statafgls命令

‘壹’ hansen检验 指令是什么 stata

stata命令大全
********* 面板数据计量分析与软件实现 *********

说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。

*----------面板数据模型

* 1.静态面板模型：FE 和RE

* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计）

* 3.异方差、序列相关和截面相关检验

* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）

* 5.面板随机前沿模型

* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）

*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。

* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）

***
说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应（Spillovers
Effect）、工业行业效率状况等。

* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型

*说明：STATA与Matlab结合使用。常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。

* ---------------------------------

* -------- 一、常用的数据处理与作图 -----------

* ---------------------------------

* 指定面板格式

xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）

xtdes /*数据特征*/

xtsum logy h /*数据统计特征*/

sum logy h /*数据统计特征*/

*添加标签或更改变量名

label var h "人力资本"

rename h hum

*排序

sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/

sort year id /*是以DEA格式出现*/

*删除个别年份或省份

drop if year<1992

drop if id==2 /*注意用==*/

*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel格式，需要用egen命令）

egen year_new=group(year)

xtset id year_new

**保留变量或保留观测值

keep inv /*删除变量*/

**或

keep if year==2000

**排序

sort id year /*是以STATA面板数据格式出现

sort year id /*是以DEA格式出现

**长数据和宽数据的转换

*长>>>宽数据

reshape wide logy,i(id) j(year)

*宽>>>长数据

reshape logy,i(id) j(year)

**追加数据（用于面板数据和时间序列）

xtset id year

*或者

xtdes

tsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/

tsset

*或者

tsdes

.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/

*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）

bysort year:corr Y X Z,cov

**生产虚拟变量

*生成年份虚拟变量

tab year,gen(yr)

*生成省份虚拟变量

tab id,gen(m)

**生成滞后项和差分项

xtset id year

gen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/

gen ylag2=L2.y

gen dy=D.y /*产生差分项*/

*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率

collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)

变量排序，当变量太多，按规律排列。可用命令

aorder

或者

order fdi open insti

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* 二、静态面板模型

*-----------------

*--------- 简介 -----------

* 面板数据的结构(兼具截面资料和时间序列资料的特征)

use proct.dta, clear

browse

xtset id year

xtdes

* ---------------------------------

* -------- 固定效应模型 -----------

* ---------------------------------

* 实质上就是在传统的线性回归模型中加入 N-1 个虚拟变量，

* 使得每个截面都有自己的截距项，

* 截距项的不同反映了个体的某些不随时间改变的特征

*

* 例如： lny = a_i + b1*lnK + b2*lnL + e_it

* 考虑中国29个省份的C-D生产函数

*******-------画图------*

*散点图+线性拟合直线

twoway (scatter logy h) (lfit logy h)

*散点图+二次拟合曲线

twoway (scatter logy h) (qfit logy h)

*散点图+线性拟合直线+置信区间

twoway (scatter logy h) (lfit logy h) (lfitci logy h)

*按不同个体画出散点图和拟合线，可以以做出fe vs re的初判断*

twoway (scatter logy h if id<4) (lfit logy h if id<4) (lfit logy h if
id==1) (lfit logy h if id==2) (lfit logy h if id==3)

*按不同个体画散点图,so beautiful!!!*

graph twoway scatter logy h if id==1 || scatter logy h if id==2,msymbol(Sh)
|| scatter logy h if id==3,msymbol(T) || scatter logy h if id==4,msymbol(d) || ,
legend(position(11) ring(0) label(1 "北京") label(2 "天津") label(3 "河北") label(4
"山西"))

**每个省份logy与h的散点图，并将各个图形合并

twoway scatter logy h,by(id) ylabel(,format(%3.0f))
xlabel(,format(%3.0f))

*每个个体的时间趋势图*

xtline h if id<11,overlay legend(on)

* 一个例子：中国29个省份的C-D生产函数的估计

tab id, gen(m)

list

* 回归分析

reg logy logk logl m*,

est store m_ols

xtreg logy logk logl, fe

est store m_fe

est table m_ols m_fe, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01)

* Wald 检验

test logk=logl=0

test logk=logl

* stata的估计方法解析

* 目的：如果截面的个数非常多，那么采用虚拟变量的方式运算量过大

* 因此，要寻求合理的方式去除掉个体效应

* 因为，我们关注的是 x 的系数，而非每个截面的截距项

* 处理方法：

*

* y_it = u_i + x_it*b + e_it (1)

* ym_i = u_i + xm_i*b + em_i (2) 组内平均

* ym = um + xm*b + em (3) 样本平均

* (1) - (2), 可得：

* (y_it - ym_i) = (x_it - xm_i)*b + (e_it - em_i) （4） /*within estimator*/ *
(4)+(3), 可得：

* (y_it-ym_i+ym) = um + (x_it-xm_i+xm)*b + (e_it-em_i+em)

* 可重新表示为：

* Y_it = a_0 + X_it*b + E_it

* 对该模型执行 OLS 估计，即可得到 b 的无偏估计量

**stata后台操作，揭开fe估计的神秘面纱！！！

egen y_meanw = mean(logy), by(id) /*个体内部平均*/

egen y_mean = mean(logy) /*样本平均*/

egen k_meanw = mean(logk), by(id)

egen k_mean = mean(logk)

egen l_meanw = mean(logl), by(id)

egen l_mean = mean(logl)

gen dyw = logy - y_meanw

gen dkw = logk - k_meanw

gen dlw=logl-l_meanw

reg dyw dkw dlw,nocons

est store m_stata

gen dy = logy - y_meanw + y_mean

gen dk = logk - k_meanw +k_mean

gen dl=logl-l_meanw+l_mean

reg dy dk dl

est store m_stata

est table m_*, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01)

* 解读 xtreg,fe 的估计结果

xtreg logy h inv gov open,fe

*-- R^2

* y_it = a_0 + x_it*b_o + e_it (1) pooled OLS

* y_it = u_i + x_it*b_w + e_it (2) within estimator

* ym_i = a_0 + xm_i*b_b + em_i (3) between estimator

*

* --> R-sq: within 模型(2)对应的R2，是一个真正意义上的R2

* --> R-sq: between corr{xm_i*b_w,ym_i}^2

* --> R-sq: overall corr{x_it*b_w,y_it}^2

*

*-- F(4,373) = 855.93检验除常数项外其他解释变量的联合显着性

*

*
*-- corr(u_i, Xb) = -0.2347

*

*-- sigma_u, sigma_e, rho

* rho = sigma_u^2 / (sigma_u^2 + sigma_e^2)

dis e(sigma_u)^2 / (e(sigma_u)^2 + e(sigma_e)^2)

*

* 个体效应是否显着？

* F(28, 373) = 338.86 H0: a1 = a2 = a3 = a4 = a29

* Prob > F = 0.0000 表明，固定效应高度显着

*---如何得到调整后的 R2,即 adj-R2 ？

ereturn list

reg logy h inv gov open m*

*---拟合值和残差

* y_it = u_i + x_it*b + e_it

* predict newvar, [option]

/*

xb xb, fitted values; the default

stdp calculate standard error of the fitted values

ue u_i + e_it, the combined resial

xbu xb + u_i, prediction including effect

u u_i, the fixed- or random-error component

e e_it, the overall error component */

xtreg logy logk logl, fe

predict y_hat

predict a , u

predict res,e

predict cres, ue

gen ares = a + res

list ares cres in 1/10

* ---------------------------------

* ---------- 随机效应模型 ---------

* ---------------------------------

* y_it = x_it*b + (a_i + u_it)

* = x_it*b + v_it

* 基本思想：将随机干扰项分成两种

* 一种是不随时间改变的，即个体效应 a_i

* 另一种是随时间改变的，即通常意义上的干扰项 u_it

* 估计方法：FGLS

* Var(v_it) = sigma_a^2 + sigma_u^2

* Cov(v_it,v_is) = sigma_a^2

* Cov(v_it,v_js) = 0

* 利用Pooled OLS，Within Estimator, Between Estimator

* 可以估计出sigma_a^2和sigma_u^2,进而采用GLS或FGLS

* Re估计量是Fe估计量和Be估计量的加权平均

* yr_it = y_it - theta*ym_i

* xr_it = x_it - theta*xm_i

* theta = 1 - sigma_u / sqrt[(T*sigma_a^2 + sigma_u^2)]

* 解读 xtreg,re 的估计结果

use proct.dta, clear

xtreg logy logk logl, re

*-- R2

* --> R-sq: within corr{(x_it-xm_i)*b_r, y_it-ym_i}^2

* --> R-sq: between corr{xm_i*b_r,ym_i}^2

* --> R-sq: overall corr{x_it*b_r,y_it}^2

* 上述R2都不是真正意义上的R2，因为Re模型采用的是GLS估计。

*

* rho = sigma_u^2 / (sigma_u^2 + sigma_e^2)

dis e(sigma_u)^2 / (e(sigma_u)^2 + e(sigma_e)^2)

*

* corr(u_i, X) = 0 (assumed)

* 这是随机效应模型的一个最重要，也限制该模型应用的一个重要假设

* 然而，采用固定效应模型，我们可以粗略估计出corr(u_i, X)

xtreg market invest stock, fe

*

* Wald chi2(2) = 10962.50 Prob> chi2 = 0.0000

*-------- 时间效应、模型的筛选和常见问题

*---------目录--------

* 7.2.1 时间效应（双向固定(随机)效应模型）

* 7.2.2 模型的筛选

* 7.2.3 面板数据常见问题

* 7.2.4 面板数据的转换

* ----------------------------------

* ------------时间效应--------------

* ----------------------------------

* 单向固定效应模型

* y_it = u_i + x_it*b + e_it

* 双向固定效应模型

* y_it = u_i + f_t + x_it*b + e_it

qui tab year, gen(yr)

drop yr1

xtreg logy logk logl yr*, fe

* 随机效应模型中的时间效应

xtreg logy logk logl yr*, fe

* ---------------------------------

* ----------- 模型的筛选 ----------

* ---------------------------------

* 固定效应模型还是Pooled OLS？

xtreg logy logk logl yr*, fe /*Wald 检验*/

qui tab id, gen(m) /*LR检验*/

reg logy logk logl /*POLS*/

est store m_ols

reg logy logk logl m*,nocons

est store m_fe

lrtest m_ols m_fe

est table m_*, b(%6.3f) star(0.1 0.05 0.01)

* RE vs Pooled OLS？

* H0: Var(u) = 0

* 方法一：B-P 检验

xtreg logy logk logl, re

xttest0

* FE vs RE?

* y_it = u_i + x_it*b + e_it

*--- Hausman 检验 ---

* 基本思想：如果 Corr(u_i,x_it) = 0, Fe 和 Re 都是一致的，但Re更有效

* 如果 Corr(u_i,x_it)!= 0, Fe 仍然有效，但Re是有偏的

* 基本步骤

***情形1：huasman为正数

xtreg logy logk logl, fe

est store m_fe

xtreg logy logk logl, re

est store m_re

hausman m_fe m_re

*** 情形2：

qui xtreg logy h inv gov open,fe

est store fe

qui xtreg logy h inv gov open,re

est store re

hausman fe re

* Hausman 检验值为负怎么办？

* 通常是因为RE模型的基本假设 Corr(x,u_i)=0 无法得到满足

* 检验过程中两个模型的方差-协方差矩阵都采用Fe模型的

hausman fe re, sigmaless

* 两个模型的方差-协方差矩阵都采用Re模型的

hausman fe re, sigmamore

*== 为何有些变量会被drop掉？

use nlswork.dta, clear

tsset idcode year

xtreg ln_wage hours tenure ttl_exp, fe /*正常执行*/

* 产生种族虚拟变量

tab race, gen(m_race)

xtreg ln_wage hours tenure ttl_exp m_race2 m_race3, fe

* 为何 m_race2 和 m_race3 会被 dropped ?

* 固定效应模型的设定：y_it = u_i + x_it*b + e_it (1)

* 由于个体效应 u_i 不随时间改变，

* 因此若 x_it 包含了任何不随时间改变的变量，

* 都会与 u_i 构成多重共线性，Stata会自动删除之。

*******异方差、序列相关和截面相关问题

* ---------------- 简 介 -------------

* y_it = x_it*b + u_i + e_it

*

* 由于面板数据同时兼顾了截面数据和时间序列的特征，

* 所以异方差和序列相关必然会存在于面板数据中；

* 同时，由于面板数据中每个截面（公司、个人、国家、地区）之间还可能存在内在的联系， * 所以，截面相关性也是一个需要考虑的问题。

*

* 此前的分析依赖三个假设条件：

* （1） Var[e_it] = sigma^2 同方差假设

* (2) Corr[e_it, e_it-s] = 0 序列无关假设

* (3) Corr[e_it, e_jt] = 0 截面不相关假设

*

* 当这三个假设无法得到满足时，便分别出现 异方差、序列相关和截面相关问题； * 我们一方面要采用各种方法来检验这些假设是否得到了满足；

* 另一方面，也要在这些假设无法满足时寻求合理的估计方法。

* ---------------- 假设检验 -------------

*== 组间异方差检验（截面数据的特征）

* Var(e_i) = sigma_i^2

* Fe 模型

xtreg logy logk logl, fe

xttest3

* Re 模型

* Re本身已经较大程度的考虑了异方差问题，主要体现在sigma_u^2上

*== 序列相关检验

* Fe 模型

* xtserial Wooldridge(2002)，若无序列相关，则一阶差分后残差相关系数应为-0.5

xtserial logy logk logl

xtserial logy logk logl, output

* Re 模型

xtreg logy logk logl, re

xttest1 /*提供多个统计检验量*/

*== 截面相关检验

* xttest2命令 H0: 所有截面残差的相关系数都相等

xtreg logy logk logl, fe

xttest2

* 由于检验过程中执行了SUE估计，所以要求T>N

xtreg logy logk logl if id<6, fe

xttest2

* xtcsd 命令（提供了三种检验方法）

xtreg logy logk logl, fe

xtcsd , pesaran /*Pesaran(2004)*/

xtcsd , friedman /*Friedman(1937)*/

xtreg logy logk logl, re

xtcsd , pesaran

* ----------------- 估计方法 ---------------------

*== 异方差稳健型估计

xtreg logy h inv gov open, fe robust

est store fe_rb

xtreg logy h inv gov open, fe robust

est store fe

* 结果对比

esttab fe_rb fe, b(%6.3f) se(%6.3f) mtitle(fe_rb fe)

*== 序列相关估计

* 一阶自相关 xtregar, fe/re

* 模型： y_it = u_i + x_it*b + v_it (1)

* v_it = rho*v_it-1 + z_it (2)

xtregar logy h inv gov open, fe

est store fe_ar1

xtregar logy h inv gov open,fe lbi /*Baltagi-Wu LBI test*/

‘贰’ CAD的拉伸怎么用

操作方法：

1、打开CAD，单击S键；

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