Stata命令大全
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Stata命令大全 doc
[重点实用参考文档资料]
GGGGGGGGG面板数据计量分析与软件实现GGGGGGGGG
说明:以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程,感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。 G----------面板数据模型 G1.静态面板模型:FE和RE
G2.模型选择:FEvsPOLS,REvsPOLS,FEvsRE(pols混合最小二乘估计) G3.异方差、序列相关和截面相关检验 G4.动态面板模型(DID-GMM,SYS-GMM) G5.面板随机前沿模型
G6.面板协整分析(FMOLS,DOLS)
GGG说明:1-5均用STATA软件实现,6用GAUSS软件实现。
G生产效率分析(尤其指TFP):数据包络分析(DEA)与随机前沿分析(SFA) GGG说明:DEA由DEAP2.1软件实现,SFA由Frontier4.1实现,尤其后者,侧重于比较C-D与Translog生产函数,一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应(SpilloversEffect)、工业行业效率状况等。 G空间计量分析:SLM模型与SEM模型
G说明:STATA与Matlab结合使用。常应用于空间溢出效应(R&D)、财政分权、地方政府公共
stata命令大全(全)
********* 面板数据计量分析与软件实现 *********
说明:以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程,感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型 * 1.静态面板模型:FE 和RE
* 2.模型选择:FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE (pols混合最小二乘估计) * 3.异方差、序列相关和截面相关检验 * 4.动态面板模型(DID-GMM,SYS-GMM) * 5.面板随机前沿模型
* 6.面板协整分析(FMOLS,DOLS)
*** 说明:1-5均用STATA软件实现, 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析(尤其指TFP):数据包络分析(DEA)与随机前沿分析(SFA)
*** 说明:DEA由DEAP2.1软件实现,SFA由Frontier4.1实现,尤其后者,侧重于比较C-D与Translog生产函数,一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应(Spillovers Effect)、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析:SLM模型与SEM模型
*说明:STATA与Ma
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********* 面板数据计量分析与软件实现 *********
说明:以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程,感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型 * 1.静态面板模型:FE 和RE
* 2.模型选择:FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE (pols混合最小二乘估计) * 3.异方差、序列相关和截面相关检验 * 4.动态面板模型(DID-GMM,SYS-GMM) * 5.面板随机前沿模型
* 6.面板协整分析(FMOLS,DOLS)
*** 说明:1-5均用STATA软件实现, 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析(尤其指TFP):数据包络分析(DEA)与随机前沿分析(SFA)
*** 说明:DEA由DEAP2.1软件实现,SFA由Frontier4.1实现,尤其后者,侧重于比较C-D与Translog生产函数,一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应(Spillovers Effect)、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析:SLM模型与SEM模型
*说明
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********* 面板数据计量分析与软件实现 *********
说明:以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程,感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型 * 1.静态面板模型:FE 和RE
* 2.模型选择:FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE (pols混合最小二乘估计) * 3.异方差、序列相关和截面相关检验 * 4.动态面板模型(DID-GMM,SYS-GMM) * 5.面板随机前沿模型
* 6.面板协整分析(FMOLS,DOLS)
*** 说明:1-5均用STATA软件实现, 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析(尤其指TFP):数据包络分析(DEA)与随机前沿分析(SFA)
*** 说明:DEA由DEAP2.1软件实现,SFA由Frontier4.1实现,尤其后者,侧重于比较C-D与Translog生产函数,一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应(Spillovers Effect)、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析:SLM模型与SEM模型
*说明:STATA与Ma
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********* 面板数据计量分析与软件实现 *********
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*----------面板数据模型 * 1.静态面板模型:FE 和RE
* 2.模型选择:FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE (pols混合最小二乘估计) * 3.异方差、序列相关和截面相关检验 * 4.动态面板模型(DID-GMM,SYS-GMM) * 5.面板随机前沿模型
* 6.面板协整分析(FMOLS,DOLS)
*** 说明:1-5均用STATA软件实现, 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析(尤其指TFP):数据包络分析(DEA)与随机前沿分析(SFA)
*** 说明:DEA由DEAP2.1软件实现,SFA由Frontier4.1实现,尤其后者,侧重于比较C-D与Translog生产函数,一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应(Spillovers Effect)、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析:SLM模型与SEM模型
*说明:STATA与Ma
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********* 面板数据计量分析与软件实现 *********
说明:以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程,感谢他的贡献。本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型 * 1.静态面板模型:FE 和RE
* 2.模型选择:FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE (pols混合最小二乘估计) * 3.异方差、序列相关和截面相关检验 * 4.动态面板模型(DID-GMM,SYS-GMM) * 5.面板随机前沿模型
* 6.面板协整分析(FMOLS,DOLS)
*** 说明:1-5均用STATA软件实现, 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析(尤其指TFP):数据包络分析(DEA)与随机前沿分析(SFA) *** 说明:DEA由DEAP2.1软件实现,SFA由Frontier4.1实现,尤其后者,侧重于比较C-D与Translog生产函数,一步法与两步法的区别。常应用于地区经济差异、FDI溢出效应(Spillovers Effect)、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析:SLM模型与SEM模型
*说明:STATA与Ma
Stata命令
数据的描述
(一) 频数分布 tabulate a
tabulate a,missing(或者m) 将缺失值与其它数值同样对待,即显示缺失值的频数分布 tabulate a,nofreq 不输出频数
tabulate a,nolabel 不展示变量标签
tabulate a,plot 生成变量a的频数分布,同时生成一个简单的分布图形 by urban,sort:tabulate girl
tabulate age,nolabel missing plot
tab 后面最多两个变量
tab1 可接多个变量,但只能分别生成单个变量的频数分布 tab2 a b c 生成a与b,b与c,a和c的交叉频数表
tab girl enroll,chi2 column row miss nokey 两个变量的卡方(验证是否关联);列变量百分比,行变量百分比,缺失变量百分比,压缩单元格内容的提示
(二) 变量的中央趋势与离散趋势 sum
sum age,detail
sort urban
by urban:sum height
(三) 其他方法
1. 使用table命令描述数据
Table urban,contents(mean height
Stata命令
Stata语句1 1.reg y x1 x2 predict xxx predict newvar, stdp predict aaa,re predict newvar, stdr predict newvar, xb 量的预测值。
predict newvar, residual test x1
值为回归报告中t值平方。test x1=x2 test x1*a=x2*b 系。
2.tab x1,gen(x1) gen fsize1=fize==1 则为零。下同。 gen fsize2=fsize==2 gen fsize3=fsize==3 gen fsize4=fsize==4 gen fsize5=fsize>=5 3.reg y x1 x2 x3,level(99) 返回先前回归中因变量的拟合值,xxx随意变量名。 预测拟合值的标准差
返回先前回归中因变量的残差, aaa为随意变量名。 预测残差的标准差
产生一个新变量其值为由上面回归方程计算的被解释变
产生一个新变量其值为由上面回归方程计算出的残差 检验
Stata命令合集
Stata 命令合集
一、简单操作 ①
Cd bak 定义根目录
Set memory 50m 设置软件使用内存
②编辑复制数据
Data——Data Editor——Data Editor(Edit) 一般选择第2个: Treat first row as variable names encode province,gen(id) 把字符转化成数值 ③打开已经保存的文件 clear
use mg mg表示文件名
④xtset 定义面板数据 (tsset定义时间序列数据) xtset province year
⑤统计量信息(原始数据的统计性描述) Sum ⑥取对数
单个变量:gen lnc=ln(c) gen lny=ln(y) gen lnmg=ln(mg) 所有变量:foreach v of varlist c-mg {
gen ln`v’=ln(`v’) 注意不是左边的`不是单引号 } c-mg为所有变量 ⑦单位根检验 xtunitroot llc lnc
(lnc为变量名称,llc为单位根检验方法) 一阶差分:gen dlnc=d.lnc ⑧相关系
Stata命令整理
Stata 命令语句格式:
[byvarlist:] command [varlist] [=exp] [if exp] [in range] [weight] [, options] 1、[by varlist:]
*如果需要分别知道国产车和进口车的价格和重量,可以采用分类操作来求得, sort foreign //按国产车和进口车排序 . by foreign: sum price weight
*更简略的方式是把两个命令用一个组合命令来写。 . byforeign, sort: sum price weight
如果不想从小到大排序,而是从大到小排序,其命令为gsort。 . sort - price //按价格从高到低排序
. sort foreign -price /*先把国产车都排在前,进口车排在后面,然后在国产车内再按价格从大小到排序,在进口车内部,也按从大到小排序*/ 2、[=exp]赋值运算
. gen nprice=price+10 //生成新变量nprice,其值为 price+10
/*上面的命令 generate(略写为 gen) 生成一个新的变量,新变量的变量名为 nprice,新的价格在原价格的基础上均增加了 1