运用Stata建立计量经济学模型

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空间计量经济学与Stata实现

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空间滞后算子
空间滞后算子
定义（列向量）为
的空间滞后
的第i行是
，这正是i所有邻居
的加权平均, 赋予邻居的权为
。有时为了更加突
出加权平均的含义，我们可以令的每一行权数之和为1。
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地区
Y
空间滞后
WA WB Wc WD WE WF
算子
A 12 0 0.5 0.3 0.5 0 0 B 15 0.3 0 0.3 0 0 0 C 35 0.3 0.5 0 0 0.3 0.5 D 17 0.3 0 0 0 0.3 0 E 28 0 0 0.3 0.5 0 0.5 F 20 0 0 0.3 0 0.3 0
• 正空间自相关：相似的观测值在空间集聚；
• 负空间自相关：相似的观测值在空间分散； • 无空间自相关：观测值在空间分布上没有
规律（完全随机）。
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地区 Y y Y Y WA WB Wc WD WE
A 12 -9.1 0 1 1 1 0 B 15 -6.1 1 0 1 0 0 C 35 13.9 1 1 0 0 1 D 17 -4.1 1 0 0 0 1 E 28 6.93 0 0 1 1 0 F 20 -1.1 0 0 1 0 1
22.3 23.5 18.8
20 24 31.5
整理课件
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想一想
为什么进行归一化处理？
归一化处理（行和单位化）将原来空间矩阵的每一个
元素分别除以所在行的元素之和，这使得变得不再具有
量纲。由于
将变得与具有相同的量纲，空间自回归
系数因此具有更加清晰准确的含义，它可以被解释成空间
相关的方向与大小，且不同模型之间还可以进行直接的比

使用Stata进行经济学和统计分析

使用Stata进行经济学和统计分析在当今的经济学研究和数据分析领域，Stata 凭借其强大的功能和易用性，成为了众多学者和研究人员的得力工具。

Stata 是一款专门用于数据管理、统计分析和绘图的软件，它为我们解决各种经济和统计问题提供了高效而可靠的途径。

Stata 的一个显著优势在于其丰富的数据管理功能。

在进行经济研究时，我们常常需要处理大量的数据，这些数据可能来自不同的来源，格式也各不相同。

Stata 能够轻松地读取和导入各种常见的数据格式，如 Excel、CSV 等，并且可以对数据进行清理、转换和合并等操作。

例如，我们可以使用｀drop` 命令删除不需要的变量，使用｀generate`命令创建新的变量，使用｀merge` 命令将多个数据集合并在一起。

通过这些操作，我们能够将原始数据整理成适合分析的形式，为后续的研究工作打下坚实的基础。

在统计分析方面，Stata 提供了广泛而全面的统计方法。

无论是描述性统计、推断统计，还是复杂的计量经济学模型，Stata 都能应对自如。

比如，我们可以使用｀summarize` 命令快速获取数据的均值、标准差、最小值和最大值等描述性统计量，从而对数据的基本特征有一个直观的了解。

对于假设检验，Stata 提供了｀ttest` 命令用于均值比较，｀chi2test` 命令用于独立性检验等。

在计量经济学领域，Stata 支持线性回归、Logit 模型、Probit 模型、面板数据模型等多种模型的估计和检验。

以线性回归为例，我们可以使用｀regress` 命令来估计回归方程，并通过查看输出结果中的系数估计值、标准误、t 值和 p 值等信息来评估模型的拟合效果和变量的显著性。

除了基本的统计分析，Stata 还在处理时间序列数据方面表现出色。

时间序列数据在经济学中非常常见，如股票价格、通货膨胀率等。

Stata 提供了一系列专门用于时间序列分析的命令和函数，如｀arima` 命令用于拟合自回归移动平均模型（ARIMA），｀forecast` 命令用于进行预测。

如何用Stata进行经济学研究

如何用Stata进行经济学研究Stata作为一种用于统计分析和数据管理的软件包，广泛应用于经济学研究领域。

本文将就如何使用Stata进行经济学研究提供一些指导和技巧。

一、数据的准备与导入在进行经济学研究前，首先需要准备好相关的数据。

一般来说，数据可以来源于各种渠道，如官方统计数据、问卷调查、实验记录等。

在导入数据之前，需要确保数据格式的正确性以及缺失值的处理。

Stata提供了多种导入数据的方式，可以根据数据的来源选择合适的导入方法，如导入Excel文件、CSV文件、SPSS文件等。

此外，还可以通过Stata自带的示例数据集来进行初步分析和练习。

二、数据的描述性统计与可视化分析在导入数据后，一般需要对数据进行描述性统计和可视化分析，以了解数据的基本情况和特征。

Stata提供了众多的命令和函数，可以方便地进行数据的描述性统计和分布分析。

例如，可以使用命令`summarize`和`tabulate`对数据进行基本统计和交叉分析，并通过绘制直方图、散点图、箱线图等可视化图形展示数据分布的情况。

这些分析结果可以帮助研究者更好地理解数据，为进一步的研究提供基础。

三、经济学模型的建立与估计经济学研究常常需要建立经济学模型，并对模型参数进行估计以获得相关经济关系的定量描述。

在Stata中，可以使用回归模型进行参数估计。

Stata提供了一系列的回归命令，包括简单线性回归、多元线性回归、面板数据回归、二项Logit回归等。

以线性回归为例，使用命令`regress`进行模型的估计，并可通过命令`estat`获取回归结果的各种统计信息和诊断检验。

此外，Stata还支持进行异方差性检验、多元共线性检验等，以提高模型的准确性。

四、经济学实证分析与假设检验在通过回归模型获得参数估计结果后，可以进行经济学实证分析和假设检验，以验证经济理论和推论的有效性。

Stata提供了多种假设检验的命令，如`ttest`用于比较两组样本平均值的差异、`correlate`用于计算变量之间的相关系数、`test`用于对回归系数进行显著性检验等。

Stata空间计量命令汇总及具体操作方法指南

Stata空间计量命令汇总及具体操作方法指南空间计量经济学创造性地处理了经典计量方法在面对空间数据时的缺陷，考察了数据在地理观测值之间的关联。

近年来在人文社会科学空间转向的大背景下，空间计量已成为空间综合人文学和社会科学研究的基础理论与方法，尤其在区域经济、房地产、环境、人口、旅游、地理、政治等领域，空间计量成为开展定量研究的必备技能。

1、空间计量建模步骤空间统计分析：构建空间权重矩阵后，进行探索性空间统计分析：包括空间相关性检验（全局空间自相关和局部空间自相关等）；空间计量分析：空间计量模型的回归与检验（SAR，SEM，SAC 等模型估计和检验等）。

空间滞后模型（Spatial Lag Model，SLM）主要是探讨各变量在一地区是否有扩散现象（溢出效应）。

其模型表达式为：参数反映了自变量对因变量的影响，空间滞后因变量是一内生变量，反映了空间距离对区域行为的作用。

区域行为受到文化环境及与空间距离有关的迁移成本的影响，具有很强的地域性（Anselin et al.，1996）。

由于SLM模型与时间序列中自回归模型相类似，因此SLM也被称作空间自回归模型（Spatial Autoregressive Model，SAR）。

空间误差模型（Spatial Error Model，SEM）存在于扰动误差项之中的空间依赖作用，度量了邻近地区关于因变量的误差冲击对本地区观察值的影响程度。

由于SEM模型与时间序列中的序列相关问题类似，也被称为空间自相关模型（Spatial Autocorrelation Model，SAC）。

估计技术：鉴于空间回归模型由于自变量的内生性，对于上述两种模型的估计如果仍采用OLS，系数估计值会有偏或者无效，需要通过IV、ML或GLS、GMM等其他方法来进行估计。

Anselin （1988）建议采用极大似然法估计空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）的参数。

空间自相关检验与SLM、SEM的选择：判断地区间创新产出行为的空间相关性是否存在，以及SLM和SEM那个模型更恰当，一般可通过包括Moran’s I检验、两个拉格朗日乘数（Lagrange Multiplier）形式LMERR、LMLAG及其稳健（Robust）的R-LMERR、R-LMLAG）等形式来实现。

运用Stata建立计量经济学模型

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6、运用模型（regress postestimation）
➢ 常用模型回归系数的意义 ➢ 线性模型：边际效应
^
^
^
yi 0 1 xi
^
1
dy dx
➢ 线性-对数模型：自变量的相对变化引起因变量的绝对变化
^
^
^
yi 0 1 ln xi
^
1
dy dx
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➢ 趋势图法
➢ line r year, yline(0)
➢ Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation
➢ estat bgodfrey,lags(1 2 3)
➢ Durbin’s alternative test for autocorrelation
➢ estat dubinalt,lags(1 2 3)
➢ 第一次迭代后停止，两步法
➢ prais m gdp, twostep
➢ 矫正同时存在异方差和序列相关之Newey-West
➢ 假定模型存在异方差和滞后3阶的序列相关，用 OLS估计Newey-West标准误
➢ Newey m gdp, lag(3)
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5、修正模型
➢ （3）多重共线性的修正
➢6、应用模型：置信区间、预测、结构分析、边际分析、弹性分析、……；
➢7、整理：关闭日志、生成do文件备用
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➢ 通过信息矩阵检验执行的white异方差检验
➢ estat imtest, white
➢
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解析检验的零假设H0：同方差

计量经济学Stata软件应用

40
30
20
10
0
0
5
10
15
20
years of education
Fitted values
hourly wage
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三、简单回归分析的Stata软件操作实例
7、wage对edu的OLS回归，只使用年龄小于或等于30岁的样
本。命令如下：
reg wage edu if age<=30 得到以下运行结果，保存该运行结果；
入wage，在Independent Variables选项框中选择或键入edu→点击OK即可
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三、简单回归分析的Stata软件操作实例
5、生成新变量 z 为上一个回归的拟合值，生成新变量 u 为上一个回归的残差；然后根据 u 对数据进行从小到大的排序，并列出 u 最小的5个观测。命令如下： predict z (生成拟合值) predict u, residual ( 生成残差 ) sort u (根据 u 对数据从小到大排序) list wage z u in 1/5 (列出 u 最小的5个观测值以及对应的实
残差平方和(SSR)和总离差平方和(SST)；第3列为自由度，分别为k=1，
n-k-1=1225-1-1=1223，n-1=1225-1=1224；第4列为均方和(MSS)，由各项
平方和除以相应的自由度得到。
(3) 表右上方区域给出了样本数(Number of obs)、判定系数(R-squared)、
8.06 0.000 7.81 0.000
.2979069 2.684359
.4895815 4.485031
(1) 表下方区域为基本的回归结果。第1列依次为被解释变量wage，解释变量edu，截距项constant；第2列回归系数的OLS估计值；第3列回归系数的标准误；第4列回归系数的 t 统计量值；

【精品】《计量经济学》实验报告

【精品】《计量经济学》实验报告
一、实验目的
通过本实验，了解计量经济学的基本概念，认识计量经济学的应用，以及如何利用统计软件STATA进行计量经济学的研究。

二、实验内容
本次实验利用国外一项有关家庭经济收支的调查资料，分析收入与消费的关系，研究对收入的影响因素。

三、实验方法
（1）调查资料：国外家庭收支资料是由100个家庭的收支情况数据组成，其中包括这100个家庭的收入、消费、家庭编号、家庭购买力等。

（2）计量模型：在该实验中，建立二元线性回归模型：
（3）计量经济学的应用：利用STATA软件进行实证分析，以估计该家庭收入与消费的关系，并进一步研究影响收入的因素。

四、实验结果
（1）估计结果：家庭收入与消费的估计结果如下：
模型结果：Y=0.697+2.154X
线性拟合结果：R2=0.811，p=0.000
（2）影响收入的因素：利用STATA软件回归分析发现，家庭购买力、家庭编号等因素影响家庭收入。

五、实验结论
通过本次实验，我们可以得出以下结论：
（1）计量经济学是一种有效的用来研究家庭收入与消费关系的方法。

（2）家庭收入与消费显著正相关，即家庭收入越高，消费也越高。

（3）家庭购买力以及家庭编号等因素对家庭收入有显著影响。

第五讲多值、排序与计数模型高级计量经济学及Stata应用课件

• 解释变量：是否白人(white)，受教育年限(ed)，工龄(exper)。
• 这些解释变量都只依赖于个体，而不依赖于方案，故应使用多项logit或多项probit回归。
2020/7/27
陈强计量及Stata应用 (c) 2014
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数据特征
• use nomocc2.dta, clear • sum
• 解释变量xij，既随个体i而变，也随方案j而变。
• 系数 β 表明，xij对随机效用Uij的作用不依赖于方案j。比如，乘车时间依个体与方案而变，但乘车时间太长所带来的负效用是一致的。
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陈强计量及Stata应用 (c) 2014
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条件Logit (续)
• 根据与多项Logit类似的推导，
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陈强计量及Stata应用 (c) 2014
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混合logit的Stata命令
• asclogit y x1 x2 x3,case(varname) alternatives(varname) casevars(varname) base(#) or
• “asclogit”表示“alternative-specific conditional logit”
• 如果假设 i1, ,iJ 服从J维正态分布，可
得“多项probit”(multinomial probit)模型
• 但多项Probit的计算涉及高维积分，不易计算，较少使用。
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陈强计量及Stata应用 (c) 2014
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随方案而变的解释变量
• 多项Logit仅考虑不随方案而变的解释变量(比如，个体收入)，但有些解释变量既随个体，也随方案而变。比如，在选择交通工具时，乘车时间既因个体而异，也因交通工具而异。

计量经济学Stata软件应用3-Stata软件回归分析应用之模型预测[展示]

➢ predict u, residual 根据最近的回归生成一个新变量 u，其值等于每一个观测的残差。
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Stata软件操作实例
实验 1 模型预测：学习努力程度对大学英语成绩的影响本例继续使用数据文件“大学英语成绩.dta ”。考虑模型：
其中final为英语期末考试成绩， entry为学校组织的英语入学考试成绩， at end为英语课的出勤率(百分数)， homework为课后作业的完成率(百分数)；
1 、打开数据文件。直接双击“大学英语成绩.dta ”文件；或点击Stata窗口工具栏最左侧的Open键，然后选择“大学英语成绩.dta ”即可；
2 、预测。估计以上模型，如果想要预测一个上课出勤率 (at end) 、作业完成率 (homework) 以及入学成绩 (entry)均样本均值的学生的期末成绩 (final) ，可在回归分析完成后使
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模型的预测问题
区间预测：区间预测方法就是预测 Y0 基本上是
（以
的可能性）在一个区间范围内取值，该
区间就称为Y0的置信区间（预测区间），置信区间是示为：
其中预测误差的样本标准差为：（对于一元线性回归模型）
（对于多元线性回归模型）
level (90) 表示90%置信水平， level (99) 表示99%置信水平，
仅输入ci 而未指定置信水平，则缺省表示指定95%置信水平。
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回归模型预测的Stata基本命令
➢ predict z 根据最近的回归生成一个新变量z ，其值等于每一个观测的拟合值或预测值 ( )；

计量经济学及stata应用操作

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。

stata中级计量经济学-多元线性模型：设定和估计PPT课件

通用形式为：
y f x1, x2 ,L , xK x11 x22 L xK K
i是未知待估参数，是无法观测的满足一定限制条件的误差项。
• 例如:
– 对某商品的需求和收入、价格有关; – 工资方程里年龄和教育效应 – 影响经济增长的因素：资本、劳动力、人力资本、区位因素、基
础设施等
简单线性模型:y = X 二次多项式模型：y 1x 2x2
对数线性常弹性模型：lny 0 kk lnxk
半对数模型：lny 0 1x t ; y 0 1 lnx
超越对数模型：lny kk lnxk 1 / 2 k lkl lnxk lnxl
.
*例：超越对数模型
K
l 1 kl
ln
xk
ln
xl
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.
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例：工资方程
logWAGEi 0 1Si 2TENUREi 3EXPERi i
• 其中，WAGE=工资率；S=接受教育年限，TENURE=当前工作岗位的持续年限，EXPER=劳动经验（即当前与以往的工作总年限）。该方程满足线性形式，y=log(WAGE)。因变量取对数形式，称为“半对数形式”，该方程是通过下述的工资率水平与自变量的非线性关系得到的：
零条件期望（严格外生性）：E[εi |X]=0。样本中第i次观测到的干扰的期望值，不是任何一次观测到的自变量的函数。也就是说自变量不能为预测干扰项提供信息。并且
E[εi ]=EX[E[εi |X]]=0.
球形干扰：同方差和无自相关 vari | X 2 ,cov i, j | X 0,i j
– 我们假设样本中每一个观测值都是由如下过程生成的：
yi xi11 xi22 L xiK K i

教你如何使用Stata进行统计分析和建模

教你如何使用Stata进行统计分析和建模Stata是一款广泛使用的统计软件，它在数据处理、统计分析和建模等方面具有强大的功能。

本文将介绍如何使用Stata进行统计分析和建模，包括数据导入、数据整理和清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析等内容。

一、数据导入在使用Stata进行统计分析和建模之前，首先需要将数据导入Stata软件中。

Stata支持多种数据格式，包括Excel、CSV、SPSS等格式。

通过点击菜单栏中的"File"选项，选择"Import Data"命令，可以将数据导入Stata软件中。

二、数据整理和清洗当数据导入Stata之后，需要对数据进行整理和清洗，以便进行后续的统计分析和建模。

数据整理包括选择所需变量、变量重命名、变量标签设置等操作。

数据清洗则包括缺失值处理、异常值处理等。

三、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括的过程，可以使用Stata的各种命令来完成。

常用的描述性统计分析包括计算均值、中位数、标准差、最小值、最大值以及绘制直方图、散点图等。

四、假设检验在进行统计分析和建模时，常常需要进行假设检验，以验证研究假设的合理性。

Stata提供了多种假设检验的方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。

通过运用这些方法，可以对不同群体之间的差异进行检验。

五、回归分析回归分析是一种通过建立数学模型来研究因变量与自变量之间关系的统计方法。

在Stata软件中，可以使用regress命令进行普通最小二乘回归分析。

此外，Stata还支持逐步回归、多元回归分析等其他回归分析方法。

六、模型诊断与验证在进行回归分析时，需要对模型进行诊断和验证，以确保模型的有效性和可靠性。

Stata提供了多个命令，如estat命令用于检验模型的方差齐性和正态性假设，predict命令用于保存残差和拟合值，以供进一步的分析和验证。

七、模型应用和预测通过回归分析建立的模型，可以应用于实际问题的预测和决策。

计量经济学stata实验报告

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stata操作指南

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。

计量经济学实验报告stata

计量经济学实验报告stata计量经济学实验报告导言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学工具来研究经济现象和经济理论的有效性。

其中，实证研究是计量经济学的核心内容之一，而stata作为一款强大的统计分析软件，被广泛应用于计量经济学实证研究中。

本文将结合实例，介绍如何使用stata进行计量经济学实验研究。

实证研究的背景和目的实证研究是通过收集实际数据，运用统计学方法对经济理论进行检验和验证的过程。

实证研究的目的在于揭示经济现象的本质规律，为政策制定和经济决策提供科学依据。

在本次实证研究中，我们将以某国家的GDP增长率作为主要研究对象，探讨GDP增长率与人口增长率、投资率以及出口增长率之间的关系。

数据收集和处理首先，我们需要收集相关数据，包括GDP增长率、人口增长率、投资率和出口增长率。

这些数据可以从国家统计局或其他相关机构获取。

在收集到数据后，我们需要对数据进行处理，确保数据的准确性和一致性。

在stata中，可以使用命令load或import将数据导入软件中，并利用命令describe对数据进行描述性统计。

模型设定和估计在数据处理完成后，我们需要建立经济模型，并对模型进行估计。

在本次实证研究中，我们将采用多元线性回归模型来探究GDP增长率与人口增长率、投资率和出口增长率之间的关系。

模型设定如下：GDP增长率= β0 + β1 * 人口增长率+ β2 * 投资率+ β3 * 出口增长率+ ε其中，β0、β1、β2和β3为待估参数，ε为误差项。

在stata中，可以使用命令regress来进行回归分析，估计模型中的参数。

同时，还可以使用命令summary 对回归结果进行统计学检验，判断模型的显著性和拟合优度。

结果分析和讨论在完成模型估计后，我们需要对结果进行分析和讨论。

首先，可以通过回归结果中的系数估计值来判断变量之间的关系。

如果系数为正，表示变量之间存在正向关系；如果系数为负，表示变量之间存在负向关系。

计量经济学实验报告 stata

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。

计量经济学实验报告 stata

计量经济学实验报告 stata计量经济学实验报告导言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用数学和统计学的方法来研究经济现象。

在实证研究中，计量经济学实验是一种重要的手段，可以帮助经济学家验证理论假设、评估政策效果以及预测经济变量。

本报告将介绍我在使用stata软件进行计量经济学实验的过程和结果。

实验设计在实验设计阶段，我首先明确了研究问题和目标。

本次实验的目标是探究教育对个体收入的影响，并评估教育对收入的回报率。

为了实现这一目标，我选择了一个具有代表性的样本，包括不同教育水平的个体，并收集了相关的数据，包括教育程度、工作经验、年龄、性别和收入等变量。

数据处理在数据处理阶段，我首先导入了数据，并进行了数据清洗和整理。

我使用了stata中的命令来处理缺失值、异常值和重复值，并对数据进行了描述性统计分析。

通过对数据的初步分析，我发现了一些有趣的现象和变量之间的关联。

数据分析在数据分析阶段，我使用了stata中的计量经济学方法来研究教育对收入的影响。

首先，我运用了OLS（最小二乘法）回归模型来估计教育对收入的线性关系。

结果显示，教育水平与收入呈正相关，即受教育程度越高，收入越高。

这一结果与我们的研究假设相符。

然后，我进一步拓展了模型，引入了其他控制变量，例如工作经验、年龄和性别。

通过引入这些变量，我希望能够更准确地评估教育对收入的回报率。

结果显示，教育对收入的影响仍然显著，且回报率较高。

同时，工作经验和年龄也对收入有显著影响，而性别对收入的影响不显著。

进一步分析在进一步分析阶段，我对模型进行了稳健性检验和异方差性检验。

通过运用stata中的命令，我发现模型的稳健性和异方差性都得到了验证，模型结果的可靠性得到了进一步确认。

结论通过本次计量经济学实验，我得出了教育对个体收入的正向影响和高回报率的结论。

这一结论与现实生活中的观察结果相符，也与以往的研究成果一致。

同时，我还发现工作经验和年龄也对收入有显著影响，而性别对收入的影响不显著。

计量经济学基础与STATA应用

计量经济学基础与STATA应用基本概念【经典假设】1、模型为线性；（多项式、对数、倒数、对数倒数、含有时间趋势）2、X为变量；3、残差序列（条件）均值为0；4、残差序列（条件）方差齐性，即同方差；5、残差序列之间无自相关性；6、残差序列与解释变量不相关；7、解释变量之间不存在完全的线性关系；8、残差序列服从正态分布。

【残差正态性检验】1、残差直方图：histogram e, norm freq2、利用偏度系数和峰度系数：sktest3、正态概率图：问题检验与解决【多重共线性】完全多重共线性：参数无法唯一确定，方差无穷大。

不完全多重共线性：方差增大诊断方法：1、模型判定系数R方值高而具有显著的t值得变量少2、解释变量之间有高度的两两相关3、检查偏相关4、辅助回归5、病态指数6、方差膨胀因子（VIF）补救方法：1、利用先验信息2、横截面数据与时间序列数据并用3、剔除变量（有可能出现模型的设定偏误）4、变量替换（一阶差分：可能使得残差存在一定的相关性、比率：可能使得残差不再同方差）5、补充新的数据6、在多项式回归中降低共线性【异方差】原因：1、按照边错边改边学习模型，人们在学习的过程中，其行为误差随着时间的延长而减少；2、数据采集技术的改进3、异常值出现4、回归模型的设定不正确，如遗漏重要变量5、回归元的分布呈偏态，如收入6、不正确的数据变换或函数变换7、横截面数据中更为常见问题：系数依旧无偏，估计方差增大，t值变小，从而导致本来显著地回归系数变成了统计不显著诊断方法：1、图解法：残差平方对y预测值或某一解释变量2、帕克检验：先用OLS产生残差，再用残差平方对X回归，系数显著就有异方差；3、格莱泽检验：先用OLS产生残差，用残差的绝对值对X的各种变换回归；4、戈德菲尔德-匡特检验：先将X的观测值按升序排列，略去居中的c个观测，将前后分成两组分别回归得到各自的残差平方和，做F检验5、布劳殊-培干-戈弗雷检验（BPG检验）：先回归得到残差平方和，计算残差平方和的均值，构造pi=ui2/均值，用pi对全部或部分X做回归，得到ESS，做卡方检验：estat hettest 6、怀特检验（White检验）：回归得到残差平方和，用残差平方和对X和X方和X交叉项做回归，得到R方，对nR2做卡方检验：estat imtest,white7、寇因克-巴塞特检验（KB检验）：残差平方和对预测Y平方做回归解决：当方差已知，WLS当方差未知，误差方差正比于X2，两边除以X误差方差正比于X，两边除以根号X误差方差正比于Y均值的平方，两边除以Y均值进行对数转换。

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