运用Stata做计量经济学

运用Stata做计量经济学运用Stata建模的7步骤：1、准备工作；目录、日志、读入数据、熟悉数据、时间变量、more、……；2、探索数据：数据变换、描述统计量、相关系数、趋势图、散点图、……；3、建立模型：regress、经济理论检验、实际经济问题要求、统计学检验、计量经济学检验：R2，T，t，残差；4、诊断模型：异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量问题、……；5、修正模型：WLS、GLS、工具变量法（ivregress），……；6、应用模型：置信区间、预测、结构分析、边际分析、弹性分析、常用模型回归系数的意义、……；7、整理：关闭日志、生成do文件备用1、准备工作让STATA处于初始状态，清除所有使用过的痕迹clear指明版本号version11设定并进入工作文件夹：cdD:\（设定路径，将数据、程序和输出结果文件均存入该文件夹）关闭以前的日志capturelogclose建立日志：logusing,replace设定内存：setmem20m关闭more：setmoreoff读入数据：use.dta,clear认识变量：describe建立时间变量：tsset2、用描述统计方法探索数据特征必要的数据转换：gen、replace、……；描述统计量：summarize,detail相关系数矩阵：corr/pwcorr散点图和拟合直线图：scatteryx||lfityx矩阵散点图：graphmatrixyx1x2x3,half线性趋势图：lineyx3、建立模型OLS建立模型：regressyx1x2x3；由方差分析表并用F和R2检验模型整体显著性；依据p值对各系数进行t检验，一次只能剔出一个最不显著的变量，直到不包含不显著的变量；估计参数，判别变量的相对重要性；构造和估计约束模型，用以检验经济理论4、诊断模型（1）检验异方差残差拟合值散点图：rvfplot残差平方与某个自变量的散点图predicte,residualsgene2=eˆ2scattere2x1Breusch-Pagan拉格朗日乘数异方差检验estathettest通过信息矩阵检验执行的white异方差检验estatimtest,white解析检验的零假设H0：同方差（2）检验序列相关散点图法predictrgenlagr=l.rscatterrlagr,xline(0)yline(0)趋势图法lineryear,yline(0)Breusch-GodfreyLMtestforautocorrelationestatbgodfrey,lags(123)Durbin’salternativetestforautocorrelationestatdubinalt,lags(123)Durbin-Watsondw-statisticestatdwatson（3）多重共线性检验多重共线性是否存在：R2和F很高，但t检验不显著判定系数检验法：某一自变量对其余自变量回归的R0.8，判定该自变量引起多重共线性方差膨胀因子大于5estatvif5、修正模型（1）异方差的修正——WLSpredictr,residualsregressyx1x2x3[w=1/abs(r)]（2）修正同时存在异方差和序列相关之prais选项是corc变换，循环迭代Praismgdp,corc第一次迭代后停止，两步法praismgdp,twostep矫正同时存在异方差和序列相关之Newey-West假定模型存在异方差和滞后3阶的序列相关，用OLS估计Newey-West标准误Neweymgdp,lag(3)（3）多重共线性的修正排除引起共线性的变量差分法（短期模型）岭回归法（有偏估计）逐步回归法A.向前法（只进不出）swreg...,pe(0.#)B.向后法（只出不进）swreg...,pe(0.#)C.（有进有出）向前法swreg...,pe(0.#)pr(0.#)forwardpe(0.#)pr(0.#)向前法是空模型的开始D.（有进有出）向后法swreg...,pe(0.#)pr(0.#)pe(0.#)pr(0.#)向后法是满模型的开始（4）修正随机解释变量tssetyearivregconsp(gdpp=l.gdpp)用滞后一期的gdpp作gdpp的工具变量常数项虚拟变量自己作自己的工具变量。ivregy1x1x2(y2y3=z1z2z3)x3用z1z2z3作y2和y3的工具变量x1x2x3和常数项虚拟变量自己作自己的工具变量6、运用模型（regresspostestimation）点估计：predictyhat残差：predictr,residuals均值预测的标准误：predictzxbzw,stdp个别值预测的标准误：predictrxbzw,stdfF的临界值invFtail(df1,df2,0.05)F的临界概率（边际概率）Ftail(df1,df2,ftest)t的临界值invttail(df,0.025)t的临界概率（边际概率）ttail(df,ttest)常用模型回归系数的意义线性模型：边际效应^^^01iiyx^1dydx线性-对数模型：自变量的相对变化引起因变量的绝对变化^^^01lniiyx^1dydxx对数-线性模型：自变量的绝对变化引起因变量的相对变化^^^01lniiyx^1dyydx双对数模型：弹性系数^^^01lnlniiyx^1dyydxx差分模型：短期边际效应^^1iiyx^1yx自变量x比上期增加一个单位，平均来说因变量y比上期增加了^1个单位。无常数项。7、整理在results窗口审视整个估计过程，尤其注意出错的地方关闭日志文件：logclose生成do文件：（1）记录和再现建模分析过程（2）为分析类似项目提供借鉴操作：（1）在回顾窗口选择命令并复制（2）点击do-fileEditor，或打开一个已存在的do文件（3）将复制的命令粘贴在do文件中（4）编辑已执行过的命令，包括增加注释（5）调试do文件（6）保存