面板数据模型与stata软件的应用ppt.pptVIP

首先对面板数据进行声明： 前面是截面单元，后面是时间标识： tsset company year tsset industry year 产生新的变量：gen newvar=human*lnrd 产生滞后变量Gen fiscal(2)=L2.fiscal 产生差分变量Gen fiscal(D)=D.fiscal 描述性统计： xtdes ：对Panel Data截面个数、时间跨度的整体描述 Xtsum：分组内、组间和样本整体计算各个变量的基本统计量 xttab 采用列表的方式显示某个变量的分布 Stata中用于估计面板模型的主要命令：xtreg xtreg depvar [varlist] [if exp] , model_type [level(#) ] Model type 模型 be Between-effects estimator fe Fixed-effects estimator re GLS Random-effects estimator pa GEE population-averaged estimator mle Maximum-likelihood Random-effects estimator 主要估计方法： xtreg： Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models xtregar：Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance xtpcse ：OLS or Prais-Winsten models with panel-corrected standard errors xtrchh ：Hildreth-Houck random coefficients models xtivreg ：Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models xtabond：Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator xttobit ：Random-effects tobit models xtlogit ： Fixed-effects, random-effects, population-averaged logit models xtprobit ：Random-effects and population-averaged probit models xtfrontier ：Stochastic frontier models for panel-data xtrc gdp invest culture edu sci health social admin,beta xtreg命令的应用： 声明面板数据类型：tsset sheng t 描述性统计：xtsum gdp invest sci admin 1.固定效应模型估计： xtreg gdp invest culture sci health admin techno,fe 固定效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值(分别为sigma u 和sigma e），二者之间的相关关系(rho) 最后一行给出了检验固定效应是否显著的F 统计量和相应的P 值，本例中固定效应非常显著 2.随机效应模型估计： xtreg gdp invest culture sci health admin techno,re 检验随机效应模型是否优于混合OLS 模型： 在进行随机效应回归之后，使用xttest0 检验得到的P 值为0.0000，表明随机效应模型优于混合OLS 模型 3. 最大似然估计Ml： xtreg gdp invest culture sci health admin techno,mle Hausman检验究竟选择固定效应模型还是随机效应模型： 第一步：估计固定效应模型，存储结果 xtreg gdp invest culture sci health admin techno,fe est store fe 第二步：估计随机效应模型，存储结果 xtreg gdp invest culture sci health admin techno,re est store re 第三步：进行hausman检验 hausman fe H