面板数据密度图和时间趋势图韩城攻略和常见操作
可有偿投稿计量经济圈，计量相关则可
邮箱：econometrics666@sina.cn
所有计量经济圈方法论丛的do文件, 微观数据库和各种学术研究相关软件都放在社群里,可以直接取出使用运行.
原创:计量经济圈(ID:econometrics666); 转载请注明出处. 感谢云南大学经济学院院长梁双陆教授对计量经济圈的支持, 欢迎各位计量方法爱好者到社群交流访问。
计量经济圈推荐
1.系统GMM的Stata程序详尽解释
2.动态面板回归和Eviews软件操作
3.面板数据,工具变量选择和的若干问题
4.动态面板模型的王冠—系统GMM什么鬼？
5.面板数据计量方法全局脉络
6.面板数据是怎样处理内生性的
7.面板数据里处理多重高维固定效应的神器
今天，我们“面板数据研究小组”向计量经济圈圈友引荐关于面板数据回归中常用的程序。对于面板数据在连续性变量的回归，我们主要考虑使用如下回归程序，剩下的就是改变样本翻来覆去地做回归，即所谓的“异质性分析”和“机制分析”。
xtset id year //首先定义面板
**起初的回归---------------------
xi: xtreg y x, fe //没有加控制变量做一个回归
estimate store tablea //保存结果a
xi: xtreg y x x1 x2 x3 x4 ,fe //加控制变量做一个回归
est store tableb //保存结果b
工具变量回归--------------------
xi: xtivreg y x x1 x2 x3 x4(x=iv), fe //2SLS做一个回归
est store tablec //保存结果c
xtdpdsys y x x1 x2 x3 x4, lags(1) //系统GMM
est store tabled //保存结果d
esttab table using table1.rtf, b(%6.4f) se(%6.4f) ///
star( 0.1 ** 0.05 *** 0.01) ar2(%6.4f) replace //输出结果
下面这个是我们用到的数据。我们将根据这个数据去做两个图，一是密度图，一是时间趋势图。这是一个面板数据，时间从1998-2007。这个数据放在计量经济圈社群，可以直接提取使用操作。
密度图可以用在，比如你需要比较你的因变量y的各个不同测度指标的分布差异（即你使用5个不同的指标去衡量y），然后我们就可以使用以下的程序去获得如下密度图。从图中可以看出这5个指标的核密度呈现出较为一致的分布。
**画密度图--------------------------
twoway(kdensity y1)(kdensity y2,lpattern(dash))(kdensity y3,lpattern(dot)lwidth(0.4)) (kdensity y4,lpattern(dash_dot)) (kdensity y5,lpattern(shortdash)), graphregion(fcolor(white)lcolor(white))plotregion(fcolor(white)) legend(position(1)ring(0)c(1)symxsize(6)textwidth(6) lab(1 "y1")lab(2 "y2")lab(3 "y3")lab(4 "y4")lab(5 "y5")) xtitle("使用不同指标测量的y")ytitle("density") scheme(s2mono) xlabel(0.4 0.8 1.6 3.2)xscale(log)ylabel(,nogrid) name(graph1a, replace)
时间趋势图主要用来展示变量的时间趋势，我们可以把y1a当作整体的样本，而把y11a, y12a, y13a当作各分样本。比如，我们把y1a当作是中国这个样本的y指标，而把y11a, y12a, y13a当作是北京、上海、深圳三个分样本的y指标。从图中可以看出这个指标在四个样本中呈现出较为一致的下降趋势。
**画时间趋势图-----------------------
preserve
collapse (mean) y1a, by(year)
sort year
save y1a,replace
restore
preserve
collapse (mean) y1a if m==1, by(year)
rename y1a y11a
sort year
save y11a,replace
restore
preserve
collapse (mean) y1a if m==2, by(year)
rename y1a y12a
sort year
save y12a,replace
restore
preserve
collapse (mean) y1a if m==3, by(year)
rename y1a y13a
sort year
save y13a,replace
restore
use y1a,clear
merge year using y11a
drop _merge
sort year
merge year using y12a
drop _merge
sort year
merge year using y13a
drop _merge
twoway(line y1a year)(line y11a year,lpattern(dash)) (line y12a year,lpattern(dot)lwidth(0.4))(line y13a year,lpattern(shortdash)),graphregion(fcolor(white)lcolor(white))plotregion(fcolor(white)) scheme(s2mono) legend(position(1)ring(0)c(1) symxsize(6)textwidth(6)lab(1 "y1a")lab(2 "y11a")lab(3 "y12a")lab(4 "y13a")) xtitle("year")ytitle("y1a的时间趋势变化图")xlabel(1998 (2) 2008)ylabel(,nogrid) xscale(r(1998 2007)) name(graph1b, replace)
该篇文章的do文件和相关数据已经放在计量经济圈社群，可以直接提取使用。
推荐
"高级计量经济学及Stata应用"和"Stata十八讲"配套数据
计量经济圈推荐
1.PSM-DID, DID, RDD, Stata程序百科全书式的宝典
2.RDD断点回归, Stata程序百科全书式的宝典
3.Generalized分位数回归, 新的前沿因果推断方法
4.Heckman模型out了,内生转换模型掌控大局
5.PSM倾向匹配Stata操作详细步骤和代码，干货
6.条件Logit绝对不输多项Logit,而混合模型最给力
7.广义PSM,连续政策变量因果识别的不二利器
8.自回归VAR模型操作指南针,为微观面板VAR铺基石
9.有限混合模型FMM,异质性分组分析的新筹码
10.政策评估中"中介效应"因果分析, 有趣的前沿方法
11.多期三重差分法和双重差分法的操作指南
12.多期双重差分法,政策实施时间不同的处理方法
13.随机前沿分析和包络数据分析 SFA,DEA 及操作
14.你的内生性解决方式out, ERM已一统天下而独领风骚
15.多期DID的经典文献big bad banks数据和do文件
16.面板数据里处理多重高维固定效应的神器
17.双栏模型Hurdle远超Tobit, 对于归并数据舍我其谁
18.面板数据计量方法全局脉络和程序使用指南篇
所有计量经济圈方法论丛的do文件都放在社群里,可以直接取出使用运行,也欢迎到研究小组交流访问.感谢咱们计量经济圈社群伙伴们的理解，愿这个社区陪你走过一段难忘的路途。
计量经济圈是中国计量第一大社区，我们致力于推动中国计量理论和实证技能的提升，圈子以海内外高校研究生和教师为主。计量经济圈六多精神：计量资料多，社会科学数据多，科研牛人多，名校人物多，热情互助多，前沿趋势多。如果你热爱计量并希望长见识，那欢迎你加入到咱们这个大家庭(戳这里)，要不然你只能去其他那些Open access圈子了。注意：进去之后一定要看小鹅社群“群公告”，不然接收不了群息，也不知道怎么进入咱们独一无二的微信群和QQ群。
进去之后就能够看见这个群公告了