STATA面板数据模型操作命令
STATA面板数据模型操作命令讲解(word文档良心出品)
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。
(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 ++=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剖析
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 iit 固定效应模型 εαμit +=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=αi αi αi εit ~e it ~1-t e i ，8858.0~=θ5.0-~=θ验：是否存在门槛效应混合面板：reg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,vcecluster 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 ,lags1 maxldep2 twostep artests2 注：rlt 为被解释变量,“plf1 nai efd op ew ig ”为解释变量和控制变量； maxldep2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 ,lags1 twostep artests2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;外生解释变量与误差项完全无关,不论是当期,还是滞后期;前定：该解释变量的取值与当期误差项无关,但可能与滞后期误差项相关;。
STATA面板数据模型操作命令讲解
STATA面板数据模型操作命令讲解面板数据模型主要用于分析在一段时间内，多个个体上观察到的数据。
在面板数据模型中，个体可以是个人、家庭、公司等。
面板数据模型的分析主要包括汇总统计、描述性统计、回归分析等。
下面是一些STATA中常用的面板数据分析命令的介绍和使用说明：1. xtset命令：该命令用于设置数据集的面板数据特征。
在使用面板数据模型之前，需要先将数据集设置为面板数据。
使用xtset命令可以指定面板数据集的个体维度和时间维度。
示例：xtset id year该命令将数据集按照id（个体）和year（时间）进行分类。
2. xtsummary命令：该命令用于生成面板数据的汇总统计信息，包括平均值、标准差、最小值、最大值等。
示例：xtsummary var1 var2该命令将变量var1和var2的汇总统计信息显示出来。
3. xtreg命令：该命令用于进行固定效应模型（Fixed Effects Model）的估计，其中个体效应被视为固定参数，时间效应被视为随机参数。
示例：xtreg y x1 x2, fe该命令将变量y对x1和x2进行固定效应模型估计。
4. xtfe命令：该命令用于进行固定效应模型的估计，并提供了更多的选项和功能。
示例：xtfe y x1 x2, vce(robust)该命令将变量y对x1和x2进行固定效应模型估计，并使用鲁棒标准误。
5. xtlogit命令：该命令用于进行面板Logistic回归分析，适用于因变量为二分类变量的情况。
示例：xtlogit y x1 x2, re该命令将变量y对x1和x2进行面板Logistic回归分析，并进行随机效应的估计。
6. areg命令：该命令用于进行差别法（Difference-in-Differences）模型的估计，适用于时间和个体差异的面板数据分析。
上述命令只是STATA中一部分常用的面板数据模型操作命令。
在实际应用中，根据具体的研究需求和数据特征，还可以使用其他面板数据模型命令进行分析，如xtlogit、xtprobit等。
STATA面板数据模型操作命令讲解
STATA面板数据模型操作命令讲解1. xtset：该命令用于设置面板数据模型的数据结构。
在使用面板数据模型命令之前，需要先使用xtset命令来指定数据集的面板结构。
例如，如果数据集中包含一列代表时间（年份）和一列代表个体（公司），则可以使用以下命令指定数据结构：2. xtreg：该命令用于估计面板数据模型的普通最小二乘回归系数。
以下是xtreg命令的一般形式：xtreg dependent_var independent_vars, options其中，dependent_var是依赖变量，independent_vars是自变量，options是可选参数。
通过指定options参数，可以对估计结果进行调整和控制，例如指定固定效应、随机效应或混合效应模型。
3. xtreg, fe：该命令用于估计固定效应模型。
固定效应模型是一种控制个体固定效应的面板数据模型。
使用以下命令可以估计固定效应模型：xtreg dependent_var independent_vars, fe通过指定fe参数，可以估计固定效应模型，并控制除个体固定效应以外的其他混杂效应。
4. xtreg, re：该命令用于估计随机效应模型。
随机效应模型是一种允许个体固定效应和随机效应的面板数据模型。
使用以下命令可以估计随机效应模型：xtreg dependent_var independent_vars, re通过指定re参数，可以估计随机效应模型，并考虑个体固定效应和随机效应对因变量的影响。
5. xtreg, mle：该命令用于估计混合效应模型。
混合效应模型是一种允许个体固定效应和随机效应的面板数据模型，并且可以对效应参数进行最大似然估计。
使用以下命令可以估计混合效应模型：xtreg dependent_var independent_vars, mle通过指定mle参数，可以估计混合效应模型，并通过最大似然估计法对参数进行估计。
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常用的STATA面板数据模型操作命令：1.数据准备在STATA中，首先需要准备好面板数据集，通常包含两个维度：时间（T）和个体（N）。
使用`xtset`命令将数据集设置为面板数据，指定时间和个体的变量名称。
例如，假设时间变量为"year"，个体变量为"country"，使用命令`xtset country year`将数据集设置为面板数据。
2.描述性统计使用`xtsum`命令计算面板数据的描述性统计量，包括样本大小、均值、标准差等。
例如，`xtsum x y`将计算变量x和y的面板数据的描述统计量。
3.固定效应模型固定效应模型是一种面板数据模型，用于估计个体特定的效应。
在STATA中，可以使用`xtreg`命令估计固定效应模型。
例如，`xtreg y x, fe`将估计含有固定效应的面板数据模型，其中y为因变量，x为自变量。
4.随机效应模型随机效应模型是另一种常用的面板数据模型，用于估计个体和时间特定的效应。
在STATA中，可以使用`xtreg`命令估计随机效应模型。
例如，`xtreg y x, re`将估计含有随机效应的面板数据模型。
5.差分估计法差分估计法用于估计面板数据中的平均效应。
在STATA中，可以使用`xtreg`命令估计差分估计模型。
例如，`xtreg D.y D.x, fe`将估计含有差分估计的面板数据模型，其中D.y和D.x代表变量y和x的一阶差分。
6.回归诊断在面板数据模型中，需要对估计结果进行回归诊断，以检验模型假设的有效性。
STATA提供了多种回归诊断命令，如`xtreg, fe`命令后使用`predict, e`命令可以获得固定效应估计值的残差，使用`estathettest`命令可以进行异方差性检验。
7.异常值检测面板数据模型中的异常值可能会对估计结果产生重要影响。
STATA提供了多种异常值检测命令，如`xtreg, fe`命令后使用`rvfplot`命令可以进行异常值的图形检测，使用`xtreg, fe`命令后使用`xtgee`命令可以进行异常值的统计检验。
STATA面板大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 ++=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。
最新STATA面板数据模型操作命令资料
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讲解
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。
(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。
STATA面板数据模型操作命令讲解
STATA面板数据模型操作命令讲解STATA是一种常用的统计分析软件，可以用于面板数据模型的操作。
面板数据模型是一种用来分析涉及多个单位和多个时间点的数据的统计模型，其主要特点是能够考虑单位间和时间间的相关性。
在STATA中，可以使用一系列命令来进行面板数据模型的操作，包括数据导入、数据清洗、模型估计和结果展示等。
下面将详细介绍STATA中面板数据模型操作的常用命令。
首先，要进行面板数据模型的操作，首先需要将数据导入到STATA中。
STATA支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV和数据库等。
常用的导入命令包括：1. use命令：用于导入STATA格式的数据文件。
例如：use data.dta2. import命令：用于导入其他格式的数据文件。
例如：import excel data.xlsx, firstrow导入数据后，接下来需要进行数据清洗和变量定义。
可以使用一系列命令对数据进行操作，例如生成新变量、删除缺失值和标识变量等。
常用的数据清洗命令包括：1. generate命令：用于生成新变量。
例如：generate log_y = log(y)2. drop命令：用于删除变量。
例如：drop x3. replace命令：用于替换变量值。
例如：replace y = 0 if y < 0数据清洗完成后，就可以开始估计面板数据模型。
常用的估计命令包括固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）。
下面分别介绍这两种模型的估计命令。
1.固定效应模型的估计命令：xtreg y x1 x2, fe其中，xtreg表示面板数据的回归命令，y为因变量，x1和x2为自变量，fe为固定效应模型的选项。
2.随机效应模型的估计命令：xtreg y x1 x2, re其中，re表示随机效应模型的选项。
除了固定效应模型和随机效应模型，STATA还支持其他面板数据模型的估计方法，如差分估计（Difference-in-Differences）、合成控制法（Synthetic Control Method）等。
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STATA是一个强大的统计分析软件，可以进行各种数据操作和模型建立。
对于面板数据，即具有时间序列和跨个体的数据，STATA提供了多种命令来进行数据的操作和模型的拟合。
以下是一些常用的STATA面板数据模型操作命令：1. xtset命令：用于设置数据集的面板结构，将数据按个体和时间次序排序。
例如，xtset country year可以将数据按照国家和年份排序。
2. xtreg命令：用于拟合面板数据的固定效应模型。
例如，xtreg y x1 x2, fe可以拟合一个包含固定效应的面板数据模型，其中y为因变量，x1和x2为解释变量。
3. xtfe命令：用于估计固定效应模型的固定效应，即个体固定效应模型。
例如，xtfe y x1 x2可以计算出个体固定效应。
4. xtgls命令：用于估计面板数据的一般化最小二乘回归模型。
例如，xtgls y x1 x2可以拟合一个包含一般固定效应的面板数据模型。
5. xtmixed命令：用于估计混合效应模型，即个体和时间固定效应模型。
例如，xtmixed y x1 x2 ， country:, var(can)可以在个体和时间固定效应下估计一个模型。
6. xtreg, re命令：用于估计面板数据的随机效应模型。
例如，xtreg y x1 x2, re可以计算出随机效应模型。
7. xtivreg命令：用于估计面板数据的双向固定效应或双向随机效应的工具变量回归模型。
例如，xtivreg y (x1 = z1) (x2 = z2), fe可以计算出一个包含工具变量的双向固定效应模型。
8. xtdpd命令：用于估计面板数据的动态面板数据模型。
例如，xtdpd y x1 x2, lags(2)可以进行一个包含两期滞后的动态面板数据模型估计。
9. xtregar命令：用于估计拓展的面板数据模型。
例如，xtregar y x1 x2, fe(ec)可以在考虑了异方差和异方差的面板数据模型下进行估计。
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面板大数据的模型操作命令
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，检验结果明确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，明确随机效应非常显著。
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，可以发现当模型参加了个体效应的时候，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，这需要进展接下来的检验，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：进展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根本假设得不到满足。
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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 εαμit +=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=
αi αi αi εit ~e it ~1-t e i ，8858.0~=θ5.0-~=θ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,fe est store fe
xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,re
est store re
hausman 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。
外生解释变量与误差项完全无关，不论是当期，还是滞后期。
前定：该解释变量的取值与当期误差项无关，但可能与滞后期误差项相关。