STATA-回归估计常见问题及解决方法

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STATA 回归估计常见问题及解决方法

一、多重共线问题

//多重共线性并不会改变OLS估计量BULE的性质，但会使得对系数的估计变得不准确。

//Stata检查是否存在多重共线的方法：

estat vif

//VIF值越大说明多重共线性问题越严重。一般认为，最大的VIF不超过10，则不存在明显的多重共线性。

/*解决办法：

1.如果只关心方程的预测能力，则在整个方程显著的条件下，可以不必关心具体的回归系数。

2.增加样本容量，剔除导致多重共线性的变量或者修改模型设定形式。

3.对于时间序列样本，通过使用差分模型可以一定程度上消除原模型中的多重共线性。

4.岭回归方法。

二、序列相关问题

/*Stata检查是否存在序列相关的方法：

1.画图

在做完回归之后，先生成残差项e

scatter e L.e

2.BG检验

estat bgodfrey（默认滞后阶数为1）

3.Ljung-Box Q检验

eg: reg y x1 x2 x3

predict e,res

wntestq e

3.DW检验

estat dwatson解决办法：

1.Newey稳健性标准差

newey y x,lag(p) (滞后阶数必选)

2.可行广义最小二乘法（FGLS）

prais y x

prais y x,corc

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三、异方差问题

Stata检查是否存在异方差的方法：1.看残差图【模型回归之后使用即可】rvfplot（残差与拟合值的散点图）

rvpplot（残差与解释变量的的散点图）

2.怀特(White,1980）检验【模型回归之后使用即可】

estat imtest,white（怀特检验）whitetst（外源程序，需下载）

3.BP(Breusch and Pagan,1979)检验【模型回归之后使用即可】

estat hettest（默认设置使用拟合值y_hat）

estat hettest（使用方程邮编的解释变量，而不是y_hat）

estat hettest varlist（指定使用某些解释变量）

解决办法：

1.WLS加权最小二乘法

reg y x1 x2 x3 [aw=1/var]

eg: reg y x1 x2 x3

predict e1,res

g e2=e1^2

g lne2=log(e2)

reg lne2 y,noc

predict lne2f

g e2f=exp(lne2f)

reg y x1 x2 x3 [aw=1/e2f]

2.White（1980）

eg: reg y x1 x2 x3,robust

3. wls0命令

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/020q.html