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短面板数据学习手册（固定效应与随机效应等汇总）
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一．静态面板数据操作
（一）数据处理
输入数据
use "E:\stata\data\FDI.dta", clear
tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式
xtdes 该命令是了解面板数据结构
summarize lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp
各变量的描述性统计（统计分析）
拓展命令：
gen lag_y=L.y 产生一个滞后一期的新变量
gen F_y=F.y 产生一个超前项的新变量
gen D_y=D.y 产生一个一阶差分的新变量
gen D2_y=D2.y 产生一个二阶差分的新变量
二．静态（短）面板数据固定效应汇总
固定效应篇
主要包括混合效应VS固定效应，LSDV方法、双向固定效应等
1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe
其中选项fe表明我们采用的是固定效应模型，表头部分的前两行呈现了模型的估计方法、界面变量的名称（id）、以及估计中使用的样本数目和个体的数目。第3行到第5行列示了模型的拟合优度、分为组内、组间和样本总体三个层面，通常情况下，关注的是组内（within），第6行和第7行分别列示了针对模型中所有非常数变量执行联合检验得到的F统计量和相应的P值，可以看出，参数整体上相当显著。需要注意的是，表中最后一行列示了检验固定效应是否显著的F统计量和相应的P值。显然，本例中固定效应非常显著。
对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe r
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe r
等价于
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe vce（cluster id）
2、固定效应LSDV法
reg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp i.id,fe vce（cluster id）
3、双向固定效应
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp i.year,fe r
结果强烈拒绝无时间效应的原假设，认为模型存在时间效应
三．静态（短）面板数据随机效应汇总
1、检验时间效应（混合效应还是 随机效应 ）（检验方法：LM统计量） （原假设：使用OLS混合模型）
qui xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现)
xttest0
可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。
2、使用MLE估计
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,mle nolog
四．静态（短）面板数据组间估计量
组间估计量
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,be
五．静态（短）面板数据固定与随机效应检验
检验固定效应模型or随机效应模型 （检验方法：Hausman检验）
原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）
通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：
Step1：估计固定效应模型，存储估计结果 Step2：估计随机效应模型，存储估计结果 Step3：进行Hausman检验
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re
est store re
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe
est store fe
hausman fe re
(或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)
可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。此时，需要采用工具变量法或者使用固定效应模型。
六．学习攻略
在学术圈如果是做应用计量（特别是横截面数据、面板数据），Stata是不二之选，因为不管是管理数据还是跑回归，实在太太太方便了。现在主流期刊的应用微观计量文章里面能用到的模型stata几乎都有，而且其中的绝大多数都是用stata做的。而且最大的优点是，简单！
为了帮助大家全面系统的掌握stata，我们特别推出2019学术提升计划!
这份学习计划里面包含了stata初高级内容，包括数据管理、面板数据、倾向匹配得分、合成控制法、门限回归等众多内容……
第八届Stata寒假研讨班上海专场时间：2019年1月12日-1月15日（四天）（仅剩15位）
地点：上海同济迎宾馆（同济大学四平路校区）
第九届Stata寒假研讨班北京专场时间：2019年1月19日-1月22日（四天）（仅剩15位）
地点：北京国际温泉酒店
经过精心准备，2019年初的stata学术提升计划再次升级出炉！截至目前，计量经济学服务中心已经在西安、北京、上海等地成功举办了7场stata高级班，并在南方科技大学举办了一场stata编程研讨班。
由于种种原因，很多学员一直想学却没有学，2019，给自己一个勇敢的理由，一起来放大你的小目标。
计量经济学服务中心团队成员精耕细作，紧跟stata前沿，各种操作以及学习内容均不断升级！重软件操作、重实战是课程一直以来的优势与好评。控制人数的小班教学以确保每一位学员真正学到操作技能。
重要的事情说三遍，我们课程全部带电脑，并提供完整do文档以及数据、讲义、资料书等，手把手教学和操作学习！
学员福利：一次报名，终身服务，全年不限次数免费学（包括但不限于中心举办的其他研讨班和学术会议、论坛等），学完之后老师随时一对一答疑解惑。
截止目前，共有250+余所国内外高校的青年教师、硕士研究生、博士研究生、高年级本科生参加我们组织的计量经济学系列研讨班。
ps：国内计量经济学理论方法学习很多均建立在Eviews软件上（stata书籍对理论方法等介绍的少），本次课程在横截面、时间序列、面板、门限等众多章节均穿插着简要介绍Eviews软件应用，帮助大家站在学习者的角度和路线全面构建起计量经济学框架和模型思路。
授课时间：
上海：2019年1月12日-1月15日
北京：2019年1月19日——22日
本次课程一共十六讲，具体内容如下：
Class 1. A Quick Tour of Stata
stata简介Why Stata?/what is stata
软件界面The Stata Interface/What Stata looks like
参考书籍推荐Textbooks
log工作日志和do文档What to do first?Set a working directory/Keeping track of things（Do-files and log-files ）
命令以及帮助the command & Getting Help（包括help的使用以及ssc install 、findit等外部命令获取和使用）
Class 2. DATABASE MANIPULATION数据管理
导入导出 Import and Export
面板数据、时间数据、官方数据Time series data &Panel data & Example Datasets
变量以及数据Variable and data types/Indicator or data variables
数据管理Data management
排序Order, aorder, and move
变量标签Variable Labels and Notes
数据转换Converting strings to numerics and vice versa（encode decode destring tostring 等）
数据横向合并和纵向合并Append and merge
数据生成Generating new variables
描述分析Describing the data （summarize）
descibe inspect
Getting a codebook
基础命令Basic commands（table tabulate)
tabstat命令
CSMAR及中经网数据库复杂的使用技巧
Class 3&4. 相关分析Correlation analysis & 回归分析Estimation
Class 5. 时间序列
平稳性检验
协整检验
格兰杰检验
Class 6&7. 静态面板与动态面板数据
面板数据描述性分析
面板数据平稳性检验
静态面板数据回归分析：随机效应模型和固定效应模型、Hausman检验
动态面板模型
Class 8. 门限回归
包括横截面与面板模型的门限回归，主讲xthreg和xtthres等命令，并与Eviews软件对比，让大家对门限回归有一个全面的了解。
论文讲解
Class 9. 内生性问题专题I：倾向匹配得分
Class 10. 内生性问题专题II：合成控制法
Class 11. 内生性问题专题III：断点回归分析
Class 12. 结果输出Extracting results
Post summary statistics(summarize、tabstat)
Post correlation coefficients (pwcorr、correlate、logout )
Coefficients/equations
Basic syntax and usage
estout、esttab、estadd and other useful Stata commands
Standard errors, p-values, and summary statistics
Use with Word/Rtf/Excel/LaTeX
Other Advanced Examples（esttab、outreg2、logout等）
Class 13 . stata新工具——do文档编程与输入法结合
Class 14. 经济金融数据库（国泰安数据库、中经网）使用技巧
Class 15. 论文写作专题（从源头数据处理到分析）
. 横截面空间计量模型与面板空间模型，包括空间自相关检验、空间效应检验、SAR、SEM模型以及空间面板随机与固定效应检验等）
推荐阅读：
会议时间及地点：
上海：2019年1月12日-15日（四天），地点：上海同济迎宾馆（同济大学四平路校区）
北京：2019年1月19日-22日（四天），地点：北京国际温泉酒店（海淀区西三旗枫丹丽舍西路一号） （乘车路线：地铁八号或十三号线霍营站下车G4出口出步行500米即到；或地铁八号线育新站下车坐606两站即到。）
会议费用：普通价：4000元，学生价：3600元(凭学生证优惠价），差旅及住宿费用自理。
会议安排：上午9:00-12:00；下午2:00-5:00；答疑5:00-5:30
授课形式：老师讲授指导、学员操作练习、现场答疑解惑。
会议人数：中心非常重视与学员互动以及软件操作，为保证学习效果，限额40人。
课程资料：提供PPT、课程讲义以及完整的do文档等。
缴费成功后都享受如下优惠
1．同一单位3人以上报名，9折优惠；
2．同一单位5人以上报名，8折优惠（前2项优惠不能叠加）
3、根据报名缴费顺序安排现场座位。
1、掌握计量经济学及Stata操作，能够运用Stata完成复杂的数据处理工作，并熟练运用Stata完成写作；
2、了解常用模型的思路、原理和建模方法，从源头数据库等数据下载、搜集、整理、管理，到stata数据操作，培养数据分析能力；
3、通过中心精心准备的do文档讲义来完成学习，并实现do文档中现成命令的可复制性（只需要修改部分do文档命令的变量，就可以一键实现数据分析和数据管理的结果，具有复制性）（中心紧跟前沿，do文档实时更新，能够处理各种复杂数据分析）
经济及社科类青年教师、博士生、硕士生、高年级本科生。（1 Stata爱好学习者。2 经济管理以及人文社科领域人员、各类市场调查公司、咨询公司、互联网公司和科研机构需要进行数据处理的人士。）
报名流程
1、电话咨询，给予反馈，确认报名信息。
2、交费（微信、支付宝或者对公转账等），报名前请确认信息。
3、开课前一周发送培训教室路线图以及软件准备，电子版预习资料。
4、现场领取发票及邀请函。
有需要现场刷公务卡的，可以提前预交定金300元，现场刷卡再全额退还或者补齐会务费。
1、请带个人电脑，会提前给大家发送课程讲义以及stata软件安装。
2、报名截止日期：2019年1月10日 17:00。
3、如您报名后有事不能参加，请及时告知！2018年11月30日17:00之后不再接受退费，但可以转其他时间段下次免费学习。
4、本次会议可提供增值税普通发票，如需开具（请联系微信：Xindream1992），并根据自己单位财务部门要求填写抬头和类目信息（一旦开具不能重开），发票类目为：会议服务费、信息服务费、培训费、会议费、咨询费等，报名时可以直接任选其一，其他类目无法开具。
5、会议邀请函通知及报名咨询等直接联系王老师。
在线咨询：
王老师
电话：18710973211
微信：Xindream1992
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