Stata：计量经济学模型命令速查表

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面板数据  | 动态面板数据

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          *      高级计量经济学及stata应用
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      * 计量经济学服务中心*             


*        参考资料：
*        《初级计量经济学及Stata应用：Stata从入门到进阶；》             
*        《高级计量经济学及Stata应用：Stata回归分析与应用》                     

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*1、快捷键  
Ctrl+D   执行Do文档中命令

*2、打开auto美国1978年汽车行业横截面数据
sysuse "auto.dta", clear   

*3、数据导入和导出
cd E:\stata\results  
sysuse use auto.dta
export excel auto, firstrow(variables)
import excel auto.xls, firstrow clear
describe

*4、编辑查看数据
edit
desc
browse

*5、数据类型转换
destring  字符转数值
destring [varlist],[generate (newvarlist)|replace] [options]
tostring  数值转字符
tostring [varlist],[generate (newvarlist)|replace] [options]

*6、数据标签
label data "  "              //表示将该组stata数据起标签为
label var y "  "             //表示将变量y起标签为 

*为观测值加标签Define value label
label define lblname # "label" [# "label" ...] [, add modify replace nofix]

*7、升序降序

sort varlist [in] [, stable]
*案例
sysuse auto
keep make mpg weight
sort mpg
help gsort
gsort [+|-] varname [[+|-] varname ...] [, generate(newvar) mfirst]

sysuse auto
#in ascending order of price升序
gsort price
gsort +price

*降序
*in descending order of price降序
gsort -price

*8、数据合并
*数据合并merge
*1:1合并
merge 1:1 varlist using filename [, options]

*m:1合并
Many-to-one merge on specified key variables
merge m:1 varlist using filename [, options]

*1:m合并
One-to-many merge on specified key variables
merge 1:m varlist using filename [, options]

*m:m合并
Many-to-many merge on specified key variables
merge m:m varlist using filename [, options]


*9、数据追加
append using filename [filename ...] [, options]

*10、独立样本T检验

One-sample t test
ttest varname == # [if] [in] [, level(#)]

Two-sample t test using groups
ttest varname [if] [in] , by(groupvar) [options1]

*11、单因素方差分析
oneway response_var factor_var [if] [in] [weight][,options]

*12、多因素方差分析/协方差分析
anova varname [termlist] [if] [in] [weight] [, options]

*13、回归分析
*回归分析
use nerlove.dta,clear
reg lntc lnpf lnpk  lnpl 
reg lntc lnpf lnpk  lnpl ,noc
predict yhat    //  拟合被解释变量GDP
predict e,residual  //  计算残差
rvfplot  

*14、参数检验
regress lntc lnpk  lnpl
test lnpk=0.5         //检验系数
test lnpk=lnpl
estat hettest         //异方差BP检验
estat imtest,white    //异方差white检验
estat vif             //多重共线性检验

*15、带约束条件检验
cons  1 lnpk+lnpl=1
cons  2 lnpk+lnpl=1.6
cnsreg lntc lnpk  lnpl,constraints(1)  //有约束的回归
cnsreg lntc lnpk  lnpl,constraints(2)  //有约束的回归
bootstrap, reps(200):regress lntc lnpk  lnpl //bootstrap 方法的回归
bootstrap _b :regress lntc lnpk  lnpl      //bootstrap 方法的回归

*16、稳健回归
regress lntc lnpk  lnpl
estimates  store model1
reg lntc lnpk  lnpl,robust
estimates store model2
esttab model*  using huigui.rtf,r2 ar2 nogap replace

*17、chow检验
reg c y
scalar ssr=e(rss)

reg c y if year<1992
scalar ssr1=e(rss)

reg c y if year>=1992
scalar ssr2=e(rss)

gene f=((ssr-ssr1-ssr2)/(2))/((ssr1+ssr2)/25)

*操作方法三：
gene d=(year>1991) 生成虚拟变量d
gene yd=y*d 
reg c y d yd 
test d yd  //检验d与yd的联合显著性结果为：

*操作方法四：
*使用命令chow进行检验，该命令语法格式为：
chow y x if in ,chow(sample -list)
chow c y,chow(year>1991)

*该检验方法与执行手动结果一致
chowreg depvar indepvars [if] [in] [weight] , dum(#) [ type(#) noconstant vce(vcetype)]
type(1, 2, 3)     Functional Form Dummy Variables Type
1) Y = X + D0
(2) Y = X + DX
 (3) Y = X + D0 + DX
where:
D0 = Dummy variable (0,1), takes (0) in first period, and (1) in second period. 
DX = Cross product of each Xi times in D0
dum(#)            Number of First Period Observations
noconstant        Exclude Constant Term

*案例为：
sysuse chowreg.dta , clear
chowreg y x1 x2 , dum(9) type(1)
chowreg y x1 x2 , dum(9) type(2) 
chowreg y x1 x2 , dum(9) type(3) 

*18、 遗漏变量检验
linktest [if] [in] [, cmd_options]

sysuse auto
regress mpg weight displacement foreign
linktest

*19、基本描述统计分析：
sysuse "auto.dta", clear    //打开auto美国1978年汽车行业横截面数据
sum price mpg rep78 weight ,detail

*20、相关分析：
sysuse "auto.dta", clear    //打开auto美国1978年汽车行业横截面数据
corr price mpg rep78 weight ,detail
pwcorr price mpg rep78 weight 
pwcorr price mpg rep78 weight ,sig star(0.05)  
pwcorr_a wage educ exper tenure,star1(.01) star5(.05) star10(.1)

*21、工具变量与内生性

*1、豪斯曼检验：
*Hausman检验的基本语法格式为：
hausmanname-consistent [name-efficient] [, options]
reg y x1 x2
eststore ols
ivregress2sls y x1 （x2=z1 z2）
eststore iv
hausmaniv ols ，constant sigmamore

*2、过度识别的命令为estat overid

*3、弱工具变量检验
estatfirststage，all forcenonrobust


*22、二值选择模型
logit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options]
probit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options]

*23、多值选择模型
mlogit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] [, options]

*24、条件logit
*条件logit对应命令为：clogit
语法格式为：clogit depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , group(varname) [options]
group (varname) 搭配组变量 
offset(varname) 约束 varname的系数＝1 
constraints (numlist) 应用特定的线性约束 
collinear 保留多重共线性预测变量 
vce(vcetype) 包括oim, robust, cluster clustvar, opg, bootstrap Jackknife
Nonnest 不检查嵌套类型的面板数据

Fit conditional logistic regression (matched case-control data)
clogit low lwt smoke ptd ht ui i.race, group(pairid) 


*25、时间序列模型

*时间序列声明
use 时间序列数据.dta, clear
tsset year   //时间序列声明

*单位根检验
use 时间序列数据.dta, clear
dfuller d.m,lag(2)        //ADF检验
dfuller m,nocon regress   //ADF检验
dfuller m,trend regress
pperron m,lag(2)          //PP检验                   
pperron m,nocon regress           
pperron d.m,regress
dfgls m                //DF-GLS检验
kpss  m,notrend       //KPSS检验

*ECM单位根检验
reg m s g 
estimates  store model1
predict ecm,residual
reg d.m d.s d.g ecm   //ECM模型

*VAR模型
varsoc m s g ,maxlag(5)
var m s g ,lags(1/4)
varstable,graph
vargranger
irf create myrif,set(myrif) replace
irf graph irf

*VECM模型
vecrank m s g,lags(4)
varsoc m s g,maxlag(5)
vec m s g,lags(4) 
reg m s g 
vecstable,graph

*26、面板模型

*面板声明
use FDI.dtar, clear
xtset id year
xtdes
xtline lngdp

*单位根检验
xtunitroot llc lngdp,lags(2) trend
xtunitroot llc d.lngdp,lags(2) trend
xtunitroot ips lngdp
xtunitroot ips d.lngdp

*协整检验

xtwest lngdp lnfdi lni,lags(2)

*混合回归
reg lngdp lnfdi lnie
reg lngdp lnfdi lnie,robust
reg lngdp lnfdi lnie,vce(cluster id)

*固定效应
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim  lnci lngp,fe
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim  lnci lngp,fe,fe vce (cluster id)
xi:xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim  lnci lngp  i.id,vce(cluster id) //LSDV 考虑个体固定效应
tab year,gen(year)
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim  lnci lngp year2-year14,fe 
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim  lnci lngp year2-year14,fe vce (cluster id)
test year2=year3=year4=year5=0

*随机效应
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim  lnci lngp,re mle
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim  lnci lngp,vce (cluster id) 
xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim  lnci lngp,re mle    //随机效应的MLE参数估计方法

*Hausman检验--随机和固定效应的检验
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
est table re fe, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01) 
outreg2 [fe re] using daqinxueshu.doc,stats(coef,tstat) addstat(Ajusted R2,`e(r2_a)') replace

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精彩回顾

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《初级计量经济学及Stata应用：Stata从入门到进阶》

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《高级计量经济学及Stata应用：Stata回归分析与应用》