2022年stata建模中的各種小問題

1、精選學習資料 - - - 歡迎下載儲存估量結(jié)果的命令：eststore名稱使用儲存結(jié)果的命令： , estimates（名稱）假如你把那個顯示你用過的命令 的窗口：窗口操作： windows review假如你把那個顯示變量的窗口： 窗口操作： windows variables時間序列填充和擴展時間區(qū)間:命令： tsappend 、addn 增加 n 個觀測值窗口操作：在上面找data edit 即像一個表格一樣的圖標點開即可編輯數(shù)據(jù)時間序列存在間斷點問題,需要補齊處理：命令： tsfill信息準就赤池信息準就（aic ） 判定判定模型的最大滯后階數(shù)stata 命令：1先回來2estat i

2、c如何看 aic 統(tǒng)計量：breusch-pagan、cook-weisberg 異方差檢驗stata 命令：1先回來2estat hettest varlist或者在statistics postestimation 倒數(shù)其次個 reports andstatistics倒數(shù)其次個 在里面挑選（hettest） 如何看統(tǒng)計量：white 異方差檢驗 :stata 命令：3先回來4estat imtest、whitevarlist或者在statistics postestimation 倒數(shù)其次個 reports and statistics倒數(shù)其次個 在里面挑選（imtest）如何看統(tǒng)計量：

3、ramsey 回來設(shè)定誤差檢驗：stata 命令：1先回來2estat ovtest 或者在 statistics postestimation 倒數(shù)其次個 reports and statistics 倒數(shù)其次個 在里面挑選（ovtest）如何看統(tǒng)計量：多重共線性方差膨脹因子檢驗：精品學習資料精選學習資料 - - - 歡迎下載1先回來2estat vif、uncentered或者在statistics postestimation 倒數(shù)其次個 reports andstatistics倒數(shù)其次個 在里面挑選（vif ）如何看統(tǒng)計量：一般的當最大的方差膨脹因子超過10（相對保守的臨界值定位30

4、）后者平均方差膨脹因子 超過 1 表示模型存在多重共線性的問題；uncentered 用于當模型沒有常數(shù)項時的未中心化的方差膨脹因子；多重共線性的其他偵查方法：r2值高而顯著的t 比率?。憾嘀毓簿€性的“經(jīng)典 ”征兆精品學習資料精選學習資料 - - - 歡迎下載克里安體會法就：僅當來自一個幫助回來的多重共線性才算為一個麻煩的問題；r2 大于得自y 對全部回來元中的總r2 時,精品學習資料精選學習資料 - - - 歡迎下載做擬合圖 （前提為先回來）stata 命令：1說明變量對成分殘差圖用于考察模型形式為否設(shè)定精確；cprplot被說明變量acprplot被說明變量2增加變量圖用于考察數(shù)據(jù)為否存在

5、反常值avplotd被說明變量3擬合值對殘差圖的散點圖用于考察殘差為否滿意經(jīng)典的假設(shè)條件rvfplot精品學習資料精選學習資料 - - - 歡迎下載4說明變量對殘差的散點圖rvpplot被說明變量stata對于數(shù)據(jù)的儲存與重現(xiàn)stdp 表示樣本內(nèi)猜測的標準差stdr 表示樣本外猜測的標準差精品學習資料精選學習資料 - - - 歡迎下載est 命令的用法：（ 1）儲存回來結(jié)果：reg y x1 x2 x3（不限于 reg ,也可儲存 ivreg .mvreg.reg3 ） est store a（ 2）重現(xiàn)回來結(jié)果：est replay a（ 3）對回來結(jié)果進行進一步分析est for a:su

6、m（對 a 回來結(jié)果中的各個變量運行sum命令）在非時間序列的數(shù)據(jù)的情形下,異方差的修正用gls詳細的方法如下：1. quietly regress y x做回來2. predict u , residual 取殘差精品學習資料精選學習資料 - - - 歡迎下載3. predict yf , xbxb 表示擬合值 將擬合值取出放到y(tǒng)f 里4. gen lnu2=lnu2將殘差做平方且取對數(shù)的處理5. gen yf2=yf2 將 yf 這個擬合值同上面的殘差做相同的處理6. quietly regress lnu2 yf yf2對處理過的殘差對擬合值以及 處理過的擬合值做回來 7.predict

7、 nl u2f=expxb再將回來后的擬合值取出并作對數(shù)處理放到u2f 里 8.gen sd=sqrtu2f將 u2f 做平方處理然后,利用vwls 進行加權(quán)估量精品學習資料精選學習資料 - - - 歡迎下載vwls y x 、 sdsdgls 也可以通過regress 命令中的weight 選項來實現(xiàn)；存在自相關(guān)的修正用廣義差分自相關(guān)的修正用廣義差分predictnl 表示模型估量后的非線性預(yù)測,比如指數(shù)猜測xb 表示線性猜測exp 表示指數(shù)猜測pr 表示概率猜測精品學習資料精選學習資料 - - - 歡迎下載詳細的方法如下：1一階自相關(guān)的修正prais y x , rhotyperegres

8、s prais y x , corc rhotyperegress2高階自相關(guān)的修正以二階 自回來為例elmat、i、j 矩陣的第i行第 j 列se 表示線性猜測 （ prediction ）的標準差stdf 表示線性猜測（ forecast）的標準差取對數(shù)用lnvar 函數(shù)精品學習資料精選學習資料 - - - 歡迎下載quietly regress d.y x對被說明變量取差分并且做回來predict u、resid取出殘差取平方用sqrtvar 函數(shù)精品學習資料精選學習資料 - - - 歡迎下載quietly reg u l 2.u, noconstant 令 u 對其 二階 滯后期做自回

9、來（無截距）matrixmat=eb生成矩陣mat 將回來的結(jié)果放到矩陣里（假如為更高階可能有多個自相關(guān)系數(shù)）gen m=d.y-elmat、1、1*l 2d.y 對 y 的一階差分與 y 的一階差分的滯后期與權(quán)重的乘積做差分,這個權(quán)重就為 mat 矩陣里的第一行第一列的系數(shù), 剛好使我們剛剛回來出來的自相關(guān)系數(shù)（假如為高階可能不只做一個差分,會更為復雜）gen n=d.x-elmat、1、1*l 2d.x對 x 進行和 y 一樣的處理方法reg m n 然后令 m 對 n 做回來關(guān)于參數(shù)約束的模型估量問題p178 張曉峒 stata 命令：cnsreg 被說明變量說明變量 條件 if in

10、weight, constraintsconstraints options其中 constraintsconstraints 表示線性約束例如：約束規(guī)模酬勞不變的估量模型命令如下：1. constraint define 1 lnk+lnl=1將等于 1 的線性約束 不行以為不等號條件定義為12. cnsreglny lnk lnl, constraints1約束為 lnk=lnl=0的估量模型：命令如下 :1. constraint define 2 lnk lnl等于 0 的條件可以不寫出來2. cnsreglny lnk lnl , constraints2約束條件為lnk=0.6、 lnl=0.4的估量模