STATA面板数据模型操作命令讲解

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

y???xitiit???it 固定效应模型

y?xitit???it

itit?????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。

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