STATA面板数据模型操作命令讲解word文档良心出品Word格式.docx
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046
g
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011671?
.0053
.0693
.1219364
.0240077
074
203
(二)模型的筛选和检验
•xtregsqcpiunemgse5ln,fe
O-23OZ
O.O<
7i67
O-匕Q
toU一if
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
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)
•quixtregsqcpiunemgse5ln,re(加上"
qui”之后第一幅图将不会呈现)
xttest0
xizretgs-<
qcpif
■clinls
Rdm型5B理ozmGx■43出Z3XrssmQsa0*0szB
02^^00
二_
00z334
93OH5.3
00^000
05ho
30
■些SZ5Zsrlrl4丄rl
BL-sGmb兮丄5zQ-66
755J-GS6
57£
d67:
mz云:
4Qz•
33XQ23
73EK20
gq
r-l
齐s
BreiLis<
=IharidPmgminL_-aLngianimuil1:
1pliertest1rorra.nidome-Ffects
Test:
JL&
3.03O・OOOO
sqCcode.t.1]—>
Cb+ili|_codeJ+eLcode.t]
va(r
sd—
sqmCvair>
hr
5SR曰TN5006^35
ooi^oe
3-
1_
O65S59
varClO
chibar2CO1>
=ProbachibarZ=
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莫型。
但是无法明确区分FEorRE的优劣,这需要进行接下来的检验,如下:
Stepl:
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Hausmar检验
•quixtregsqcpiunemgse5ln,fe
eststorefe
quixtregsqcpiunemgse5In,re
eststorere
hausmanfe(或者更优的是hausmanfe,sigmamore/sigmaless)
」haLUjsmaiinife
II■I
Qb)IFe
S—11H■-:
<
6J
l|T电
Cb-Bj
D11F'
fOf®
屯ncc
sqrtCd"
img<
V_b-V
5,E,
_E>
J
2.-921698
4・4074^8
-±
.48575
une*m
-1B7.石29
一丄14-2304
-73-訥吕"
35-S6627
一曰.3&
&
I5S4
-HalOJSZy
ZL・Z3719&
・46J.9iBZ7
seS
23979
77.59704
・6-127556
£
・067斗7Z
1n
ND.28567
5„B25365
2L4.46031
5-62B595
h
—corts-ts-irpnir
un^l^rhcandHa:
ClhT
n^-dfrom
ktrpg
B
=inconsis™tenrt
underHafieT-FicierrtunderHo■
ob"
tained"
From
xIefeg
resT■ho:
dH"
Fference1
□coef'
Filcienic
吕noTsysremai:
"
1c
Chi-
Cb-B>
+L(V_b-V
—
27-39
Prob?
-chi2!
O・oooo
(v_b一V_B15
norpastr1ve
deF1ntte>
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
(三)静态面板数据模型估计
•1固定效应模型估计
2-68B7963
2,CC17DB1
■C-1340/71
Cfra匚匸叩口门o"
Fvarianceduetenini>
Prob1
O.0000
其中选项fe表明我们采用的是固定效应模型,表头部分的前两行呈现了模
型的估计方法、界面变量的名称(id)、以及估计中使用的样本数目和个体的数
目。
第3行到第5行列示了模型的拟合优度、分为组内、组间和样本总体三个层
面,通常情况下,关注的是组内(within),第6行和第7行分别列示了针对模型中所有非常数变量执行联合检验得到的F统计量和相应的P值,可以看出,参数整体上相当显著。
需要注意的是,表中最后一行列示了检验固定效应是否显著的F统计量和相
应的P值。
显然,本例中固定效应非常显著
•2、随机效应模型估计
若假设本例的样本是从一个很大的母体中随机抽取的,且:
•匚与解释变量均不相关,则我们可以将:
•匚视为随机干扰项的一部分。
此时,设定随机效应模型更为合适。
如下图所示)
•xtregsqcpiunemgse5In,re
xTregsqepiuneimgse51n,re
如果希望进一步在上述模型中加入时间效应,可以采用时间虚拟变量来实现。
首
若在固定效应模型中加入时间虚拟变量,则估计模型的命令为:
•xtregsqcpiunemgse5Indumt*,fe
・xtregsqepiunemgTodunrt*Bfe
Fixed-effecXs(wiichinJregressionGroupvariable:
code
R-Sq:
;
wnxhin=0十283科
between三0.0261overal1一o*0935
(四)异方差和自相关检验
•1、异方差检验
(组间异方差)本节主要针对的是固定效应模型进行处理
(1)检验
同方差需要检验模型中是否存在组间异方差,需要使用xttest3命令
•quixtregsqcpiunemgse5ln,fexttest3
.quixtregsqcpiunemgseSlntfe
.settest3
Modifiedwaldtestforqroupwiseheteroskedasticity1nfix电deffectr电gressionmodel
HO:
sigma(i)^2=s1gniaA2foral1i
chi2<
20)=11561.€0
Prob>
chi2-0+0000
显然,原假设被拒绝。
此时,需要进一步以获得参数的GLS古计量,命令为xtgls:
•xtglssqcpiunemgse5In,panels(heteroskedastic)
Ci~0ws■—:
se匚11onaltime-seriesF<
SL5regression
coeffic1enrs:
qeneraliFed1easrsquares
Panels:
Ineteroskedastic
Coritelation:
ooautocorrelaxion
其中,组间异方差通过panels()选项来设定。
上述结果是采用两步获得,即,先采用OLS估计不考虑异方差的模型,进而利用其残差计算。
。
,并最终得到FGLS估计量。
•2、序列相关检验
对于T较大的面板而言,:
.j往往无法完全反映时序相关性,此时;
it便可能存在序列相关,在多数情况下被设定为AR
(1)过程。
序列不存在相关性。
(1)FE模型的序列相关检验
对于固定效应模型,可以采用Wooldridge检验法,命令为xtserial:
•xtserialsqcpiunemgse5In
.xtserialsqcpiunemgseSIn
WooldridgetestforautocorrelationinpaneldataHO:
nofirstorderautocorrelation
F(1,19)=1246.120
Prob>
F=G.0000
可以发现,这里的P=0.0000,我们可以在1%勺显著性水平下爱拒绝不存在序列
相关的原假设。
考虑到样本,该检验的最后一步是用〜对〜进行OLS回归,
ete,t-i
厂0.8858
设下(不相关)~5,可见本例中不相等,拒绝原假设,说明存在序列相关
•matliste(b)
.mat1isre(b)
symmetrice(b)[1,1]
L*
.000006
yl.88582499
(2)RE模型的序列相关检验
对于RE模型,可以采用xttestl命令来执行检验:
•quixtregsqcpiunemgse5Indumt*,rexttestl
LiriumcjS1ricJomL.*Tr~k
TestsTortheerrorcomponenxmodel;
sq]CcodeatJ=Xb+u[Gode:
]+y匸codeft]
v[codeicJ=1aunbda.h匸codej.Cx.—J*世[匚ode*
E.sic"
int^i:
edaresljIts:
var
s-id二sqr^.(v.a.r>
=>
HI
B_5S69J5
2-^303-46
E'
60
U1
I-
Tests;
RsmclomEffects>
fTwo5idedz
ALMCvar<
u>
=O>
=1CM.
Pr>
-chi2C1L>
=
R.a.ndo<
nfTTectsa
卜ones!
ded:
AILMCvar—O>
—J.O.
[PF>
-NCO,1>
—
o.ocoo
ser1a.1correlat:
1on:
AILMfTidmLiiLJd.O、
-44
F»
r—
O-oooo
Toint-Ti'
Tlr:
:
1MCVai-<
1,1<
1J■Z刍21・
!
Pi"
ahIi"
iNGN〉—
O,OOO0
这里汇报了4个统计量,分别用于检验RE模型中随机效应(单尾和双尾)、序列相关以及二者的联合显著性,检验结果表明存在随机效应和序列相关,而且对随机效应和序列相关的联合检验也非常显著。
(3)稳健型估计
上述结果表明,无论是FE还是RE模型,干扰项中都存在显著的序列相关。
为此,我们进一步采用xtregar命令来估计模型,首先考虑固定效应模型:
•xtregarsqcpiunemgse5Indumt*,feIbi
-:
k忙厂卫日二■尸主qcp1uin«
m弓s«
>
5lnduhit■*■."
To1b~i
ifeCiwlT;
Kiirn^iit「自r*4汨匸nlionwltIhhar曰H.*hliith耳nua壬rMxniHp尸oT-o-las.■NOO
■GroLfipvariAhl«
s:
izodc-NLim>
t>
d~oforoLips■20
fTestthatallu_i=C:
F(19,166)=17.43prob>
F=0.OOOC
nodifiedBhargavaetal.Durbin-watson-.21583455
Salragi-WuL6I=.641462
•3、“异方差一序列相关”稳健型标准误
虽然上述估计方法在估计方差-协方差矩阵时考虑了异方差和序列相关的影响,但都未将两者联立在一起考虑,要获得“异方差-序列相关”稳健型标准误,只需在xtreg命令中附加vce(robust)或者vce(cluster)选项即可。
例如,对于FE模型,我们可以执行如下命令:
•xtregsqcpiunemgse5ln,fevce(robust)
\xtregsqcpi
iynemgse5
lnsfevce(robust)
Fixed-effe匚
(within)regression
Number
ofobs=
Groupvariable
*:
Numiber
□fgroups=
R-sq:
within
=0.Z307
obsper
group:
min=
betweer
1-0.0767
avg■
11.0
overal1
1-0.0Q64
unax■
FCS.19)
=
2.52
corr(u_1sxb)
=-□.5296
proba
F=
0-0656
(std
・Err・adjustedfor20匚lusters
incode)
Robust
caefr
std.Err・
t
P>
|X.I
[95%conf.
mierval]
匚pf
2・921698
孑.837867
0.76
O・45石
-5.111051
10・95445
・187.629
68.06419
-2.13
0・04百
-371.&
495
-3.308556
一五.366684
3.970915
-1.60
0.125
-14.6779
1.944537
78,23979
58,12077
I.汕
0.1&
4
-43.40837
199.888
In
20・28567
丄工・42156
1-78
0・092
-3.61991S
44・19126
_cons
3578512
4・11775
0.09
0.932
-&
260698
月.976401
sigma„u
2.6887963
sigma_e
2.0017081
『ho
-64340771
(fraction
ofMr1anceduetau_t)
与之前未经处理的估计结果相比,附加命令vce(robust)选项时的结果,虽
然系数的估计值未发生变化,但此时得到的标准误明显增大了,致使得到的估计结果更加保守。
对于面板数据模型而言,STATA在计算所谓的“robust”标准误时,是以个体为单位调整标准误的。
因此,我们得到的“robust标准误其实是同时调整了异方差和序列相关后的标准误。
换言之,上述结果与设定vce(cluster)选项的结果完全相同。
•4、截面相关检验
截面之间不存在着相关性
(1)FE模型检验
对于FE模型,可以利用xttest2命令来检验截面相关性:
xttest2(该命令主要针对的是大T小N类型的面板数据,在本例中无法使用,故图标略去。
)
(2)RE模型检验
对于RE模型,可以利用xtcsd命令来检验截面相关性:
•quixtregsqcpiunemgse5In,re
xtcsd,pesaran(下面命令是另一个检验指标)
xtcsdfrees
.quixtregsqcpiunem□se5lr
xtcsdFpesaran
Pesaran'
stestofcrosssecrionaliridependence--0.348,pr-1.2725
xtcsd,frees
criticalvaluesfromFrees'
alpha=alpha=alpha=
可以看出,两种不同的检验方法均显示面板数据存在着截面相关性。
•5、“异方差一序列相关一截面相关”稳健型标准误
(1)FE模型估计
对于FE模型,在确认上述存在着截面相关的情况下,我们可以采用Hoechle(2007)
编写的xtscc命令获取DriscollandKraay(1998)提出的“异方差一序列相关
—截面相关”稳健型标准误:
•xtsccsqcpiunemgse5ln,fe
.xtsccsqcpiunemgse5lnrfe
RegressionwithDriscol1-ktraaystandarderrorsMethod:
Fixed-effectsregression
Groupvariabl€
(1):
codemaximumlag:
2
NumberNumberF(5,Prob>
within
ofgroups=
19)
R-squared=
28,20
0.0000
0.2307
coef*
Drisc/Kraaystd.Err,
|t1
interval]
=pi
2.921698
4.1737&
3
0.70
0.492
-5.B14129
11.65753
-187.629
25.956
-7.23
0,000
-241.9556
-133.3025
-G.
-2.8$
0+01Q
-U.03469
・69^68
78.23979
20.90085
3.74
0.001
34.4938
121.9853
20.28567
5,123992
3,96
9.561034
31.01031
-
.3578512
4”563278
0,08
0,938
-9’1932
9.90B903
这里,xtscc命令会自动选择的滞后阶数为2,系数估计值和Within-R2与xtregfe的结果完全相同,但标准误存在着较大差异。
可见,在本例中,截面
相关对统计推断有较大的影响。
若读者有跟高的方法来确定自相关的滞后阶数,则可以通过lag()选项设
定。
当然,在多数情况下,这很难做到。
不过我们可以通过附加lag(0)来估计
仅考虑异方差和截面相关的稳健型标准误,命令如下:
•xtsccsqcpiunemgse5In,felag(0)
・xtscc
sqcpi
unemgseS
1n.fe1agfoO
Regressionwfith
or1scolH-i
aaystandard
errors
ofobs■
Method:
Flxed-efiFectsregi
ression
Numb>
er
ofgroups三
Giir口upva.riab1e
二code
Hs+
ig)
10B96
maximum
lag:
O
F
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