(完整版)第10讲 面板数据模型
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varlist代表变量的名称，if代表条件语句。xtsum命令实际 是summarize命令的扩展，该命令还会给出组内和组间的 描述统计量。
我们要获得“wage.dta”中变量hours的描述统计量，可输 入命令：
xtsum hours
3 显示面板数据的结构 为了直观地了解面板数据的分布，我们可以对其结构进行
① xtset panelvar
② xtset panelvar timevar [, tsoptions]
③ tsset panelvar timevar [, tsoptions]
其中，xtset是“定义面板数据”的基本命令，panelvar代表截面 变量的名称，timevar代表时间变量的名称，tsoptions代表其他 选项。tsset作为定义时间序列的基本命令，也可以用来定义面 板数据，如③所示。此外，可用的tsoptions选项与十二章中时 间序列变量的设定相同，详见表12.2和表12.3。
描述。命令为： xtdescribe [if ] [in] [, options] 其中，xtdescribe是“显示面板数据结构”的基本命令，if
代表条件语句，in代表范围语句，options为其他选项。可 用的选项包括patterns(#)和width(#)。patterns(#)用于指 定显示结构的种数，默认为patterns(9)；而width(#)用于 指定每一行的显示宽度，默认为width(100)。
需要注意的是，截面变量和时间变量都必须为数值型，还要是整数。 如果某个变量是字符串型，我们可以通过如下命令将其转换为数值型：
encode varname, gen(newvar) 其中，命令encode表示生成带标签的数值变量，varname是原字符串
变量的名称，生成的新变量命名为newvar，其类型为数值型，且每个 数值以原变量varname的值为标签。
对于“wage.dta”的数据，我们要知道其数据分布情况， 可输入命令：
xtdescribe
4 显示面板数据的分布频率 获得面板数据分布频率的基本命令为： xttab varname [if] 其中，xttab是“计算面板数据分布频率”的基本命令，
varname代表变量的名称，if代表条件语句。xttab命令实 际是tabulate命令的扩展，该命令还会给出组内和组间的 分布频率。
利用这些数据，我们来讲解面板数据的定义、描述统计量的获 得、数据结构的描述、分布频率和转移概率的获得以及各个截 面时间趋势图的绘制等操作。
实验操作指导
1 面板数据的设定
与时间序列分析类似，在对面板数据进行分析之前，我们要先 对面板数据进行设定。只有定义过面板数据之后，才能使用相 关的面板数据命令。设定面板数据的命令有三种：
在第一种格式当中，我们只设定了截面变量，这样，每一截面中，各 个观测值的顺序是无关紧要的。例如，我们有对多个家庭的调查数据， 每个家庭是一个截面，而家庭的各个成员是截面内的观测值，这种情 况下，我们就不必设定时间变量。
第二种和第三种定义面板数据的格式是等价的。这两种情况下，每一 截面中的观测值会被按照时间变量进行排序。这时，我们还可以使用 stata的各种时间序列算子，像滞后算子“L.”、领先算子“F.”等。
我们要获得“wage.dta”中变量msp的分布频率，可输入 命令：
xttab msp
5 显示面板数据的转移概率 获得面板数据转移概率的基本命令为： xttrans varname [if] [, freq] 其中，xttrans是“计算面板数据转移概率”的基本命令，
varname代表变量的名称，if代表条件语句，选项freq表示 同时显示频数。
我们要获得“wage.dta”中变量msp的转移概率，可输入 命令：
xttrans msp
6 面板数据绘图 对面板数据的各个截面分别绘制时间序列图的基本命令为： xtline varlist [if] [in] [, panel_options] 其中，xtline是“面板数据绘图”的基本命令，varlist代表变量的名称，
实验内容及数据来源
本书附带光盘data文件夹下的“wage.dta”工作文件给出了对 4711名妇女的调查数据，调查的时间跨度为1968年到1988年。该 文件的主要变量包括：idcode=编号，year=调查时间，hours= 平均每周的工作时间，msp=是否已婚（1代表已婚且随配偶居住， 0代表其他情况），ln_wage=小时工资的自然对数，grade=受教 育年数，age=年龄，ttl_exp=总工作年数，tenure=现有岗位的 任职时间，race=种族（1表示白人，2表示黑人，3表示其他人 种），not_smsa=是否居住在SMSA区（1表示不住在SMSA区Standard Metropolitan Statistical Area），south=是否生活在南 方（1表示住在南方），union=是否为工会成员（1表示是工会成 员）。
对于数据文件“wage.dtawenku.baidu.com，我们定义idcode为截面变量，year为时间 变量。输入命令：
xtset idcode year
2 获得面板数据的描述统计量 获得面板数据描述统计量的基本命令为： xtsum [varlist] [if ] 其中，xtsum是“计算面板数据描述统计量”的基本命令，
主要内容
面板数据的基本操作 固定效应与随机效应模型
面板数据的基本操作
基本原理
在利用stata对面板数据进行分析之前，我们通常需要对截 面变量和时间变量进行定义。只有定义之后，我们才可以 使用相关的面板数据分析命令以及各种时间序列算子。
另外，在对面板数据进行建模之前，我们有时会希望对数 据有一个直观的了解，像观察面板数据各截面的最大值、 最小值等描述统计量，或者是了解数据的结构和分布等。 对于这些，我们都可以通过stata的命令来实现。
我们要获得“wage.dta”中变量hours的描述统计量，可输 入命令：
xtsum hours
3 显示面板数据的结构 为了直观地了解面板数据的分布，我们可以对其结构进行
① xtset panelvar
② xtset panelvar timevar [, tsoptions]
③ tsset panelvar timevar [, tsoptions]
其中，xtset是“定义面板数据”的基本命令，panelvar代表截面 变量的名称，timevar代表时间变量的名称，tsoptions代表其他 选项。tsset作为定义时间序列的基本命令，也可以用来定义面 板数据，如③所示。此外，可用的tsoptions选项与十二章中时 间序列变量的设定相同，详见表12.2和表12.3。
描述。命令为： xtdescribe [if ] [in] [, options] 其中，xtdescribe是“显示面板数据结构”的基本命令，if
代表条件语句，in代表范围语句，options为其他选项。可 用的选项包括patterns(#)和width(#)。patterns(#)用于指 定显示结构的种数，默认为patterns(9)；而width(#)用于 指定每一行的显示宽度，默认为width(100)。
需要注意的是，截面变量和时间变量都必须为数值型，还要是整数。 如果某个变量是字符串型，我们可以通过如下命令将其转换为数值型：
encode varname, gen(newvar) 其中，命令encode表示生成带标签的数值变量，varname是原字符串
变量的名称，生成的新变量命名为newvar，其类型为数值型，且每个 数值以原变量varname的值为标签。
对于“wage.dta”的数据，我们要知道其数据分布情况， 可输入命令：
xtdescribe
4 显示面板数据的分布频率 获得面板数据分布频率的基本命令为： xttab varname [if] 其中，xttab是“计算面板数据分布频率”的基本命令，
varname代表变量的名称，if代表条件语句。xttab命令实 际是tabulate命令的扩展，该命令还会给出组内和组间的 分布频率。
利用这些数据，我们来讲解面板数据的定义、描述统计量的获 得、数据结构的描述、分布频率和转移概率的获得以及各个截 面时间趋势图的绘制等操作。
实验操作指导
1 面板数据的设定
与时间序列分析类似，在对面板数据进行分析之前，我们要先 对面板数据进行设定。只有定义过面板数据之后，才能使用相 关的面板数据命令。设定面板数据的命令有三种：
在第一种格式当中，我们只设定了截面变量，这样，每一截面中，各 个观测值的顺序是无关紧要的。例如，我们有对多个家庭的调查数据， 每个家庭是一个截面，而家庭的各个成员是截面内的观测值，这种情 况下，我们就不必设定时间变量。
第二种和第三种定义面板数据的格式是等价的。这两种情况下，每一 截面中的观测值会被按照时间变量进行排序。这时，我们还可以使用 stata的各种时间序列算子，像滞后算子“L.”、领先算子“F.”等。
我们要获得“wage.dta”中变量msp的分布频率，可输入 命令：
xttab msp
5 显示面板数据的转移概率 获得面板数据转移概率的基本命令为： xttrans varname [if] [, freq] 其中，xttrans是“计算面板数据转移概率”的基本命令，
varname代表变量的名称，if代表条件语句，选项freq表示 同时显示频数。
我们要获得“wage.dta”中变量msp的转移概率，可输入 命令：
xttrans msp
6 面板数据绘图 对面板数据的各个截面分别绘制时间序列图的基本命令为： xtline varlist [if] [in] [, panel_options] 其中，xtline是“面板数据绘图”的基本命令，varlist代表变量的名称，
实验内容及数据来源
本书附带光盘data文件夹下的“wage.dta”工作文件给出了对 4711名妇女的调查数据，调查的时间跨度为1968年到1988年。该 文件的主要变量包括：idcode=编号，year=调查时间，hours= 平均每周的工作时间，msp=是否已婚（1代表已婚且随配偶居住， 0代表其他情况），ln_wage=小时工资的自然对数，grade=受教 育年数，age=年龄，ttl_exp=总工作年数，tenure=现有岗位的 任职时间，race=种族（1表示白人，2表示黑人，3表示其他人 种），not_smsa=是否居住在SMSA区（1表示不住在SMSA区Standard Metropolitan Statistical Area），south=是否生活在南 方（1表示住在南方），union=是否为工会成员（1表示是工会成 员）。
对于数据文件“wage.dtawenku.baidu.com，我们定义idcode为截面变量，year为时间 变量。输入命令：
xtset idcode year
2 获得面板数据的描述统计量 获得面板数据描述统计量的基本命令为： xtsum [varlist] [if ] 其中，xtsum是“计算面板数据描述统计量”的基本命令，
主要内容
面板数据的基本操作 固定效应与随机效应模型
面板数据的基本操作
基本原理
在利用stata对面板数据进行分析之前，我们通常需要对截 面变量和时间变量进行定义。只有定义之后，我们才可以 使用相关的面板数据分析命令以及各种时间序列算子。
另外，在对面板数据进行建模之前，我们有时会希望对数 据有一个直观的了解，像观察面板数据各截面的最大值、 最小值等描述统计量，或者是了解数据的结构和分布等。 对于这些，我们都可以通过stata的命令来实现。