Stata_A_dofiles中山大学连玉君教授stata初级讲义
连玉君:面板讲义(理论和在STATA中的操作)
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(8-3)
(8-4)
假设 1 表明干扰项 ε 与解释变量 x 的当期观察值、前期观察值以及未来的观察 值均不相关,也 就是说模型中所有的解释变量都是严格外生的。假设 2 就是一般的同方差假设,在此 假设下模 型 (8-1) 的 OLS 估计是 BLUE 的。当此假设无法满足时,我们就需要处理异方差或序列 相关以 便得到稳健性估计量。 组内估计量 上面我们已经提到,在假设 1 和假设 2 同时成立的情况下,模型 (8-1) 的 OLS 估计是 BLUE 的。 但在实际操作的过程中,如果 N 比较大,那么我们的模型中将包含 ( N + K ) 个解释变量, 4 计算的工作量往往很大,对于 N 相当大的情况 (如 N=10000 ) ,一般的计算机都 无法胜任。所 以我们有必要先进行一些变换以消除固定效应,进而对简化后的模型进行估计,本小节和下一 小节 介绍的这两种方法都是基于此目的进行的。 我们首先将所有观察值进行堆叠,于是模型 (8-1) 可用矩阵形式表示为: y = Da + Xβ + ε (8-5)
目录
第八章 面板数据模型 8.1 8.2 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 静态面板数据模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8.2.1 8.2.2 8.2.3 8.2.4 8.3 8.3.1 8.3.2 8.3.3 8.4 8.5 8.6 8.7 固定效应模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 随机效应模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 假设检验 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . STATA 实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 异方差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 序列相关 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 方差形式未知时的稳健性估计 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1 1 2 7 10 13 25 25 29 33 33 33 33 33
Stata 简介及基本操作ppt课件
开另外一个数据集。
精选版课件ppt
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2.变量的标签 在变量窗口,每个变量的“名字”(Name)旁边显示了
其“标签”(label)。但目前的标签过于简略,缺乏变量的 解 释信息。
如果想将变量“gov”的标签改为“government expenditures”,可进行如下操作。以鼠标的右键点击变量名 “gov”,然后选择“Edit variable label”,输入“government expenditures”即可。此时,再去看变量“gov”的标签,就已 经改为“government expenditures”。另外,在右上角的结果 窗口出现了以下一行命令:
打开Stata。此时可以看到,在最上方有一排菜单,即 “File Edit Data Graphics Statistics User Window Help”。 在此之下,有四个窗口,分别为:
左上“Review”(历史窗口):此窗口记录着自启 动Stata以来执行过的命令。
左下“Variables”(变量窗口):此窗口记录着目前 Stata 内存中的所有变量。
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3.审视数据 一个数据集可能很大,而我们常希望看到数据的概貌。
想看数据集中的变量名单、标签等,可以在命令窗口输入: . describe
如果想给整个数据集加上一个标签,以说明这个数据 集来自“Wagner Law 1978-2009”,可输入命令: . label data "Wagner Law 1978-2009"
. summarize gov gcons gdp
Variable Obs gov 32 gcons 32 gdp 32
STATA_讲义
STATA 讲义目录Stata入门教程:Stata概貌Stata 第一章数据输入,存盘和调用文件命令以及数据管理命令Stata第二章 描述性统计命令与输出结果说明Stata第三章 正态检验与作图命令Stata第四章 t检验和单因素方差分析(上)Stata第四章 t检验和单因素方差分析(下)Stata第五章 多组计量资料比较的非参数检验命令与输出结果说明Stata第六章 卡方检验Stata第七章 相 关 分 析Stata第八章 单 因 素 生 存 分 析Stata第九章 多因 素 方 差 分 析 命 令 与 输 出 结 果 说 明Stata第十章 线 性 回 归 和 逐 步 回 归 命 令 和 输 出 结 果 说 明Stata第十一章 Logistic回归分析命令与输出结果说明Stata第十二章 Cox回归分析命令与输出结果说明第一章 Stata 概貌§1.1 Stata的功能、特点和背景Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大又小巧玲珑的实用统计分析软件,由美国计算机资源中心(Computer Resource Center)研制。
从1985至1998的十四年时间里,已连续推出1.1,1.2,1.3,1.4,1.5,……及2.0,2.1,3.0,3.1,4.0,5.0,6.0等多个版本,通过不断更新和扩充,内容日趋完善。
它同时具有数据管理软件、统计分析软件、绘图软件、矩阵计算软件和程序语言的特点,又在许多方面别具一格。
Stata融汇了上述程序的优点,克服了各自的缺点,使其功能更加强大,操作更加灵活、简单,易学易用,越来越受到人们的重视和欢迎。
Stata的突出特点是只占用很少的磁盘空间,输出结果简洁,所选方法先进,内容较齐全,制作的图形十分精美,可直接被图形处理软件或字处理软件如WORD等直接调用。
一、 Stata的数据管理能力1. Stata的数据管理空间受计算机的操作系统和计算机扩展内存的影响。
Stata_A_dofiles中山大学连玉君教授stata初级讲义
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61 * 1.5 浏览资料
62 *
1.5.1 变量的名称
63 *
1.5.2 查看资料的结构
64 *
1.5.2.1 更改变量的存储类型
65 *
1.5.2.2 -list- 命令的使用
66 *
1.5.2.3 定义变量的显示格式
67 *
1.5.2.4 数据和变量的标签
68 *
1.5.2.5 附加说明文字
101 *
1.8.2.3 其他命令
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103 * 1.9 do 文档: 高效快捷地执行命令
104 *
1.9.1 do 文档简介
105 *
1.9.1.1 打开 do 文档编辑器
106 *
1.9.1.2 保存和关闭
107 *
1.9.1.3 执行 do 文档
108 *
1.9.2 合理规划你的do文档
109 *
47 *
1.3.4 时间序列资料
48 *
1.3.5 面板资料
49 *
1.3.6 STATA官方提供的资料
50 *
1.3.7 其它软件中的数据
51
52 * 1.4 存储和导出数据
53 *
1.4.1 存储数据
54 *
1.4.2 导出和转换
55 *
1.4.2.1 -outfile-命令:导出为 .raw 文本格式
214 *
2.6.1.4 一个例子
215 *
2.6.2 横向关联: -joinby-
216 *
2.6.3 纵向合并:追加样本
217 *
2.6.4 大型数据的处理
218 *
2.6.5 一些有用的外部命令
stata操作介绍之基础部分一讲述ppt课件
包含八项下拉菜单:文件、编辑、数据、绘图、统计分析、用户、窗口及帮助。
“雪亮工程"是以区(县)、乡(镇) 、村( 社区) 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
1.10 Stata文件格式
• Stata常用的文件格式:
文件类型
扩展名
数据文件
.dta
命令程序文件
.do
运行程序文件
.ado
帮助文件
.hlp
说明
stata使用的数据
一系列命令的集合
用于完成用户提交的数据处理与统 计分析任务的程序文件
与相应的.ado文件有相同的文件名, 形成一堆文件,并提供在线帮助
“雪亮工程"是以区(县)、乡(镇) 、村( 社区) 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
命令回顾 窗口
结果窗口
命令窗口
变量 名
窗口
“雪亮工程"是以区(县)、乡(镇) 、村( 社区) 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
1.4 Stata与其他软件的区别
“雪亮工程"是以区(县)、乡(镇) 、村( 社区) 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
stata讲义
Stata介绍作为流行的计量经济学软件,Stata的功能十分地全面和强大。
可以毫不夸张地说,凡是成熟的计量经济学方法,在Stata中都可以找到相应的命令,而这些命令都有许多选项以适应不同的环境或满足不同的需要。
即使是最详细的Stata手册,也难免有遗珠之憾,更何况本文仅是一个粗浅的介绍。
掌握Stata最好的办法是在实践中学习:Stata 本身提供了非常强大的帮助系统,并且关于Stata的书籍和网络资源都不少。
本文拟根据如下顺序介绍Stata:1.界面;2.文件和数据;3.语法和命令;4.数据管理;5.描述统计;6.画图;7.回归和回归分析;8.常用命令。
第3和第4部分是最体现Stata灵活性的地方,也是应用Stata的基础。
第5和第6部分介绍如何用Stata完成基本的统计功能。
Stata的功能很多,比如回归,曲线拟合,生存分析,主成分分析,因子分析,聚类分析,时间序列分析等等。
但回归无疑是其中最重要的功能。
第7部分介绍如何用Stata作线性回归和Logistic回归。
本文第2和第3部分包含了作者的观点,难免有偏颇之处。
其余部分主要来自文献的归纳和总结。
限于水平有限,错误在所难免,敬请原谅。
1.界面图1 Stata界面Stata有4个窗口:1. Stata Command(右下)用于向Stata输入命令;2. Stata Results(右上)用于显示运行结果;3. Review(左上)记录使用过的命令;4. Variables(左下)显示当前memory中的所有变量。
窗口上方是工具栏,其上的按钮依次为(从左到右)Open, Save, Print Graph/Print Log, Log Start/Stop/Suspend, Bring Log to Front, Bring Graph to Front, Do-file Editor, Data Editor, Data Browser, Clear –more- condition, Break。
Stata入门介绍
Stata入门介绍Stata入门介绍转载,原作者不详。
(1) Stata要在使用中熟练的,大家应该多加练习。
(2) Stata的很多细节,这里不会涉及,只是选取相对重要的部分加以解释,大家在使用Stata过程中留心积累。
作为入门性质的介绍,本文只选取和中级计量经济学作业相关的内容和一些处理数据所使用的基本命令。
对于更高深的内容,请大家参看STATA manual.”界面当我们把stata装好以后,首先需要了解的是它的界面。
打开Stata后我们便可以看到它常用的四个窗口:Stata Results; Review; Variables; Stata Command。
我们所有的运行结果都会在Stata Results界面中显示;而命令的输入则在Stata Command窗口;Review窗口记录我们使用过的命令;最后Variables窗口显示存在于当前数据库中的所有变量的名称。
可以直接点击 Review窗口来重新输入已使用过的命令,我们所需变量可以通过点击Varaibles窗口来得到,这些都可以简便我们的操作。
Stata 命令Stata软件功能强大,体现在它提供了丰富的命令,可以实现许多功能。
每一个stata命令都相应的命令格式。
我们在这里介绍常用的一些命令的功能和相应的格式,大家在使用stata的过程中会不断积累命令的相关知识。
需要对命令的帮助时可以用help命令查询。
例如了解命令:“reg” ,就可以在Stata Command窗口输入“help reg” ,也可以在Help选项下content中查找我们需要的相关命令。
用help查询,则窗口会显示关于该命令的详尽说明。
更直接的办法是看Examples中的范例是如何使用该命令,阅读一些相关的说明并加以模仿。
重要习惯我们使用stata进行回归分析时,需要养成一些好的习惯。
在进行一些数据量很大,过程复杂的分析时尤其重要。
(1)使用日志(log)。
它可以帮助我们记录stata的运行结果。
第一讲 stata基础----山大stata实验课讲义
Stata命令格式
1。Stata的命令一定要区分大小写,除了极 个别的情况下,stata命令全部用小写。 2。大部分命令可以缩写。 使用缩写可以使stata的命令书写大为简化: 例如: display-------di summarize------sum describe------des regress------reg 得到正确命令缩写的简单方法:看help。
添加标签
打开wage1数据文件。 1。为整个数据添加标签:例如,将数据命名 为“工资表”。 2。为变量增加标签,例如, wage:年工资总额 educ:受教育年限。 exper:工龄。 3。为变量值增加标签 例如:为变量marrid添加数值标签marry: 1=married; 0=Unmarried
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80Biblioteka 80852。在Excel或者记事本文件编辑好后导入。 直接粘贴 Import导入:除了xls格式,还可以导入txt 格式和其他格式。 练习:利用import方法将wage2.xls导入
数据类型的转变
首先先学习两种最简单的: 1. 数值型------字符型 tostring 变量列表,gen(新变量) | replace 2. 字符型------数值型 destring 变量列表,gen(新变量) | replace
display 显示计算结果。经常写为: di summarize 求某个变量的观察值个数、平 均值、标准差、最小值和最大值。经常写为: sum scatter 生成两个变量的散点图。 set obs 定义样本个数(使用前一定要用 drop或者clear命令清空当前样本)
generate 建立新变量并赋值。经常写为 gen sort 按照某一个变量排序,一般用于升序。 gsort 按照某一个变量排序,既可升序又可 降序。
面板数据stata处理步骤介绍
xA6_Panel_Data - Printed on 2011-11-25 10:43:02 149 reg y x dum1 dum2 dum3, nocons 150 est store m_pooldum3 151 152 *-M2:放入两个虚拟变量,三家公司有一个公共的截距项 153 reg y x dum2 dum3 154 est store m_pooldum2 155 156id t 158 xtreg y x, fe 159 est store m_fe 160 est table m_*, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01) 161 162 163 *-6.1.4.3 stata的估计方法解析 164 165 * 目的:如果截面的个数非常多,那么采用虚拟变量的方式运算量过大 166 * 因此,要寻求合理的方式去除掉个体效应 167 * 因为,我们关注的是 x 的系数,而非每个截面的截距项 168 * 处理方法: 169 * 170 * y_it = u_i + x_it*b + e_it (1) 171 * ym_i = u_i + xm_i*b + em_i (2) 组内平均 172 * ym = um + xm*b + em (3) 样本平均 173 * (1) - (2), 可得: 174 * (y_it - ym_i) = (x_it - xm_i)*b + (e_it - em_i) (4)//within估计 175 * (4)+(3), 可得: 176 * (y_it-ym_i+ym) = um + (x_it-xm_i+xm)*b + (e_it-em_i+em) 177 * 可重新表示为: 178 * Y_it = a_0 + X_it*b + E_it 179 * 对该模型执行 OLS 估计,即可得到 b 的无偏估计量 180 181 egen y_meanw = mean(y), by(id) /*公司内部平均*/ 182 egen y_mean = mean(y) /*样本平均*/ 183 egen x_meanw = mean(x), by(id) 184 egen x_mean = mean(x) 185 gen dy = y - y_meanw + y_mean 186 gen dx = x - x_meanw + x_mean 187 reg dy dx 188 est store m_stata 189 190 est table m_*, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01) 191 192 193 *-6.1.4.4 解读 xtreg,fe 的估计结果 194 195 use invest2.dta, clear 196 tsset id t 197 edit 198 xtreg market invest stock, fe 199 200 *-- R^2 201 * y_it = a_0 + x_it*b_o + e_it (1) pooled OLS 202 * y_it = u_i + x_it*b_w + e_it (2) within estimator 203 * ym_i = a_0 + xm_i*b_b + em_i (3) between estimator 204 * 205 * -> R-sq: within 模型(2)对应的R2,是一个真正意义上的R2 206 * -> R-sq: between corr{xm_i*b_w,ym_i}^2 207 * -> R-sq: overall corr{x_it*b_w,y_it}^2 208 209 *-- F(2,93) = 33.23 检验除常数项外其他解释变量的联合显著性 210 * 93 = 100-2-5 211 212 *-- corr(u_i, Xb) = 0.5256 213 214 *-- sigma_u, sigma_e, rho 215 * rho = sigma_u^2 / (sigma_u^2 + sigma_e^2) 216 dis e(sigma_u)^2 / (e(sigma_u)^2 + e(sigma_e)^2) 217 dis 1023.5914^2 / (1023.5914^2 + 370.9569^2) 218 219 *-- 个体效应是否显著?(假设检验) 220 * F(4, 93) = 97.68 H0: a1 = a2 = a3 = a4 = 0 221 * Prob > F = 0.0000 表明,固定效应高度显著 222 Page 3
Stata操作讲义_经济学_高等教育_教育专区
Stata操作讲义第一讲Stata操作入门第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心(Computer Resource Center)研制,现在为Stata公司的产品,其最新版本为7.0版。
它操作灵活、简单、易学易用,是一个非常有特色的统计分析软件,现在已越来越受到人们的重视和欢迎,并且和SAS、SPSS一起,被称为新的三大权威统计软件。
Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大,其最新的7.0版整个系统只有10M左右,但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能,尤其是他的统计分析功能极为全面,比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。
另外,由于Stata在分析时是将数据全部读入内存,在计算全部完成后才和磁盘交换数据,因此运算速度极快。
由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员,因此他的操作方式也别具一格,在Windows席卷天下的时代,他一直坚持使用命令行/程序操作方式,拒不推出菜单操作系统。
但是,Stata的命令语句极为简洁明快,而且在统计分析命令的设置上又非常有条理,它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下,而不同命令族又可以使用相同功能的选项,这使得用户学习时极易上手。
更为令人叹服的是,Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性,用户可以充分发挥自己的聪明才智,熟练应用各种技巧,真正做到随心所欲。
除了操作方式简洁外,Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁,数据格式简单,分析结果输出简洁明快,易于阅读,这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。
Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件(ADO文件),这些文件可以自行修改、添加和下载。
用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。
事实上,Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿,用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本,而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。
《stata基础》课件
假设检验与P值
假设检验的基本原理
理解假设检验的基本概念和 原理,了解如何提出原假设 和备择假设。
P值的意义
了解P值的意义和计算方法, 知道如何解读P值。
显著性检验
掌握在Stata中进行各种显著 性检验的方法,如t检验、Z 检验、卡方检验等。
变量筛选与模型优化
变量筛选方法
了解并掌握一些常见的变量筛选方法,如逐步回归、向前 /向后回归、岭回归等。
数据分析的方法
包括描述性分析、推断性分析等,可以使用Stata提 供的各种统计命令和程序来实现。
数据分析的步骤
包括确定分析目标、选择合适的分析方法、 执行分析操作等,需要按照一定的顺序逐步 进行。
04 Stata绘图功能
散点图与线性图
01
散点图
用于展示两个变量之间的关系, 通过散点的大小、颜色或形状表 示不同数据点。
数据清洗的方法
包括识别异常值、填充缺失值、删除重复值等,可以使用Stata提 供的各种命令和程序来实现。
数据清洗的步骤
包括数据预览、异常值识别、缺失值处理、重复值检测与处理等, 需要按照一定的顺序逐步进行。
数据转换
数据转换的必要性
数据转换是数据处理过程中经常需要进行的一步,可以将 数据转换为更易于分析和可视化的形式,或者将数据整合 到一起以便进行更深入的分析。
02 Stata基础操作
Stata界面介绍
Stata界面布局
介绍Stata的菜单栏、命令窗口、结 果窗口、变量列表等界面元素,帮助 用户熟悉操作环境。
工具栏功能
简要说明工具栏中各个按钮的作用, 方便用户快速执行常用操作。
数据导入与导
数据导入
介绍如何从不同格式(如CSV、Excel等)导入数据到Stata中,包括相关命令 和参数设置。
STATA初级视频教程说明书(连玉君)
STATA初级视频教程(2010版)使用说明连玉君(中山大学 岭南学院 金融系)arlionn@目 录1 课程简介 (1)2 课程特色 (2)3 课程配套资料 (2)4 配套资料的使用方法 (2)5 讨论和建议 (4)6 讲师介绍 (4)7 报名咨询 (4)8 培训优惠 (4)附录A:STATA初级视频目录(时间节点) (5)第一讲STATA简介 (5)第二讲数据处理 (9)第三讲Stata绘图 (13)第四讲矩阵操作 (16)第五讲STATA 编程初步 (18)附录B:STATA高级视频教程简介 (20)工欲善其事,必先利其器。
无论是经济学、管理学还是社会科学的其他学科,定量分析都变得越来越重要了。
作为一个较为年轻的计量软件,STATA自1985年问世以来,以其在数据处理、绘图、回归分析等方面的出色表现,赢得了越来越多的青睐。
然而,相比于SPSS、Eviews等以菜单操作为主的软件,以命令操作见长的STATA软件门槛相对较高。
由于进入国内的时间较短,相关的参考资料甚为有限,而STATA公司提供的近10000页的全英文使用手册更是令多数初学者望而生畏。
这也成为阻碍多数国内同仁学习这款功能强大的计量软件的主要障碍。
鉴于上述情况,我们分别于2007年11月和2008年10月推出了“STATA初级视频教程”和“STATA高级视频教程”,内容涉及STATA的基本操作、数据处理、绘图、编程、常用计量模型的估计,以及Bootstrap和Monte Carlo模拟等内容。
视频教学的直观性,加之课程的实用性导向,使这两套教程获得了广泛的好评。
承蒙广大STATA视频教程学员的积极参与和反馈,我在过去两年多的时间里收集到了100余条修改建议,历经半年多的制作,最终得以为大家呈现这套新版STATA初级视频——“STATA初级视频教程(2010版)”。
STATA初级视频教程(2010版)共5讲,包含36个视频文件,总计40余个学时。
连玉君(2010) 一份不太长的Stata简介
一份不太长的Stata简介连玉君中山大学 岭南学院arlionn@2010-7-14目录1 Stata概貌 (1)2 为何选择Stata? (2)3 如何学习Stata? (4)4 最后的话 (7)参考文献 (7)附录A:一些有用的Stata链接 (9)附录B:43个不可不知的Stata命令 (12)附录C:Stata视频教程 (13)1Stata概貌自从2003年开始使用Stata以来,我一直把“Stata”读为“Stay-ta”。
有一次和一个从日本回来的朋友聊天,她把Stata读为“Star-ta”,让我甚感不适。
经查阅,方才发现,原来“Stata”并非数个单词的缩写(因此其正确拼写为Stata而非STATA),而是由“statistics”和“data”合成的一个新词,Stata公司的员工都将其读做“Stay-ta”。
从这个小小的趣闻中,可以看出Stata在问世之初(1985年)的主要功能在于统计分析和数据处理。
经历了二十余年的发展,Stata已经升级到第11.1版(表1),在不断强化上述功能的同时,Stata在矩阵运算、绘图、编程等方面的功能也在不断加强。
表1 Stata发展历程1.0 January 1985 6.0 January 19991.1 February 1985 7.0 December 20001.2 March 1985 8.0 January 20031.4 August 1986 8.1 July 20031.5 February 1987 8.2 October 20032.0 June 1988 9.0 April 20052.05 June 1989 9.1 September 20052.1 September 1990 9.2 April 20063.0 March 1992 10.0 June 20073.1 August 1993 10.1 August 20084.0 January 1995 11.0 July 20095.0 October 1996 11.1 June 2010Source: /support/faqs/res/history.htmlStata擅长数据处理、面板数据分析、时间序列分析、生存分析,以及调查数据分析,但其它方面的功能也并不逊色(表2)。
STATA高级视频教程简介(连玉君)
STATA高级视频教程简介培训目的:STATA高级视频教程的目的是使学员熟练使用STATA进行实证分析工作,主要包括:(1) 掌握多种常用的估计方法(如普通最小二乘法、广义最小二乘法、非线性最小二乘法、最大似然估计、IV估计和GMM);(2) 学会估计和分析时间序列和面板数据常用模型(如单位根检验、协整分析、VAR、固定效应模型、随机效应模型、动态面板模型、面板单位根检验和面板协整分析等等);(3) 学会编写一个完整的STATA程序;(4) 学会应用STATA进行抽样和模拟分析,包括Bootstrap和Monte Carlo 模拟分析。
课程简介:(详见课程目录)STATA高级视频教程共9讲,共48个视频文件,总计50余个学时。
第1-5讲介绍计量经济学中最为常用的五种估计方法,包括:普通最小二乘法(OLS)、广义最小二乘法(GLS)、非线性最小二乘法(NLS)、最大似然法(MLE)和广义矩估计法(GMM)。
第6讲介绍时间序列模型,包括:ARIMA模型、VAR模型、单位根检验、协整分析、误差修正模型、GARCH模型。
这些模型基本上涵盖了宏观时间序列、金融时间序列分析中的常用工具。
第7讲介绍面板数据模型,包括:固定效应模型、随机效应模型、异方差和序列相关、动态面板模型、面板随机系数模型、面板随机前沿模型、面板单位根检验、面板协整分析等。
这些模型由浅入深,基本上涵盖了目前文献中使用的多数面板分析方法。
第8讲介绍STATA编程技巧,包括:输入项、输出项的设定,子程序、可分组执行、可重复执行等程序高级功能,以及帮助文件的编写方法。
通过本讲的学习,学员将能够独立编写复杂的STATA程序,这些程序和STATA官方提供的程序完全一致。
第9讲介绍自抽样和模拟分析,包括:Bootstrap(自抽样)、组合检验(Permutation tests)、刀切法(Jackknife)和蒙特卡洛模拟。
不同于传统的假设检验和统计推断方法,这些方法都是以计算机模拟和抽样为基础的,在最近十年中得到了越来越广泛的应用。
Stata编程基础PPT课件
没有replace,且文件中已经存在同名log文件,Stata会拒绝该文件的创 建。当程序执行完毕时,用户可以键入 • . log close • 来关闭当前的log文件。
• 【例14-9】本例使用数据集abdata.dta,该数据集是一个面板数据,是140个国家 1976年到1984年的 各种宏观指标。在这里的关键变量是id代表每个国家的标号,year代表年份,一个面板数据通常定义这两 个变量以便进行各种面板回归和统计。其他的变量包括就业率emp(%)、平均工资wage(指标)、投资 占GDP的百分比cap(%)。表14-4 罗列了部分数据
doedit
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14.1.2运行do文件
• 1. 用户可以通过命令窗口来执行已经编写好的do文件。 • 2. 另一种办法是通过do文件编辑器来执行do文件。
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14.1.3 log文件
• Log文件可以通过log命令创建。例如,为了创建一个名为example.txt的log文件,用户可以在命令框中 键入:
• 这里要求计算这些变量的描述性统计量以及它们与popgrowth的相关性,并且绘制它们与popgrowth的 散点图。
第18页/共24页
14.6 使用Stata命令的结果
• 所有的Stata的命令都可以被归入一下三类:r类、e类、s类(属于这类的情况较少)。其中e类命令是指估 计命令(estimation commands),这类命令将返回两个矩阵:e(b)——被估计的系数矩阵,e(v)—— 被估计系数的方差与协方差矩阵,同时也会返回一些其他信息(详情参见help ereturn)。其他绝大多数 的Stata官方命令属于r类命令,这类命令是将运行结果返回到调用程序当中(详情参见help return)。
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143 *
1.11.5.2 文件夹的操作
144 *
1.11.6 每次启动时均需执行的命令(profile)
145 *
1.11.7 常用快捷键
146 *
1.11.8 退出stata(exit)
147
148
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60
61 * 1.5 浏览资料
62 *
1.5.1 变量的名称
63 *
1.5.2 查看资料的结构
64 *
1.5.2.1 更改变量的存储类型
65 *
1.5.2.2 -list- 命令的使用
66 *
1.5.2.3 定义变量的显示格式
67 *
1.5.2.4 数据和变量的标签
68 *
1.5.2.5 附加说明文字
8
9
*
单 位:中山大学岭南学院金融系
10
*
电 邮: arlionn@
11
*
主 页: /arlion
12
13
*
::第一部分::
14
*
Stata 操作
15
16
17
18
*
=====================
19
*
+
课程目录
+
20
*
=====================
35 *
1.2.1 stata界面
36 *
1.2.2 首次使用STATA的一些基本设定
37
38 * 1.3 输入和导入数据
39 *
1.3.1 手动输入
40 *
1.3.2 从 .txt, excel 表格中粘贴
41 *
1.3.3 使用stata命令:infile, insheet, infix
42 *
94 *
1.7.3 样本值的排序
95
96 * 1.8 log 文件: 记录你的分析过程
97 *
1.8.1 log 文件简介
98 *
1.8.2 将 log 文件转换为网页
99 *
1.8.2.1 -log2html-命令:制作“单页”网页
100 *
1.8.2.2 -hyperlog-命令:制作“框架型”网页
1.11.3.2 外部命令的获取方式
138 *
1.11.3.3 外部命令的管理和更新
139 *
1.11.4 Stata 的系统参数
140 *
1.11.5 文件和文件夹的操作
141 *
1.11.5.1 文件的基本操作:查找、查看、复制、编辑和删除
142 *
1.11.5.2 使用stata打开-.txt-, -Word-, -Excel-, -iexplorer- 文件
1.3.3.1 以-tab-分隔的数据: -insheet- 命令
43 *
1.3.3.2 以 空格 分隔的数据: -infile- 命令
44 *
1.3.3.3 调入STATA格式的数据:-use- 命令
45 *
1.3.3.4 调入Excel格式的数据:-xmluse-命令
46 *
1.3.3.5 行列对调的数据
69 *
1.5.2.6 搜索变量
70 *
1.5.3 基本统计量
71 *
1.5.3.1 -summarize-命令
72 *
1.5.3.2 -codebook-命令
73 *
1.5.3.3 -inspect-命令
74 *
1.5.3.4 列表统计(table, tabulate)
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1
2
3
*===================================
4
*
计量分析与STATA应用
5
*===================================
6
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*
主讲人:连玉君 博士
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22
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24
*
=====================
25
*
第一讲 STATA简介
26
*
=====================
27
28 * 1.1 本课程简介
29 *
1.1.1 课程纲要
30 *
1.1.2 课程特点
31 *
1.1.3 课程配套资料
32 *
1.1.4 讨论和建议
33
34 * 1.2 STAutreg2-命令:专业输出【Word、Excel文档】
131
132 * 1.11 Stata 设定
133 *
1.11.1 Stata帮助
134 *
1.11.2 文件目录
135 *
1.11.3 Stata 外部命令的获取
136 *
1.11.3.1 外部命令的存储路径
137 *
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223 * 224 * 225 * 226 *
2.7.3 样本的交叉组合 2.7.3.1 -fillin- 命令 2.7.3.2 -cross-命令
2.7.4 样本的堆砌
227
228 * 2.8 文字变量的处理
149
150
*
=====================
151
*
第二讲 数据处理
152
*
=====================
153
154 * 2.1 创建变量的更多技巧
155 *
2.1.1 _n 和 _N
156 *
2.1.1.1 _n 与 _N
157 *
2.1.1.2 _n 与 _N 的应用
158 *
1.9.2.1 一些基本规则
110 *
1.9.2.2 注释语句
111 *
1.9.2.3 断行
112 *
1.9.2.4 大型 do 文档的设定
113 *
1.9.3 列印文字
114 *
1.9.3.1 -display-命令
115 *
1.9.3.2 列印的颜色
116 *
1.9.3.3 列印的位置
117 *
195 *
2.4.5.2 实例分析
196 *
2.4.5.3 MI impute regress 的假设条件
197 *
2.4.5.4 其它补漏方法
198 *
2.4.5.5 假设检验
199
200 * 2.5 离群值的处理
201 *
2.5.1 离群值的影响
202 *
2.5.2 查找离群值
203 *
2.5.3 离群值的处理
101 *
1.8.2.3 其他命令
102
103 * 1.9 do 文档: 高效快捷地执行命令
104 *
1.9.1 do 文档简介
105 *
1.9.1.1 打开 do 文档编辑器
106 *
1.9.1.2 保存和关闭
107 *
1.9.1.3 执行 do 文档
108 *
1.9.2 合理规划你的do文档
109 *
47 *
1.3.4 时间序列资料
48 *
1.3.5 面板资料
49 *
1.3.6 STATA官方提供的资料
50 *
1.3.7 其它软件中的数据
51
52 * 1.4 存储和导出数据
53 *
1.4.1 存储数据
54 *
1.4.2 导出和转换
55 *
1.4.2.1 -outfile-命令:导出为 .raw 文本格式
125 *
1.10.1.4 其它说明
126 *
1.10.2 估计结果的输出
127 *
1.10.2.1 -esttab-命令:回归结果的呈现
128 *
1.10.2.2 -logout-命令:输出 【Excel、Word、TeX文档】
129 *
1.10.2.3 -xml_tab-命令:专业输出 【Excel 文档
1.7.1 数学表达式
86 *
1.7.2 变量的创建和修改
87 *
1.7.2.1 变量的存储类型
88 *
1.7.2.2 创建新变量
89 *
1.7.2.3 修改旧变量
90 *
1.7.2.4 删除变量和样本值
91 *
1.7.2.5 移动变量窗口中变量的位置
92 *
1.7.2.6 克隆已有变量
93 *
1.7.2.7 拆分变量
214 *
2.6.1.4 一个例子
215 *
2.6.2 横向关联: -joinby-
216 *
2.6.3 纵向合并:追加样本
217 *
2.6.4 大型数据的处理
218 *
2.6.5 一些有用的外部命令
219
220 * 2.7 重新组合样本
221 *
2.7.1 样本的转置
222 *
2.7.2 数据的横纵变换
2.1.2 虚拟变量的产生
159 *
2.1.2.1 基本方式