stata处理面板数据及修正命令集合.docx
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stata处理面板数据及修正命令集合.docx
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stata处理面板数据及修正命令集合
stata处理面板数据及修正命令集合
步骤一:
导入数据
原始表如下,
数据请以时间(1998,1999,2000,2001⋯⋯)为横轴,样本名(北京,天津,河北⋯⋯)为纵轴
将中文地名替换为数字。
注意:
表中不能有中文字符,否则会出现错误。
面板数据中不能有空值。
去除年份的一行,将其余部分复制到stata的dataeditor中,或保存为csv格式。
打开stata,调用数据。
方法一:
直接复制到dataeditor中。
方法二:
使用口令:
insheetusing 文件路径
调用例如:
insheetusing C:
\STUDY\paper\taxi.csv
其中csv格式可用excel的“另存为”导出
口令例如:
rename_jyear
renamevartaxi
也可直接在需要修改的名称处双击,在弹出的窗口中修改
步骤三:
排序
口令:
sort 变量名
例如:
sortprovinceyear
意思为将province按升序排列,然后再根据排好的province数列排year这一列
最后,保存。
至此,一个变量的前期数据处理就完成了,请如法炮制的处理所有的变量,也就是说每个变量都做一个dta文件。
在处理新变量前请使用
口令:
clear
将stata重置
步骤四:
合并数据
任意打开一个处理过的变量的dta文件作为基础表(推荐使用因变量的dta文件,这里使用so2作为因变量)
口令:
merge 样本名时间 using 文件路径
例如:
mergeprovinceyearusingC:
\STUDY\paper\taxi.dta
意思是将taxi的数据添加到so2的数据表中
然后使用
口令:
tab_merge
然后使用
口令:
drop_merge
将数据表中的_merge一列去掉,
接着重新使用
口令:
sort 样本名时间
例如:
sortprovinceyear
为新生成的表排序。
如法炮制,将所有的变量都添加到基础表中,
最终步骤:
回归
首先,使用
口令:
xtset 样本名时间
定义面板数据
例如:
xtsetprovinceyear
然后使用:
口令:
xtreg 因变量自变量
进行回归分析
例如:
xtregso2taxibusloaddriversroadlength
至此,使用stata进行面板数据回归分析完成
面板模型分为混合回归模型、固定效应模型、随机效应模型
固定效应分为个体/时点固定效应,个体时点双固定效应
随机效应分为个体/时点随机效应,个体时点双随机效应
描述性统计:
sum标准化:
sum(x-均值)/标准差
产生新变量:
genpol=(pol-均值)/标准差
(1)普通回归命令:
regyx1x2一般p<0.05
(2)检验多重共线性:
estatvifvif为方差膨胀因子,vif<10,否则要消除多重共线性
相关系数矩阵corryx1x2
区分固定效应还是随机效应:
xtregyx1x2,fe
eststorefe这一步结束看结果最后一行F检验p<0.05,排除混合回归
xtregyx1x2,re
eststorere
hausmanfere,constantsigmamorehausman检验
P>0.05接受原假设:
随机效应p<0.05接受备择假设:
固定效应
区分个体固定效应还是时点固定效应:
xtregyx1x2,fe结果p<0.05,则个体固定效应ok
xtregyx1x2i.year结果p<0.05,则时点固定效应ok
xtregyx1x2i.year,fe双向固定效应
xtregyx1x2,ferr为聚类稳健标准误
将多个面板回归结果汇总到一起,命令如下:
xtregyx1x2
eststoremodel1
xtregyx3x4
eststoremodel2
:
:
以此类推
esttabmodel1model2...
安装新命令:
sscinstall名字或findit名字,根据要求安装
异方差检验:
斯皮尔曼等级相关系数、怀特检验
克服异方差:
权重
自相关:
误差项与滞后项的相关关系
克服自相关:
广义OLS
滞后变量:
易多重共线性
虚拟变量:
加法,测截距变动;乘法,测斜率变动
固定效应异方差检验:
xtregyx1x2
Xttest3
序列相关检验:
固定效应模型——xtserialyx1x2
随机效应模型——xtregyx1x2,re
xttest1
界面相关检验:
固定效应模型——quixtregyx1x2,fe
xttest2
随机效应模型——quixtregyx1x2,re
Xtscd,frees
修正模型:
可行广义最小二乘法命令:
xtglsyx1x2
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