一階差分的stata命令

Ⅰ 怎麼用stata 做面板數據的一階差分

如果是連貫的時間序列
tsset date
gen d_price = d.price // 一階差分

如果不連貫
gen date_c = _n
tsset date_c
gen d_price = d.price

Ⅱ 怎樣用stata做兩階段回歸2SLS

用命令ivregress 2sls y x1 x2, robust。y2是內生變數，z1、z2是工具變數。

不過建議使用ivregress2。先安裝：ssc install ivregress2。

Stata操作：工具變數法的難點在於找到一個合適的工具變數並說明其合理性，Stata操作其實相當簡單，只需一行命令就可以搞定，我們通常使用的工具變數法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。

stata如何進行最小二乘法回歸方法步驟？

一般做2sls，使用語句ivreg y （x1=z） x2 x3……xn。假定工具變數為z，控制變數有n-1個，就使用這個就好了。如果你非要自己編程序的話，首先reg x1 z x2……xn。

然後把X1的擬合值predict出來(假定為x11)，在做第二階段的回歸。 reg y x11 x2……xn； 這樣得到的結果就是兩階段的回歸結果，但是方差是有問題的。最好使用ivreg，如果還不會用的話，直接help ivreg。

ivregress命令

ivregress命令是Stata自帶的命令，支持兩階段最小二乘（2SLS）、廣義矩估計（GMM）和有限信息最大似然估計（LIML）三種工具變數估計方法，我們最常使用的是兩階段最小二乘法（2SLS），因為2SLS最能體現工具變數的實質，並且在球形擾動項的情況下，2SLS是最有效率的工具變數法。

顧名思義，兩階段最小二乘法（2SLS）需要做兩個回歸：

（1）第一階段回歸：用內生解釋變數對工具變數和控制變數回歸，得到擬合值。

（2）第二階段回歸：用被解釋變數對第一階段回歸的擬合值和控制變數進行回歸。

如果要使用2SLS方法，我們只需在ivregress後面加上2sls即可，然後將內生解釋變數lnjinshipop和工具變數bprvdist放在一個小括弧中，用=號連接。選項first表示報告第一階段回歸結果，選項cluster()表示使用聚類穩健的標准誤。

Ⅲ 運用stata對時間序列變數進行一階差分得出的p值為多少代表一階差分為平穩過程

看0.05與p值的比較結果

Ⅳ 如何用stata做一階差分gmm

用ivreg2命令，連老師這里有的

Ⅳ stata命令匯總是什麼

stata命令匯總如下：

1、input: 輸入數據

例：inpurt x y

2、by: 按照某一變數的取值來進行分析

例：by group，sort: regress Y x1 x2 //按照不同的組，對Y做回歸分析

3、weight: 加權或者頻數

例：fw=頻數變數 //多用在四格表資料中或者原資料未給出所有值，只給出了值和對應的頻數

4、if: 用條件語句指定條件

例：drop if group==1|group==2 //把group變數值為1或者2的記錄刪除掉

5、in:指定觀察值的范圍，對在范圍內的觀察值做分析處理

例：replace x1="123" in 100/200 //把第100-200條記錄中的X1變數值改為123

6、for: 用來指定變數

例：for y1-y10 z1-z5: regress @x1-x22

//把y1-y10,z1-z5分別於x1-x22做回歸，一次性代表15次回歸，其中@是替換符，代表y1-y10, z1-z5

7、函數

abs(x) 絕對值

exp(x) 指數函數

log(x) 自然對數

log10(x) 常用對數

sqrt(x) 平方根

uniform(x) 生成（0,1）內均勻分布的偽隨機數

length(x) 計算長度

substr(s,n1,n2) 獲得從S的n1個字元開始的n2個字元組成的字元串

real(x) 將字元串s轉換為數值函數

trim(x) 去除字元串前面和後面的空格

int(x) 去掉x的小數部分，得到整數

sum(X) 求和

max(x) min(x) 最大值最小值

_n 當前觀察值的位置

_N 觀察值的總個數

8、ren: 重命名

例：ren var1 var123 ，把var1重新命名為var123

9、des:描述資料庫的基本情況

10、label: 為變數添加一些說明，以示說明

11、sort: 按照某一變數從小到大排序

gsort +/-：按照某一變數從大到小或者從小到大排序

sort var1 var2:按照var1大小排序，相同的var1按照var2大小排序

Stata常用功能：

1、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。

2、作圖功能

Stata的作圖模塊，主要提供如下八種基本圖形的製作 : 直方圖（histogram），條形圖（bar），百分條圖 （oneway），百分圓圖（pie），散點圖（two way），散點圖矩陣（matrix），星形圖（star），分位數圖。

這些圖形的巧妙應用，可以滿足絕大多數用戶的統計作圖要求。在有些非繪圖命令中，也提供了專門繪制某種圖形的功能，如在生存分析中，提供了繪制生存曲線圖，回歸分析中提供了殘差圖等。

3、程序設計

Stata是一個統計分析軟體，但它也具有很強的程序語言功能，這給用戶提供了一個廣闊的開發應用的天地，用戶可以充分發揮自己的聰明才智，熟練應用各種技巧，真正做到隨心所欲。事實上，Stata的ado文件（高級統計部分）都是用Stata自己的語言編寫的。

Ⅵ stata的時間序列分析中如何實現對數據的一階差分，最好指令寫出來·謝謝。。。。。

如果是連貫的時間序列

tssetdate

gend_price=d.price //一階差分

如果不連貫

gendate_c=_n

tssetdate_c

gend_price=d.price

Ⅶ stata面板數據10階差分

d就是差分的意思

Ⅷ stata 對取對數並且一階差分後的處理數據進行預測得到的結果如何轉換回去原來的值

取差分之後穩定，如果使用差分後的數據做的 ARMA(1,1)的話，你使用的模型便是ARIMA(1,1,1)模型。

差分換回去，不知道...

Ⅸ 如何在stata中做一階差分的單位根檢驗

樓上別扯了。答案：
普通單位根檢驗： dfuller X
一階差分檢驗：dfuller d.X
二階差分檢驗：dfuller d2.X
X是自己設定的某個自變數代號