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xtreg被解释变量解释变量, re est store re hausman fe
原假设是随机效应,p值太小可以拒绝原假设,如果hausman检验的结果(Prob>chi2)小于0.1,那么选择固定效应;如果(Prob>chi2)大于0.1,或者chi2的值小于0,那么选择随机效应。
其它命令
GMM方法:
xtabond depvarindepvars
sargan 检验: estat sargan
自相关检验: estat abond
同时控制时间因素(year)和行业因素(industrycode),即自动加入虚拟变量的命令xi的用法:
xi i.year i.industrycode
加入自动生成的虚拟变量,并且运用稳健标准误进行固定效应回归的命令:
xtreg lnex lngdpcn lngdppartner educationjob iprrd lawhi i.year i.industrycode, fe robust
面板数据中2sls的命令(这可能是默认的命令,还可以根据具体情况更改):
(1)xtivreg lnex lk tfp rd size fdi i.year i.id (finance=l.finance),此时怀疑解释变量finance是内生的,而且以finance的一阶滞后作为IV。注意:括号前面必须有空格!
(2)xtivreg lnex lk tfp rd size fdi i.year i.id (finance=l.finance l2.finance),此时怀疑解释变量finance是内生的,而且以finance的一阶滞后和二阶滞后作为IV。注意:括号前面必须有空格!
如果用overid,需要安装overid :ssc install overid, replace
如果用xtoverid,需要安装xtoverid :ssc install xtoverid, replace
如果用ranktest,需要安装ranktest:ssc install ranktest, replace
有时即使安装以后依然无法运用,可能是由于自变量太多导致的,例如控制行业固定效应、时间固定效应等固定效应时会增加几十个虚拟变量,这时可能由于模型无法运算而无法运用这些命令,GMM方法似乎也有类似情况。
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例如:xtivreg lnex lngdpcn lngdppartner distance language border (fincountry=l.fincountry l2.fincountry) findep financefin,re
检验工具变量识别不足时用命令ranktest,以上例子应该是ranktest (fincountry) (l.fincountry l2.fincountry)【理想的结果是Kleibergen-Paap rk LM的p值小于0.1】
检验弱工具变量时也用命令ranktest,但要在后面加上wald,以上例子应该是ranktest
(fincountry) (l.fincountry l2.fincountry),wald【理想的结果是Kleibergen-Paap Wald rk F的p值小于0.1】
检验过度识别时用命令xtoverid【理想的结果Sargan-Hansen检验的p值大于0.1】
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1、input: 输入数据
例: inpurt x y
1 4
2 3.5
3 7
end
2、by: 按照某一变量的取值来进行分析
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例:一般要先sort(排序),然后 by group: regress Y x1 x2 //按照不同的组,对Y分别作四个回归分析
3、weight: 加权或者頻数
例:fw=頻数变量 //多用在四格表资料中或者未原资料未给出所有值,只给出了值和对应的頻数
4、if: 用条件语句指定条件
例:drop if group==1|group==2 //把group变量值为1或者2的记录删除掉
5、in:指定观察值的范围,对在范围内的观察值做分析处理
例:replace x1=\ in 100/200 //把第100-200条记录中的X1变量值改为123
6、for: 用来指定变量
例:for y1-y10 z1-z5: regress @x1-x22 //把y1-y10,z1-z5分别于x1-x22做回
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归,一次性代表15次回归,其中@是替换符,代表y1-y10, z1-z5
7、函数:
abs(x) 绝对值
exp(x) 指数函数
log(x) 自然对数
log10(x) 常用对数
sqrt(x) 平方根
uniform(x) 生成(0,1)内均匀分布的伪随机数
length(x) 计算长度
substr(s,n1,n2) 获得从S的n1个字符开始的n2个字符组成的字符串
real(x) 将字符串s转换为数值函数
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