运用Stata做计量经济学
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。
计量经济学stata案例应用题
计量经济学stata案例应用题1. 使用 Stata 对某地区 2010 年至 2020 年的人口增长率进行分析。
首先，从国家统计局或其他可靠资源中获取相应地区每年的人口数据，并导入 Stata。
然后，计算每年的人口增长率，可以使用以下公式：人口增长率=（当前年份的人口-上一年份的人口）/ 上一年份的人口* 100。
最后，使用命令 summarize，regress 或者 graph 等命令对数据进行进一步分析和可视化。
2. 对某汽车制造公司的销售数据进行分析，判断价格、广告费用和其它因素对销售额的影响。
导入销售数据集，并确保数据的完整性和准确性。
使用命令 summarize，correlate 或者 graph 命令来计算变量之间的相关性。
使用命令 regress 来进行回归分析，考虑价格、广告费用和其他相关因素的影响，并根据回归系数和显著性水平进行解读。
使用命令 predict 来进行销售额的预测，并使用 graph 命令绘制销售额的趋势图或其他可视化图表。
3. 分析某公司员工的工资水平与其受教育程度、工作经验、性别和其他因素之间的关系。
导入员工的工资和个人信息数据集，并确保数据的完整性和准确性。
使用命令 tabulate 和 summarize 对不同因素之间的关系进行初步探索性分析。
使用命令 regress 或者是 logistic 命令对员工工资与受教育程度、工作经验、性别等因素进行回归分析，考虑相应的控制变量。
对回归结果进行解读，判断各个因素对工资水平的影响，并使用 graph 命令绘制相关图表来支持和解释分析结果。
4. 对某超市的销售数据进行分析，了解不同产品类别的销售趋势以及其它因素对销售额的影响。
导入超市的销售数据集，并确保数据的完整性和准确性。
使用 summarize，tabulate 或 graph 命令对产品类别的销售额和销售趋势进行初步分析和可视化。
使用命令regress 和相应的控制变量对销售额进行回归分析，考虑不同因素（例如季节、广告费用、促销活动等）的影响，并对结果进行解读。
运用Stata做计量经济学(最新整理)
运用Stata做计量经济学运用Stata建模的7步骤：1、准备工作；目录、日志、读入数据、熟悉数据、时间变量、more、……；2、探索数据：数据变换、描述统计量、相关系数、趋势图、散点图、……；3、建立模型：regress、经济理论检验、实际经济问题要求、统计学检验、计量经济学检验：R2，T，t，残差；4、诊断模型：异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量问题、……；5、修正模型：WLS、GLS、工具变量法（ivregress），……；6、应用模型：置信区间、预测、结构分析、边际分析、弹性分析、常用模型回归系数的意义、……；7、整理：关闭日志、生成do文件备用1、准备工作让STATA处于初始状态，清除所有使用过的痕迹clear指明版本号version11设定并进入工作文件夹：cd D:\ （设定路径，将数据、程序和输出结果文件均存入该文件夹）关闭以前的日志capture log close建立日志：log using , replace设定内存：set mem 20m关闭more：set more off读入数据：use .dta, clear认识变量：describe建立时间变量：tsset2、用描述统计方法探索数据特征必要的数据转换：gen、replace、……；描述统计量：summarize, detail相关系数矩阵：corr/pwcorr散点图和拟合直线图：scatter y x || lfit y x矩阵散点图：graph matrix y x1 x2 x3,half线性趋势图：line y xOLS建立模型：regress y x1 x2 x3；由方差分析表并用F和R2检验模型整体显著性；依据p值对各系数进行t检验，一次只能剔出一个最不显著的变量，直到不包含不显著的变量；估计参数，判别变量的相对重要性；构造和估计约束模型，用以检验经济理论4、诊断模型（1）检验异方差残差拟合值散点图：rvfplot残差平方与某个自变量的散点图predict e, residualsgen e2=eˆ2scatter e2 x1Breusch-Pagan拉格朗日乘数异方差检验estat hettest通过信息矩阵检验执行的white异方差检验estat imtest, white解析检验的零假设H0：同方差（2）检验序列相关散点图法predict rgen lagr=l.rscatter r lagr,xline(0) yline(0)趋势图法line r year, yline(0)Breusch-Godfrey LM test for autocorrelationestat bgodfrey,lags(1 2 3)Durbin’s alternative test for autocorrelationestat dubinalt,lags(1 2 3)Durbin-Watson dw-statisticestat dwatson（3）多重共线性检验多重共线性是否存在：R2和F很高，但t检验不显著判定系数检验法：某一自变量对其余自变量回归的R>0.8，判定该自变量引起多重共线性方差膨胀因子大于5estat vif（1）异方差的修正——WLSpredict r, residualsregress y x1 x2 x3 [w=1/abs(r)]（2）修正同时存在异方差和序列相关之prais选项是corc变换，循环迭代Prais m gdp, corc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)（3）多重共线性的修正排除引起共线性的变量差分法（短期模型）岭回归法（有偏估计）逐步回归法A. 向前法（只进不出）sw reg ...,pe(0.#)B. 向后法（只出不进）sw reg ...,pe(0.#)C. （有进有出）向前法sw reg ...,pe(0.#) pr(0.#) forwardpe(0.#) < pr(0.#)向前法是空模型的开始D. （有进有出）向后法sw reg ...,pe(0.#) pr(0.#)pe(0.#) < pr(0.#)向后法是满模型的开始（4）修正随机解释变量tsset yearivreg consp (gdpp=l.gdpp)用滞后一期的gdpp作gdpp的工具变量常数项虚拟变量自己作自己的工具变量。
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
整理ppt
13
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
整理ppt
11
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；
stata 计量方法(一)
stata 计量方法(一)Stata 计量方法Stata 是一种常用的统计软件，尤其在计量经济学领域得到广泛的应用。
本文将介绍使用 Stata 进行计量方法分析的基本步骤和常用命令。
回归分析回归分析是计量经济学中最基础的方法之一，用于探究一个或多个自变量对一个因变量的影响程度。
在 Stata 中，可以使用reg命令进行回归分析。
reg dependent_variable independent_variable1 independent_variable2 ...例如，以下命令将运行一个简单线性回归，其中自变量为x，因变量为y：reg y x多元回归分析多元回归分析是指使用多个自变量来解释因变量。
在 Stata 中，可以使用reg命令进行多元回归分析。
reg dependent_variable independent_variable1 independent_variable2 ...例如，以下命令将运行一个多元回归模型，其中自变量为x1和x2，因变量为y：reg y x1 x2差分处理差分处理是指对两个或多个时间点的数据进行比较。
在 Stata 中，可以使用diff命令进行差分处理。
diff variable, difference_option例如，以下命令将计算变量x的一阶差分：diff x, difference(1)仪器变量回归仪器变量回归是用于处理自变量与因变量之间存在内生性问题的一种方法。
在 Stata 中，可以使用ivreg命令进行仪器变量回归。
ivreg dependent_variable (endogeneous_variable = instruments) independent_variable1 independent_variable2 ...例如，以下命令将运行一个仪器变量回归模型，其中自变量为x，因变量为y，仪器变量为z：ivreg y (x = z) other_variables总结本文介绍了 Stata 中常用的计量方法分析，包括回归分析、多元回归分析、差分处理和仪器变量回归。
运用Stata建立计量经济学模型
➢
（2）为分析类似项目提供借鉴
➢ 操作：（1）在回顾窗口选择命令并复制
➢
（2）点击do-file Editor，或打开一个已存在的do文件
➢
（3）将复制的命令粘贴在do文件中
➢
（4）编辑已执行过的命令，包括增加注释
➢
（5）调试do文件
➢
（6）保存
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17
总结
➢1、准备工作；目录、日志、读入数据、熟 悉数据、时间变量、more、……；
➢ 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
6
4、诊断模型
➢ （2）检验序列相关 ➢ 散点图法
➢ predict r ➢ gen lagr=l.r ➢ scatter r lagr,xline(0) yline(0)
➢ pe(0.#) < pr(0.#)向前法是空模型的开始
➢ D. （有进有出）向后法 sw reg ...,pe(0.#) pr(0.#)
➢ pe(0.#) < pr(0.#)向后法是满模型的开始
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5、修正模型
➢ （4）修正随机解释变量 ➢ tsset year ➢ ivreg consp (gdpp=l.gdpp) ➢ 用滞后一期的gdpp作gdpp的工具变量 ➢ 常数项虚拟变量自己作自己的工具变量。 ➢ ivreg y1 x1 x2 (y2 y3 = z1 z2 z3) x3 ➢ 用z1 z2 z3作y2和y3的工具变量 ➢ x1 x2 x3和常数项虚拟变量自己作自己的工具变量
➢6、应用模型：置信区间、预测、结构分析、 边际分析、弹性分析、……；
计量经济学stata操作指南
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) frequency kdensity 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 ～large predict 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 first estat 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。
计量经济分析及stata应用
计量经济分析及stata应用计量经济学是一门研究经济理论和经济数据之间关系的学科。
它的目的是通过使用统计方法和经济理论来分析经济现象，并得出关于经济模型和政策的结论。
Stata是一个广泛使用的计量经济学软件包，它提供了许多工具和算法，可以帮助研究人员进行经济数据的分析和模型估计。
在计量经济分析中，我们首先需要收集和整理经济数据。
这些数据可以是时间序列数据，如GDP、通货膨胀率等，也可以是截面数据，如个人收入、教育水平等。
一旦数据准备就绪，我们可以开始对其进行描述性统计，以了解数据的基本特征，如平均值、标准差、最大值和最小值等。
接下来，我们可以使用计量经济模型来研究变量之间的关系。
最常见的模型是线性回归模型，它可以分析自变量与因变量之间的线性关系。
例如，我们可能希望了解教育水平对个人收入的影响。
我们可以构建一个回归模型，其中教育水平是自变量，个人收入是因变量。
通过估计回归模型的系数，我们可以得出关于教育水平对个人收入的影响的结论。
为了得出可靠的结论，我们需要进行统计推断。
我们需要检验模型的显著性，以确定自变量是否对因变量有统计上的重要影响。
常用的检验方法包括t检验和F 检验。
另外，我们还可以进行样本外预测，以测试模型的预测能力。
在使用Stata进行计量经济分析时，我们可以使用命令来进行各种操作。
例如，我们可以使用"summarize"命令来计算描述性统计量，使用"regress"命令来估计回归模型的系数，使用"test"命令来进行假设检验，使用"predict"命令来进行样本外预测等等。
此外，Stata还提供了一些图形工具，可以帮助我们更好地理解数据和模型。
总之，计量经济分析及其在Stata中的应用是经济学研究中的重要组成部分。
通过合理地选择经济模型和使用适当的统计方法，我们可以从经济数据中提取有关经济现象和政策的重要信息。
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。
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。
高级计量经济学及stata应用
高级计量经济学及stata应用介绍本文旨在全面、详细、完整且深入地探讨高级计量经济学及Stata应用的主题，从理论到实践，帮助读者深入了解该领域并有效运用Stata进行数据分析。
以下将从以下几个方面展开讨论：1.数理统计的基本概念和应用领域2.高级计量经济学的发展及重要方法3.Stata在高级计量经济学中的应用方法4.经济数据分析实例数理统计的基本概念和应用领域1.1 概念数理统计是以概率论为基础，应用数学和统计学的方法研究统计规律，并应用这些规律来描述、分析和解释各种统计问题的一门学科。
它通过收集、整理、分析实际数据，得到统计定律，为决策提供科学依据。
1.2 应用领域数理统计在各个学科领域都有广泛的应用，特别是在经济学中。
它可以帮助经济学家分析经济现象，进行经济预测，评估政策效果等。
同时，数理统计也应用于医学研究、社会学调查、心理学实验设计等领域。
高级计量经济学的发展及重要方法2.1 发展历程高级计量经济学是计量经济学的一个分支，强调经济理论与计量方法的结合，通过数学模型和统计分析来研究经济现象。
该领域自20世纪50年代以来迅速发展，经历了计量经济学基本理论的建立、计量经济学模型的发展和计量经济学方法的创新等阶段。
2.2 重要方法在高级计量经济学中，有一些方法被广泛应用，如面板数据模型、时间序列分析、计量经济学中的工具变量等。
这些方法可以帮助研究者解决经济学中的内生性问题、数据相关性问题等。
Stata在高级计量经济学中的应用方法3.1 简介Stata是一种常用的经济数据分析软件，可以对数据进行清洗、处理、分析和可视化等操作。
它强大的计量经济学功能使其成为高级计量经济学研究的重要工具。
3.2 Stata的基本操作在使用Stata进行高级计量经济学研究时，需要掌握一些基本操作。
包括数据导入、数据处理、模型估计等。
此外，Stata还提供了丰富的统计命令和图表功能，可以帮助研究者进行详细的数据分析和结果展示。
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方值高而具有显着的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,从而导致本来显着地回归系数变成了统计不显着诊断方法：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,系数显着就有异方差；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 hettest6、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;注意：一个好的模型,绝不会因为异方差性的原因而被抛弃;只有在问题严重的时候,误差方差不相等的问题才值得去修正;当模型参数的最大方差OLS估计比最小方差GLS估计的10倍还大时,问题才是严重的;自相关Covui, uj =0来源：1、惯性：如GDP、价格指数2、设定偏误,应含而未含变量,不正确的函数形式3、蛛网现象：如供给价格的反应要滞后一个时期,今年种植的作物受去年流行的价格影响4、滞后效应：5、数据的编造问题：OLS估计量仍是无偏线性的,方差估计错误诊断方法：1、图解法：残差对时间,残差对残差滞后2、游程检验：runtest3、德宾-沃森检验DW检验：0-dl拒绝正自相关,dl-du无决定域,du-2-4-du不拒绝、4-du-4-dl无决定域、4-dl-4拒绝负自相关：dwstat4、布劳殊-戈弗雷检验：BG检验LM检验解决：如果AR1,ρ已知：在t-1期乘以ρ,再用t期减掉ρ未知：需估计,一般ρ=1-d/2或直接做ut对ut-1回归;修正OLS标准误的尼威-韦斯特方法：只对大样本有效,对小样本可能不适合;如果样本足够大,同时存在自相关和异方差的情况,由此方法得到的修正标准误被称为HAChetero- and auto corr-consistentNewey-West standard errors：newey y x , lag1模型设定偏误选取解释变量的偏误：遗漏相关变量如果遗漏变量与进入变量相关,估计量在小样本下有偏,大样本下不一致,方差有偏；如果遗漏变量与进入变量无关,估计量无偏一致,但常数项估计有偏,随机项方差估计有偏导致系数方差估计有偏,多选无关变量参数估计量无偏一致,误差方差估计正确,但参数估计量的方差大于正确情况,从而使对参数进行统计推断的精度下降模型函数形式不正确或不恰当的偏误测量误差的偏误因变量存在测量误差的后果是参数估计量的标准误变大,参数估计及其方差仍无偏；解释变量存在测量误差使得解释变量与误差项相关,OLS估计有偏非一致随机误差项设定形式不正确的偏误有偏;诊断方法：1、检验模型是否有无关变量：对显着性检验,t或F2、对遗漏变量和错误函数形式检验：残差图示或XY图、拉姆齐Ramseyreset检验regressionspecification error test：estat ovtest3、德宾-沃森检验：不断增加变量,查看dw统计量变化信息准则AIC SIC越低的模型就越好,模型拟合度无显着差异的前提下虚拟变量如果一个模型中的解释变量全部都是虚拟变量：方差分析模型ANOVA如果解释变量中既有定量变量又有虚拟变量：协方差分析模型ANCOVAChow test：F=(RRRR−RRRRR)/RRRRRR/(R1+R2−2R)Structural change定性响应回归模型线性概率模型LPM：ui非正态但OLS点估计仍无偏；ui异方差,模型两边除以根号p1-p即权重为Yhat1-Yhat对数单位模型Logit模型：Li=ln(RR1−RR)=R+RR+R同样存在异方差,两边同乘以根号weightwight=NiPihat1-Pihat注意估计的系数要变成expcoe概率单位模型Probit模型：Ii=α+βXiPi=1√2RR−R2/2RRRR−∞对Probit模型解释：Pi=F(α+βXi)=F(Ii)RRRRRR=R(R+RRR)RLPM LOGIT PROBIT 三者系数间关系R RRRRRR≈0.625R RRRRRR RRR≈0.25R RRRRR，不含截距R RRR≈0.25R RRRRR+0.5，含截距Tobit模型：以购买住房为例,对因变量不仅想知道有或是没有,还要清楚一个消费者相对于其收入花在购房上的金额;出现一个问题：如果一个消费者不买住房就得不到这类消费者的住房支出数据;假设有两组消费者,一组n1,有关于他们的解释变量和因变量购房上的费用的信息；另一组n2,关于他们的信息只有解释变量的信息没有因变量的信息,截取样本;截取回归模型,限值回归模型;面板数据FD一阶差分法对两时期面板数据作政策分析：reg ychange xchangeFE固定效应估计：基于除时间均值变量的混合OLS估计量被称为固定效应估计量或组内估计量;当T=2时,FE和FD的估计值及其全部检验统计量都完全一样当T大于等于3时,FE和FD的估计量都是无偏一致的,但有所不同;当uit无序列相关时,固定效应法比一阶差分法更有效;如果uit是一个随机游走即很强的正序列相关,那么一阶差分法更好;当T很大时,尤其当N还不是很大时,使用固定效应估计量必须保持警惕;而一阶差分仍可用;RE随机效应模型：Yit=β0+β1Xit+ai+uitFE和FD都认为ai与一个或多个Xi相关;但在随机效应模型里,ai是零均值的因为加入常数项,ai与任何一个解释变量在任何时期都无关;由于固定效应容许ai与Xi任意相关,而随机效应则不然,估计其他条件不变效应,FE更好;若关键解释变量不随时间变化,就不能用FE估计其对Y的影响;相当常见的是,研究者同事使用FE和RE然后规范地检验时变解释变量系数的统计显着差别;决定使用FE还是RE的关键在于,能否合理地假定ai与所有Xi都无关;BP检验考察使用随机效应还是混合OLS估计;BP检验的零假设是对所有i,ai=0;P值越小,越拒绝原假设,得到随机效应模型优于混合OLS估计的结论;Hausman检验的原假设是RE和FE没有本质差异即可以使用RE;如果原假设被拒绝,结论就是随机效应模型不合适;Xtreg,feestimates store fixedxtreg,rehausman fixed工具变量法y=β0+β1x+ucov(x,u)≠0假定有一个可观测的变量z,满足：cov(z,u)=0cov(z,x)≠0该工具变量与所替代的解释变量高度相关；工具变量与模型的随机干扰项不相关；选取的工具变量与模型中其他解释变量不相关;Ivreg y x=iv内生性检验：首先采用OLS估计怀疑内生性的变量的约简型方程,预测残差,然后将残差添加至原模型中做OLS估计,判断残差参数的显着程度,若显着则有内生性;检验过度识别约束：检验工具变量与误差项不相关,如果有不止一个IV,就能有效地检验他们中的一部分是否与结构误差不相关;过度识别约束的数目就是额外的工具变量数目;1、用2SLS估计结构方程,得到2SLS残差；2、将残差对所有外生变量回归,得到R方；3、在所有IV都与残差不相关的虚拟假设下,nR方服从卡方q分布,q为模型之外工具变量减去内生解释变量数目;如果超过显着水平临界值,就拒绝原假设,可推断至少部分IV不是外生的;联立方程模型变量：内生变量：它的参数由方程组的联立解得到,在联立方程模型中,既做因变量,又可以作为解释变量外生变量：本身不受模型系统的影响前定变量：外生变量和滞后内生变量识别：内生变量个数M,给定方程中内生变量个数m,前定变量个数K,给定方程中前定变量个数k阶条件：必要非充分条件,K-k=m-1恰好识别,大于过度识别秩条件：充分必要条件,若方程能被识别,则必须从其他方程所含而该方程未含的主变量的系数矩阵中找到至少一个非零的M-1,M-1行列式,即秩为M-1;如果模型中不存在联立性问题,OLS估计量是一致有效的,而是用2SLS或IV将给出一致非有效的估计量;Hausman联立性问题检验：1、作Y1对X1和X2的回归,得到Y1的估计值Y1hat和残差uhat；2、作Y2对Y1hat和uhat的回归并对uhat的系数做t检验,如果显着,就不拒绝联立性的假设;递归模型可以用OLS,如Y1t=β10+γ11X1t+γ12X2t+u1tY2t=β20+β21Y1t+γ21X1t+γ22X2t+u2tY3t=β30+β31Y1t+β32Y2t+γ31X1t+γ32X2t+u3t恰好识别方程的估计：间接最小二乘法ILS：算出简化式,用OLS过度识别方程的估计：2SLS。
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。
计量经济学及stata例子
计量经济学及stata例子计量经济学是经济学的一个分支，旨在使用统计方法和数学模型来分析经济现象。
而Stata是一款流行的计量经济学软件，被广泛应用于经济学研究和数据分析。
本文将以计量经济学及Stata为题，列举一些相关的例子，帮助读者更好地理解和运用这一领域的知识。
一、回归分析回归分析是计量经济学中最常见的分析方法之一，用于研究因变量与自变量之间的关系。
例如，我们可以使用Stata对一个国家的GDP进行回归分析，以研究GDP与其他因素（如人均收入、劳动力市场情况等）之间的关系。
二、面板数据分析面板数据是指在时间上对同一组个体进行观察的数据，也称为纵向数据或追踪数据。
面板数据分析可以帮助我们研究个体的变动和趋势。
例如，我们可以使用Stata对一组企业的销售额进行面板数据分析，以探究不同企业之间的差异和影响因素。
三、时间序列分析时间序列分析是研究时间相关数据的一种方法，用于分析数据的趋势、季节性和周期性。
例如，我们可以使用Stata对某个国家的股票市场指数进行时间序列分析，以预测未来的股价走势。
四、计量经济模型计量经济模型是用数学和统计方法描述经济现象的一种工具。
例如，我们可以使用Stata建立一个消费函数模型，用来研究消费者支出与收入、价格等因素之间的关系。
五、计量经济学中的假设检验假设检验是计量经济学中常用的一种方法，用于验证关于经济参数的假设。
例如，我们可以使用Stata对一组数据进行假设检验，以判断某个变量对另一个变量的影响是否显著。
六、计量经济学中的因果推断因果推断是计量经济学中的一个重要问题，用于确定变量之间的因果关系。
例如，我们可以使用Stata对一组实验数据进行因果推断，以确定某个政策措施对经济变量的影响。
七、计量经济学中的面临的挑战计量经济学研究面临许多挑战，如数据质量、样本选择偏误等。
例如，在使用Stata进行计量经济学分析时，我们需要注意数据的可靠性和有效性，以及样本选择是否具有代表性。
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。
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-实验一
实验过程
、心得或体会1. ①用Stata打开文件HTWT1.dta.
②在Stata命令窗口键入“ reg Y X ”，然后按Enten键。
③得到回归结果：
④得出的各个数值与估计方程（1-19）相同。
2. ①用Stata打开文件RATE1.dta.
②在Stata命令窗口键入“ reg RATING EASE HOT ” ，然后按Enten键。
④得出的各个数值与估计方程（1-28）相同。
3. ①用Stata打开文件FINAID2.
②在Stata命令窗口键入“ reg FINAID HSRANK MALE PARENT ” ，然后按Enten键。
③得到回归结果：
④得出的各个数值代入估计方程，与课本的例题略有出入，但相差不大。
⑤用Stata打开文件TABLE2.1.
⑥在Stata命令窗口键入“ reg Y X ” ，然后按Enten键。
4.①收集数据：
②汇总数据：
③进行回归：
④0.2表示体重每增加1磅身高增加0.2英尺。
不一样；因为方程（2-6)的被解释变量是WEIGHT，解释变量是HEIGHT；而这个估计方程的被解释变量是HEIGHT，解释变量是WEIGHT。
⑤调整后的R方为0.8097；调整后的R方衡量的是调整了自由度后，由回归方程解释Y与它的均值的离差比例。
⑥加入MALE再进行回归得到结果：
虽然MALE的系数为0，但不能说明性别和体重没有关系；因为我的样本都是女性，MALE在方程中没有意义。
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运用Stata做计量经济学
运用Stata建模的7步骤：
1、准备工作；目录、日志、读入数据、熟悉数据、时间变量、more、……；
2、探索数据：数据变换、描述统计量、相关系数、趋势图、散点图、……；
3、建立模型：regress、经济理论检验、实际经济问题要求、统计学检验、计量经济学检验：R2，T，t，残差；
4、诊断模型：异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量问题、……；
5、修正模型：WLS、GLS、工具变量法（ivregress），……；
6、应用模型：置信区间、预测、结构分析、边际分析、弹性分析、常用模型回归系数的意义、……；
7、整理：关闭日志、生成do文件备用
1、准备工作
让STATA处于初始状态，清除所有使用过的痕迹clear
指明版本号version11
设定并进入工作文件夹：cd D:\ （设定路径，将数据、程序和输出结果文件均存入该文件夹）
关闭以前的日志capture log close
建立日志：log using , replace
设定内存：set mem 20m
关闭more：set more off
读入数据：use .dta, clear
认识变量：describe
建立时间变量：tsset
2、用描述统计方法探索数据特征
必要的数据转换：gen、replace、……；
描述统计量：summarize, detail
相关系数矩阵：corr/pwcorr
散点图和拟合直线图：scatter y x || lfit y x
矩阵散点图：graph matrix y x1 x2 x3,half
线性趋势图：line y x
3、建立模型
OLS建立模型：regress y x1 x2 x3；
由方差分析表并用F和R2检验模型整体显著性；
依据p值对各系数进行t检验，一次只能剔出一个最不显著的变量，直到不包含不显著的变量；
估计参数，判别变量的相对重要性；
构造和估计约束模型，用以检验经济理论
4、诊断模型
（1）检验异方差
残差拟合值散点图：rvfplot
残差平方与某个自变量的散点图
predict e, residuals
gen e2=eˆ2
scatter e2 x1
Breusch-Pagan拉格朗日乘数异方差检验estat hettest
通过信息矩阵检验执行的white异方差检验estat imtest, white
解析检验的零假设H0：同方差
（2）检验序列相关
散点图法
predict r
gen lagr=l.r
scatter r lagr,xline(0) yline(0)
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)
Durbin-Watson dw-statistic
estat dwatson
（3）多重共线性
检验多重共线性是否存在：R2和F很高，但t检验不显著
判定系数检验法：某一自变量对其余自变量回归的R>0.8，判定该自变量引起多重共线性方差膨胀因子大于5
estat vif
5、修正模型
（1）异方差的修正——WLS
predict r, residuals
regress y x1 x2 x3 [w=1/abs(r)]
（2）修正同时存在异方差和序列相关之prais
选项是corc变换，循环迭代
Prais m gdp, corc
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)
（3）多重共线性的修正
排除引起共线性的变量
差分法（短期模型）
岭回归法（有偏估计）
逐步回归法
A. 向前法（只进不出）sw reg ...,pe(0.#)
B. 向后法（只出不进）sw reg ...,pe(0.#)
C. （有进有出）向前法sw reg ...,pe(0.#) pr(0.#) forward
pe(0.#) < pr(0.#)向前法是空模型的开始
D. （有进有出）向后法sw reg ...,pe(0.#) pr(0.#)
pe(0.#) < pr(0.#)向后法是满模型的开始
（4）修正随机解释变量
tsset year
ivreg consp (gdpp=l.gdpp)
用滞后一期的gdpp作gdpp的工具变量
常数项虚拟变量自己作自己的工具变量。
ivreg y1 x1 x2 (y2 y3 = z1 z2 z3) x3
用z1 z2 z3作y2和y3的工具变量
x1 x2 x3和常数项虚拟变量自己作自己的工具变量
6、运用模型（regress postestimation）点估计：predict yhat
残差：predict r, residuals
均值预测的标准误：predict zxbzw, stdp
个别值预测的标准误：predict rxbzw, stdf
F 的临界值 invFtail(df1,df2,0.05)
F 的临界概率（边际概率）Ftail(df1,df2,ftest)
t 的临界值invttail(df,0.025)
t 的临界概率（边际概率）ttail(df,ttest)
常用模型回归系数的意义
线性模型：边际效应
^^^01i i y x ββ=+ ^1dy dx
β= 线性-对数模型：自变量的相对变化引起因变量的绝对变化 ^^^01ln i i y x ββ=+ ^1dy dx
x
β= 对数-线性模型：自变量的绝对变化引起因变量的相对变化
^^^01ln i i y x ββ=+ ^1dy
y dx
β=
双对数模型：弹性系数
^^^01ln ln i i y x ββ=+ ^1dy
y dx
x
β= 差分模型：短期边际效应
^^1i i y x β∆=∆ ^1y x
β∂∆=∂∆ 自变量x 比上期增加一个单位，平均来说因变量y 比上期增加了^1β个单位。
无常数项。
7、整理
在results窗口审视整个估计过程，尤其注意出错的地方
关闭日志文件：log close
生成do文件：（1）记录和再现建模分析过程
（2）为分析类似项目提供借鉴
操作：（1）在回顾窗口选择命令并复制
（2）点击do-file Editor，或打开一个已存在的do文件
（3）将复制的命令粘贴在do文件中
（4）编辑已执行过的命令，包括增加注释
（5）调试do文件
（6）保存。