计量大焖锅: iv, clorenz, rank, scalar, bys, xtile, newey, nlcom

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计量经济圈推荐

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对于工具变量回归，我们对于弱工具变量的检验和工具变量外生性检验，并不一定总用到F test或者hansen test。在实证研究过程中，我们也可以这么去做。用主方程中的内生变量x对工具变量和主方程中其他控制变量进行回归，若工具变量的回归系数在5%水平上显著，那么我们也可以认为不存在弱工具变量问题。用主方程中的回归残差项对工具变量进行回归，结果若显示工具变量的系数在5%水平下不显著，则可以说工具变量是有效的外生变量。

2

clorenz income, hgroup(wave) rank(population) ctitle(收入不平等趋势)lres(yes)sres(coodinates)

3

现在我们用一份数据来运行一个程序，主要是希望圈友们能够灵活使用rank, scalar, di, egen, foreach等command。这些有什么用处呢？比如，今后你的研究中需要计算需求弹性或者计算收入不平等的集中洛伦兹指数，那这些小细节就会极大地提高你的数据处理能力。数据放在计量社群里，可以到社群提取使用。

sort x
egen temp=rank(x), unique //把x按照从小到大排序,最小的为1
gen rank=temp/N
sum y
scalar mean=r(mean) //产生y的均值
sum rank
scalar var_r=r(Var) //产生y的方差
gen lhs = 2var_ry/mean
reg lhs rank
scalar aa=b[rank]
scalar ab=aa/se[rank]
di "results: " aa ab
drop temp
global a "a1 a2 a3 a4 a5 a6"
global b "b1 b2 b3 b4 b5 b6 b7 b8 b9 b10 b11"
global c "c1 c2 c3 c4"
reg y x1 $a $b $c
egen m_y= mean(y)
global X "x1 $a $b $c"
foreach x of global X {
qui {
scalar bx' = _b[x']
corr rank x', c scalar cov_x' = r(cov_12)
sum x' scalar ee_x' = (bx'*r(mean))/m_y scalar aa_x' = 2*covx'/r(mean) scalar cc_x' = ee_x'*aa_x'
scalar pp_x' = con_x'/aa
}
di "x' ee:", ee_x'
di "x' aa:", aa_x'
di "x' cc:", cc_x'
di "x' pp:", pp_x'
}

4

经常有圈友问怎么按照一个离散变量（比如取值1, 2, 3）输出描述统计结果。下面这个程序可以帮助你输出三个类别的描述统计结果，即x=1, x=2, x=3三个描述统计结果的输出。

bys x: outreg2 using result.doc,sum dec(3) append //输出x这个离散变量的统计描述

5

对于分位数回归，我们总是倾向于使用qreg。不过，怎么解决在回归过程中出现的内生性问题，不一定能够在一个command中得到较好处理。因此，我们倾向于推荐圈友使用如下程序去做分位数回归。把样本按照一个变量比如income分成四个分位数，然后分样本进行回归，这时候我们可以用工具变量进行回归操作。

xtile quintile=income, nq(4) //生成分位数
xtivereg y x x2 x3 x4 x5 (x=iv) if quintile==4 //按照第四个分位数进行回归
est store q4
xtivereg y x x2 x3 x4 x5 (x=iv) if quintile==3 //按照第三个分位数进行回归
est store q3

6

如果使用OLS+异方差自相关稳健的标准误 (HAC) 方法被称为Newey-West估计法，那么我们可以用如下程序直接运行。这里值得特别关注的点，是关nonlinear combinations of estimators。在我们估计newey后，提取出cons系数和r的系数，我们可以对这个非线性的等式进行估计，并且能够获得关于这个估计值的标准误，T值和P value。

newey y r, lag(1) //回归但是带着Newey-West标准误
nlcom m*(_b[r]/(_b[_cons]+0.5*_b[r])) //任何回归之后可以估计非线性形式的系数,标准误

计量经济圈推荐

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