stata论文
wind数据库使用介绍及stata数据处理(结合论文)
——民营上市企业事先财务能力对 多元化选择的实证影响
论文结构
1、提出疑问：多元化选择的契机是否和事先财务能力水平 有关？什么样的？ 2、逻辑分析：国内外学者研究结论、从利益最大化、代理 理论、防御型假说及反面论证 3、得出假设：事先财务状况差的企业相比财务状况好的企 业来说更倾向于选择多元化战略。（5个具体假设） 4、选取样本 、指标选取、定义变量、建立模型 5、实证分析（stata、spass） 6、得出结论
控制变量 产权性质（国营 民营 ） 现金流量 规模（主营业务收入） 销售增长率 总资产负债率 资产收益率 行业类别：其他行业 0 垄断行业 1：自来水、电力、公交、烟草、石油、天然气、 电信、铁路运输、包括银行等等 快速消费品行业2：个护、家庭护理、品牌包装食品饮料、 烟酒行业等 品种分析 9891个样本 需要分工采集
操作步骤及注意要点
股票 数据浏览器 地域类 上市时间 股东指标 财务指标（roa leve tato pg fcf）。。结果见 EXCEL 注意事项：一定要先弄清样本选取的条件（避免多次返工）
如果找不到需要选择的指标怎么办（巧用搜索leve fcf） 少量的数据可以在结果导入EXCEL后巧用EXCEL操作 wind中有的可以条件筛选，有的不行 打开wind操作 结果见文件夹【原始数据】 解释模型之后在详细解释为 何选取07-12年指标
根据模型处理数据
本文模型：
Logit模型 非线性 不 适用我们通 常用的OLS 回归 哑变量 量 化了的质 变 Stata软件 实现 面板数 据
阶段划分
金融危机时期07-09年 后金融危机时期10-12年 进一步用 EXCEL处理数 据，导入
1、为什么是一个logit模型（二值选择模型） 2、为什么是非线性的，所以用logit回归 3、用stata处理logit模型（stata的适用范围） 4、关于面板数据（截面数据 长面板 短面板 T小N大） 5、演示操作如何用excel操作小样本面板数据 （stata只识别数值型） 大样本数据可以直接用stata命令
论文写作中如何利用Stata进行数据处理与分析
论文写作中如何利用Stata进行数据处理与分析在论文写作中，数据处理与分析是非常重要的一步。
而Stata作为一款强大的统计软件，可以帮助研究者高效地处理和分析数据。
本文将探讨如何利用Stata进行数据处理与分析，并提供一些实用的技巧和方法。
一、数据准备在使用Stata进行数据处理与分析之前，首先需要将数据准备好。
数据准备包括数据清洗、变量选择和数据格式转换等步骤。
1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行检查和筛选，去除无效数据和异常值，以保证数据的质量。
在Stata中，可以使用命令如"drop"、"keep"和"replace"等来删除或替换不符合要求的数据。
2. 变量选择在进行数据处理与分析时，需要根据研究目的选择合适的变量。
Stata提供了多种命令，如"keep"、"drop"、"rename"等，可以帮助研究者对变量进行选择和重命名。
3. 数据格式转换在Stata中，数据有多种格式，如数值型、字符型、日期型等。
在进行数据处理与分析之前，需要将数据格式转换成Stata可以识别的格式。
可以使用命令如"tostring"、"toint"和"todate"等来实现格式转换。
二、数据描述与探索在数据处理与分析之前，了解数据的基本情况是非常重要的。
Stata提供了多种命令，可以帮助研究者对数据进行描述和探索。
1. 描述统计描述统计是指对数据进行基本的统计分析，如计算均值、标准差、最大值、最小值等。
在Stata中，可以使用命令如"summarize"、"tabulate"和"histogram"等来进行描述统计分析。
2. 数据可视化数据可视化是一种直观地展示数据分布和关系的方法。
如何运用Stata完成统计数据汇总工作论文.doc
本加总在一起，合并后样本变量数目不变，样本数增加，也就是数据文件变长了。
最常见的纵向合并情况是对一项调查在不同地区或者不同时间得来的数据进行合并。
Stata 纵向合并数据文件的命令为“append”.比如，我们将调查得到的包含北京市调查数据的数据文件“bj.dta”和包含天津市调查数据的数据文件“tj.dta”纵向合并的Stata命令为：use bj,clearappend using tj需要注意的是，在纵向合并两个数据文件前，两个文件中相同变量的变量名要一致，否则将会被当成两个变量处理，并产生无用的缺失值。
同时，相同变量的变量类型要一致。
汇总问卷调查结果问卷调查时效性较强，调查结果容易量化，便于统计处理与分析，是常用的统计调查方法。
问卷调查结果用Stata 进行汇总非常方便，使用“tabulate”命令，可方便的生成列联表，根据变量的频数分布可以得到问卷回答情况的汇总结果。
比如，对10000个样本企业开展问卷调查，涉及10 个问题，分别为：WT1,WT2, ……，WT10（每个问题的答案均为A、B、C、D 四个选项）。
汇总问题WT1 的回答情况时，只需输入命令：tabulateWT1,即可得到WT1 样本回答情况的频数（Freq）、百分比（Percent）及累计百分比（Cum）指标（Stata 输出结果见表1）。
从Freq 输出结果可见，样本企业对WT1 的回答情况为：选择答案A、B、C、D 的企业数量分别为1000、3000、4000 和2000 个。
Percent结果给出了选择答案1、2、3、4 的比重分别为10%,30%、40% 和20%.同时，“tabulate”命令还可以生成2 维列联表，比如，需要对问题WT1 做分省回答结果的汇总时，只需对省代码（sf）和WT1 执行“tabulate”汇总。
Stata 命令为：tabulate sf WT1,即可输出表 2 格式的汇总结果{ 假设调查只涉及北京市（代码11）、天津市（代码12）、河北省（代码13）}.类似的，可以对每一个问题的调查结果分行业、分登记注册类型、分控股情况等做交叉分组汇总。
股权结构stata数据相关分析论文
股权结构stata数据相关分析论文2013年的十八届三中全会提出要深化金融改革，由于中国特殊的制度和文化背景，银行主导型的金融体系亟待稳定和提高。
城市商业银行，作为银行体系的一员，在长期发展中也必然存在改革所要革去的弊端:金融资源配置效率低下，股权结构不健全等等。
作为城市商业银行，相比于上市银行来说，股权结构更具有“一股独大”的特点，而且城市商业银行主要服务于当地，其经营绩效必然会受到当地制度环境的影响，本文就对于城商行的股权结构、制度环境两个方面并且考虑到两者的交叉效应来研究其对银行绩效的影响。
首先，本文从企业的研究文献入手，追溯股权结构与公司绩效之间的关系,其次,梳理了国内外关于股权结构与银行绩效的研究文献，基于此，先从理论分析了股权结构与银行绩效，股权结构、制度环境与银行绩效之间的关系。
本文选取了2008年至2012年我国分布于27个省份的50家城市商业银行的年报数据，对整理出的面板数据用STATA软件递进进行面板数据回归，在此过程中分成三步走:首先逐项探讨了股权结构的几个变量对银行绩效的影响,紧接着通过引入贷款集中度,联系贷款客户的性质来探讨股权结构是如何通过贷款集中构造第一大股东与制度环境的三个变量的交叉变量来进行面板数据回归，来探讨不同制度环境下股权结构对银行绩效的影响。
实证表明:银行第一大股东持股比例、前五大股东持股比例、H指数、Z指数等几个股权集中度指标等都与银行绩效显著负相关，这表明城商行的较高的股权集中结构并不利于银行绩效的提高,而在影响机制分析中看到银行的股权结构能影响贷款集中度,贷款集中度也与银行不良贷款关系明显,且在贷款集中度对不良贷款的影响会在股权集中度比较高时更明显，由此推断出股权结构对银行绩效的影响是通过信贷行为来传导的。
在制度环境模型中，根据大股东性质分类研究，可以看出在控制其他因素时，单个制度环境三个变量都是对银行绩效正影响，但是交叉变量却为负，这也就说明了当第一大股东持股比例变化时,制度环境会随着第一大股东的持股比例的变化而改变对银行绩效的影响，当股权相对分散时，制度环境的改善是有利于银行绩效的，当持股比较集中时，制度环境反而不利于银行绩效。
Stata：面板向量自回归PVAR
Stata：面板向量自回归PVAR使用新的Stata命令pvar、pvarsoc、pvargranger、pvarstable、pvarirf和pvarfevd可以实现面板向量自回归模型的选择、估计和推理。
为了便于在面板和时间序列变量之间进行切换，本命令与Stata内置的var命令的语法和输出都是相似的。
1面板向量自回归PVAR该命令主要包括如下内容••••••help pvarhelp pvarfevdhelp pvargrangerhelp pvarirfhelp pvarsochelp pvarstable2面板向量自回归PVAR配套命令简介1、PVAR命令pvar估计面板向量自回归模型，通过拟合各因变量对其自身、所有其他因变量和外生变量(如果有的话)的滞后的多元面板回归。
采用广义矩法(GMM)进行估计。
命令语法格式为：•pvar depvarlist [if] [in] [, options]语法选项为：lags(#) ：定义pvar模型的最大滞后期，默认滞后期为1exog(varlist) ：表示定义在PVAR模型中的内生变量列表fod and fd：用来指定如何消除面板的固定效果。
fod指定使用正向正交偏差或Helmert变换来消除面板固定效应，fod是默认选项。
fd规定了使用一阶差分而不是正向正交偏差来消除特定于面板的固定效应。
td：表示减去模型中每个变量在估计之前的横截面均值。
这可以用于在任何其他转换之前从所有变量中删除固定时间的效果。
gmmstyle指定使用Holtz-Eakin、Newey和Rosen(1988)提出的“GMM-style”工具。
gmmopts(options)覆盖pvar运行的默认gmm选项。
可以使用depvarlist中的变量名作为方程名分别访问模型中的每个方程。
vce(vcetype[， independent])指定报告的标准误差类型overid指定要报告Hansen的J统计量的过度识别限制。
stata两组回归结果比较 reghdfe系数标准化处理
stata两组回归结果比较reghdfe系数标准化处理1. 引言1.1 概述在社会科学研究中，回归分析是一种常用的统计方法，用于评估变量之间的关联性和影响程度。
Stata作为一种功能强大的统计软件，在回归分析领域具备广泛的应用。
然而，当面对数据集较大、包含多个固定效应（Fixed Effects）变量时，传统的普通最小二乘回归（OLS）可能存在估计偏误和方差低估等问题。
为了解决这一问题，开发了reghdfe命令，该命令使用高效的Factor-variable方法进行固定效应处理，并能够生成更准确和可靠的回归结果。
1.2 文章结构本文将分为五个部分进行论述。
首先，在引言部分简要介绍reghdfe命令及其在Stata中的功能和使用方法。
接着，我们将探讨常见的回归结果比较方法，包括Coefplot和Marginsplot等工具以及Stata命令视角下的对比分析。
第四部分将详细解释系数标准化处理背景、计算方法以及解读要点，帮助读者更好地理解和解释回归结果。
最后，通过一个实例分析来展示reghdfe命令的应用以及与传统OLS回归方法的对比结果，并提出结论和进一步研究建议。
1.3 目的本文的目的是通过对reghdfe命令和系数标准化处理等方面的介绍，帮助读者全面了解Stata中回归分析的实际应用。
我们将重点讨论如何使用reghdfe命令进行固定效应回归分析，并探讨如何比较不同模型的回归结果。
此外，我们还将详细说明系数标准化处理背景、计算方法和解读要点，帮助读者在解释和交流研究结果时更加准确和有效。
通过本文的阅读，读者将能够更好地利用Stata软件进行回归分析，并具备较高水平地撰写研究报告所需要的技能。
2. Stata中reghdfe命令简介:2.1 reghdfe命令功能:reghdfe 是Stata中的一个强大的回归命令，它可以用于进行高维固定效应面板数据模型的估计。
reghdfe 命令主要是通过在回归中引入固定效应项来控制个体（或群组）固定效应和时间固定效应。
如何运用Stata完成统计数据工作论文
如何运用Stata完成统计数据工作论文•相关推荐如何运用Stata完成统计数据汇总工作论文统计数据汇总是数据发布和数据分析研究的基础，也是统计工作者必不可少的一项工作技能。
目前统计工作中数据汇总大体上有两种方式，一种是通过国家统计联网直报平台或其他数据报送平台定制的数据汇总表对调查数据进行汇总，这种汇总方式操作简单，快捷，但是汇总表是通过平台定制，汇总的分组和结构固定，灵活性不足。
另一种途径是统计工作者根据工作需要，选取数据汇总软件，对企业或者个人报送的统计数据进行汇总。
这种汇总方式灵活性大，时效性强，但是需要借助相应的数据汇总软件完成。
Stata 由美国计算机资源中心研制，是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
Stata 功能强大，相对简单易学，并且能够应对经济普查、人口普查等上百万条样本数据的汇总工作。
本文就如何运用Stata 完成统计数据汇总工作加以介绍。
合并数据文件统计调查的原始数据经常存放在不同的数据文件里，比如，调查企业通过“调查单位基本情况表”上报企业所在地、登记注册类型等情况，通过“财务状况表”上报财务相关指标。
在数据汇总前，需要将两个数据文件进行合并，才能实现对财务指标的分地区、分行业等交叉分组汇总。
最常用的合并方式有两种：1. 数据文件的横向合并。
横向合并是将两个数据文件的变量合并到一起，合并后数据样本不变 , 但变量数目增加，也就是数据文件变宽了。
Stata 中只需指定合并序号变量，使用“merge”命令即可实现两个数据文件的横向合并。
实际工作中，常把企业的组织机构代码（zzjgdm）作为序号变量。
比如，将“调查单位基本情况（101-1表）”数据文件“jbqk.dta”和“财务状况表” 数据文件“cwzk.dta” 按照zzjgdm 合并的命令为：use jbqk,clearmerge zzgjdm using cwzk实际上，Stata 不仅可以将两个dta 文件合并，也可以直接读入csv、txt 等格式的文件，完成数据合并。
120分钟搞定论文数据分析及结果输出
Stata*:论文中数据分析的一把利剑或 120 分钟搞定论文数据分析及结果输出版本号:1.0中南财经政法大学STATA协会†学术组2013年4月18日摘要本文是写给那些没有用过Stata软件，同时又想在论文中有一些数据分析的本科生和研究生的，使其能在2个小时内掌握Stata软件最基本的分析功能，并能将结果按照学术论文的格式输出到Word等软件中。
本文将一步步地为你展示如何用Stata软件来进行基础的数据分析，并演示生成高质量的描述统计表格、回归结果及统计图并将之在论文中报告出来的详细过程。
由于Stata软件把EViews,SPSS的傻瓜式菜单和SAS的命令、编程完美结合起来，所以它受到了初学者和高级用户的普遍欢迎。
Stata软件体积小巧、简单易懂且功能强大，相信它会帮助你完成数据分析及报告的任务，让你得到一篇高水准的论文。
关键词:描述统计,计量模型,回归结果,数据分析,实证分析,论文写作目录1简介21.1Stata简介 (2)1.2Stata软件的安装及界面介绍 (2)1.3Stata操作方法介绍 (2)1.4Do-file的使用 (4)1.5中文字符的支持 (5)2准备工作52.1数据的导入 (5)2.2下载扩展包 (7)3数据分析73.1描述性统计 (8)3.2相关系数矩阵 (8)3.3最小二乘回归 (9)4结果报告104.1logout命令（统计表、相关系数矩阵表） (10)4.2esttab命令（最小二乘回归表） (11)5统计制图12*本文中所使用的Stata软件版本为：Stata/SE12.0for Windows(32-bit)†新浪微博名：stataclub。
如果对本文有任何改进的意见，欢迎@stataclub 或发私信给我们。
1简介1.1Stata简介Stata与SPSS、SAS并称为当今三大统计软件。
与后者相比，Stata体积小巧、简单易懂且功能强大。
Stata把EViews,SPSS的傻瓜式菜单和SAS的命令、编程完美结合起来，所以它一推出就受到了初学者和高级用户的普遍欢迎。
用stata建立滞后变量模型解决实际问题
重庆：不同类型的收入对消费的影响②滞后收入对即期消费支出的影响分析滞后收入又可称为过去收入，是指现期收入以前年份的收入，这里指重庆农民过去年份所取得的人均纯收入。
杜森贝利从“消费不可逆性”解释过去收入对现期消费的影响，他认为过去的消费水平对现期消费具有很强的“示范效应”，即使现期收入出现较大波动，也不会影响消费水平的剧烈波动，它会“承继”过去消费的延伸影响。
现在用现期消费与过去收入的相关系数来考察重庆市农村居民的现期消费与过去收入的相关程度，样本相关系数如下：相关系数回归结果表明，过去收入对现期消费的影响较大，过去收入每增加 1元，导致居民的现期消费增长 0.997 元。
说明重庆市农村居民的现期消费对过去收入的依赖性较强。
这可能是由于农民受“量入为出”、“勤俭节约”传统观念影响，养成了捂紧钱罐子的消费习惯，消费预期心理和预期收支趋紧，积累重于消费的观念在农村仍占主导地位。
农村居民收入：从表 3 可知，回归模型存在自相关，不能使用( 1) 式。
根据消费与收入理论，消费不仅受当期收入的影响，还可能受以前消费水平的影响。
因此，需要引入滞后变量。
3． 2 引入滞后变量的科伊克模型检验由图 2 可知，dlnRCt和 dlnRIt相对趋于平稳，时间趋势基本消除。
应用 Eviews 6． 0 对 lnRCt、lnRIt、dlnRCt、dlnRIt、ddlnRCt及 ddlnRIt分别做单位根检验，结果见表 4。
从表4 中可以看出，变量lnRCt、lnRIt、dlnRCt、dlnRIt的ADF 检验统计量的值在5% 显著性水平下均大于所对应的临界值，说明未经差分的人均收入和人均消费以及一阶差分的人均收入和人均消费均存在单位根，是非平稳的。
而其二阶差分以后的ddlnRCt 和 ddlnRIt的 ADF 检验值都小于所对应的临界值，均达到平稳，说明 lnRCt和 lnRIt均为二阶单整序列。
3． 2． 2 协整检验变量序列 lnRCt、lnRIt均是二阶单整序列，符合协整检验的要求。
金融前沿论文范文3篇
⾦融前沿论⽂范⽂3篇⾦融学前沿理论论⽂摘要：⾏为⾦融学的兴起揭开了⾦融学前沿理论的主流---数理⾦融学正在发⽣新的飞跃，⽽实验经济学和⾦融物理学的出现进⼀步深化了这种变⾰。
国外对⾦融学的基础研究和应⽤研究正⽇益蓬勃发展，⽽中国在这⽅⾯的努⼒尚属初步阶段。
可以预料：中国学者的⾦融学基础研究和应⽤研究还有很长的⼀段路要⾛，其细化研究和综合研究还有待进⼀步拓展。
关键词：⾏为⾦融学；⾦融物理学；实验经济学；鞅论；流形⾃从⼽森定律的兴起，再加上英国的杰⽂斯、奥地利门格尔和瑞⼠的⽡尔拉斯在19世纪70年代掀起“边际⾰命”以来，经济学基础理论便发⽣了第⼆次飞跃。
经济学基础理论第⼀次飞跃是由传统的劳动价值论转到基数效⽤价值论的飞跃，第⼆次飞跃是基数效⽤论朝着序数效⽤论的转换。
⽽序数效⽤论之萌发也即是⼈类开始重视⼼理效⽤在经济⽣活中的体现。
20世纪80年代以来，⾏为经济学的发展如⽕如荼。
⾏为经济学的兴起与蓬勃发展标志着学者对经济⽣活中的⼼理效应的认识的深化和发展。
与此同时，作为⾏为经济学主要的、成功的运⽤来看，⾏为⾦融学在对主流⾦融学(⼜称标准⾦融学)的批判与质疑中成长壮⼤，在股票市场实践中显⽰了强⼤的⼒量。
⾏为⾦融理论认为，证券的市场价格并不只由证券⾃⾝包含的⼀些内在因素所决定，⽽且还在很⼤程度上受到各参与主体⾏为的影响,即投资者⼼理与⾏为对证券市场的价格决定及其变动具有重⼤影响。
⾏为⾦融学的蓬勃发展离不开⼼理学分析所起的作⽤。
⾏为⾦融学融汇了⼼理学基本原理，其主要表现在信仰（过度⾃信、乐观主义和如意算盘、代表性、保守主义、确认偏误、定位、记忆偏误）以及偏好(展望理论、模糊规避)在⾏为⾦融学的应⽤。
从⽽，⾏为⾦融理论包含两个关键要素：（1）部分投资者由⾮理性或⾮标准偏好驱使⽽做出⾮理性⾏为；（2）具有标准偏好的理性投资者⽆法通过套利活动纠正⾮理性投资者造成的资产价格偏差。
这意味着⾮理性预期可以长期、实质性地影响⾦融资产的价格。
Stata软件在计量经济学中的应用
理工学院毕业论文学生姓名：张娇娇学号： 15L1002135专业：数学与应用数学题目： Stata软件在计量经济学中的应用指导教师：王菊芳（副教授）评阅教师：2019 年 6 月本科毕业论文第Ⅰ页共Ⅰ页目录1 引言 (1)1.1 计量经济学简介 (1)1.2 Stata软件的研究背景 (2)1.3 Stata软件的简介 (3)1.4 Stata的学习背景及意义 (5)2 Stata软件在计量经济学中的应用 (5)2.1模型的选取 (5)2.1.1数据的录入 (6)2.1.2散点图 (12)2.1.3最小二乘估计 (13)2.2异方差性的检验与修正 (14)2.2.1 图示检验法 (14)2.2.2 White检验 (19)2.2.3 G-Q检验： (20)2.2.4 加权最小二乘法(WLS) (23)2.3序列相关性的检验与修正 (26)2. 3. 1模型的选取 (26)2.3.2 图示法 (31)2.3.3 D.W.检验 (33)2.3.4拉格朗日乘数检验 (34)2.3.5 序列相关性修正 (37)2.4多重共线性 (38)2.4.1模型的选取 (39)2.4.2逐步回归法(既是检验又是修正)。
(40)3、总结 (45)结论 (47)致谢 (48)参考文献 (50)毕业论文中文摘要毕业论文外文摘要1 引言1.1计量经济学简介计量经济学，也称为经济计量学。
计量经济学是研究如何度量经济变量的科学，传统的经济学则是研究经济变量之间关系的科学。
现在科学的特点，第一个是数学，从定性研究到定量描述，它承认事物的本质。
其次，它涉及到欧洲的相互渗透，而计量经济学是传统经济学的数学化和某些科学的相互渗透的结果[1]。
1926年，挪威经济学家Ragnar Frish首先发明了“计量经济学”这个词，模仿了“生物经济学”的概念。
这意味着经济计量的诞生[2]。
然后是R. Fish和J. Tinbergen在1930年和其他人建立了国际生态学会。
计量经济学stata英文论文
Graduates to apply for the quantitative analysis of changes in number of graduatestudents一Topics raisedIn this paper, the total number of students from graduate students (variable) multivariate analysis (see below) specific analysis, and collect relevant data, model building, this quantitative analysis. The number of relations between the school the total number of graduate students with the major factors, according to the size of the various factors in the coefficient in the model equations, analyze the importance of various factors, exactly what factors in changes in the number of graduate students aspects play a key role in and changes in the trend for future graduate students to our proposal.The main factors affect changes in the total number of graduate students for students are as follows：Per capita GDP - which is affecting an important factor to the total number of students in the graduate students (graduate school is not a small cost, and only have a certain economic base have more opportunities for post-graduate)The total population - it will affect the total number of students in graduate students is an important factor (it can be said to affect it is based on source)The number of unemployed persons - this is the impact of adirect factor of the total number of students in the graduatestudents (it is precisely because of the high unemployment rate,will more people choose Kaoyan will be their own employment weights)Number of colleges and universities - which is to influenceprecisely because of the emergence of more institutions of higherlearning in the school the total number of graduate students is nota small factor (to allow more people to participate in Kaoyan)二 Establish ModelY=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4 +uAmong them, theY-in the total number of graduate students (variable)X1 - per capita GDP (explanatory variables)X2 - the total population (explanatory variables)X3 - the number of unemployed persons (explanatory variables)X4 - the number of colleges and universities (explanatory variables)三、Data collection1.date ExplainHere, using the same area (ie, China) time-series data were fitted2.Data collectionTime series data from 1986 to 2005, the specific circumstances are shown in Table 1Table 1：Y X1X2X3X41986110371963107507264.4105419871201911112109300276.6106319881127761366111026296.2107519891013391519112704377.910751990930181644114333383.210751991881281893115823352.210751992941642311117171363.9105319931067712998118517420.1106519941279354044119850476.4108019951454435046121121519.6105419961633225846122389552.8103219971763536420123626576.81020199819888567961247615711022199923351371591257865751071200030123978581267435951041200139325686221276276811225200250098093981284537701396200365126010542129227800155220048198961233612998882717312005978610140401307568391792四、Model parameter estimation, inspection and correction1.Model parameter estimation and its economic significance, statistical inference test. twoway(scatter Y X1)2000004000006000008000001.0e +06twoway(scatter Y X2)2000004000006000008000001.0e +06twoway(scatter Y X3)2000004000006000008000001.0e +06twoway(scatter Y X4)2000004000006000008000001.0e +0graph twoway lfit y X1200000400000600000800000F i t t e d v a l u e sgraph twoway lfit y X2-20000020000040000060000F i t t e d v a l u e sgraph twoway lfit y X3200000400000600000800000F i t t e d v a l u e sgraph twoway lfit y X42000004000006000008000001000000F i t t e d v a l u e s_cons 270775.2 369252.9 0.73 0.475 -516268.7 1057819 X4 621.3348 46.72257 13.30 0.000 521.748 720.9216 X3 -366.8774 157.9402 -2.32 0.035 -703.5189 -30.23585 X2 -7.158603 3.257541 -2.20 0.044 -14.10189 -.2153182 X1 59.22455 6.352288 9.32 0.000 45.68496 72.76413 Y Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Total 1.3040e+12 19 6.8631e+10 Root MSE = 18535 Adj R-squared = 0.9950 Residual 5.1533e+09 15 343556320 R-squared = 0.9960 Model 1.2988e+12 4 3.2471e+11 Prob > F = 0.0000 F( 4, 15) = 945.14 Source SS df MS Number of obs = 20. reg Y X1 X2 X3 X4Y = 59.22454816*X1- 7.158602346*X2- 366.8774279*X3+621.3347694*X4（6.352288） （3.257541） （157.9402） （46.72256）t= （9.323341）（-2.197548）（-2.322889）（13.29839）+ 270775.151（369252.8）（0.733306）R2=0.996048 Adjusted R-squared=0.994994 F=945.1415DW=1.596173Visible, X1, X2, X3, X4 t values are significant, indicating that the per capita GDP, the total population of registered urban unemployed population, the number of colleges and universities are the main factors affecting the total number of graduate students in school. Model coefficient of determination for 0.996048 amendments coefficient of determination of 0.994994, was relatively large, indicating high degree of model fit, while the F value of 945.1415, indicating that the model overall is significant。
stata论文
国民消费需求与GDP、人均GDP的相关研究分析摘要：GDP是体现国民经济增长状况和人民群众客观生活质量的重要指标。
当今我国的GDP总额排名已经跃居世界第二，仅次于美国之后，经过这些年经济的快速发展已经超过了日本、德国等一众经济强国，而中国的这个第二名是仅根据GDP，即国内生产总值来判定的。
GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，因为它被认为是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。
而国民消费需求则影响着宏观经济的均衡发展。
本文利用stata软件研究了影响国民消费的因素以及利用1994年至2008年这15年的相关数据针对与GDP有关的因素进行分析说明，判定哪些社会指标、经济指标与GDP存在相关性，并对模型的分析结果进行了经济意义检验，以及统计推断检验。
关键词：GDP、国民经济发展、国民消费需求、stata软件、相关性引言：按照经济学的分析，社会需求包括消费需求，投资需求和净出口。
消费需求作为其中很重要的一部分，对总需求具有很重要的影响，进而对总需求政策的制定也有明显的影响，它影响着宏观经济的均衡发展。
如果说GDP、GNP、人均GDP、人均GNP是衡量国强、民富的重要指标，那么，国民消费需求指数则是衡量国稳、民福的重要指标。
GDP并不是评价一国社会发展的唯一标准，它不能提供大众福利状况的全部真实信息，不能反映民生状况,甚至可能以GDP增长的强势掩盖一个国家发展及社会变革方面的劣势。
我国处于居民消费结构优化升级的发展阶段，较高的国民储蓄率和巨大的国内市场潜力为拉动需求增长提供了物质条件。
相对于GDP，以国民消费需求指数作为衡量经济福利的指标，最大的优点在于引导政府的公共政策应当从追求经济总量的增长，转到追求建立并维系一个健康、公平、正义的宏观制度安排。
虽然中国的经济总量不断扩大，但仍存在发展方式粗放、人均国民收入不高等问题，需要冷静客观地对待。
”所以说，我们应当更客观更理性地根据我国的GDP水平和国民消费指数来评价我国的综合经济实力。
stata在经济学的应用
stata在经济学的应用
Stata是一种常用的统计软件，尤其在经济学领域有广泛应用。
以下是在经济学中常见的Stata应用场景：
1. 统计分析：Stata提供了广泛的统计分析功能，包括描述性
统计、回归分析、方差分析、时间序列分析等。
经济学研究者可以利用这些功能对经济数据进行分析和解释。
2. 经济计量模型估计：Stata支持各种经济计量模型的估计，
如线性回归模型、面板数据模型、离散选择模型等。
研究者可以利用Stata对经济学理论模型进行参数估计和假设检验。
3. 面板数据分析：面板数据是经济学研究中常见的一种数据类型，Stata提供了针对面板数据的专门工具和命令，如固定效
应模型、随机效应模型、差分估计等。
研究者可以利用这些工具对面板数据进行深入分析。
4. 时间序列分析：时间序列数据在经济学研究中具有重要地位，Stata提供了丰富的时间序列分析功能，如单位根检验、协整
检验、ARCH/GARCH模型等。
研究者可以利用这些工具对经
济时间序列数据进行建模和分析。
5. 经济政策评估：Stata提供了计量经济学中常见的政策评估
方法，如断点回归设计、差分中断设计、工具变量法等。
研究者可以利用这些方法来评估不同经济政策对经济变量的影响。
6. 非参数统计方法：Stata也支持非参数统计方法的应用，如
核密度估计、非参数回归等。
这些方法在经济学研究中常用于处理非线性关系和函数形式的问题。
总之，Stata在经济学研究领域具有广泛的应用，可以帮助经济学研究者进行数据分析、计量经济模型估计、经济政策评估等方面的工作。
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计量经济学课程论文论文题目：影响中国税收收入增长的主要原因姓名：***学号：***********专业:劳动与社会保障指导教师：2016-12-07影响中国税收收入增长的主要原因摘要：本文基于1978-2005年的财政支出状况,对税收收入的影响主要因素做了回归分析，启用了stata软件，用最小二乘法得出了相关系数,并对回归结果进行实证检验,结果证实：影响税收收入的主要因素，国内生产总值，财政支出、商品零售物价指数，对税收收入有显著性影响，这与理论分析和经验判断相一致。
关键词：财政收入回归分析影响因素验证一致一. 问题的提出税收对社会经济、生活等产生的各种影响或效果。
这也是税收内在职能的外在表现，常常受社会客观条件以及税收具体制度的制约，不同的社会制度，不同的生产力发展水平，不同的经济运行模式,以及人们对税收作用的主观认识，都会影响税收作用的发挥，造成税收的具体作用在广度和深度上存在差异，改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2005年已增长到28778.54亿元，税收收入大大增加，表明我国经济发展良好，为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，我们在此建立计量回归模型进行分析，这就是本项目研究的主要目的二.理论分析为了全面反映中国税收增长的全貌,选择包括中央和地方税收的“国家财政收入"中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量；选择国内生产总值（GDP）作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出" 作为公共财政需求的代表；选择“商品零售价格指数"作为物价水平的代表.三。
模型的设定1.我国税收的变化状况改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化,中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元，到2002年已增长到17636.45亿元，25年间增长了33倍，为了研究影响中国税收收入增长的主要原因,分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势,需要建立计量经济模型！2。
关于实证论文计量软件的一些菜鸟心得(附stata简单操作)
迎。使用时可以每次只输入一个命令（适合初学者） ，也可以通过一个 Stata 程序 一次输入多个命令（适合高级用户） 。这样的话，即使发生错误，也较容易找出 并加以修改。 数据管理。尽管 Stata 的数据管理能力没有 SAS 那么强大，它仍然 有很多功能较强且简单的数据管理命令，能够让复杂的操作变得容易。Stata 主 要用于每次对一个数据文件进行操作，难以同时处理多个文件。随着 Stata/SE 的 推出，现在一个 Stata 数据文件中的变量可以达到 32,768，但是当一个数据文件 超越计算机内存所允许的范围时，你可能无法分析它。 统计分析。Stata 也能够 进行大多数统计分析 （回归分析， logistic 回归， 生存分析， 方差分析， 因子分析， 以及一些多变量分析） 。Stata 最大的优势可能在于回归分析（它包含易于使用的 回归分析特征工具） ，logistic 回归（附加有解释 logistic 回归结果的程序，易用于 有序和多元 logistic 回归） 。Stata 也有一系列很好的稳健方法，包括稳健回归， 稳健标准误的回归，以及其他包含稳健标准误估计的命令。此外，在调查数据分 析领域，Stata 有着明显优势，能提供回归分析，logistic 回归，泊松回归，概率 回归等的调查数据分析。 它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法（多变 量方差分析，判别分析等） 。 绘图功能。正如 SPSS，Stata 能提供一些命令或鼠 标点击的交互界面来绘图。 与 SPSS 不同的是它没有图形编辑器。 在三种软件中， 它的绘图命令的句法是最简单的，功能却最强大。图形质量也很好，可以达到出 版的要求。另外，这些图形很好的发挥了补充统计分析的功能，例如，许多命令 可以简化回归判别过程中散点图的制作。 总结。Stata 较好地实现了使用简便和 功能强大两者的结合。 尽管其简单易学，它在数据管理和许多前沿统计方法中的 功能还是非常强大的。 用户可以很容易的下载到别人已有的程序，也可以自己去 编写，并使之与 Stata 紧密结合。 SPSS 一般用法。SPSS 非常容易使用，故最为初学者所接受。它有一个可以点击的 交互界面， 能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和 粘贴的方法来学习其“句法”语言，但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。 数据管理。SPSS 有一个类似于 Excel 的界面友好的数据编辑器，可以用来输入和 定义数据（缺失值，数值标签等等） 。它不是功能很强的数据管理工具（尽管 SPS 11 版增加了一些增大数据文件的命令，其效果有限） 。SPSS 也主要用于对一个文
STATA数据处理
logout, save(mytable) excel replace: /// tabstat price wei len mpg rep78, /// stats(mean sd min p50 max) c(s) f(%6.2f) logout, save(mytable) word replace: /// pwcorr_a price wei, star1(0.01) star5(0.05) star10(0.1)
sysuse nlsw88, clear reg wage i.race reg wage i.race i.married race#married reg wage race##married // 与上面的命令等价
reg wage i.married hours i.married#c.hours reg wage i.married##c.hours // 等价于上述命令
数据下载
数据下载成-tab-分割的csv格式最容易导入stata。大数据可以下载成dbf格式，然后用 Stat/Transfer转成dta格式导入最方便。
数据导入和输出
在导入之前，可以在stata中先查看数据的情况： shellout 是直接从stata中打开某个文 件， type 是在stata窗口中打印出数据。
表达式
关系运算符 ==; >; <; >=; <=; !=; ~= 逻辑运算符： & (与) ; | (或) 不同条件用括号括起并分隔.
算术运算符： + - * / ^(幂) * 表示任意长度的字母或数字 ? 表示一个长度的字母或数字 数值的缺省用 . 表示；字符的缺省用空格 "" 表示。
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计量经济学课程论文
论文题目：影响中国税收收入增长的主要原因
姓名：***
学号：***********
专业：劳动与社会保障
指导教师：
2016-12-07
影响中国税收收入增长的主要原因
摘要：本文基于1978-2005年的财政支出状况，对税收收入的影响主要因素做了
回归分析，启用了stata软件，用最小二乘法得出了相关系数，并对回归结果进
行实证检验，结果证实：影响税收收入的主要因素，国内生产总值，财政支出、
商品零售物价指数，对税收收入有显著性影响，这与理论分析和经验判断相一致。
关键词：财政收入回归分析影响因素验证一致
一. 问题的提出
税收对社会经济、生活等产生的各种影响或效果。
这也是税收内在
职能的外在表现，常常受社会客观条件以及税收具体制度的制约，不同的
社会制度，不同的生产力发展水平，不同的经济运行模式，以及人们对税
收作用的主观认识，都会影响税收作用的发挥，造成税收的具体作用在广
度和深度上存在差异，改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的
快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入
1978年为519.28亿元，到2005年已增长到28778.54亿元，税收收入大大
增加，表明我国经济发展良好，为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，我们在此建立计量回归模型进行分析，这就是本项目研究的主要目的
二.理论分析
为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的“国
家财政收入”中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量；
选择国内生产总值（GDP）作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售价格指数”作为
物价水平的代表。
三.模型的设定
1.我国税收的变化状况
改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28
亿元，到2002年已增长到17636.45亿元，25年间增长了33倍，为了
研究影响中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增
长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济模型！
2.影响税收的因素
（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。
（2）公共财政的需求，税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定的影响。
（3）物价水平。
我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的GDP 等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。
（4）税收政策因素。
我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984-1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。
税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增215.42%。
但是第二次税制改革对税收增长速度的影响不是非常大。
3.模型的假定
为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量，以反映国家税收的增长；选择“国内生产总值（GDP ）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价为物价水平的代表。
由于财税体制的改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑税制改革对税收增长的影响。
所以解释变量设定为可观测的“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售物价指数”等变量。
并将方程形式设为二次型：
y t =a 1+a 2X 1+a 3X 2+a 4X 3+u t
(i X 为解释变量，i Y 为被解释变量,i 随机扰动项) 为了判断两变量之间是否真正存在显著的线性相关关系，可以求可决系数进行拟合程度评价，也可通过相关系数的显著性检验或回归系数的假设检验来对所建立的回归方程式的有效性进行分析判断。
四.数据的收集
模型的估计与调整
1.启用stata软件，点击edit对其中的preferences(general
preferences)进行设置，再打开data editor(edit),将表格中的1987-
2005的数据输入，并将其中的var1 var2 var3 var4 分别改为 yt x1 x 2 x3,然后进行回归分析：
回归结果如下
根据表中的数据，模型的估计结果为：
Ŷi=-3812.206+0.0126711X1+0.7709328X2+34.95527X3
（1154.821）（0.0066）（0.0 379）（10.7803）
t=(-3.30) (1.93) ( 20.33) (3.24)
R2 =0.9983 R̅2=0.9981 F=4620.89 df=27
2.德宾--沃森检验结果:
3.怀特检验结果：
1) 经济意义检验
模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年GDP 每增长1亿元，税收收入就会增长0.0126711亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7709328亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长34.95527亿元。
这与理论分析和经验判断相一致。
2）拟合优度：由上表数据可得到R 2 =0.9983，修正的可决系数为
R
̅ 2=0.9981 ，说明模型对样本的拟合很好。
3) F 检验：对 a 2=a 3=a 4=0，给定显著性水平0.05α=，在F 分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=21的临界值。
由表3.4中得到F=4620.89，由于F=4620.89>3.075，应拒绝原假设a 2=a 3=a 4=0，说明回归方程显著，即“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售物价指数”等变量联合起来确实对“税收收入”有显著的影响。
4）t 检验：分别对0H ：a i =0,(i =1,2,3,4)，给定显著性水平0.05α=，查t 分布表得自由度为n-k=21临界值2
() 2.080t n k α-=。
由表3.4中数据可得，
对应的t 统计量分别为-2.7459、3.9566、21.1247、2.7449，其绝对值均大于2.80也就是说，当在其它解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总
值”（2X ）、“财政支出”（3X ）、“商品零售物价指数”（4X ）分别对
被解释变量“税收收入”Y 都有显著的影响。
5）①给定显著水平 0.05，查DW 表，当n=28,k=4时，得到下限临界值d L =1.104，上限临界值d U =1.747，因为由ＤＷ统计结果（B ）可知DW 统计量为0.8803872小于4-d L =2.896，根据判定区域可知不存在自相关。
②由White 检验结果（C ）可知n R 2=13.44，在05.0=α下，查2χ分布表，得到临界值21.0261，由上述知道X 的t 检验显著。
比较计算的2χ统计量与临界值，因为
nR 2=13.44<21.0261,表明模型不存在异方差。
五.模型的分析结果和结论
1）我国的税收收入是与我国的国内生产总值GDP 成正比的，即国内生产总值增加。
税收收入也会随之增加，这也是符合常理的 ，但是随着经济波动的影响，有些年份的税收收入增长的幅度较小，或小于平均水平，这在一定程度上取决于大家的税收政策和财政支出、收入的比例。
2）由回归模型中数据可以知道，在假定其它变量不变的情况下，当年财政
支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7709328亿元；，我国实行积极的财政支政策，支出比例比较大，这对经济的发展有很好的促进作用。
3）在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，
税收收入就会增长34.95527亿元，这说明零售商品物价指数上涨对税收有很大的影响，它的作用不可忽视。
4）综上所述：我们应该大力发展经济，提高国民生产总值，根据经济的发
展和现实的需要，选择我国的税收政策，以利于更好的作用于经济，提高经济的发展质量和速度。
6.政策建议
（1）我国应该加强对税收制度的改革和监管，制定比较合理的税收政
策，在长期的税制发展过程中，借鉴发达国家的税收制度，以用
来完善我国哦的税收政策。
（2）加强税收征管工作的效率，完善征管环境和手段，提高征管人员的素质，降低征税成本，减少偷税、避税、逃税的发生，维护国家利益和人民利益。
（3）加强税收统计的严密性和合理性，以能更好的促进各方的协调，在GDP 、税收支出等方面加强研究，制定合理的收税标准以及影响税收的因素。
7.参考文献
庞皓主编《计量经济学》，西南财经大学出版社，2001 《中国统计年鉴》中国统计出版社。