一阶差分的stata命令

Ⅰ 怎么用stata 做面板数据的一阶差分

如果是连贯的时间序列
tsset date
gen d_price = d.price // 一阶差分

如果不连贯
gen date_c = _n
tsset date_c
gen d_price = d.price

Ⅱ 怎样用stata做两阶段回归2SLS

用命令ivregress 2sls y x1 x2, robust。y2是内生变量，z1、z2是工具变量。

不过建议使用ivregress2。先安装：ssc install ivregress2。

Stata操作：工具变量法的难点在于找到一个合适的工具变量并说明其合理性，Stata操作其实相当简单，只需一行命令就可以搞定，我们通常使用的工具变量法的Stata命令主要就是ivregress命令和ivreg2命令。

stata如何进行最小二乘法回归方法步骤？

一般做2sls，使用语句ivreg y （x1=z） x2 x3……xn。假定工具变量为z，控制变量有n-1个，就使用这个就好了。如果你非要自己编程序的话，首先reg x1 z x2……xn。

然后把X1的拟合值predict出来(假定为x11)，在做第二阶段的回归。 reg y x11 x2……xn； 这样得到的结果就是两阶段的回归结果，但是方差是有问题的。最好使用ivreg，如果还不会用的话，直接help ivreg。

ivregress命令

ivregress命令是Stata自带的命令，支持两阶段最小二乘（2SLS）、广义矩估计（GMM）和有限信息最大似然估计（LIML）三种工具变量估计方法，我们最常使用的是两阶段最小二乘法（2SLS），因为2SLS最能体现工具变量的实质，并且在球形扰动项的情况下，2SLS是最有效率的工具变量法。

顾名思义，两阶段最小二乘法（2SLS）需要做两个回归：

（1）第一阶段回归：用内生解释变量对工具变量和控制变量回归，得到拟合值。

（2）第二阶段回归：用被解释变量对第一阶段回归的拟合值和控制变量进行回归。

如果要使用2SLS方法，我们只需在ivregress后面加上2sls即可，然后将内生解释变量lnjinshipop和工具变量bprvdist放在一个小括号中，用=号连接。选项first表示报告第一阶段回归结果，选项cluster()表示使用聚类稳健的标准误。

Ⅲ 运用stata对时间序列变量进行一阶差分得出的p值为多少代表一阶差分为平稳过程

看0.05与p值的比较结果

Ⅳ 如何用stata做一阶差分gmm

用ivreg2命令，连老师这里有的

Ⅳ stata命令汇总是什么

stata命令汇总如下：

1、input: 输入数据

例：inpurt x y

2、by: 按照某一变量的取值来进行分析

例：by group，sort: regress Y x1 x2 //按照不同的组，对Y做回归分析

3、weight: 加权或者频数

例：fw=频数变量 //多用在四格表资料中或者原资料未给出所有值，只给出了值和对应的频数

4、if: 用条件语句指定条件

例：drop if group==1|group==2 //把group变量值为1或者2的记录删除掉

5、in:指定观察值的范围，对在范围内的观察值做分析处理

例：replace x1="123" in 100/200 //把第100-200条记录中的X1变量值改为123

6、for: 用来指定变量

例：for y1-y10 z1-z5: regress @x1-x22

//把y1-y10,z1-z5分别于x1-x22做回归，一次性代表15次回归，其中@是替换符，代表y1-y10, z1-z5

7、函数

abs(x) 绝对值

exp(x) 指数函数

log(x) 自然对数

log10(x) 常用对数

sqrt(x) 平方根

uniform(x) 生成（0,1）内均匀分布的伪随机数

length(x) 计算长度

substr(s,n1,n2) 获得从S的n1个字符开始的n2个字符组成的字符串

real(x) 将字符串s转换为数值函数

trim(x) 去除字符串前面和后面的空格

int(x) 去掉x的小数部分，得到整数

sum(X) 求和

max(x) min(x) 最大值最小值

_n 当前观察值的位置

_N 观察值的总个数

8、ren: 重命名

例：ren var1 var123 ，把var1重新命名为var123

9、des:描述数据库的基本情况

10、label: 为变量添加一些说明，以示说明

11、sort: 按照某一变量从小到大排序

gsort +/-：按照某一变量从大到小或者从小到大排序

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、统计功能

Stata的统计功能很强，除了传统的统计分析方法外，还收集了近20年发展起来的新方法，如Cox比例风险回归，指数与Weibull回归，多类结果与有序结果的logistic回归，Poisson回归，负二项回归及广义负二项回归，随机效应模型等。

2、作图功能

Stata的作图模块，主要提供如下八种基本图形的制作 : 直方图（histogram），条形图（bar），百分条图 （oneway），百分圆图（pie），散点图（two way），散点图矩阵（matrix），星形图（star），分位数图。

这些图形的巧妙应用，可以满足绝大多数用户的统计作图要求。在有些非绘图命令中，也提供了专门绘制某种图形的功能，如在生存分析中，提供了绘制生存曲线图，回归分析中提供了残差图等。

3、程序设计

Stata是一个统计分析软件，但它也具有很强的程序语言功能，这给用户提供了一个广阔的开发应用的天地，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。事实上，Stata的ado文件（高级统计部分）都是用Stata自己的语言编写的。

Ⅵ stata的时间序列分析中如何实现对数据的一阶差分，最好指令写出来·谢谢。。。。。

如果是连贯的时间序列

tssetdate

gend_price=d.price //一阶差分

如果不连贯

gendate_c=_n

tssetdate_c

gend_price=d.price

Ⅶ stata面板数据10阶差分

d就是差分的意思

Ⅷ stata 对取对数并且一阶差分后的处理数据进行预测得到的结果如何转换回去原来的值

取差分之后稳定，如果使用差分后的数据做的 ARMA(1,1)的话，你使用的模型便是ARIMA(1,1,1)模型。

差分换回去，不知道...

Ⅸ 如何在stata中做一阶差分的单位根检验

楼上别扯了。答案：
普通单位根检验： dfuller X
一阶差分检验：dfuller d.X
二阶差分检验：dfuller d2.X
X是自己设定的某个自变量代号