短面板数据分析的基本程序

1、短板数据分析的基本程序，方红生浙江大学经济学院2013年秋，参考书，计量经济学指南论第4版(伍德里奇)中文版或英语版用Stata学计量经济学高级计量经济学和Stata应用(陈强)，内容配置，第1回短板数据分析第2回长板数据分析(PPT (学生报告和讨论)如何识别第七届PSMDID第八届核心变量的作用机制？ 短面板数据和面板数据是在时间和截面上获取的二维数据，也称为“时间序列和截面混合数据”。 一段时间内跟踪同一组个体的数据。 有横截面的维度(n个个体)和时间维度(t个时期)。 Stata中的面板数据结构，短面板： NT； 相反，长面板。 平衡面板数据：各个体在同一时间记录观测值的情况。 For

2、 any i，there are T observations .不平衡面板数据：tmaydifferentoveri .benalancedpaneldataanalysis， usetraf.dtades第一步骤：包括计量模型、面板数据模型、非观测效果模型、固定效果模型(fe )随机效果模型(random 混合回归模型、固定效果模型、和随机效果模型，以及，和，的特征和效果模型， re )、混合回归模型、模型的估计固定效果模型固定效果变换(组内变换) lsdv (leastsquaredummyvariable； 如果给出(式1 )，给出第I个个体，并对(式1 )的两边的时间进行平均，则可以

3、用固定效果变换：(式1)-(式2 )增益：OLS法来估计，被称为“固定效果估计量”(Fixed Effects Estimator )，主要使用每个个体的组内方差信息、命令、Stata命令、xtreg、fe xi: xtreg i.year、fe、lsdv 估计n个截距的方法是导入n-1个虚拟变量(如果省略常数项，则导入n个虚拟变量)。 例如，有七个州，方程式是：七个州的回归直线的斜率相同，但切片不同。第一个州的切片，第二个州的切片，第三个州的切片，第四个州的切片，Stata命令，Xi : regi.codexi : regi.codei.year， 随机效应模型估计glstheusullau

4、lluplomullscangiveconsistestimators；但是， 标准darderstrandresorivetheposiressrecortioninthecompositionerrrectement解决方案： glstransformationtoeliminatetheserial :这些estimatorscanbebasedonthepooledolsorfixedeffectresiduals .randomeffectsestimator : thefeasibleglsestimatorthatuse FE and PLS，轮询ols : fixedeffec

5、tsestimator :Stata命令，xtREg，re xi:xtreg i.year，re， 进一步说明heteroscedasticityconsistor“white”标准darderstrandersardersareobtaindbychoosingoptionvce (robust ) whichisavalityformo statasestimationcommandswithoptionrobustalsocontacluster () optionanditisthisoptionwhichallowaccesthecomputingofso-calldrogersor

6、clusteredstandarderrors . but elethethetechniquesofestimatingthecomvariancematrixarrostocertaninvirtionsoftheregressionmodelassumptions是duetosocialnormsandp terns spatialdependencecanbeaproblematicaticatiofofanymicroeconomitricpaneldatasetevenifthecross-sectional units (e.g.individ have been randoml

7、y selected . *由于导入了时间虚拟变量，exper消失， 步骤：中的描述性统计变量解释和变量的描述性统计use traf.dtaxtsetstateyearsumfatalbeertaxspirconsortium中被解释为重要变量的变量的散点图和回归直线twoway (scatter fatal beertax ) 描绘(lfit fatal beertax )、PLS or FE tab year、gen (year )1. xtrgfatalbeertaxspirconsortiumrateperinchyear2- year 7，fe这里的误差项包括自相关、异方差、 严格地

8、说，首先选择xtcsd、pes xtcsd、fri xtcsd、fre、第三步骤：模型，因为可能存在截面相关问题的f检验的结果可能不可靠。 testingforcross-sectional dependence xtc SD短面板xttest2长面板xtcssdisapostestimationcommandvalidforuserfaturninganfeoremodel.xtcsc 在使用“stforunb alanced panels .”、“PLS or FE”和“xtreg，fe”命令的情况下，如果不添加选项cluster(state )，则输出结果中还包括假设“H0:all ui

9、=0”的f检验。 2 .对Xi : xtscfatalbeertaxspirconsortiumrateperinchyear2- year7I.state州的虚拟变量进行f检测，如果没有剖面相关，则为Xi : regfatalbeertaxspirconsorti tate，cluster(state )检测州虚拟变量f，并检测pls or rextremegfatalbeertaxspirconsortiumrateperincyear2-第7层，re XT测试0/XT测试1 (ar (1) )，以及feorehaussmantest1xtrgfatalbeertaxspirconsort

10、iumrateperinckyear2- year7feeststorefextregfatalbeertaxspirconsontionrateperincy re hausman FE、sigmamore、Hausman检定：基本思想：如果Fe和re一致，re也更有效。 如果Fe还一致，但Re有偏颇。因此，如果原假设成立，则FE和RE的估计量都收敛于真的参数值，相反，如果两者的差过大，则有拒绝原假设的倾向，选择FE、FE or RE，解决方法：构建辅助回归， 基于连续随机效果估计的自相关检验xtserialfatalbeertaxspirconsortiumrateperinchyear2

11、- year 7， Haus man test2quietlyxtregfatalbeertaxspirconsortiumrateperincyear 2第3层4第5层6第7层re scalr theta=e (theta ) globalyangdxforhaustamanfatalbeertaxspirconsunrateperincyear 2第3层5第6层7 sortstateforeachxofvarlist $ yandxforhaustman gen MD= x-mean genred x= x-theta * mean x quietlyregredfatalredbeert

12、axredspirconsredyear 2第3层第4层第5层第6 mdbeertaxmdspirconsmdunratem dperickmdyear2MD year MD第7层VCE (群集状态)测试mdbeertaxmdspirconsmdunratemdperincmdyear2MD第3层4 MD第5层6 MD第7层，Haus man测试3， 基于随机效应估计的截面相关检验xtrgfatalbeertaxspirconsortiumrateperincyear2- year 7、re xtcsd、pes abs xtcsd、fri abs xtcsd、fre abs， Haus man

13、 test3quietlyxtscredfatalredbeertaxredspirconsredyear2red year3red year5red year6mdbeertaxmdspirconsmdunrate mdperi 4 MD第5 MD第6 MD第7步骤4 :假设4:hasmantest选择了FE，则为testmdbeertaxmdunknowratemdperincyear2MD第3 MD第4层fri abs xtcsd、fre abs，如果有截面相关，最终在xstsccfatalbeertaxspirconsortiumrateperinchyear2- year 7中，fe中的基准错误为driscol-kraya， 估计量是组内估计量，如果没有截面相关，则验证是否存在异方差，通常是在存在异方差的情况下(且存在自相关的情况下，以前进行过自相关的验证的情况下)，最终， 使用以下命令报告估计结果： xtrgfatalbeertaxspirconsortiumrateperinchyear2- year 7，fe cluster(state) *标准错误是rogersorclusteredstandar