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文档简介
1、短板数据分析的基本程序,方鸿生浙江大学经济学院2013年秋季,参考手册,计量经济学概论第4版(woodridge)使用中文或英文版stata,计量经济学首席计量经济学和Stata应用(陈强),内容安排,第1课短板(学生报告和讨论)如何在第7课PSMDID第8课中确定核心变量?短面板数据,“面板数据”(panel data)是时间和截面同时获得的二维数据,也称为时间系列和截面混合数据。在一段时间内跟踪同一组的数据。现有横截面的维(n个实体)和时间维(t个期间)。Stata中间面板数据结构,短面板:NT;而是长面板。Balanced panel data:每个实体具有相同时间内观察到的记录。For
2、 any i,there are T observations。非平衡面板数据3360t may different over i .benefits of panel data analysis,use traffic.dta des,第一阶段3360构造测量模型固定效果模型固定效果转换(组内转换)least square dummy variable(lsdv),(样式1) ,因此,Stata命令、xtreg、fexi : xtreg i.year、Fe、least square dummy variable(lsdv)、基本思路:不可观测的个别效果ai被视为预期参数。ai是第一个对象的截
3、距。估计n个取值的方法是引入n1个虚拟变量(如果省略常数,则引入n个虚拟变量)。例如:总共7周,方程式可以写为:在7个州,返回线的斜率相同,但间隔不同。注记1的截断点是注记2的截断点。注意事项3的截断点为:注意4的截断点来自Stata命令,诗: reg i .代码: reg i .代码I .年,随机效果模型估计,Glas the usual pooled ols can give conistent estimators,But as its stators,Solution : gls transformation to eliminate the serial correlation,Th
4、ese estimators can be based on the pooled ols or fixions、random effects estimator : the feasible gls estimator that uses,Inplace of,re,Fe and pls,pooled ols :stata s estimation commands with Option robust also contains a cluster()Option and it is this Option which allows the computation oon,but,Whil
5、e all these techniques of estimating the co variance matrix are robust to certain violations of the regression model assumptions,* *在时间内引入虚拟变量导致exper消失,步骤2 :技术统计,变量解释和变量说明统计uset raffic . DTA XT set state year sum fatal beer tax spir cons unrate peri nck主要变量和已解释变量的分布式xtreg fatal beer tax spir conun r
6、ate peri nck year 2-year 7,Fe此处的错误项目可能存在与自相关、方差和剖面相关的问题。因此,标记为f检查的结果可能不可靠,因此,在严格的情况下,应首先检查是否存在与截面相关的问题。xtcsd、pes xtcsd、fri xtcsd、fre、步骤3选择:型号、testing for cross-sectional dependence、xtcsd短面板xttest2长面板xtc SD is a post也就是说,允许混合回归。2 .Xi : x TSC fatal beer tax spir cons un rate peri nck year 2-year 7i .
7、state主虚拟变量f检查截面如果不相关,请参阅诗篇: reg fatal beer tax spir conun rate peri nck year feor re Haus man test1 xtReg fatal beer tax spir cons un rate peri nck year 2-year 7,Fe est stoRe Fe xtReg fatal beer tax spir conun rate peri nck year Fe仍然匹配,但Re有偏差。因此,如果原始假设为真,FE和RE估计会一起收敛到实际参数值,相反,如果差异太大,则拒绝原始假设,然后解决方法:构
8、建二次回归继续,并基于随机效果估计进行自相关测试XT serial fatal beer tax spir cons unrate peri nck year 2-year re scalar theta=e(theta)Global yandxforhausman fatal beer tax spir conun rate peri nck year 2 year 3 year 4 year 5 year 6 year 7 sort State quietly reg red fatal redbeetax red spircons redundate redperinck red yea
9、r 2 red year 3 red year 4 red year 5 red year 5 red year 6 red year 7 mdbeetrtax mdss 基于随机效果估计的截面相关检查xtreg fatal beer tax spir cons unrate peri nck year 2-year 7,re xtc SD,pes ABS xtc SD,fri ABS xtc SD,freabs,Haus man quietly x TSC red fatal redbeetax red spircons redundate redperinck red year 2 red
10、 year 3 red year 4 red year 5 red year 5 red year 6 red year 7 mdbeetrtax MDD 步骤4:报告测量结果,假定Hausman test选择FE,xtreg fatal beer tax spir cons unrate peri nck year 2-year 7,Fe xtc SD,pes ABS xtc SD,friabs xtc SD 如果异方差xtreg fatal beer tax spir conun rate peri nck year 2-year 7,Fe XT test 3 * *通常存在异方差,存在异方差(并且存在自相关,如果之前已经对自相关进行了检查),那么最终的
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