设定初始值和停止法 那么。初始值的选择对于迅速找到最优解非 常重要。
第七页，共12页。
例1：利用NLS方法估计非线性消费函数〔数 据文件：usmacro〕
csinc u
nl (realcons = {a} + {b}*realgdp^{gamma=1}) 如果(rúguǒ)不给定gamma的初始条件将无法
第十页，共12页。
1。中位数回归(huíguī) qreg price weight length foreign 2。0.25分位数回归(huíguī) qreg price weight length foreign,
quantile(0.25) 3。利用自助法重复100次同时计算0.25，0.5，
0.75的分位数回归(huíguī)。
第十一页，共12页。
sqreg price weight length foreign, q (0.25 0.5 0.75) reps(100)
4。利用自助法重复(chóngfù)100次计算[0.25， 0.75]的分位数回归。
iqreg price weight length foreign, reps(100)
第五页，共12页。
联立方程(lián lì fānɡ chénɡ)组
三阶段(jiēduàn)最小二乘法 翻开数据文件klein.dta 建立如下方程：
C o n s u m p 1 0 1 1 w a g e p r iv 1 2 w a g e g o v t 1 w a g e p r iv 2 0 2 1 C o n s u m p 2 2 g o v t2 3 c a p ita l1 2
到达收敛。
第八页，共12页。
例2：估计如下生产函数模型。〔数据文件： production〕，不变替代(tìdài)弹性〔CES〕 生产函数：
l n y 0 m /l nK ( 1 ) L u
nl ( lnout={b0}{m=1}/{rho=1}*ln( {delta=0.5}*capital^(-{rho}) +(1-{delta})*labor^(-{rho}) ) )
第二页，共12页。
要求： 〔1〕使用迭代法估计SUR模型，并检验两个
(liǎnɡ ɡè)方程的扰动项是否存在“同期相关 〞。 〔2〕检验两个(liǎnɡ ɡè)方程中变量math的 系数是否相等。 注意：检验是否存在“同期相关〞使用BP检 验， BP检验的原假设为 “无同期相关〞。
第三页，共12页。
归Inv 。es〔t1grun10 fe ld21.1dm tv aa 〕lue112kstock11 Invest22021mvalue222kstock22 Invest33031mvalue332kstock33
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第十二页，共12页。
reg3 (consump wagepriv wagegovt) (wagepriv consump govt capital1)
第六页，共12页。
非线性回归(huíguī)
非线性最小二乘法的思路(sīlù)是，通过泰勒 级数将均值函数展开为线性模型。即，只包 括一阶展开式，高阶展开式都归入误差项。 然后再进行OLS回归，将得到的估计量作为 新的展开点，再对线性局部进行估计。如此 往复，直至收敛。
第九页，共12页。
分位数回归(huíguī)
传统回归模型着重考察解释变量x对被解释变量y的条件 期望的影响(yǐngxiǎng)，实际上是“均值回归〞 。但这 种方法容易产生如下问题：1。无法了解y的整体分布； 2。结果受极端值影响(yǐngxiǎng)严重。
如果能够估计出条件分布的假设干重要的“条件分位数 〞〔conditional quantiles〕，比方“中位数〞 〔median〕、“分位数〞〔lower quartile〕、“分位 数〞〔upper quartile〕，就能对条件分布有更全面的认 识。
Stata上机实验(shíyàn)
第一页，共12页。
似不相关(xiāngguān)回归(SUR)
特点：即各方程的变量之间没有内在联系，但各方程的 扰动项之间存在相关性。
例1： 使用高中生成绩数据集“hsb2.dta〞，估计一个SUR模
型。第一个方程的被解释变量为read〔阅读(yuèdú)成 绩〕，解释变量为write〔写作成绩〕，math〔数学成 绩〕，science〔科学成绩〕。第二个方程的被解释变 量为socst〔社会实践成绩〕，解释变量为write〔写作 成绩〕，math〔数学成绩〕。
use hsb2,clear sureg (read write math science) (socst write
math),corr isure test [read]math=[socst]math
第四页，共12页。
例2：用三家公司(ɡōnɡ sī)的公司(ɡōnɡ sī)投 资额对公司(ɡōnɡ sī)市值、资本存量进行回
这种迭代估计方法必须设定初始值和停止法 那么。初始值的选择对于迅速找到最优解非 常重要。
第七页，共12页。
例1：利用NLS方法估计非线性消费函数〔数 据文件：usmacro〕
csinc u
nl (realcons = {a} + {b}*realgdp^{gamma=1}) 如果(rúguǒ)不给定gamma的初始条件将无法
第十页，共12页。
1。中位数回归(huíguī) qreg price weight length foreign 2。0.25分位数回归(huíguī) qreg price weight length foreign,
quantile(0.25) 3。利用自助法重复100次同时计算0.25，0.5，
0.75的分位数回归(huíguī)。
第十一页，共12页。
sqreg price weight length foreign, q (0.25 0.5 0.75) reps(100)
4。利用自助法重复(chóngfù)100次计算[0.25， 0.75]的分位数回归。
iqreg price weight length foreign, reps(100)
第五页，共12页。
联立方程(lián lì fānɡ chénɡ)组
三阶段(jiēduàn)最小二乘法 翻开数据文件klein.dta 建立如下方程：
C o n s u m p 1 0 1 1 w a g e p r iv 1 2 w a g e g o v t 1 w a g e p r iv 2 0 2 1 C o n s u m p 2 2 g o v t2 3 c a p ita l1 2
到达收敛。
第八页，共12页。
例2：估计如下生产函数模型。〔数据文件： production〕，不变替代(tìdài)弹性〔CES〕 生产函数：
l n y 0 m /l nK ( 1 ) L u
nl ( lnout={b0}{m=1}/{rho=1}*ln( {delta=0.5}*capital^(-{rho}) +(1-{delta})*labor^(-{rho}) ) )
第二页，共12页。
要求： 〔1〕使用迭代法估计SUR模型，并检验两个
(liǎnɡ ɡè)方程的扰动项是否存在“同期相关 〞。 〔2〕检验两个(liǎnɡ ɡè)方程中变量math的 系数是否相等。 注意：检验是否存在“同期相关〞使用BP检 验， BP检验的原假设为 “无同期相关〞。
第三页，共12页。