伍德里奇计量经济学第6章计算机习题详解STATA

伍德里奇计量经济学第6章计算机习题详解 STATA

引言

本文档旨在对伍德里奇计量经济学第6章的计算机习题进

行详解和解答，使用计量经济学软件STATA进行操作和分析。本文档将逐步解答各个习题，并给出相应的STATA代码和结

果展示。

习题1

假设我们有一个数据集data.dta，其中包含了变量y和x。现在我们想要估计下列回归模型的系数：

$$y = \\beta_0 + \\beta_1 x + \\beta_2 x^2 + u$$

使用STATA进行分析，首先加载数据集：

use data.dta

然后我们可以采用如下代码进行回归分析：

reg y x c.x#c.x

这里的c.x#c.x表示将变量x进行平方。执行上述代码后，STATA将输出回归结果。

习题2

在第6章的习题2中，我们需要进行假设检验。假设我们想要检验系数$\\beta_1=0$和$\\beta_2=0$的原假设。我们可以使用STATA进行对应的假设检验。首先，我们需要执行回归分析，并保存回归结果：

reg y x c.x#c.x

estimates store reg1

然后，我们可以使用如下代码进行假设检验：

test x#c.x=0

执行上述代码后，STATA将输出相应的假设检验结果。习题3

在第6章的习题3中，我们需要计算残差的平方和（Sum of Squared Residuals）。我们可以使用STATA来计算残差的平方和。首先，我们需要执行回归分析，并保存回归结果：

reg y x c.x#c.x

estimates store reg1

然后，我们可以使用以下代码计算残差的平方和：

predict u, resid

egen ssr = sum(u^2)

scalar ssr_sum = r(ssr)

执行上述代码后，STATA将输出残差的平方和。

习题4

在第6章的习题4中，我们需要计算拟合度（Goodness of Fit）度量指标，如R2，调整后R2等。我们可以使用STATA计算拟合度指标。执行回归分析后，我们可以使用以下代码计算R2和调整后R2：

scalar R2 = e(r2)

scalar R2_adj = e(r2_a)

执行上述代码后，STATA将输出R2和调整后R2的值。

结论

本文档对伍德里奇计量经济学第6章的计算机习题进行了详解和解答。通过使用STATA软件进行分析和操作，我们解答了习题1到习题4，并给出了相应的STATA代码和结果。使用STATA进行计量经济学分析可以方便地进行回归分析、假设检验以及计算拟合度指标，帮助我们更好地理解和应用计量经济学的知识。