stata论文
wind数据库使用介绍及stata数据处理(结合论文)
——民营上市企业事先财务能力对 多元化选择的实证影响
论文结构
1、提出疑问：多元化选择的契机是否和事先财务能力水平 有关？什么样的？ 2、逻辑分析：国内外学者研究结论、从利益最大化、代理 理论、防御型假说及反面论证 3、得出假设：事先财务状况差的企业相比财务状况好的企 业来说更倾向于选择多元化战略。（5个具体假设） 4、选取样本 、指标选取、定义变量、建立模型 5、实证分析（stata、spass） 6、得出结论
控制变量 产权性质（国营 民营 ） 现金流量 规模（主营业务收入） 销售增长率 总资产负债率 资产收益率 行业类别：其他行业 0 垄断行业 1：自来水、电力、公交、烟草、石油、天然气、 电信、铁路运输、包括银行等等 快速消费品行业2：个护、家庭护理、品牌包装食品饮料、 烟酒行业等 品种分析 9891个样本 需要分工采集
操作步骤及注意要点
股票 数据浏览器 地域类 上市时间 股东指标 财务指标（roa leve tato pg fcf）。。结果见 EXCEL 注意事项：一定要先弄清样本选取的条件（避免多次返工）
如果找不到需要选择的指标怎么办（巧用搜索leve fcf） 少量的数据可以在结果导入EXCEL后巧用EXCEL操作 wind中有的可以条件筛选，有的不行 打开wind操作 结果见文件夹【原始数据】 解释模型之后在详细解释为 何选取07-12年指标
根据模型处理数据
本文模型：
Logit模型 非线性 不 适用我们通 常用的OLS 回归 哑变量 量 化了的质 变 Stata软件 实现 面板数 据
阶段划分
金融危机时期07-09年 后金融危机时期10-12年 进一步用 EXCEL处理数 据，导入
1、为什么是一个logit模型（二值选择模型） 2、为什么是非线性的，所以用logit回归 3、用stata处理logit模型（stata的适用范围） 4、关于面板数据（截面数据 长面板 短面板 T小N大） 5、演示操作如何用excel操作小样本面板数据 （stata只识别数值型） 大样本数据可以直接用stata命令
论文写作中如何利用Stata进行数据处理与分析
论文写作中如何利用Stata进行数据处理与分析在论文写作中，数据处理与分析是非常重要的一步。
而Stata作为一款强大的统计软件，可以帮助研究者高效地处理和分析数据。
本文将探讨如何利用Stata进行数据处理与分析，并提供一些实用的技巧和方法。
一、数据准备在使用Stata进行数据处理与分析之前，首先需要将数据准备好。
数据准备包括数据清洗、变量选择和数据格式转换等步骤。
1. 数据清洗数据清洗是指对原始数据进行检查和筛选，去除无效数据和异常值，以保证数据的质量。
在Stata中，可以使用命令如"drop"、"keep"和"replace"等来删除或替换不符合要求的数据。
2. 变量选择在进行数据处理与分析时，需要根据研究目的选择合适的变量。
Stata提供了多种命令，如"keep"、"drop"、"rename"等，可以帮助研究者对变量进行选择和重命名。
3. 数据格式转换在Stata中，数据有多种格式，如数值型、字符型、日期型等。
在进行数据处理与分析之前，需要将数据格式转换成Stata可以识别的格式。
可以使用命令如"tostring"、"toint"和"todate"等来实现格式转换。
二、数据描述与探索在数据处理与分析之前，了解数据的基本情况是非常重要的。
Stata提供了多种命令，可以帮助研究者对数据进行描述和探索。
1. 描述统计描述统计是指对数据进行基本的统计分析，如计算均值、标准差、最大值、最小值等。
在Stata中，可以使用命令如"summarize"、"tabulate"和"histogram"等来进行描述统计分析。
2. 数据可视化数据可视化是一种直观地展示数据分布和关系的方法。
如何运用Stata完成统计数据汇总工作论文.doc
本加总在一起，合并后样本变量数目不变，样本数增加，也就是数据文件变长了。
最常见的纵向合并情况是对一项调查在不同地区或者不同时间得来的数据进行合并。
Stata 纵向合并数据文件的命令为“append”.比如，我们将调查得到的包含北京市调查数据的数据文件“bj.dta”和包含天津市调查数据的数据文件“tj.dta”纵向合并的Stata命令为：use bj,clearappend using tj需要注意的是，在纵向合并两个数据文件前，两个文件中相同变量的变量名要一致，否则将会被当成两个变量处理，并产生无用的缺失值。
同时，相同变量的变量类型要一致。
汇总问卷调查结果问卷调查时效性较强，调查结果容易量化，便于统计处理与分析，是常用的统计调查方法。
问卷调查结果用Stata 进行汇总非常方便，使用“tabulate”命令，可方便的生成列联表，根据变量的频数分布可以得到问卷回答情况的汇总结果。
比如，对10000个样本企业开展问卷调查，涉及10 个问题，分别为：WT1,WT2, ……，WT10（每个问题的答案均为A、B、C、D 四个选项）。
汇总问题WT1 的回答情况时，只需输入命令：tabulateWT1,即可得到WT1 样本回答情况的频数（Freq）、百分比（Percent）及累计百分比（Cum）指标（Stata 输出结果见表1）。
从Freq 输出结果可见，样本企业对WT1 的回答情况为：选择答案A、B、C、D 的企业数量分别为1000、3000、4000 和2000 个。
Percent结果给出了选择答案1、2、3、4 的比重分别为10%,30%、40% 和20%.同时，“tabulate”命令还可以生成2 维列联表，比如，需要对问题WT1 做分省回答结果的汇总时，只需对省代码（sf）和WT1 执行“tabulate”汇总。
Stata 命令为：tabulate sf WT1,即可输出表 2 格式的汇总结果{ 假设调查只涉及北京市（代码11）、天津市（代码12）、河北省（代码13）}.类似的，可以对每一个问题的调查结果分行业、分登记注册类型、分控股情况等做交叉分组汇总。
股权结构stata数据相关分析论文
股权结构stata数据相关分析论文2013年的十八届三中全会提出要深化金融改革，由于中国特殊的制度和文化背景，银行主导型的金融体系亟待稳定和提高。
城市商业银行，作为银行体系的一员，在长期发展中也必然存在改革所要革去的弊端:金融资源配置效率低下，股权结构不健全等等。
作为城市商业银行，相比于上市银行来说，股权结构更具有“一股独大”的特点，而且城市商业银行主要服务于当地，其经营绩效必然会受到当地制度环境的影响，本文就对于城商行的股权结构、制度环境两个方面并且考虑到两者的交叉效应来研究其对银行绩效的影响。
首先，本文从企业的研究文献入手，追溯股权结构与公司绩效之间的关系,其次,梳理了国内外关于股权结构与银行绩效的研究文献，基于此，先从理论分析了股权结构与银行绩效，股权结构、制度环境与银行绩效之间的关系。
本文选取了2008年至2012年我国分布于27个省份的50家城市商业银行的年报数据，对整理出的面板数据用STATA软件递进进行面板数据回归，在此过程中分成三步走:首先逐项探讨了股权结构的几个变量对银行绩效的影响,紧接着通过引入贷款集中度,联系贷款客户的性质来探讨股权结构是如何通过贷款集中构造第一大股东与制度环境的三个变量的交叉变量来进行面板数据回归，来探讨不同制度环境下股权结构对银行绩效的影响。
实证表明:银行第一大股东持股比例、前五大股东持股比例、H指数、Z指数等几个股权集中度指标等都与银行绩效显著负相关，这表明城商行的较高的股权集中结构并不利于银行绩效的提高,而在影响机制分析中看到银行的股权结构能影响贷款集中度,贷款集中度也与银行不良贷款关系明显,且在贷款集中度对不良贷款的影响会在股权集中度比较高时更明显，由此推断出股权结构对银行绩效的影响是通过信贷行为来传导的。
在制度环境模型中，根据大股东性质分类研究，可以看出在控制其他因素时，单个制度环境三个变量都是对银行绩效正影响，但是交叉变量却为负，这也就说明了当第一大股东持股比例变化时,制度环境会随着第一大股东的持股比例的变化而改变对银行绩效的影响，当股权相对分散时，制度环境的改善是有利于银行绩效的，当持股比较集中时，制度环境反而不利于银行绩效。
Stata：面板向量自回归PVAR
Stata：面板向量自回归PVAR使用新的Stata命令pvar、pvarsoc、pvargranger、pvarstable、pvarirf和pvarfevd可以实现面板向量自回归模型的选择、估计和推理。
为了便于在面板和时间序列变量之间进行切换，本命令与Stata内置的var命令的语法和输出都是相似的。
1面板向量自回归PVAR该命令主要包括如下内容••••••help pvarhelp pvarfevdhelp pvargrangerhelp pvarirfhelp pvarsochelp pvarstable2面板向量自回归PVAR配套命令简介1、PVAR命令pvar估计面板向量自回归模型，通过拟合各因变量对其自身、所有其他因变量和外生变量(如果有的话)的滞后的多元面板回归。
采用广义矩法(GMM)进行估计。
命令语法格式为：•pvar depvarlist [if] [in] [, options]语法选项为：lags(#) ：定义pvar模型的最大滞后期，默认滞后期为1exog(varlist) ：表示定义在PVAR模型中的内生变量列表fod and fd：用来指定如何消除面板的固定效果。
fod指定使用正向正交偏差或Helmert变换来消除面板固定效应，fod是默认选项。
fd规定了使用一阶差分而不是正向正交偏差来消除特定于面板的固定效应。
td：表示减去模型中每个变量在估计之前的横截面均值。
这可以用于在任何其他转换之前从所有变量中删除固定时间的效果。
gmmstyle指定使用Holtz-Eakin、Newey和Rosen(1988)提出的“GMM-style”工具。
gmmopts(options)覆盖pvar运行的默认gmm选项。
可以使用depvarlist中的变量名作为方程名分别访问模型中的每个方程。
vce(vcetype[， independent])指定报告的标准误差类型overid指定要报告Hansen的J统计量的过度识别限制。
stata两组回归结果比较 reghdfe系数标准化处理
stata两组回归结果比较reghdfe系数标准化处理1. 引言1.1 概述在社会科学研究中，回归分析是一种常用的统计方法，用于评估变量之间的关联性和影响程度。
Stata作为一种功能强大的统计软件，在回归分析领域具备广泛的应用。
然而，当面对数据集较大、包含多个固定效应（Fixed Effects）变量时，传统的普通最小二乘回归（OLS）可能存在估计偏误和方差低估等问题。
为了解决这一问题，开发了reghdfe命令，该命令使用高效的Factor-variable方法进行固定效应处理，并能够生成更准确和可靠的回归结果。
1.2 文章结构本文将分为五个部分进行论述。
首先，在引言部分简要介绍reghdfe命令及其在Stata中的功能和使用方法。
接着，我们将探讨常见的回归结果比较方法，包括Coefplot和Marginsplot等工具以及Stata命令视角下的对比分析。
第四部分将详细解释系数标准化处理背景、计算方法以及解读要点，帮助读者更好地理解和解释回归结果。
最后，通过一个实例分析来展示reghdfe命令的应用以及与传统OLS回归方法的对比结果，并提出结论和进一步研究建议。
1.3 目的本文的目的是通过对reghdfe命令和系数标准化处理等方面的介绍，帮助读者全面了解Stata中回归分析的实际应用。
我们将重点讨论如何使用reghdfe命令进行固定效应回归分析，并探讨如何比较不同模型的回归结果。
此外，我们还将详细说明系数标准化处理背景、计算方法和解读要点，帮助读者在解释和交流研究结果时更加准确和有效。
通过本文的阅读，读者将能够更好地利用Stata软件进行回归分析，并具备较高水平地撰写研究报告所需要的技能。
2. Stata中reghdfe命令简介:2.1 reghdfe命令功能:reghdfe 是Stata中的一个强大的回归命令，它可以用于进行高维固定效应面板数据模型的估计。
reghdfe 命令主要是通过在回归中引入固定效应项来控制个体（或群组）固定效应和时间固定效应。
如何运用Stata完成统计数据工作论文
如何运用Stata完成统计数据工作论文•相关推荐如何运用Stata完成统计数据汇总工作论文统计数据汇总是数据发布和数据分析研究的基础，也是统计工作者必不可少的一项工作技能。
目前统计工作中数据汇总大体上有两种方式，一种是通过国家统计联网直报平台或其他数据报送平台定制的数据汇总表对调查数据进行汇总，这种汇总方式操作简单，快捷，但是汇总表是通过平台定制，汇总的分组和结构固定，灵活性不足。
另一种途径是统计工作者根据工作需要，选取数据汇总软件，对企业或者个人报送的统计数据进行汇总。
这种汇总方式灵活性大，时效性强，但是需要借助相应的数据汇总软件完成。
Stata 由美国计算机资源中心研制，是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
Stata 功能强大，相对简单易学，并且能够应对经济普查、人口普查等上百万条样本数据的汇总工作。
本文就如何运用Stata 完成统计数据汇总工作加以介绍。
合并数据文件统计调查的原始数据经常存放在不同的数据文件里，比如，调查企业通过“调查单位基本情况表”上报企业所在地、登记注册类型等情况，通过“财务状况表”上报财务相关指标。
在数据汇总前，需要将两个数据文件进行合并，才能实现对财务指标的分地区、分行业等交叉分组汇总。
最常用的合并方式有两种：1. 数据文件的横向合并。
横向合并是将两个数据文件的变量合并到一起，合并后数据样本不变 , 但变量数目增加，也就是数据文件变宽了。
Stata 中只需指定合并序号变量，使用“merge”命令即可实现两个数据文件的横向合并。
实际工作中，常把企业的组织机构代码（zzjgdm）作为序号变量。
比如，将“调查单位基本情况（101-1表）”数据文件“jbqk.dta”和“财务状况表” 数据文件“cwzk.dta” 按照zzjgdm 合并的命令为：use jbqk,clearmerge zzgjdm using cwzk实际上，Stata 不仅可以将两个dta 文件合并，也可以直接读入csv、txt 等格式的文件，完成数据合并。
120分钟搞定论文数据分析及结果输出
Stata*:论文中数据分析的一把利剑或 120 分钟搞定论文数据分析及结果输出版本号:1.0中南财经政法大学STATA协会†学术组2013年4月18日摘要本文是写给那些没有用过Stata软件，同时又想在论文中有一些数据分析的本科生和研究生的，使其能在2个小时内掌握Stata软件最基本的分析功能，并能将结果按照学术论文的格式输出到Word等软件中。
本文将一步步地为你展示如何用Stata软件来进行基础的数据分析，并演示生成高质量的描述统计表格、回归结果及统计图并将之在论文中报告出来的详细过程。
由于Stata软件把EViews,SPSS的傻瓜式菜单和SAS的命令、编程完美结合起来，所以它受到了初学者和高级用户的普遍欢迎。
Stata软件体积小巧、简单易懂且功能强大，相信它会帮助你完成数据分析及报告的任务，让你得到一篇高水准的论文。
关键词:描述统计,计量模型,回归结果,数据分析,实证分析,论文写作目录1简介21.1Stata简介 (2)1.2Stata软件的安装及界面介绍 (2)1.3Stata操作方法介绍 (2)1.4Do-file的使用 (4)1.5中文字符的支持 (5)2准备工作52.1数据的导入 (5)2.2下载扩展包 (7)3数据分析73.1描述性统计 (8)3.2相关系数矩阵 (8)3.3最小二乘回归 (9)4结果报告104.1logout命令（统计表、相关系数矩阵表） (10)4.2esttab命令（最小二乘回归表） (11)5统计制图12*本文中所使用的Stata软件版本为：Stata/SE12.0for Windows(32-bit)†新浪微博名：stataclub。
如果对本文有任何改进的意见，欢迎@stataclub 或发私信给我们。
1简介1.1Stata简介Stata与SPSS、SAS并称为当今三大统计软件。
与后者相比，Stata体积小巧、简单易懂且功能强大。
Stata把EViews,SPSS的傻瓜式菜单和SAS的命令、编程完美结合起来，所以它一推出就受到了初学者和高级用户的普遍欢迎。
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计量经济学课程论文
论文题目：影响中国税收收入增长的主要原因
姓名：***
学号：***********
专业：劳动与社会保障
指导教师：
2016-12-07
影响中国税收收入增长的主要原因
摘要：本文基于1978-2005年的财政支出状况，对税收收入的影响主要因素做了
回归分析，启用了stata软件，用最小二乘法得出了相关系数，并对回归结果进
行实证检验，结果证实：影响税收收入的主要因素，国内生产总值，财政支出、
商品零售物价指数，对税收收入有显著性影响，这与理论分析和经验判断相一致。
关键词：财政收入回归分析影响因素验证一致
一. 问题的提出
税收对社会经济、生活等产生的各种影响或效果。
这也是税收内在
职能的外在表现，常常受社会客观条件以及税收具体制度的制约，不同的
社会制度，不同的生产力发展水平，不同的经济运行模式，以及人们对税
收作用的主观认识，都会影响税收作用的发挥，造成税收的具体作用在广
度和深度上存在差异，改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的
快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入
1978年为519.28亿元，到2005年已增长到28778.54亿元，税收收入大大
增加，表明我国经济发展良好，为了研究影响中国税收收入增长的主要原因，我们在此建立计量回归模型进行分析，这就是本项目研究的主要目的
二.理论分析
为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的“国
家财政收入”中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量；
选择国内生产总值（GDP）作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售价格指数”作为
物价水平的代表。
三.模型的设定
1.我国税收的变化状况
改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28
亿元，到2002年已增长到17636.45亿元，25年间增长了33倍，为了
研究影响中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增
长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济模型！
2.影响税收的因素
（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。
（2）公共财政的需求，税收收入是财政收入的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算支出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定的影响。
（3）物价水平。
我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的GDP 等指标和经营者的收入水平都与物价水平有关。
（4）税收政策因素。
我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984-1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。
税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增215.42%。
但是第二次税制改革对税收增长速度的影响不是非常大。
3.模型的假定
为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的“国家财政收入”中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量，以反映国家税收的增长；选择“国内生产总值（GDP ）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价为物价水平的代表。
由于财税体制的改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑税制改革对税收增长的影响。
所以解释变量设定为可观测的“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售物价指数”等变量。
并将方程形式设为二次型：
y t =a 1+a 2X 1+a 3X 2+a 4X 3+u t
(i X 为解释变量，i Y 为被解释变量,i 随机扰动项) 为了判断两变量之间是否真正存在显著的线性相关关系，可以求可决系数进行拟合程度评价，也可通过相关系数的显著性检验或回归系数的假设检验来对所建立的回归方程式的有效性进行分析判断。
四.数据的收集
模型的估计与调整
1.启用stata软件，点击edit对其中的preferences(general
preferences)进行设置，再打开data editor(edit),将表格中的1987-
2005的数据输入，并将其中的var1 var2 var3 var4 分别改为 yt x1 x 2 x3,然后进行回归分析：
回归结果如下
根据表中的数据，模型的估计结果为：
Ŷi=-3812.206+0.0126711X1+0.7709328X2+34.95527X3
（1154.821）（0.0066）（0.0 379）（10.7803）
t=(-3.30) (1.93) ( 20.33) (3.24)
R2 =0.9983 R̅2=0.9981 F=4620.89 df=27
2.德宾--沃森检验结果:
3.怀特检验结果：
1) 经济意义检验
模型估计结果说明，在假定其它变量不变的情况下，当年GDP 每增长1亿元，税收收入就会增长0.0126711亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年财政支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7709328亿元；在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，税收收入就会增长34.95527亿元。
这与理论分析和经验判断相一致。
2）拟合优度：由上表数据可得到R 2 =0.9983，修正的可决系数为
R
̅ 2=0.9981 ，说明模型对样本的拟合很好。
3) F 检验：对 a 2=a 3=a 4=0，给定显著性水平0.05α=，在F 分布表中查出自由度为k-1=3和n-k=21的临界值。
由表3.4中得到F=4620.89，由于F=4620.89>3.075，应拒绝原假设a 2=a 3=a 4=0，说明回归方程显著，即“国内生产总值”、“财政支出”、“商品零售物价指数”等变量联合起来确实对“税收收入”有显著的影响。
4）t 检验：分别对0H ：a i =0,(i =1,2,3,4)，给定显著性水平0.05α=，查t 分布表得自由度为n-k=21临界值2
() 2.080t n k α-=。
由表3.4中数据可得，
对应的t 统计量分别为-2.7459、3.9566、21.1247、2.7449，其绝对值均大于2.80也就是说，当在其它解释变量不变的情况下，解释变量“国内生产总
值”（2X ）、“财政支出”（3X ）、“商品零售物价指数”（4X ）分别对
被解释变量“税收收入”Y 都有显著的影响。
5）①给定显著水平 0.05，查DW 表，当n=28,k=4时，得到下限临界值d L =1.104，上限临界值d U =1.747，因为由ＤＷ统计结果（B ）可知DW 统计量为0.8803872小于4-d L =2.896，根据判定区域可知不存在自相关。
②由White 检验结果（C ）可知n R 2=13.44，在05.0=α下，查2χ分布表，得到临界值21.0261，由上述知道X 的t 检验显著。
比较计算的2χ统计量与临界值，因为
nR 2=13.44<21.0261,表明模型不存在异方差。
五.模型的分析结果和结论
1）我国的税收收入是与我国的国内生产总值GDP 成正比的，即国内生产总值增加。
税收收入也会随之增加，这也是符合常理的 ，但是随着经济波动的影响，有些年份的税收收入增长的幅度较小，或小于平均水平，这在一定程度上取决于大家的税收政策和财政支出、收入的比例。
2）由回归模型中数据可以知道，在假定其它变量不变的情况下，当年财政
支出每增长1亿元，税收收入会增长0.7709328亿元；，我国实行积极的财政支政策，支出比例比较大，这对经济的发展有很好的促进作用。
3）在假定其它变量不变的情况下，当年零售商品物价指数上涨一个百分点，
税收收入就会增长34.95527亿元，这说明零售商品物价指数上涨对税收有很大的影响，它的作用不可忽视。
4）综上所述：我们应该大力发展经济，提高国民生产总值，根据经济的发
展和现实的需要，选择我国的税收政策，以利于更好的作用于经济，提高经济的发展质量和速度。
6.政策建议
（1）我国应该加强对税收制度的改革和监管，制定比较合理的税收政
策，在长期的税制发展过程中，借鉴发达国家的税收制度，以用
来完善我国哦的税收政策。
（2）加强税收征管工作的效率，完善征管环境和手段，提高征管人员的素质，降低征税成本，减少偷税、避税、逃税的发生，维护国家利益和人民利益。
（3）加强税收统计的严密性和合理性，以能更好的促进各方的协调，在GDP 、税收支出等方面加强研究，制定合理的收税标准以及影响税收的因素。
7.参考文献
庞皓主编《计量经济学》，西南财经大学出版社，2001 《中国统计年鉴》中国统计出版社。