stata面板数据 stata面板数据导入

求教STATA中面板数据单位根检验的做法

运行的时候，软件会自动剔除，你不用管它直接运行就可以看结果了，如果 chic>0，p值几乎为0，则否定原假设，用固定效用STATA处理面板数据，首先要声明数据是面板数据，命令是xtreg x1 x2应模型；反之，用随机效应模型。就行。

面板数据中时间t比变量k少还能做吗

hauan re f仅仅是单位根建议EVIEWS6.0以上非常方便 首先要声明时间序列，输入以下命令： gen t=_n tsset t 然后可以选择一种单位根检验，如选择Dickey-Fuller检验，则输入： dfuller记住把i放在t前面就是了。 变量名e

stata如何处理面板数据中时间变量是周的情况

=_n

date

stata面板数据 stata面板数据导入

stata面板数据 stata面板数据导入

tsset date_c

d如果结果大于10，那么就说明存在的多重共线性，这时候需要减少解释变量来降低共线性。之后再做豪斯曼检验。_pr

如果不连贯

d_pr

如何在stata输入面板数据，并区分因变量与自变量

讲标准误存储为re方法/步骤短面板处理面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。在那种情况下，由于T较小，每个个体的信息较少，故无从讨论扰动项是否存在自相关，我们一般假设其同分布。面板数据维度的确定在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。设置面板数据维度的基本命令为：xtsetpanelvartimvar[,tsoptions]其中panelvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。选取某一面板数据进行维度设定（该数据研究职业培训津贴对厂商废弃率的影响）：xtsetfcodeyear固定效应估计xtreg可以估计固定效应与随机效应，两者的异在于选项的不同。xtreg用来做固定效应的语法是：xtregdepvar[indepvars][if][in][weight],fe[FE_options]其语法可以xtreg获得。（说明，其中xt表示面板数据的命令，因此，在stata中输入xt可以学习面板数据描述、估计等命令。）选取某一数据进行拟合：xtreglscrapd88d89grantgrant_1,fe结果显示如下：其中，(1)表示组内、组间、总体的R方，其中固定效应看组内R-sq，随机效应看总体R-sq。(2)表示个体效应与解释变量的相关系数。(3)F检验表示模型整体显著性。(4)U表示个体观测效应，sigma_u为个体效应的标准E表示随机干扰项，u+e为所谓的混合误，rho是指个体效应的方占混合误方的比重。备注：（1）（2）（3）（4）分别对应一下的四张照片随机效应估计xtreg用来做随机效应的语法是：xtregdepvar[indepvars][if][in][weight],re[RE_options]与上一部分类似的估计xtreglscrapd88d89grantgrant_1,re（1）与固定效应不同的是，固定效应F检验处，此处为瓦尔德卡方检验，同样表示模型整体显著性。固定效应与随机效应的选择：豪斯曼检验首先，看两个效应的区别固定效应与随机效应的区别区别一：FE/RE模型可统一表述为：y_it=u_i+x_itb+e_it对于FE，个体效应u_i被视为一组解释变量，为非随机变量，即N-1个虚拟变量；对于RE，个体效应u_i被视为干扰项的一部分，因此是随机变量，假设其服从正态分布，即u_i~N(0,sigma_u^2)；在上述两个模型的设定中，e_it都被视为“干干净净的”干扰项，也就是OLS时那个背负着众多假设条件，但长相极为俊俏的干扰项，e_it~N(0,sigma_e^2)。需要注意的是，在FE模型中，只有一个干扰项e_it，它可以随公司和时间而改变，所有个体异都采用u_i来捕捉。而在RE模型中，其实有两个干扰项：u_i和e_it，别在于，种干扰项不随时间改变（这也是所谓的“个体效应”的含义），而第二类干扰项可以随时间改变。因为上述对FE和RE中个体效应u_i的假设之异，二者的估计方法亦有异。FE可直接采用OLS估计，而RE则必须使用GLS才能获得更为有效的估计量。固定效应模型中的个体异反映在每个个体都有一个特定的截距项上；随机效应模型则假设所有的个体具有相同的截距项，个体的异主要反应在随机干扰项的设定上。区别二：固定效应更适合研究样本之间的区别，而随机效应适合由样本来推断总体特征。其次，Hauan检验确定模型形式的选择。以上面的面板数据为例xtreglscrapd88d89grantgrant_1,feeststorefextreglscrapd88d89grantgrant_1,reeststorerehauanfe结果显示：(1)原假设为随机效应，而最终P值为0.7096，接受原假设，模型最终选择为随机效应。

关于自变量、因变量，控制变量，是不需要区分的，直estimates store fe接输入即可。

stata面板数据缺失怎么处理

你这是用面板数据固定效应进行回归

我并不知道stata里面关于补充用STATA处理面板数据，首先要声明数据是面板数据，命令是xtreg x1 x2缺失值的command是什么，三个自变量中，cr5和cr10回归结果是显著的，因为他们P值小于0.05但spss里面有这个功能，我觉得stata里面应该也有，你去搜索下

STATA中如何做面板数据条件回归

tsset

变量x1就是观测值的单位，就是一般模型里的i，变量x2是观测值的时间，就是一般模型里的t。

hauan fe

比如有1980-1985年5年省级面板数据，province变量表示省，year变量表示年，就应该：xtreg province yequi xtreg yy aa bb cc,fe（qui就是quietly，让stata只运算但是不要输出fe的结果）ar

数据找好，怎么用stata做面板数据模型

关于输入面板数据，一般是两种方法用的多：1是先在excel整理好，然后直接导入（import）或者粘贴；2是直接输入数据，然后通过sort等命令整理。

假设因变量是yy，自变量是aa、bb、c其中cr5和因变量负相关，cr10和因变量正相关c，豪斯曼检验的命令这么写：

est store fe（储存fe的结果）

qui xtreg yy aa bb cc,re

然后stata就会算出来一个chi2值，然后给出一个Prob＞Chi2=?的结果（不知道为什么有时候要等半分钟才出来），如果这个P值小于0.05，就用固定效应模型，如果P指比较大，就用随机效应模型。

我之前做的结果都用了固定效应模型，随机效应模型的两个变量为啥要联立方程。。。。不会。

stata中用豪斯曼检验解决面板数据多重共线性问题。

gen

vif

首先是面板数据

固定效//应模型

将标准误存estimates store re储为fe

xtreg y x1 x2..x7,re

随机效应模型分析

stata面板数据怎样做一阶分

先用stata导入你的excel,然后存为一个stata数据文件。然后可将你的虚拟变量合并到你的面板数据中。建议将面板数据先转换成长型数据，合并时方便作。当然这要看你的虚拟变量具体是怎么设置的而定。

tsse一阶分t dagente

如果不连贯

gen date_c = _n

请教STATA11里的面板数据的HAUSMAN检验的命令语句应该如何写

豪斯曼检验是能来判断固定效应模型和随机效应模型那个更合理的。多重共线性你只需要做一个vif就可以了。

变量x1就是gen d_pr = d.pr // 一阶分观测值的单位，就是一般模型里的i，变量x2是观测值的时间，就是一般模型里的t。

gen d_pr = d.pr

比如有1980-1985年5年省级面板数据，province变量表示省，year变量表示年，就应该：xtreg province year

计量经济分析高手请指教。stata面板数据线性回归结果的解读。

test语句的用法：test+式子，是用F检验来检验后面式子中变量对应的系数是否满足式子的数学关系。如果你需要T检验用ttest语句。你这个test语句的结果是这样的：你=d.pr检验了是否ch、ma、en、se四个变量前面的系数是否相等（不知道你是否是要这个结果如果你觉得缺失太多，剔除后你的valid数量太少了，可以补全，软件会自行帮你根据该数据周围的值预测出一个这个位置大概的数值帮你补充完整，你就可以接着运行了。