固定效應命令如何輸入

㈠ 如何進行meta分析的具體操作

1
在R命令框輸入以下命令：
install.packages("rmeta") #安裝rmeta程序包
library(rmeta)
data(cochrane) #載入演示資料庫
cochrane #顯示資料庫cochrane

2
計算fixed effect model 固定效應模型，輸入以下命令：
model.FE <- meta.MH(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane)
summary(model.FE)

3
計算random effect model 隨機效應模型，輸入以下命令：
model.RE <- meta.DSL(n.trt,n.ctrl,ev.trt,ev.ctrl, names=name,data=cochrane)
summary(model.RE)

4
繪制森林圖，輸入以下命令：
tabletext<-cbind(c("","Study",model.FE$names,NA,"Summary"),c("Deaths","(steroid)",cochrane$ev.trt,NA,NA), c("Deaths","(placebo)", cochrane$ev.ctrl, NA,NA), c("","OR",format(exp(model.FE$logOR),digits=2),NA,format(exp(model.FE$logMH),digits=2)))
#上面的命令幫我們構建森林圖需要的文字描述部分，包括1、name， 2、治療組死亡人數，3、對照組死亡人數，4、單個研究的OR值。

m<- c(NA,NA,model.FE$logOR,NA,model.FE$logMH)
l<- m-c(NA,NA,model.FE$selogOR,NA,model.FE$selogMH)*2
u<- m+c(NA,NA,model.FE$selogOR,NA,model.FE$selogMH)*2
#上面三行命令是准備森林圖需要的參數包括OR值和OR值95%CI區間的上下限

forestplot(tabletext,m,l,u,zero=0,is.summary=c(TRUE,TRUE,rep(FALSE,8),TRUE), clip=c(log(0.1),log(2.5)), xlog=TRUE, col=meta.colors(box="royalblue",line="darkblue", summary="royalblue"))
#上面的命令是最後繪制森林圖

㈡ 計量經濟學面板logit的固定效應怎麼做

操作過程：截面數據：Object/NewObject，並從該菜單中選擇Equation選項。在出現的EquationSpecification對話框輸入方程。面板數據：打開eviews，打開一個workfile，點擊balancedpanel，進入面板數據框，輸完數據之後，在proc估計模型的時候，在方法選項里選擇tobit即可。

㈢ 面板模型引入固定時間效應stata怎麼操作

短面板處理面板數據是指既有截面數據又有時間序列的數據，因此其存在截面數據沒有的優勢，在用stata進行面板數據的估計時，一般選擇xtreg命令進行擬合。本節主要論述短面板的stata實現，即時間維度T相對於截面數n較小的數據。在那種情況下，由於T較小，每個個體的信息較少，故無從討論擾動項是否存在自相關，我們一般假設其獨立同分布。面板數據維度的確定在面板數據進行模型估計前，要進行面板數據的維度確定。由於面板數據既有截面數據又有時間序列，而stata不能自動識別，因此，必須使得stata得知哪一部分是截面數據，而哪一部分是時間序列。設置面板數據維度的基本命令為：xtsetpanelvartimvar[,tsoptions]其中panelvar代表截面數據變數，timvar代表時間序列變數。選取某一面板數據進行維度設定：xtsetfcodeyear

stata中處理面板數據如何選擇模型

方法的選擇一般基於因變數類型。對面板數據而言，當因變數為連續變數時，可在混合ols回歸、固定效應模型和隨機效應模型間選擇，有相應的檢驗統計量；當因變數為類別變數時，有面板logit模型，又可分為二分類，無序多分類和有序多分類面板logit。

先用xtset設定面板數據然後用xtreg，fe操作就可以做面板數據固定效應啦面板數據回歸分析我很熟悉的

面板數據之固定效應模型 當您只對分析的影響感興趣時，使用固定效果(FE)隨時間變化的變數。 FE探討預測因子和結果變數之間的關系(國家、個人、公司等)，每個實體都有自己的特點是否會影響預測變數(例如，是男性還是女性?能夠影響對某一問題的看法;或者一個特定的政治體系國家可以對貿易或GDP產生一些影響;或公司的商業慣例可能影響其股價)。

當使用FE時，我們假設個人內部的某些東西可能會影響預測或結果變數，我們需要控制這些。這就是背後的基本原理：實體誤差項與預測變數之間的相關性假設。FE模型去掉這些時不變特性的影響，這樣我們就可以評估結果變數上的預測因子。 FE模型的另一個重要假設是這些time-invariant特徵是獨一無二的個體，不應該與其他個體相關特徵。每個實體是不同的，因此實體的誤差項和常數(捕捉個體特徵)不應該與其他特徵相關聯。如果誤差項是相關的，那麼FE是不合適的，因為推論可能是不正確的，你需要建立這種關系的模型(可能使用隨機效應)，需要使用豪斯曼檢驗，

㈣ 請問面板數據里我需要把時間設成固定效應下的虛擬變數要怎麼弄加分

1. 比如你的變數叫做REG1，針對2010年。你同時還有一個變數叫YEAR，裡面是每一個變數對應的年數。那麼用以下命令，你能生成一個新的變數，只有當對應的YEAR變數為你想要的2010年時，數值取值為1，其他的都取值為0 ： gen REG1 = (YEAR==2010)。

2. 還有一種方法更加方便，就是用TABULATE命令。如果你的變數YEAR非常的規則，比如1990-2010年。共有21個年份。沒有其他的比如小數、無理數之類的亂七八糟的數。那麼

   tabulate YEAR, gen(REG)

   會直接生成21個變數，REG1，REG2，....REG21。REG1就是當YEAR =1990時取值為1，其他時候取值為0.類似的REG2就是當YEAR =1991時取值為1，其他時候取值為0.。。。。
   

㈤ stata psm控制年份固定效應命令

操作方法如下：
xtreg表示對面板數據進行回歸，前綴xt可以說是面板數據命令的標志，與OLS的回歸命令reg相區別。
在這個例子中，被解釋變數為exit1，後面4個全是解釋變數，fe表示fixedeffect，處理的是個體固定效應，r表示robust，即採用聚類穩健標准誤，對於面板數據估計，r自動聚類到截面維度，若要更改聚類層面，可以手動將r換成cluster（hy），括弧內為想要聚類的層面，比如hy（行業）。
關於R-sq，也就是RSquare，這里也要強調一下，可以發現，回歸結果顯示了三個R-aq，到底應該用哪一個呢？之前講過，固定效應有三種估計方法，Stata默認的是組內估計（Withinestimate），因此這三個R-sq里應該用第一個：within=0.02。
不過也有一個「聰明」的辦法來識別，即通過命令將回歸結果直接導出到word，然後再看軟體給出的是哪一個R-sq（導出回歸結果的命令之前有提過，像outreg2以及esttab等都能很好實現）。

㈥ 差分後再使用GLS來估計固定效應模型,使用STATA估計的具體命令步驟是什麼

面板模型都是用xt開頭的
你的問題太多了，自己先在stata里help一下，輸入help xtreg
英文介紹的非常詳細的

㈦ 如何用固定效應模型進行檢驗有沒有大神可以幫忙

如果是用stata，可以用xtreg y x1 x2 x3……，fe r命令，也可以用reg y x1 x2 x3…… i.year i.instry，r命令。

㈧ 交乘固定效應怎麼做

用xtset米。
首先，用xtset米，命令設置面板數據。再用xtreg命令進行固定效應面板數據回歸，後加f選項。得到結果後，用vif命令檢驗方差膨脹因子。

㈨ 固定效應模型stata命令是什麼

應為在stata中，i.year

這種生成變數的方式只對與單一變數有效，而且在回歸方程之中不能夠有運算符號。

可以試一下使用stata自帶的自動生成交叉變數的命令，interaction

expansion，或者是使用

data

>

create

or

change

data

>

other

variable...

統計功能

Stata的統計功能很強，除了傳統的統計分析方法外，還收集了近20年發展起來的新方法，如Cox比例風險回歸，指數與Weibull回歸，多類結果與有序結果的logistic回歸，Poisson回歸，負二項回歸及廣義負二項回歸，隨機效應模型等。

數值變數資料的一般分析：參數估計，t檢驗，單因素和多因素的方差分析，協方差分析，交互效應模型，平衡和非平衡設計，嵌套設計，隨機效應，多個均數的兩兩比較，缺項數據的處理，方差齊性檢驗，正態性檢驗，變數變換等。

以上內容參考：網路-stata

㈩ stata weakiv命令 怎麼用

一、解釋變數內生性檢驗
首先檢驗解釋變數內生性（解釋變數內生性的Hausman 檢驗：使用工具變數法的前提是存在內生解釋變數。Hausman 檢驗的原假設為：所有解釋變數均為外生變數，如果拒絕，則認為存在內生解釋變數，要用IV；反之，如果接受，則認為不存在內生解釋變數，應該使用OLS。
reg ldi lofdi
estimates store ols
xtivreg ldi (lofdi=l.lofdi ldep lexr)
estimates store iv
hausman iv ols
（在面板數據中使用工具變數，Stata提供了如下命令來執行2SLS:xtivreg depvar [varlist1] (varlist_2=varlist_iv) （選擇項可以為fe，re等，表示固定效應、隨機效應等。詳見help xtivreg）
如果存在內生解釋變數，則應該選用工具變數，工具變數個數不少於方程中內生解釋變數的個數。「恰好識別」時用2SLS。2SLS的實質是把內生解釋變數分成兩部分，即由工具變數所造成的外生的變動部分，以及與擾動項相關的其他部分；然後，把被解釋變數對中的這個外生部分進行回歸，從而滿足OLS前定變數的要求而得到一致估計量。tptqtp
二、異方差與自相關檢驗
在球型擾動項的假定下，2SLS是最有效的。但如果擾動項存在異方差或自相關，
面板異方差檢驗：
xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls panel(het)
estimates store hetero
xtgls enc invs exp imp esc mrl,igls
estimates store homo
local df = e(N_g) - 1
lrtest hetero homo, df(`df')
面板自相關：xtserial enc invs exp imp esc mrl
則存在一種更有效的方法，即GMM。從某種意義上，GMM之於2SLS正如GLS之於OLS。好識別的情況下，GMM還原為普通的工具變數法；過度識別時傳統的矩估計法行不通，只有這時才有必要使用GMM，過度識別檢驗（Overidentification Test或J Test）：estat overid
三、工具變數效果驗證
工具變數：工具變數要求與內生解釋變數相關，但又不能與被解釋變數的擾動項相關。由於這兩個要求常常是矛盾的，故在實踐上尋找合適的工具變數常常很困難，需要相當的想像力與創作性。常用滯後變數。
需要做的檢驗：
檢驗工具變數的有效性：
（1） 檢驗工具變數與解釋變數的相關性
如果工具變數z與內生解釋變數完全不相關，則無法使用工具變數法；如果與僅僅微弱地相關，。這種工具變數被稱為「弱工具變數」（weak instruments）後果就象樣本容量過小。檢驗弱工具變數的一個經驗規則是，如果在第一階段回歸中，F統計量大於10，則可不必擔心弱工具變數問題。Stata命令：estat first（顯示第一個階段回歸中的統計量）
（2） 檢驗工具變數的外生性（接受原假設好）
在恰好識別的情況下，無法檢驗工具變數是否與擾動項相關。在過度識別（工具變數個數>內生變數個數）的情況下，則可進行過度識別檢驗（Overidentification Test），檢驗原假設所有工具變數都是外生的。如果拒絕該原假設，則認為至少某個變數不是外生的，即與擾動項相關。0H
Sargan統計量，Stata命令：estat overid
四、GMM過程
在Stata輸入以下命令，就可以進行對面板數據的GMM估計。
. ssc install ivreg2 （安裝程序ivreg2 ）
. ssc install ranktest （安裝另外一個在運行ivreg2 時需要用到的輔助程序ranktest）
. use "traffic.dta"（打開面板數據）
. xtset panelvar timevar （設置面板變數及時間變數）
. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2),gmm2s （進行面板GMM估計，其中2s指的是2-step GMM）