stata初级入门5-线性回归模型估计教学文案
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stata初级入门5-线性回归模型 估计
计量经济学软件应用
1
2020/6/4
1数据结构
截面数据（Cross-Section Data）：给定时点对个 人、家庭等样本单位所采集的数据。
时序数据（Time-Series Data）：某一或某几个变 量在不同时点的观测值。
混合截面数据（Pooled Cross Section Data）： 不同时点的多个同单位截面样本混合得到。
假定1-5统称为截面回归的高斯—马尔科夫假定。
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2020/6/4
4基本假定所引申出的四个定理
无偏性
E(ˆi ) i
OLS斜 率估计 量的抽 样方差
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2020/6/4
无偏估计
高斯-马尔科夫定理
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2020/6/4
二、Stata计量模型估计概述
模型估计 模型预测 参数检验 对虚拟变量的处理 变量的边际影响或弹性 对模型估计结果的相关操作 模型估计结果的提取
计量经济学软件应用
8
2020/6/4
1模型估计的语法
基本语法格式
单方程模型估计的命令格式 系统方程模型估计的命令格式
估计选项
常数项、offset、exposure、参数约束、置信度、 标准差的计算方法、组内相关结构、一阶自相关系 数的计算
1.2.5置信度
level(#)设定置信区间，默认值为95
1.2.6组内相关结构
corr(correlation)设定组内相关结构，该选项一般多
在“面板数据”的广义方程估计中出现
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2020/6/4
1.2.7标准差的计算方法
vce(vcetype)是stata中设定参数估计量协方差矩阵 计算方法的最主要选项。
面板数据（亦称综列数据,Panel Data/
Longitudinal Data）：同一截面样本在不同时点的
观测值。通常是对同一截面样本的持续跟踪调查
得到。
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2020/6/4
2数据结构、类型及模型选择
连续变量
离散变量 非分类变量 分类变量
2020/6/4
截面数据 时序数据 混合截面数据 面板数据
引起完全共线性的情况：（1）一个自变量是另一 个自变量的常数倍；（2）一个自变量恰好可以表 达为其它两个或多个自变量的一个线性函数。如果 此情况发生，自变量间就有多重共线性关系。
*自变量的样本有变异：在样本中，自变量不为相 同的常数。
同方差性（亦称有效性）：var(u|x1,x2,x3,….)=σ2。
command (varlist) (varlist) [if] [in] [weight] [,options]
范例： sureg (depvar1 varlist1) (depvar2 varlist2) ... (depvarN varlistN) [if] [in] [weight]——似不相关回归模 型
vcetype的常见形式：
oim:基于最大似然估计中的观测信息矩阵进行计算
opg:基于最大似然估计中梯度向量进行估计
robust:异方差稳健估计，又称Huber/White/ Sandwich 估计量
cluster clustvar:组内相关稳健估计
bootstrap:自举法
jackknife:刀切法
offset(varname)表示约束模型中变量varname的系数 为1。该选项多出现于离散选择模型、计数模型中。
1.2.3exposure
exposure(varname)表示约束模型中变量ln(varname) 的系数为1。该选项多出现于计数模型中。
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来自百度文库11
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varlist为模型的因、自变量，中间空格分开，其中第1个 变量，软件自动识别为因变量，其余为自变量。
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1.2估计选项设定（options）
1.2.1常数项
noconstant: 模型没有常数项 hascons：用户自己设定的常数项
1.2.2offset
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线性模型 截面模型 时序模型
面板或差分模型
离散选择模型 分类变量模型
计数模型
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3线性回归要满足的基本假定
参数线性：Y=β0+ β1x+μ 随机抽样性:意味着cov(ui,uk)=0 零条件均值（亦称严格外生性）：E(u|x1,x2,x3,…)=0，意
味着E(u)=0, cov(x,u)=0。计量回归的最关键假定。 如果E(u|xi)=0,而E(u|xk)≠0,则xi为外生解释变量，xk为内
生解释变量。 违背零条件均值假定的情况：（1）模型形式误设，（2）
遗漏重要解释变量；（3）解释变量的测量误差；（4） 联立因果；（5）样本选择偏误。
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2020/6/4
不存在完全或多重共线性：在总体中，自变量间不 存在严格的线性关系。
该假定不意味着自变量间无相关关系，而是要求它 们间无高度相关或完全相关。
ols:用OLS残差计算协方差矩阵
hac kernel:异方差自相关一致标准差
rgf:将稳健方差估计量乘以(N-1)/(N-P)
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1.2.8一阶自相关系数的计算
该选项不常使用，默认是dw法。 rhotype(method):用于设定时序/面板数据模型中AR(1)
1.2.4参数约束
constraints(numlist):通过constraint命令设定线性 约束
constraints(matname):通过矩阵设定线性约束
constraints(clist):在个别命令中使用，如mlogit命令
该选项多出现于离散选择模型、分类变量模型、计 数模型中。
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1.1基本语法格式
单方程模型
command varlist [if] [in] [weight] [,options]
范例：regress depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options]——线性回归模型
系统方程模型
系数的方法。
method包括：
dw: rho_dw=1 - dw/2, 其中 dw 是Durbin-Watson值 regress:从残差回归方程et=rho_regress*et-1+vt freg:从残差回归方程中et=rho_freg*et+1+vt tscorr: rho=e‘et-1/e’e, 其中e和et-1 是残差和滞后一期残差。 theil: rho=rho_tscorr * (N-k)/N
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1数据结构
截面数据（Cross-Section Data）：给定时点对个 人、家庭等样本单位所采集的数据。
时序数据（Time-Series Data）：某一或某几个变 量在不同时点的观测值。
混合截面数据（Pooled Cross Section Data）： 不同时点的多个同单位截面样本混合得到。
假定1-5统称为截面回归的高斯—马尔科夫假定。
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4基本假定所引申出的四个定理
无偏性
E(ˆi ) i
OLS斜 率估计 量的抽 样方差
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无偏估计
高斯-马尔科夫定理
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二、Stata计量模型估计概述
模型估计 模型预测 参数检验 对虚拟变量的处理 变量的边际影响或弹性 对模型估计结果的相关操作 模型估计结果的提取
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2020/6/4
1模型估计的语法
基本语法格式
单方程模型估计的命令格式 系统方程模型估计的命令格式
估计选项
常数项、offset、exposure、参数约束、置信度、 标准差的计算方法、组内相关结构、一阶自相关系 数的计算
1.2.5置信度
level(#)设定置信区间，默认值为95
1.2.6组内相关结构
corr(correlation)设定组内相关结构，该选项一般多
在“面板数据”的广义方程估计中出现
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2020/6/4
1.2.7标准差的计算方法
vce(vcetype)是stata中设定参数估计量协方差矩阵 计算方法的最主要选项。
面板数据（亦称综列数据,Panel Data/
Longitudinal Data）：同一截面样本在不同时点的
观测值。通常是对同一截面样本的持续跟踪调查
得到。
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2数据结构、类型及模型选择
连续变量
离散变量 非分类变量 分类变量
2020/6/4
截面数据 时序数据 混合截面数据 面板数据
引起完全共线性的情况：（1）一个自变量是另一 个自变量的常数倍；（2）一个自变量恰好可以表 达为其它两个或多个自变量的一个线性函数。如果 此情况发生，自变量间就有多重共线性关系。
*自变量的样本有变异：在样本中，自变量不为相 同的常数。
同方差性（亦称有效性）：var(u|x1,x2,x3,….)=σ2。
command (varlist) (varlist) [if] [in] [weight] [,options]
范例： sureg (depvar1 varlist1) (depvar2 varlist2) ... (depvarN varlistN) [if] [in] [weight]——似不相关回归模 型
vcetype的常见形式：
oim:基于最大似然估计中的观测信息矩阵进行计算
opg:基于最大似然估计中梯度向量进行估计
robust:异方差稳健估计，又称Huber/White/ Sandwich 估计量
cluster clustvar:组内相关稳健估计
bootstrap:自举法
jackknife:刀切法
offset(varname)表示约束模型中变量varname的系数 为1。该选项多出现于离散选择模型、计数模型中。
1.2.3exposure
exposure(varname)表示约束模型中变量ln(varname) 的系数为1。该选项多出现于计数模型中。
计量经济学软件应用
来自百度文库11
2020/6/4
varlist为模型的因、自变量，中间空格分开，其中第1个 变量，软件自动识别为因变量，其余为自变量。
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2020/6/4
1.2估计选项设定（options）
1.2.1常数项
noconstant: 模型没有常数项 hascons：用户自己设定的常数项
1.2.2offset
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线性模型 截面模型 时序模型
面板或差分模型
离散选择模型 分类变量模型
计数模型
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3线性回归要满足的基本假定
参数线性：Y=β0+ β1x+μ 随机抽样性:意味着cov(ui,uk)=0 零条件均值（亦称严格外生性）：E(u|x1,x2,x3,…)=0，意
味着E(u)=0, cov(x,u)=0。计量回归的最关键假定。 如果E(u|xi)=0,而E(u|xk)≠0,则xi为外生解释变量，xk为内
生解释变量。 违背零条件均值假定的情况：（1）模型形式误设，（2）
遗漏重要解释变量；（3）解释变量的测量误差；（4） 联立因果；（5）样本选择偏误。
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2020/6/4
不存在完全或多重共线性：在总体中，自变量间不 存在严格的线性关系。
该假定不意味着自变量间无相关关系，而是要求它 们间无高度相关或完全相关。
ols:用OLS残差计算协方差矩阵
hac kernel:异方差自相关一致标准差
rgf:将稳健方差估计量乘以(N-1)/(N-P)
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2020/6/4
1.2.8一阶自相关系数的计算
该选项不常使用，默认是dw法。 rhotype(method):用于设定时序/面板数据模型中AR(1)
1.2.4参数约束
constraints(numlist):通过constraint命令设定线性 约束
constraints(matname):通过矩阵设定线性约束
constraints(clist):在个别命令中使用，如mlogit命令
该选项多出现于离散选择模型、分类变量模型、计 数模型中。
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2020/6/4
1.1基本语法格式
单方程模型
command varlist [if] [in] [weight] [,options]
范例：regress depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options]——线性回归模型
系统方程模型
系数的方法。
method包括：
dw: rho_dw=1 - dw/2, 其中 dw 是Durbin-Watson值 regress:从残差回归方程et=rho_regress*et-1+vt freg:从残差回归方程中et=rho_freg*et+1+vt tscorr: rho=e‘et-1/e’e, 其中e和et-1 是残差和滞后一期残差。 theil: rho=rho_tscorr * (N-k)/N