stata命令大全(全)
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**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)
*********
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 R单ols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（FMOLSQOLS
***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Tran slog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 Effec）、工业行业效率状况等。
*按不同个体画出散点图和拟合线，可以以做出fe vs re的初判断*
twoway (scatter logy h if id<4) (lfit logy h if id<4) (lfit logy h if id==1) (lfit logy h if id==2) (lfit logy h if id==3)
*简介
*面板数据的结构（兼具截面资料和时间序列资料的特征）
u源自文库e product.dta, clear
browse
xtset id year
xtdes
固定效应模型
实质上就是在传统的线性回归模型中加入N-1个虚拟变量,
使得每个截面都有自己的截距项，
截距项的不同反映了个体的某些不随时间改变的特征
例如：lny=a_i+b1* InK+b2* InL+e_it
*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。
、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*/
gen dy=D.y /*产生差分项*/
*求出各省20xx年以前的open inv的平均增长率
collapse (mea n) ope n inv if year<2000,by(id)
变量排序，当变量太多，按规律排列。可用命令
aorder
或者
order fdi ope n in sti
二、静态面板模型
tab id, gen( dum)
bysort year:corr YXZ,cov
**生产虚拟变量
*生成年份虚拟变量
tab year,ge n(yr)
*生成省份虚拟变量
tab id,ge n( dum)
**生成滞后项和差分项
xtset id year
gen ylag=l.y/*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/
gen ylag2=L2.y
xtset id year
*或者
xtdes
tsappend,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二X+Z求方
差var(Y)协方差Cov(X,Y和Cov(乙Y)
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”
ren ame 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<1992
**每个省份logy与h的散点图，并将各个图形合并
twoway scatter logy h,by(id) ylabel(,format(%3.0f)) xlabel(,format(%3.0f))
*每个个体的时间趋势图*
xtli ne h if id<11,overlay lege nd(on)
*一个例子：中国29个省份的C-D生产函数的估计
考虑中国29个省份的C-D生产函数
散点图+线性拟合直线
twoway (scatter logy h) (lfit logy h)
*散点图+二次拟合曲线
twoway (scatter logy h) (qfit logy h)
*散点图+线性拟合直线+置信区间
twoway (scatter logy h) (Ifit logy h) (Ifitci logy h)
drop 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, 为形成panel格式，需要用egen命令）
ege n year_ new二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
*按不同个体画散点图,so beautiful!!!*
graph twoway scatter logy h if id==1 || scatter logy h if id==2,msymbol(Sh) || scatter logy h if id==3,msymbol(T) || scatter logy h if id==4,msymbol(d) || , lege nd(positio n(11) ri ng(0) label(1 "北京")label(2”天津")label(3 "河北")label(4 "山 西"))
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)
*********
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 R单ols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（FMOLSQOLS
***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Tran slog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 Effec）、工业行业效率状况等。
*按不同个体画出散点图和拟合线，可以以做出fe vs re的初判断*
twoway (scatter logy h if id<4) (lfit logy h if id<4) (lfit logy h if id==1) (lfit logy h if id==2) (lfit logy h if id==3)
*简介
*面板数据的结构（兼具截面资料和时间序列资料的特征）
u源自文库e product.dta, clear
browse
xtset id year
xtdes
固定效应模型
实质上就是在传统的线性回归模型中加入N-1个虚拟变量,
使得每个截面都有自己的截距项，
截距项的不同反映了个体的某些不随时间改变的特征
例如：lny=a_i+b1* InK+b2* InL+e_it
*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。
、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*/
gen dy=D.y /*产生差分项*/
*求出各省20xx年以前的open inv的平均增长率
collapse (mea n) ope n inv if year<2000,by(id)
变量排序，当变量太多，按规律排列。可用命令
aorder
或者
order fdi ope n in sti
二、静态面板模型
tab id, gen( dum)
bysort year:corr YXZ,cov
**生产虚拟变量
*生成年份虚拟变量
tab year,ge n(yr)
*生成省份虚拟变量
tab id,ge n( dum)
**生成滞后项和差分项
xtset id year
gen ylag=l.y/*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/
gen ylag2=L2.y
xtset id year
*或者
xtdes
tsappend,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二X+Z求方
差var(Y)协方差Cov(X,Y和Cov(乙Y)
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”
ren ame 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<1992
**每个省份logy与h的散点图，并将各个图形合并
twoway scatter logy h,by(id) ylabel(,format(%3.0f)) xlabel(,format(%3.0f))
*每个个体的时间趋势图*
xtli ne h if id<11,overlay lege nd(on)
*一个例子：中国29个省份的C-D生产函数的估计
考虑中国29个省份的C-D生产函数
散点图+线性拟合直线
twoway (scatter logy h) (lfit logy h)
*散点图+二次拟合曲线
twoway (scatter logy h) (qfit logy h)
*散点图+线性拟合直线+置信区间
twoway (scatter logy h) (Ifit logy h) (Ifitci logy h)
drop 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, 为形成panel格式，需要用egen命令）
ege n year_ new二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
*按不同个体画散点图,so beautiful!!!*
graph twoway scatter logy h if id==1 || scatter logy h if id==2,msymbol(Sh) || scatter logy h if id==3,msymbol(T) || scatter logy h if id==4,msymbol(d) || , lege nd(positio n(11) ri ng(0) label(1 "北京")label(2”天津")label(3 "河北")label(4 "山 西"))