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用stata做面板过程,较全面,清晰

STATA面板数据模型操作命令要点

STATA 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令 εαβit ++=x y it i it 固定效应模型 μβit +=x y it it ε αμit +=it it 随机效应模型 (一)数据处理 输入数据 ●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构 ●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计(统计分析) ●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量

gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量 gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量 gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量 (二)模型的筛选和检验 ●1、检验个体效应(混合效应还是固定效应)(原假设:使用OLS混合模型)●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe 对于固定效应模型而言,回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000,检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。 ●2、检验时间效应(混合效应还是随机效应)(检验方法:LM统计量) (原假设:使用OLS混合模型) ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0

可以看出,LM检验得到的P值为0.0000,表明随机效应非常显著。可见,随机效应模型也优于混合OLS模型。 ●3、检验固定效应模型or随机效应模型(检验方法:Hausman检验) 原假设:使用随机效应模型(个体效应与解释变量无关) 通过上面分析,可以发现当模型加入了个体效应的时候,将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。但是无法明确区分FE or RE的优劣,这需要进行接下来的检验,如下: Step1:估计固定效应模型,存储估计结果 Step2:估计随机效应模型,存储估计结果 Step3:进行Hausman检验 ●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe est store fe qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re est store re hausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless) 可以看出,hausman检验的P值为0.0000,拒绝了原假设,认为随机效应模型的基本假设得不到满足。此时,需要采用工具变量法和是使用固定效应模型。

STATA面板数据模型操作命令讲解

S T A T A 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令 it x y it i it 固定效应模型 it it it 随机效应模型(一)数据处理 输入数据 ●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构 ●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计(统计分析) ●gen lag_y= i i i it ~e it ~1-t e i ,8858.0~ 5.0-~验:是否存在门槛效应 混合面板:reg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,vce(cluster sf) 固定效应、随机效应模型 xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,fe est store fe xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,re est store re hausman fe 两步系统GMM 模型 xtdpdsys rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) maxldep(2) twostep artests(2) 注:rlt 为被解释变量,“plf1 nai efd op ew ig ”为解释变量和控制变量; maxldep(2)表示使用被解释变量的两个滞后值为工具变量;pre ()表示以某一个变量为前定解释变量;endogenous ()表示以某一个变量为内生解释变量。 自相关检验:estat abond

萨甘检验:estat sargan 差分GMM模型 Xtabond rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) twostep artests(2) 内生:该解释变量的取值是(一定程度上)由模型决定的。内生变量将违背解释变量与误差项不相关的经典假设,因而内生性问题是计量模型的大敌,可能造成系数估计值的非一致性和偏误; 外生:该解释变量的取值是(完全)由模型以外的因素决定的。外生解释变量与误差项完全无关,不论是当期,还是滞后期。 前定:该解释变量的取值与当期误差项无关,但可能与滞后期误差项相关。

5分钟速学stata面板数据回归(初学者超实用!)

5分钟速学stata面板数据回归(超实用!) 第一步:编辑数据。 面板数据的回归,比如该回归模型为:Y it=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+εt,在stata中进行回归,需要先将各个变量的数据逐个编辑好,该模型中共有Y X1 X2 X3三个变量,那么先从Y的数据开始编辑,将变量Y的面板数据编辑到stata软件中,较方便的做法是,将excel的数据直接复制到stata软件的数据编辑框中,而excel中的数据需要如下图编辑: 从数据的第二行开始选中20个样本数据,如图:

直接复制粘贴至stata中的data editor中,如图: 第二步:格式调整。 首先,请将代表样本的var1Y变量数据是选20个省份5年的数据为样本,那么口令为rename var1 province 。例如:本例中的Y变量数据编辑接下来需要输入口令为reshape long var,i(province) 其中,var代表的是所有的年份(var2,var3,var4,var5,var6),转化后格式如图: 转化成功后,继续重命名,其中_j这里代表原始表中的年份,var代表该变量的名称

例如,我们编辑的是Y变量的数据,所以口令3和口令4的输入如下: 口令3:rename _j year 口令4:rename var taxi (注:taxi就是Y变量,我们用taxi表示Y) 命名完,数据编辑框如下图所示。 第三步:排序。 例如,本例中的Y变量(taxi),是20个省份和5年的面板数据, 那么口令4为sort province year (虽意思是将province按升序排列,然后再根据排好的province数列排year这一列升序排列。然很多时候在执行sort之前,数据已经符合排序要求了,但为以防万一,请务必执行此操作) 第三步:保存。

5分钟搞定Stata面板数据分析

【原创】5分钟搞定Stata面板数据分析简易教程ver2.0作者:张达 5分钟搞定Stata面板数据分析 简易教程 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 1 裁*■■別1A I 11 ■u 9K ILEXxl- V,j si ao LL B- iic190 ..1( HJ曲1 1 g力?r4 々■l* Mfl 1 KM J| JgRi MM3icm*w II7QQ -HQ SiqD tuff 1 'C4 3 4 IftJV -mi KH>loogi liW (0M 3M9WH jaii I MO Kai W w ■齐itm xm fill OTI Mil taiK ■5W?U|J TXE HH sia心?9 f Id 叼m in a* ft I*■JtaC如M~4 気Hi A|$A rm inoo IM? livra.w vtatr1IJMj X#*4>t1| 筑?BF7 ■?|!N I9*V1IRV gw 1W1VJ I-J H itW Ml ? 稠申审砂y li>M l>R Md w VIM e> mu IM HM 內)944 w 命■ n I L BII i mi 靜Ml hw w 3K:1ST? *7^ FJE inm ifini uni 4 5w 心 HtJ TW JTfl 9MI*HAS ■ilJto KO >4*461/M3 1 <141*11诃却4LJt 4ktt VM匸F w g ivt E4M laM ■ii T PD w im W i.JV 1 P w L*l 1tiZF MM7 <1 H1! liyi 将中文地名替换为数字。

5分钟搞定Stata面板数据分析小教程

5分钟搞定Stata面板数据分析 简易教程 步骤一:导入数据 口令:insheet u sing 文件路径 例如:insheet u sing C:\STUDY\paper\taxi.csv 其中csv格式可用excel的“另存为”导出 数据请以时间(1999,2000,2001 )为横轴,样本名(1,2,3 )为纵轴 请注意: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,没有数据的位置请以0代替。 如图: 也可直接将数据复制粘贴到stata的data e ditor中 如图:

步骤二:调整格式 首先请将代表样本的var1重命名 口令:rename v ar1 样本名 例如:rename v ar1 p rovince

也可直接在var1处双击,在弹出的窗口中修 改: 接下来将数据转化为面板数据的格式 口令:reshape l ong v ar, i(样本名) 例如:reshape l ong v ar, i(province) 其中var代表的是所有的年份(var2,var3,var4 ) 转化后的格式如图:

转化成功后继续重命名,其中_j 这里代表原始表中的年份,var代表该变量的名称 口令例如: rename _j y ear rename v ar t axi 也可直接在需要修改的名称处双击,在弹出的窗口中修改 如图:

步骤三:排序 口令:sort 变量名 例如:sort p rovince y ear 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 如图:

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data editor中,或保存为csv格式。 打开stata,调用数据。 方法一:直接复制到data editor中。 方法二:使用口令:insheet using??文件路径 调用例如:insheet using? C:\STUDY\paper\taxi.csv 其中csv格式可用excel的“另存为”导出 步骤二:调整格式 首先请将代表样本的var1重命名 口令:rename var1?样本名 例如:rename var1 province ?也可直接在var1处双击,在弹出的窗口中修改: 接下来将数据转化为面板数据的格式 口令:reshape long var, i(样本名) 例如:reshape long var, i(province) 其中var代表的是所有的年份(var2,var3,var4??) 转化成功后继续重命名,其中_j 这里代表原始表中的年份,var代表该变量的名称 口令例如: rename _j year rename var taxi

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:sort province year 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:merge province year using C:\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:sort province year 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,

STATA面板数据模型操作命令

S T A T A面板数据模型 操作命令 集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#

S T A T A 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令 εαβit ++=x y it i it 固定效应模型 εαμit +=it it 随机效应模型 (一)数据处理 输入数据 ●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构 ●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计(统计分析) ●gen lag_y= αi αi αi εit ~e it ~1-t e i ,8858.0~=θ5.0-~=θ验:是否存在门槛效应 混合面板: reg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,vce(cluster sf) 固定效应、随机效应模型 xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,fe est store fe xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,re est store re hausman fe 两步系统GMM 模型 xtdpdsys rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) maxldep(2) twostep artests(2) 注:rlt 为被解释变量,“plf1 nai efd op ew ig ”为解释变量和控制变量;

maxldep(2)表示使用被解释变量的两个滞后值为工具变量;pre()表示以某一个变量为前定解释变量;endogenous()表示以某一个变量为内生解释变量。 自相关检验:estat abond 萨甘检验:estat sargan 差分GMM模型 Xtabond rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) twostep artests(2) 内生:该解释变量的取值是(一定程度上)由模型决定的。内生变量将违背解释变量与误差项不相关的经典假设,因而内生性问题是计量模型的大敌,可能造成系数估计值的非一致性和偏误; 外生:该解释变量的取值是(完全)由模型以外的因素决定的。外生解释变量与误差项完全无关,不论是当期,还是滞后期。 前定:该解释变量的取值与当期误差项无关,但可能与滞后期误差项相关。

面板数据的常见处理

面板数据的常见处理(2012-03-02 11:16:14) 标签: 杂谈

数据了。数据可以直接导入(File-Import),也可以手工录入或者复制粘贴(Data-Data Edit(Browse)),手工录入数据和在excel中的操作一样。 以上面说的为例,定义变量 year、 company、 factor1、 factor2、 factor3、factor4、 factor5、 factor6、 DA。 变量company 和year分别为截面变量和时间变量。显然,通过这两个变量我们可以非常清楚地确定panel data 的数据存储格式。因此,在使用STATA 估计模型之前,我们必须告诉它截面变量和时间变量分别是什么,所用的命令为tsset,命令为:tsset company year 输出窗口将输出相应结果。 由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性,所以对时间序列进行操作的运算同样可以应用到面板数据身上。这一点在处理某些数据时显得非常方便。如,对于上述数据,我们想产生一个新的变量Lag _factor1 ,也就是factor1 的一阶滞后,那么我们可以采用如下命令: gen Lag_factor1= 统计描述: 在正式进行模型的估计之前,我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。对于面板数据而言,我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体) ,每个截面上有多少个观察期间,整个数据结构是平行的还是非平行的。进一步地,我们还要知道主要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。这些都可以通过以下三个命令来完成:xtdes命令用于初步了解数据的大体分布状况,我们可以知道数据中含有多少个截面,最大和最小的时间跨度是多少。在某些要求使用平行面板数据的情况下,我们可以采用该命令来诊断处理后的数据是否为平行数据。Xtsum用来查询对组内、组间、整体计算各个变量的基本统计量(如均值、方差等)。为了方便,以下的举例都只用factor1,factor2两个自变量。 xtdes DA factor1 facto2 xtsum DA factor1 facto2 模型回归。 常用的处理面板数据的模型有混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。各个模型的区别请上网查查。下面说说各个模型的命令: 混合OLS模型输入命令: regress DA factor1 facto2 固定效应模型输入命令: xtreg DA factor1 factor , fe 随机效应模型输入命令: xtreg DA factor1 factor , re 模型的选择及检验 固定效应模型要检验个体效应的显著性,这可以通过固定效应模型回归结果的最后一行的F统计量看出,F越大越好,可以得出固定效应模型优于混合OLS模型的结论。随机效应模型要检验随机效应是否显著,要输入命令:

最新Stata面板数据的统计分析

S t a t a面板数据的统 计分析

面板数据的统计分析(Stata) 在写论文时经常碰见一些即是时间序列又是截面的数据,比如分析1999-2010的公司盈余管理影响因素,而影响盈余管理的因素有6个,那么会形成如下图 和截面数据都是二维的,把面板数据当成时间序列数据或者截面数据来处理都是不合适的。 处理面板数据的软件较多,一般使用Eviews6.0、Stata等。个人推荐使用Stata,因为Stata比较适合处理面板数据,且个性化强。以下以Stata11.0为例来讲解怎么样处理面板数据。 由于面板数据的存储结构与我们通常使用的存储结构不太一样,所在统计分 启动Stata11.0,Stata界面有4个组成部分,Review(在左上角)、Variables (左下角)、输出窗口(在右上角)、Command(右下角)。首先定义变量,可以输入命令,也可以通过点击Data----Create new Variable or change variable。 特别注意,这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等,还要定义年份和公司名称两个变量,这两个变量的数据类型(Type)最好设置为int(整型),公司名称不要使用中文名称或者字母等,用数字代替。定义好变量之后可以输入数据了。数据可以直接导入(File-Import),也可以手工录入或者复制粘贴(Data-Data Edit(Browse)),手工录入数据和在excel中的操作一样。

以上面说的为例,定义变量 year、 company、 factor1、 factor2、 factor3、factor4、 factor5、 factor6、 DA。 变量company 和year分别为截面变量和时间变量。显然,通过这两个变量我们可以非常清楚地确定panel data 的数据存储格式。因此,在使用STATA 估计模型之前,我们必须告诉它截面变量和时间变量分别是什么,所用的命令为tsset,命令为: tsset company year 输出窗口将输出相应结果。 由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性,所以对时间序列进行操作的运算同样可以应用到面板数据身上。这一点在处理某些数据时显得非常方便。如,对于上述数据,我们想产生一个新的变量Lag _factor1 ,也就是factor1 的一阶滞后,那么我们可以采用如下命令: gen Lag_factor1=L.factor1 差分变量: Gen fiscal(D)=D.fiscal 统计描述: 在正式进行模型的估计之前,我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。对于面板数据而言,我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体) ,每个截面上有多少个观察期间,整个数据结构是平行的还是非平行的。进一步地,我们还要知道主要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。这些都可以通过以下三个命令来完成: xtdes 命令用于初步了解数据的大体分布状况,我们可以知道数据中含有多少个截面,最大和最小的时间跨度是多少。在某些要求使用平行面板数据的情况下,我们可以采用该命令来诊断处理后的数据是否为平行数据。Xtsum用来查询对组内、组间、整体计算各个变量的基本统计量(如均值、方差等)。为了方便,以下的举例都只用factor1,factor2两个自变量。 xtdes DA factor1 facto2 xtsum DA factor1 facto2 模型回归。 常用的处理面板数据的模型有混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。各个模型的区别请上网查查。下面说说各个模型的命令: 混合OLS模型输入命令: regress DA factor1 facto2 固定效应模型输入命令: xtreg DA factor1 factor , fe 随机效应模型输入命令: xtreg DA factor1 factor , re 模型的选择及检验 固定效应模型要检验个体效应的显著性,这可以通过固定效应模型回归结果的最后一行的F统计量看出,F越大越好,可以得出固定效应模型优于混合OLS模型的结论。随机效应模型要检验随机效应是否显著,要输入命令:xttest0

Stata面板数据的统计分析

面板数据的统计分析(Stata) 在写论文时经常碰见一些即是时间序列又是截面的数据,比如分析1999-2010的公司盈余管理影响因素,而影响盈余管理的因素有6个,那么会形成如下图的数 和截面数据都是二维的,把面板数据当成时间序列数据或者截面数据来处理都是不合适的。 处理面板数据的软件较多,一般使用Eviews6.0、Stata等。个人推荐使用Stata,因为Stata比较适合处理面板数据,且个性化强。以下以Stata11.0为例来讲解怎么样处理面板数据。 由于面板数据的存储结构与我们通常使用的存储结构不太一样,所在统计分 启动Stata11.0,Stata界面有4个组成部分,Review(在左上角)、Variables (左下角)、输出窗口(在右上角)、Command(右下角)。首先定义变量,可以输入命令,也可以通过点击Data----Create new Variable or change variable。 特别注意,这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等,还要定义年份和公司名称两个变量,这两个变量的数据类型(Type)最好设置为int(整型),公司名称不要使用中文名称或者字母等,用数字代替。定义好变量之后可以输入数据了。数据可以直接导入(File-Import),也可以手工录入或者复制粘贴(Data-Data Edit(Browse)),手工录入数据和在excel中的操作一样。 以上面说的为例,定义变量year、company、factor1、factor2、factor3、factor4、factor5、factor6、DA。

变量company 和year分别为截面变量和时间变量。显然,通过这两个变量我们可以非常清楚地确定panel data 的数据存储格式。因此,在使用STATA 估计模型之前,我们必须告诉它截面变量和时间变量分别是什么,所用的命令为tsset,命令为: tsset company year 输出窗口将输出相应结果。 由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性,所以对时间序列进行操作的运算同样可以应用到面板数据身上。这一点在处理某些数据时显得非常方便。如,对于上述数据,我们想产生一个新的变量Lag _factor1 ,也就是factor1 的一阶滞后,那么我们可以采用如下命令: gen Lag_factor1=L.factor1 差分变量: Gen fiscal(D)=D.fiscal 统计描述: 在正式进行模型的估计之前,我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。对于面板数据而言,我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体) ,每个截面上有多少个观察期间,整个数据结构是平行的还是非平行的。进一步地,我们还要知道主要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。这些都可以通过以下三个命令来完成:xtdes 命令用于初步了解数据的大体分布状况,我们可以知道数据中含有多少个截面,最大和最小的时间跨度是多少。在某些要求使用平行面板数据的情况下,我们可以采用该命令来诊断处理后的数据是否为平行数据。Xtsum用来查询对组内、组间、整体计算各个变量的基本统计量(如均值、方差等)。为了方便,以下的举例都只用factor1,factor2两个自变量。 xtdes DA factor1 facto2 xtsum DA factor1 facto2 模型回归。 常用的处理面板数据的模型有混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。各个模型的区别请上网查查。下面说说各个模型的命令: 混合OLS模型输入命令: regress DA factor1 facto2 固定效应模型输入命令: xtreg DA factor1 factor , fe 随机效应模型输入命令: xtreg DA factor1 factor , re 模型的选择及检验 固定效应模型要检验个体效应的显著性,这可以通过固定效应模型回归结果的最后一行的F统计量看出,F越大越好,可以得出固定效应模型优于混合OLS 模型的结论。随机效应模型要检验随机效应是否显著,要输入命令: xttest0 如果检验得到的p值为0,则随机效应显著,随机效应模型也优于固定效应模型。至于固定效应模型与随机效应模型选哪一个,则要通过hausman检验来得出。Hausman检验 Hausman检验的原假设是固定效应模型优于随机效应模型,如果hausman检验的p值为0,则接受原假设,使用固定效应模型。相关命令: qui xtreg DA factor1 factor2 ,fe est store fe

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