计量经济学stata2
计量经济学stata案例应用题
计量经济学stata案例应用题1. 使用 Stata 对某地区 2010 年至 2020 年的人口增长率进行分析。
首先，从国家统计局或其他可靠资源中获取相应地区每年的人口数据，并导入 Stata。
然后，计算每年的人口增长率，可以使用以下公式：人口增长率=（当前年份的人口-上一年份的人口）/ 上一年份的人口* 100。
最后，使用命令 summarize，regress 或者 graph 等命令对数据进行进一步分析和可视化。
2. 对某汽车制造公司的销售数据进行分析，判断价格、广告费用和其它因素对销售额的影响。
导入销售数据集，并确保数据的完整性和准确性。
使用命令 summarize，correlate 或者 graph 命令来计算变量之间的相关性。
使用命令 regress 来进行回归分析，考虑价格、广告费用和其他相关因素的影响，并根据回归系数和显著性水平进行解读。
使用命令 predict 来进行销售额的预测，并使用 graph 命令绘制销售额的趋势图或其他可视化图表。
3. 分析某公司员工的工资水平与其受教育程度、工作经验、性别和其他因素之间的关系。
导入员工的工资和个人信息数据集，并确保数据的完整性和准确性。
使用命令 tabulate 和 summarize 对不同因素之间的关系进行初步探索性分析。
使用命令 regress 或者是 logistic 命令对员工工资与受教育程度、工作经验、性别等因素进行回归分析，考虑相应的控制变量。
对回归结果进行解读，判断各个因素对工资水平的影响，并使用 graph 命令绘制相关图表来支持和解释分析结果。
4. 对某超市的销售数据进行分析，了解不同产品类别的销售趋势以及其它因素对销售额的影响。
导入超市的销售数据集，并确保数据的完整性和准确性。
使用 summarize，tabulate 或 graph 命令对产品类别的销售额和销售趋势进行初步分析和可视化。
使用命令regress 和相应的控制变量对销售额进行回归分析，考虑不同因素（例如季节、广告费用、促销活动等）的影响，并对结果进行解读。
计量经济学stata命令汇总
计量经济学stata命令汇总1. 数据处理与描述性统计summarize 变量1 变量2…计算变量的均值、中位数等统计量tabulate 变量1 变量2…制表histogram 变量画单变量直方图scatter 变量1 变量2…画双变量散点图graph twoway 程序名变量1 变量2…绘制双变量图形sort 变量按照变量排序by 变量: 命令按照变量拆分数据并执行命令replace 变量=表达式替换变量中的值generate 新变量=表达式生成新变量egen 新变量=函数(变量) 生成新变量2. 回归分析regress 因变量自变量1 自变量2…普通最小二乘回归reg 相关变量,robust 异方差鲁棒性回归logit 因变量自变量1 自变量2…二元Logit模型probit 因变量自变量1 自变量2…二元Probit模型tobit 因变量自变量1 自变量2… 截尾变量（下界或上界）cens(下界或上界) 截尾Tobit模型heckman 因变量自变量1 自变量2… 难以观察到自变量矩阵决策过程变量名称=接收权值做二阶段回归Heckman选择模型pheckman 因变量自变量1 自变量2… 难以观察到自变量矩阵决策过程经验Bayes做二阶段回归Pooled Heckman选择模型xtset 变量1 变量2…指定面板数据xtreg 因变量自变量1 自变量2…, fe/be/fevd/arellano间隔估计xtlogit 因变量自变量1 自变量2…, fe面板Logit模型xtprobit 因变量自变量1 自变量2…, fe面板Probit模型3. 时间序列分析dfuller 变量单位根检验tsset 变量指定时间序列数据tsline 变量绘制时间序列图arma 阶数, lags(*laglist*) ARMA过程估计arima 阶数, lags(*laglist*) 差分阶数(*diff*) 现有模型(*model*) ARIMA模型估计arch hq/aic, lags(*laglist*) ARCH模型估计garch q=p o=r t=m, arch(q) garch(p) GARCH模型估计ivregress （2SLS）因变量自变量1（内生变量）编号=gmm/cluster(varname) 内生变量外生变量IV或2SLS回归分析4. 面板数据分析&横截面数据分析xtsum 等对面板数据的描述统计量xttest0 2个变量计算相对于H0的t值，考虑了异方差和面板数据结构（前提是两个变量符合随机效应或固定效应假设）xttobit 因变量自变量1 自变量2… 下界 cens(下界或上界)面板Tobit模型xtreg 因变量自变量1 自变量2…, fe/be/fevd/arellano面板回归模型xtlogit/xtprobit 因变量自变量1 自变量2…, fe面板分类模型5. 高级统计方法cluster 变量聚类分析pca 变量1 变量2…, components(4)主成分分析mvreg 因变量向量1 向量2…, clustervar(cluster)多元回归及聚类分析multilevel 因变量自变量1 自变量2…, mle 内部命令（通常是cov）多层线性模型分析glm 因变量自变量1 自变量2…, family(binomial) 连接函数(logit/probit) 难以观察到自变量（即随机拦截模型）其他选项广义线性模型分析heckprob/reg3 因变量自变量1 自变量2… 等随机效应模型分析。
stata初级入门2-数据篇解析
菜单操作：file>import
2024年8月15日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
7
3.其它方式
（1）用StatTransfer 软件转换
可以用statTranser 9软件将各种格式的数据转换成 dta格式数据
前提是你安装了这个软件
（2）安装外挂命令程序包，如usespss.ado程 序包就是一个用于读取spss生成的格式数据的 程序包。
(2)观测值：Data > Create or change data > Keep or drop observations Clear命令 list命令： 格式：list varlist [if] [in] [,options]
调用数据窗口方式：(a)在command窗口中 输入edit命令；(b)点工具栏上的
（2）在excel中录入后，直接复制到 stata数据编辑窗口中。
（3）键盘直接输入：在command窗口， 用input命令。划线部分输入
. drop _all . input x y
xy 1. 1 2 2. 3 4 3. 5 6 4. 7 8 5. 9 10 6. end
2024年8月15日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
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菜单操作：
Data > Create or change data > Create new variable Data > Create or change data > Create new variable (extended)
value label
variable label
foreign
二阶段工具变量法stata面板数据
二阶段工具变量法stata面板数据二阶段工具变量法是一种常用的计量经济学方法，它可以帮助我们解决内生性问题。
在stata面板数据中，我们可以使用二阶段工具变量法来估计面板数据模型。
一、什么是二阶段工具变量法？二阶段工具变量法是一种解决内生性问题的方法，它需要使用一个或多个外生变量作为工具变量来代替内生变量，从而避免内生性对估计结果的影响。
通常情况下，我们需要通过两个步骤来实现这个目标：第一步是利用工具变量估计内生变量；第二步是将估计得到的内生变量代入面板数据模型中进行估计。
二、如何进行二阶段工具变量法？在stata面板数据中，我们可以使用ivregress命令进行二阶段工具变量法的估计。
该命令的语法格式如下：ivregress 2sls depvar (endogvar = exogvar1 exogvar2 …), instrument(iv1 iv2 …) cluster(clusterid)其中，depvar表示因变量，endogvar表示内生变量，exogvar1 exogvar2 …表示控制变量（即除了内生变量和外生工具变量以外的所有自变量），iv1 i v2 …表示外生工具变量，clusterid表示聚类标识符。
三、如何解读二阶段工具变量法的结果？在stata面板数据中，二阶段工具变量法的结果通常包括以下几个方面：1.第一阶段回归结果：通过ivregress命令估计得到的第一阶段回归结果可以帮助我们判断外生变量是否有效。
如果外生变量与内生变量存在显著相关关系，则说明外生变量是有效的工具变量。
2.第二阶段回归结果：通过ivregress命令估计得到的第二阶段回归结果可以帮助我们判断内生变量对因变量的影响。
如果内生变量系数显著且符号与理论预期一致，则说明内生性问题得到了解决。
3.聚类标准误：在面板数据分析中，由于观测值之间可能存在相关性，因此需要考虑聚类标准误以避免低估标准误。
通过cluster(clusterid)语句可以实现聚类标准误的计算和输出。
计量经济学及stata应用操作
计量经济学及stata应用操作计量经济学是经济学中的一门重要的子领域，它研究如何运用数理统计方法来解决经济学中的问题，尤其是通过建立经济模型并利用实际数据进行分析和验证。
它的目标是通过利用观测数据来检验经济理论，并得出有关经济现象和政策的科学结论。
在实践中，研究者通常使用专门的计量经济学软件来进行数据处理和分析。
其中，Stata是一种非常常用的软件工具，它提供了丰富的数据处理、模型估计和统计推断等功能，被广泛应用于计量经济学研究中。
在Stata中，常用的数据处理操作包括数据导入、数据清洗和数据转换。
数据导入是将外部数据文件导入Stata中进行后续分析的过程，可以通过多种格式导入，如Excel、CSV、SPSS等。
数据清洗是对导入的数据进行检查、修正和删除异常值等处理，确保数据的质量和可靠性。
数据转换是将原始数据转换成可用于模型估计和分析的格式，如变量类型转换、数据排序和合并等。
在Stata中进行计量经济分析的核心操作是建立经济模型、估计模型参数和进行统计推断。
建立经济模型包括选择适当的经济理论和模型结构，并设定模型中的自变量、因变量和控制变量等。
估计模型参数是利用观测数据来计算模型中的系数估计值，常用的方法包括最小二乘法、极大似然法和仪器变量法等。
统计推断是对模型的估计结果进行显著性检验和置信区间估计，以评估模型的可靠性和经济意义。
除了基本的计量经济学操作外，Stata还提供了丰富的高级功能，如面板数据分析、时间序列分析和计量计算等。
面板数据分析用于处理多个个体在多个时间点上的数据，考虑到个体和时间的固定效应和随机效应。
时间序列分析用于处理时间依赖的数据，如趋势、周期和季节性等。
计量计算是利用估计结果进行经济政策评估和预测分析，如计量影响评估、决策树分析和蒙特卡洛模拟等。
总之，计量经济学及其在Stata中的应用操作是经济学研究中不可或缺的一部分。
它通过建立经济模型、估计参数和进行统计推断来解决实际问题，Stata作为一种常用的计量经济学软件提供了丰富的功能和工具，使得研究者可以方便、快捷地进行数据处理、模型估计和统计推断，从而得出准确和可靠的经济研究结论。
-第2章-Stata入门-计量经济学及Stata应用及应用
© 陈强，2015年，《计量经济学及Stata应用》，高等教育出版社。
第2章 Stata入门2.1 为什么使用StataStata软件因操作简单且功能强大，为目前在欧美最流行的统计与计量软件，拥有众多用户。
Stata公司定期升级软件，以适应计量经济学的迅猛发展。
Stata软件还留有“用户接口”，允许用户自己编写命令与函数，并上传到网上实现共享。
一些最新计量方法，可在线查找和下载由用户编写的Stata命令程序(user-written Stata commands)。
这些“非官方命令”(也称“外部命令”)的使用方法与官方命令完全相同，使得Stata的功能如虎添翼。
1本教材使用Stata 13版本(2013年6月发布)。
对于绝大多数命令与功能，即使用更低的Stata版本(如Stata 11或Stata 12)，也几乎没有差别。
2.2 Stata的窗口安装Stata 13后，在安装的文件夹中将出现如下Stata 13图标(Stata 11或Stata 12的图标大同小异)，参见图2.1：图2.1 Stata 13的图标双击此Stata图标，即可打开Stata。
23如想在电脑桌面创建开启Stata 软件的快捷方式，可右键点击Stata 13的图标，然后选择“发送到”→“桌面快捷方式”，参见图2.2。
图2.2 发送Stata 13到桌面快捷方式打开Stata后可看到，在最上方有一排“下拉式菜单”(pull-down menu)，参见图2.3：图2.3 Stata的下拉式菜单在Stata中运行单个命令主要有两种方式，其一为点击菜单，其二为在“命令窗口”输入命令。
通过菜单执行命令(menu-driven)可能要点击多重菜单，通常还要填写对话框(dialog)，以明确命令参数，不如在命令窗口直接输入命令方便。
在菜单之下，为一系列图标，起着快捷键的作用，参见图2.4。
45图2.4 Stata 的快捷键在快捷键图标之下，有五个窗口，参见图2.5。
计量经济学stata实验报告
计量经济学stata实验报告摘要：本文利用stata软件对某公司2019年的销售数据进行了回归分析。
通过对线性回归模型和离散选择模型的实验，我们发现XXX 因素对销售的影响不显著，而YYY因素和ZZZ因素对销售的影响较大。
并且我们还通过F检验和log likelihood比较等方法验证了模型的有效性，得出了稳健、可靠的结论。
关键词：计量经济学，stata，回归分析引言：计量经济学是经济学的一个重要分支，其本质是通过数学和统计方法来解决经济学中的问题。
而stata则是计量经济学中一个常用的统计软件，具有对数据分析的强大能力。
本文旨在通过对销售数据的实验分析，探究stata在计量经济学中的应用。
正文：一、变量的定义和检验分析前，我们首先对所得数据进行变量的定义和检验。
我们将销售额定义为因变量Y，而将广告费用、人均收入和天气等因素定义为自变量X1、X2、X3等。
接着，我们对数据做了描述性统计分析，包括平均数、标准差、最大值、最小值、偏度等，并利用t检验和F检验对各变量的显著性进行了检验。
二、回归模型的建立基于上述数据的定义和检验结果，我们建立了一个多元线性回归模型。
模型的公式为：Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3 + ε 。
其中，β0是截距，β的系数是各自变量的回归系数，ε是随机误差项。
接着，我们利用stata软件进行回归分析，并在结果中得到了各自变量的回归系数、t值、p值等。
通过对各因素的系数和显著性情况进行分析，我们发现XXX因素对销售的影响不显著，而YYY因素和ZZZ因素对销售的影响较大。
三、离散选择模型的实验在线性回归模型的基础上，我们还进行了离散选择模型的实验分析。
模型的公式为：Pr(Y=1|X) = Φ(β0 + β1 X1 + β2 X2 + β3 X3)。
其中Φ为标准正态分布函数。
我们通过统计实验得出了各自变量的系数，并利用log likelihood比较等方法比较了线性回归模型和离散选择模型的可靠性。
计量经济学Stata软件应用1---【Stata软件基本操作】--2次课
二、Stata常用基本操作
图形分析（散点图基本命令：scatter） 键入 scatter rjgdp rjcap 回车(以第一个变量rjgdp为纵 轴，以第二个变量rjcap为横轴)→打开绘图窗口，显示 散点图→点击绘图窗口工具栏中的保存图标保存图 →file菜单Open Graph选中打开图；
二、Stata常用基本操作
3、Stata基本操作实例 首先要形成Stata数据文件。 形成Stata数据文件最简单方式是在Stata窗口中直接录 入数据，这种方式虽然简单，但并不实用。经常用的其 他方式是先在其他软件（Excel）中将数据编排好，然 后导入到Stata中。具体操作如下： 复制Excel表格中的数据和变量(数据连同变量一并选取 复制) →在Stata中打开数据编辑( Data Editor)窗口，即 点击Stata10窗口工具栏中右起第4个“数据编辑”小图 标，然后粘帖→关闭数据编辑窗口，在Stata工具栏中 点击左起第2个“Save”将数据保存，保存时需给数据文 件命名；以后再用该数据时，只需在Stata窗口中打开该 文件即可。
2、数据文件的合并
(2) 在原数据文件中加入有新变量的文件 需要新文件中标识变量身份的变量与原文件的相同。比如在 前述过程后，现在又获得了06年和07年各省人口数，文件名 为“中国各省人口数2006-07.dta”，该文件中两个标识变量 code和year，与原文件相同，pop变量为人口数(即新增加变 量）；现将该文件合并到“中国经济与投资省级数据200607.dta”文件中，两文件的标识变量均为code和year。 基本命令为： merge [varlist] using filename [filename…][, options] 其中merge为基本命令名称；varlist为标识变量，可以是一个， 也可以是多个，视具体情况而定；filename为要合并的具体的 文件名(注意不要漏下前面的using)，可以加入多个文件； option是选项，视具体情况而定是否需要加入。
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1.(1)
分析：一元回归模型:Y=0.5762775X+5.243312。
从回归估计的结果看，模型拟合的相对一般，可决系数R2=0.7819，调整的可决系数R 2=0.7814，截距项与斜率项的t检验值均大于5%显著性水平下自由度为n-2=487的临界值t0.025（487）=1.960，且斜率项符合经济理论中满足0<0.5762775 <1,斜率项0.5762775表明在1995～2010年间，以1995年为基准的发明专利每增加1，国内生产总值增加5762775。
（2）
. reg lngrp lninvention lnutility
Source SS df MS Number of obs = 489 F( 2, 486) = 1996.75 Model 570.428705 2 285.214352 Prob > F = 0.0000 Residual 69.4200636 486 .142839637 R-squared = 0.8915 Adj R-squared = 0.8911 Total 639.848768 488 1.31116551 Root MSE = .37794
lngrp Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
lninvention .1685792 .0208156 8.10 0.000 .1276796 .2094788 lnutility .5177973 .0233658 22.16 0.000 .4718869 .5637077 _cons 3.6496 .0884071 41.28 0.000 3.475893 3.823307分析：二元回归方程：Y=0.1685792X1+0.5177973X2+3.6496。
从回归估计的结果看，模型拟合得较好，可决系数R2=0.8915, 调整的可决系数R2 =0.8911, R2的差额为0.1096，调整的可决系数R2的差额为0.1097，二者都增加了，表明增加一个变量，斜率在0到1之间拟合得更好了。
从斜率项的t检验值看，t1的绝对值大于5%显著性水平下自由度为n-3=486的临界值t0.025(486)=1.96，t2大于5%显著性水平下自由度为n-3=486临界值t0.025(486)=1.96，斜率项0. 1685792表明在1995～2010年间，以1995年为基准的发明专利每增加1，国内生产总值平均增加0. 1685792；斜率项0.5177973，以1995年为基准的实用新型专利每增加1，国内生产总值平均增加0.5177973。
（3）
. reg lngrp lninvention lnutility lndesign
Source SS df MS Number of obs = 489
F( 3, 485) = 1602.22
Model 581.20427 3 193.734757 Prob > F = 0.0000
Residual 58.6444983 485 .120916491 R-squared = 0.9083
Adj R-squared = 0.9078
Total 639.848768 488 1.31116551 Root MSE = .34773
lngrp Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
lninvention .1292939 .0195986 6.60 0.000 .0907853 .1678025
lnutility .3756923 .0262444 14.32 0.000 .3241256 .427259
lndesign .1871885 .0198291 9.44 0.000 .1482271 .22615
_cons 3.658039 .0813451 44.97 0.000 3.498206 3.817871
分析：三元回归方程：Y=0.1292939X1+0.3756923X2+0.1871885X3+3.658039。
从回归估计的结果看，模型拟合得较好，可决系数R2=0.9083, 调整的可决系数R2=0.9078, R2的差额为0.0168，调整的可决系数R2的差额为0.0167，二者都增加了，表明增加一个变量，拟合得更好了。
斜率在0到1之间，t1的绝对值大于5%显著性水平下自由度为n-4=485的临界值t0.025(485)=1.96，t2大于5%显著性水平下自由度为n-4=485的临界值t0.025(485)=1.96，t3的绝对值大于5%显著性水平下自由度为n-4=485的临界值t0.025(485)=1.96，斜率项0. 0.1292939表明在1995～2010年间，以1995年为基准的发明专利每增加1，国内生产总值平均增加0.
0.1292939；斜率项0.3756923以1995年为基准的实用新型专利每增加1，国内生产总值平均增加0.3756923；斜率项0.1871885以1995年为基准的外观设计专利每增加1，国内生产总值平均增加0.1871885。
2.（1）
分析：一元回归方程：Y=0.0355085x+7805.527 。
从回归估计的结果看，模型拟合得较差，可决系数R2=0.2207, 调整的可决系数R2=0.1938。
斜率在0到1之间，t1的绝对值大于5%显著性水平下自由度为n-2=29的临界值t0.025(29)=2.045。
斜率项0.0355085表明2006年可支配收入x1每增加一元，2006年消费支出增加0.355085元。
（2）
分析：二元回归方程：Y=0.022251X1+1.039063X2+2887.2582。
从回归估计的结果看，模型拟合得较好，可决系数R2=0.9289, 调整的可决系数R2 =0.9239, R2的差额为0.7082，调整的可决系数R2的差额为0.7301，二者都增加了，表明增加一个变量，拟合得更好了。
斜率在0到1之间，从斜率项的t检验值看，t1的绝对值小于5%显著性水平下自由度为n-3=28的临界值t0.025(28)=2.048，t2大于5%显著性水平下自由度为n-3=28临界值t0.025(28)=2.048，斜率项0.0022251表明2006年可支配收入x1每增加一元，2006年消费支出增加0.002251元。
斜率项1.039063，表明2006年可支配收入x2每增加一元，2006年消费支出增加,1.039 063元。