个体随机效应模型的stata指令

个体随机效应模型

在面板数据的计量分析中，如果解释变量对被解释变量的效应不随个体和时间变化，并且解释被解释变量的信息不够完整，即解释变量中不包含一些影响被解释变量的不可观测的确定性因素，可以将模型设定为固定效应模型，采用反映个体特征或时间特征的虚拟变量（即知随个体变化或只随时间变化）或者分解模型的截距项来描述这些缺失的确定性信息。

但是，固定效应模型也存在一定的不足。例如固定效应模型模型中包含许多虚拟变量时，减少了模型估计的自由度；实际应用中，固定效应模型的随机误差项难以满足模型的基本假设，易于导致参数的非有效估计。更为重要的是，它只考虑了不完整的确定性信息对被解释变量的效应，而未包含不可观测的随机信息的效应。为了弥补这一不足，Maddala(1971)将混合数据回归的随机误差项分解为截面随机误差分量、时间随机误差分量和个体时间随机误差分量三部分，讨论如下随机效应模型或双分量误差分解模型（1）：

yit??1???kxkit?ui?vt?wit (1)

k?2Kui~N(0,?u2)表示个体随机误差分量； vt~N(0,?v2)表示时间随机误差分量；

wit~N(0,?w2)表示个体时间（或混合）随机误差分量。

如果模型（1）中只存在截面

第30卷增刊2 岩 土 力 学 Vol.30 Supp.2 2009年12月 Rock and Soil Mechanics Dec. 2009

文章编号：1000－7598 (2009) 增刊2－0518－06

混凝土随机骨料模型尺寸效应的细观数值分析

党发宁1，梁昕宇1，田 威1，陈厚群1, 2

（1.西安理工大学 岩土工程研究所，西安 710048；2.中国水利水电科学研究院工程抗震中心，北京 100044）

摘 要：为研究混凝土材料细观不均匀性对试件的静力学性能的影响，采用不同的随机数组，通过固定骨料尺寸，改变试件尺寸的方法，建立了不同的混凝土三维数值模型，都分6步施加相同的均布载荷，来模拟骨料和混凝土试件尺寸比例变化对试件力学性能的影响，研究了骨料随机位置对混凝土试件的应变影响。计算表明，当骨料半径和试件半径的比例系数逐渐增大时，应变误差平方和减小；骨料随机位置对混凝土试

STATA入门

10随机模拟

只要你自己试试模拟随机现象几次，就会加强对概率的了解，比读很多页的数理统计和概率论的文章还有用。学习模拟，不仅是为了解模拟本身，也是为更了解概率而了解模拟。 10.1伪随机数

生成（0，1）之间均匀分布的伪随机数的函数为uniform()

di uniform()

di uniform()

di uniform()

每次都得到一个大于零小于1的随机数。

如果要生成一位数的随机数（即0，1，2，3，4，5，6，7，8，9），可以取小数点后第一位数，通常用下面的命令

di int(10*uniform())

两位随机数(0-99)则取小数点后两位小数，即

也可以同时生成多个随机数，然后将该随机数赋给某个变量。要注意的是，电脑中给出的随机数不是真正的随机数，而是伪随机数，因为它是按照一定的规律生成的。如果给定基于生成伪随机数的初始数值（即set seed #），则对相同的初始数值，生成的伪随机数序列完全一样。

*============================begin==================================== clear

set obs 10

gen x1=uniform()

gen x2=uniform()

误差修正模型：

如果用两个变量，人均消费y和人均收入x（从格林的数据获得）来研究误差修正模型。 令z=（y x）’，则模型为：

?zt?A0??zt?1??pi?zt?1??t

i?1k其中，????'

如果令k?1，即滞后项为1，则模型为

?zt?A0??zt?1?p1?zt?1??t

实际上为两个方程的估计：

?yt?ay?b11yt?1?b12xt?1?p11?yt?1?p12?xt?1??1t ?xt?ax?b21yt?1?b22xt?1?p21?yt?1?p22?xt?1??2t

用ols命令做出的结果： gen t=_n tsset t

time variable: t, 1 to 204 gen ly=L.y

(1 missing value generated) gen lx=L.x

(1 missing value generated) reg D.y ly lx D.ly D.lx

Source | SS df MS Number of obs = 202 -------------+--------------------------

我国证券投资基金羊群行为的实证研究

祁斌1 袁克2 胡倩3 周春生4

（1.中国证监会，北京 100032； 2.招商银行上海分行，上海 200120；3.海通证券股份有限公司，上海 200001；4.北京大学光华管理学院，北京 100871）

摘要：国外的研究显示，发达国家市场机构投资者的羊群行为并不十分明显。作为新兴市场主体的中国机构投资者在这方面的行为特征如何呢？本文使用经典的LSV方法以及Wermers的扩展方法，对我国金融市场上以证券投资基金为代表的机构投资者交易行为进行了实证研究。结果发现，我国证券投资基金之间具有较明显的羊群行为，并具有以下特点：同时使用正负反馈操作策略；在流通盘较大和较小的股票上的羊群行为显著；成长型基金的羊群行为显著等。针对这些发现，笔者探究了羊群行为产生的原因，并提出了一些避免过度羊群行为的措施。

关键词：证券投资基金；交易行为；羊群行为；市场监管

作者简介：祁斌，中国证监会研究中心主任。袁克，博士，招商银行上海分行高级研究员。胡倩，博士，海通证券股份有限公司高级研究员。周春生，北京大学光华管理学院教授。

中图分类号：F830.39 文献标识码：A

Abstract: The existing studi

时间序列模型

结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。

一、基本命令

1.1时间序列数据的处理

1)声明时间序列：tsset 命令

use gnp96.dta, clear list in 1/20 gen Lgnp = L.gnp

tsset date list in 1/20

gen Lgnp = L.gnp

2)检查是否有断点：tsreport, report

use gnp96.dta, clear tsset date tsreport, report drop in 10/10

list in 1/12

tsreport, repo

时间序列模型

结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。

一、基本命令

1.1时间序列数据的处理

1)声明时间序列：tsset 命令

use gnp96.dta, clear list in 1/20 gen Lgnp = L.gnp

tsset date list in 1/20

gen Lgnp = L.gnp

2)检查是否有断点：tsreport, report

use gnp96.dta, clear tsset date tsreport, report drop in 10/10

list in 1/12

tsreport, repo

一、门限面板模型概览

如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。但是，这种关联是线性的吗？在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。这个效应被称为门槛效应或门限效应。 门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式的现象。作为原因

一、门限面板模型概览

如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。但是，这种关联是线性的吗？在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。这个效应被称为门槛效应或门限效应。 门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式的现象。作为原因

一、门限面板模型概览

如果你不愿意看下面一堆堆的文字，更不想看计量模型的估计和检验原理，那就去《数量经济技术经济研究》上，找一篇标题带有“双门槛（或者双门限）”的文章，浏览一遍，看看文章计量部分列示的统计量和检验结果。这样，在软件操作时，你就知道每一步得到的结果有什么意义，怎么解释了，起码心里会有点印象。

一般情况下，一个研究生花费在研究上的时间越多，他的成果越丰富，也就是说，研究成果和研究时间存在某种正向关联。但是，这种关联是线性的吗？在最初阶段，他可能看了两三年的文献，也没有写出一篇优秀的文章，但是一旦过了这个基础期，他的能量和成果将如火山爆发一样喷涌出来，此时，他投入少量的时间，就能产出大量优质文章。再过几年，他可能会进入另外一种境界，虽然比以前有了极大提高，但是研究进入新的瓶颈期，文章发表的数量减少。由此可以看出，研究成果与研究年限存在一种阶段性的线性关系。这个基础期的结点、瓶颈期的起点就像“门槛”一样把研究阶段分成三个部分，在不同部分，成果和时间的线性关系都不同。这个效应被称为门槛效应或门限效应。 门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突然转向其它发展形式的现象。作为原因