stata处理面板数据及修正命令集合

stata处理面板数据及修正命令集合步骤一：导入数据原始表如下，数据请以时间（1998，1999，2000，2001??）为横轴，样本名（北京，天津，河北??）为纵轴将中文地名替换为数字。

注意：表中不能有中文字符，否则会出现错误。

面板数据中不能有空值。

去除年份的一行，将其余部分复制到stata的data editor中，或保存为csv格式。

打开stata，调用数据。

方法一：直接复制到data editor中。

方法二：使用口令：insheet using 文件路径调用例如：insheet using C:\STUDY\paper\taxi.csv其中csv格式可用excel的“另存为”导出步骤二：调整格式首先请将代表样本的var1重命名口令：rename var1 样本名例如：rename var1 province也可直接在var1处双击，在弹出的窗口中修改:接下来将数据转化为面板数据的格式口令：reshape long var, i(样本名)例如：reshape long var, i(province)其中var代表的是所有的年份（var2,var3,var4??）转化成功后继续重命名，其中_j 这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称口令例如：rename _j yearrename var taxi也可直接在需要修改的名称处双击，在弹出的窗口中修改步骤三：排序口令：sort 变量名例如：sort province year意思为将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列最后，保存。

至此，一个变量的前期数据处理就完成了，请如法炮制的处理所有的变量，也就是说每个变量都做一个dta文件。

在处理新变量前请使用口令：clear将stata重置步骤四：合并数据任意打开一个处理过的变量的dta文件作为基础表（推荐使用因变量的dta文件，这里使用so2作为因变量）口令： merge 样本名时间 using 文件路径例如：merge province year using C:\STUDY\paper\taxi.dta 意思是将taxi的数据添加到so2的数据表中然后使用口令：tab _merge然后使用口令：drop _merge将数据表中的_merge一列去掉，接着重新使用口令：sort 样本名时间例如：sort province year为新生成的表排序。

Stata命令大全面板数据计量分析与软件实现

Stata命令大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面板数据模型操作命令讲解

S T A T A 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令it x y it i it 固定效应模型itit it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=i i i it ~e it ~1-t e i ，8858.0~5.0-~验：是否存在门槛效应混合面板：reg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,vce(cluster sf)固定效应、随机效应模型xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,feest store fextreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,reest store rehausman fe两步系统GMM 模型xtdpdsys rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) maxldep(2) twostep artests(2)注：rlt 为被解释变量，“plf1 nai efd op ew ig ”为解释变量和控制变量；maxldep(2)表示使用被解释变量的两个滞后值为工具变量；pre （）表示以某一个变量为前定解释变量；endogenous （）表示以某一个变量为内生解释变量。

自相关检验：estat abond萨甘检验：estat sargan差分GMM模型Xtabond rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) twostep artests(2)内生：该解释变量的取值是（一定程度上）由模型决定的。

内生变量将违背解释变量与误差项不相关的经典假设，因而内生性问题是计量模型的大敌，可能造成系数估计值的非一致性和偏误；外生：该解释变量的取值是（完全）由模型以外的因素决定的。

(完整word版)STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令εαβit ++=xy itiit固定效应模型μβit +=xy ititεαμit+=itit随机效应模型(一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量 gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln，fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现F统计量的概率为0。

0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型.●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法:LM统计量)（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln，re (加上“qui"之后第一幅图将不会呈现)xttest0可以看出,LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。

可见，随机效应模型也优于混合OLS模型.●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析,可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。

但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln，feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe （或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless）可以看出,hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。

stata上机实验第五讲——面板数据的处理

• xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator （动态面板估计） • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models • xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS
tab company,gen(dum)（批量生成变量） drop dum1 reg invest mvalue kstock dum*（ *表示未知数）与上述方法比较一下： xi:reg invest mvalue kstock pany 结果完全一样。
• xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models • xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models

STATA面板数据模型操作命令

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令εαβit ++=x y it i it 固定效应模型μβit +=x y it itεαμit +=it it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。

●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。

可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。

●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。

但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA处理命令y it i xit it 固定效应模型yit x it itit it it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes该命令是了解面板数据结构● summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）● gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用 OLS 混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的 F 统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现 F 统计量的概率为 0.0000 ，检验结果表明固定效应模型优于混合 OLS模型。

● 2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5( 加上“ qui ”之后第一幅图将不会呈现) ln,re xttest0可以看出， LM检验得到的 P 值为 0.0000 ，表明随机效应非常显著。

可见，随机效应模型也优于混合 OLS模型。

● 3、检验固定效应模型or 随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合 OLS模型。

但是无法明确区分 FE or RE 的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1 ：估计固定效应模型，存储估计结果Step2 ：估计随机效应模型，存储估计结果Step3 ：进行 Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5ln,fe est store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe ( 或者更优的是 hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出， hausman检验的 P 值为 0.0000 ，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。

STATA面板数据模型操作命令（完整资料）.doc

STATA⾯板数据模型操作命令（完整资料）.doc 【最新整理，下载后即可编辑】STATA ⾯板数据模型估计命令⼀览表⼀、静态⾯板数据的STATA 处理命令εαβit ++=x y it i it 固定效应模型µβit +=x y it itεαµit +=it it 随机效应模型（⼀）数据处理输⼊数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“⾯板”形式●xtdes 该命令是了解⾯板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产⽣⼀个滞后⼀期的新变量gen F_y=F.y /////// 产⽣⼀个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产⽣⼀个⼀阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产⽣⼀个⼆阶差分的新变量（⼆）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使⽤OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型⽽⾔，回归结果中最后⼀⾏汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例⼦中发现F 统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。

●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验⽅法：LM 统计量）（原假设：使⽤OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第⼀幅图将不会呈现)xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应⾮常显著。

可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。

●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验⽅法：Hausman 检验）原假设：使⽤随机效应模型（个体效应与解释变量⽆关）通过上⾯分析，可以发现当模型加⼊了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。

(完整word版)STATA面板数据模型操作命令要点

STATA 面板数据模型预计命令一览表一、静态面板数据的STATA办理命令y it i x it it固定效应模型y it x it itit it it随机效应模型（一）数据办理输入数据●tsset code year该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes该命令是认识面板数据构造● summarize sq cpi unem g se5 ln各变量的描绘性统计（统计剖析）● gen lag_y=L.y ///////产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y ///////产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y ///////产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y ///////产生一个二阶差分的新变量（二）模型的挑选和查验●1、查验个体效应（混淆效应仍是固定效应）（原假定：使用 OLS 混淆模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe关于固定效应模型而言，回归纳果中最后一行报告的 F 统计量便在于查验所有的个体效应整体上明显。

在我们这个例子中发现 F 统计量的概率为 0.0000 ，查验结果表示固定效应模型优于混淆 OLS模型。

● 2、查验时间效应（混淆效应仍是随机效应）（查验方法：LM统计量）（原假定：使用OLS混淆模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5( 加上“ qui ”以后第一幅图将不会体现) ln,re xttest0能够看出， LM查验获取的 P 值为 0.0000 ，表示随机效应特别明显。

可见，随机效应模型也优于混淆 OLS模型。

● 3、查验固定效应模型or 随机效应模型（查验方法：Hausman查验）原假定：使用随机效应模型（个体效应与解说变量没关）经过上边剖析，能够发现当模型加入了个体效应的时候，将明显优于截距项为常数假定条件下的混淆 OLS模型。

可是没法明确划分 FE or RE 的好坏，这需要进行接下来的查验，以下：Step1 ：预计固定效应模型，储存预计结果Step2 ：预计随机效应模型，储存预计结果Step3 ：进行 Hausman查验●qui xtreg sq cpi unem g se5ln,fe est store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe(或许更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)能够看出， hausman查验的 P 值为 0.0000 ，拒绝了原假定，以为随机效应模型的基本假定得不到知足。

Stata命令大全-面板数据计量分析与软件实现

Stata命令大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。

(完整word版)STATA面板数据模型操作命令要点

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令εαβit ++=x y it i it 固定效应模型μβit +=x y it itεαμit +=it it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。

●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。

可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。

●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。

但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。

STATA面板数据模型操作命令讲解

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令固定效应模型εαβit ++=x y it i it μβit +=x y it it随机效应模型εαμit +=it it （一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。

●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现)xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。

可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。

●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。

但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。

（完整word版）stata命令大全（全）

（完整word版）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命令大全（全）[整理版]

*********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面板数据模型操作命令

STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令εαβit ++=x y it i it 固定效应模型μβit +=x y it itεαμit +=it it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。

在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。

●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。

可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。

●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。

但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。

STATA面板数据模型操作命令

STATA面板数据模型操作命令下面是一些在STATA中用于面板数据模型操作的常用命令：1. xtset命令：该命令用于设置数据为面板数据，并指定面板数据的结构，如个体标识和时间标识。

例如，xtset id year将数据设置为个体标识为id，时间标识为year的面板数据。

2. xtreg命令：该命令用于估计面板数据模型中的固定效应或随机效应模型。

固定效应模型假设个体效应是固定的，随机效应模型则将个体效应看作是随机变量。

可以通过指定不同的选项进行不同类型的估计，如-fe表示固定效应，re表示随机效应。

3. xtsum命令：该命令用于汇总面板数据的描述统计信息，如平均值、标准差、最小值和最大值等。

可以使用不同的选项来指定需要计算的统计量。

4. xtline命令：该命令用于绘制面板数据的线性图。

可以使用不同的选项来指定需要绘制的变量和面板单位。

5. xttest0命令：该命令用于进行面板数据模型的序列相关性检验。

该命令会计算序列相关系数和相关性检验的统计量，并根据检验结果给出相应的结果。

6. xtreg命令（选项, qls）：该命令用于估计面板数据模型中的定阶自相关模型。

该模型可以用来处理面板数据中存在的自相关问题。

7. xtivreg命令：该命令用于进行面板数据模型的时间因果分析。

该命令使用了仪器变量来解决内生性问题。

8. xtfe命令：该命令用于估计面板数据模型中的固定效应模型的回归系数。

该命令会将个体固定效应去除后，对回归方程进行估计。

9. xtgls命令：该命令用于估计面板数据模型中具有异方差和相关性的广义最小二乘回归系数。

该命令可以通过指定不同的选项来进行不同类型的估计。

10. xttrans命令：该命令用于进行面板数据模型的数据转换操作。

可以使用不同的选项来进行不同类型的数据转换。

以上是STATA中用于面板数据模型操作的一些常用命令。

在实际使用中，根据具体的需求和数据特点，可以结合不同的命令进行面板数据模型的分析和操作。

stata处理面板数据及修正命令集合