计量经济讲义学stata课件
第一讲 OLS估计量及其标准误 高级计量经济学及Stata应用课件
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经济数据的分类
• 横截面数据(cross-sectional data，简称截面数据)：指的是 多个经济个体的变量在同一时点上的取值。比如，2012年 中国各省的GDP。
• 时间序列数据(time series data)：指的是某个经济个体的变 量在不同时点上的取值。比如，在1978—2012年山东省每 年的GDP。
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普通最小二乘法 (Ordinary Least Square, OLS)
2020/7/9
陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
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OLS的思想
• 记待估参数 β 的估计量为 βˆ（或b）
• 定义残差 ei yi xi ˆ ，残差向量 e y X ˆ
• OLS的目标函数：
min SSR ˆ
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平方和分解公式
• 如果回归方程有常数项，则可将被解释变量的离 差平方和分解为
n i 1
(
yi
y)2
n i 1
(
yˆi
y)2
n i 1
ei
2
• 此公式的成立依赖于OLS的正交性 • 定义拟合优度（可绝系数）
0 R2
n i 1
(
yˆi
n i 1
(
yi
y)2 y)2
1
n i 1
ei2
2
Var(
|
X)
2In
0
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陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
0
2
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古典模型的矩阵表示
yi xi i (i 1, , n)
y1 x1 1
y2
x2
2
yn
xn
n
2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
2024/1/28
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EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
2024/1/28
详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
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固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
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一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义， 阐述最小二乘法（OLS）进行参数估 计的原理。
PPT-第8章-自相关-计量经济学及Stata应用
p
QBP n
ˆ
2 j
d
2(
p)
j1
(8.7)
经改进的“Ljung-Box Q 统计量”(Ljung and Box, 1979)为
p ˆ2
QLB
n(n
2)
j1
n
j
j
d 2 ( p)
(8.8)
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这两种 Q 统计量在大样本下等价，但 Ljung-Box Q 统计量的小 样本性质更好，为 Stata 所采用。
则待估参数多达(n 1)，随样本容量n 同步增长，也将导致估计量 不一致。
而且，对n1的估计将很不准确，因为只有一对数据(e1, en )可用 于此估计；类似地，对n2 的估计也不准确，因为只有两对数据
(e1, en1)、(e2 , en )可用于估计；以此类推。
正确的做法是，包括足够多阶数的自相关系数，并让此阶数 p随 着样本容量n 而增长。
n t 2
et2
2
n t 2
et et 1
tn1et2
e n 2
t2 t1
(8.9)
2 2
n t 2
ete
t 1
tn1et2
2(1
ˆ1)
其中， ˆ1为残差的一阶自相关系数。
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当d 2时， ˆ1 0，无一阶自相关； 当d 0时， ˆ1 1，存在一阶正自相关； 当d 4时， ˆ1 1，存在一阶负自相关。
DW 检验的另一缺点是，其 d 统计量的分布还依赖于数据矩阵 X ，无法制表，须使用其上限分布dU 与下限分布dL (dL d dU )来 间接检验。
即便如此，仍存在“无结论区域”。 DW 统计量的本质就是残差的一阶自相关系数，没有太多信息。
计量经济学课件——实验一（stata学生版）
实验一：一元线性回归模型的估计、检验和预测【演示内容】1、stata常用命令Stata常用命令的介绍。
(1) 查找帮助:search [查找内容]如：search save //查找用什么命令保存文档（键盘上按“q”键可以停止显示搜索结果）(2) use "路径+文件名"use "F:\stata files\2.6.dta"(3) 编辑数据edit(4) 删除数据表中的变量或一个观测值drop 变量名1 变量名2如：drop X Ydrop in 行数n //删除第n个观测之如：drop in 32 //删除第32个观测值(5) 保存数据文档save "文件路径+文件名"2、以教材P49 例2.6.1为例介绍用Eview实现一元线性回归的参数估计、检验和预测。
实验步骤1．录入数据点击菜单Data Editor,直接把数据拷贝进去并在右下边的variables的框中修改变量名为X和Y2. 散点图scatter Y X4．按照关系式Y=C+βX+μ进行OLS回归，regress Y X5. 预测(1) 求X=20000时，人均消费支出均值预测值的点估计值. predict [type] newvar [,statistic]举例：先执行回归命令：use "F:\stata files\2.6",clearregress Y X再用edit命令新增一个X值20000，在执行以下命令predict yhat [,xb]–此命令意为：生成一个名为yhat的变量，该变量的取值为根据解释变量的每组取值对应生成被解释变量的估计值，（在最后一行可以看到X=20000所对应的Y的估计值）(2)求当X=20000时，人均消费支出均值预测值和个值的\95%的置信区间。
use "F:\stata files\2.6.dta",clear(1) regress Y X(2) 然后在数据chapter9_1中增加一个X的取值为20000(3) predict yhat–将每个x值对应的y的估计值存放在变量yhat中,则在X=20000的最后一个观测值可以看到对应的Y的预测值的点估计值(4) predict sef, stdf–生成一个名为sef的变量，该变量的取值为预测误差的标准差(5) predict sep, stdp–生成一个名为sep的变量，该变量的取值为预测值的标准差(6) scalar tc=invttail(29,0.025)–定义标量tc，其取值为自由度为29的t变量概率为0.025的临界值。
计量经济学Stata软件应用【Stata软件之回归分析】次课PPT课件
obs:
1,225
vars:
11
25 Aug 2009 08:38
size:
58,800 (99.4% of memory free)
storage display variable name type format
value label
variable label
age female married edulevel
y 1xu
即假定截距系数 0 0 时，该模型被称为过原点回归；过 原点回归在实际中有一定的应用，但除非有非常明确的理 论分析表明 0 0 ，否则不宜轻易使用过原点回归模型。
.
4
二、简单回归分析的Stata基本命令
➢ regress y x 以 y 为被解释变量，x 为解释变量进行普通最小二乘 (OLS)回归。regress命令可简写为横线上方的三个字 母reg。
结果显示“工资方程1.dta”数据文件包含1225个样本和11个 变
量；11个变量的定义及说明见第3列。
.
8Hale Waihona Puke 三、简单回归分析的Stata软件操作实例
3、变量的描述性统计分析。对于定量变量，使用summarize 命令：su age edu exp expsq wage lnwage，得到以下运行结 果，保存该运行结果；
2、给出数据的简要描述。使用describe命令，简写为： des 得到以下运行结果；
.
7
三、简单回归分析的Stata软件操作实例
Contains data fromD:\½²¿Î×ÊÁÏ\ÖÜÝíµÄÉÏ¿Î×ÊÁÏ\Êý¾Ý\¡¾ÖØÒª¡¿\¡¾¼ÆÁ¿¾¼ÃѧÈí¼þÓ¦Ó
> ÿμþ¡¿\10649289\stata10\¹¤×Ê·½³Ì1.dta
第一讲 OLS估计量及其标准误 高级计量经济学及Stata应用课件
• 在同方差、无自相关的情况下，Var(ˆk ) 2 ( X X )kk1
• 标准误：SE(ˆk ) s2 ( X X )kk1
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小样本OLS的统计推断
• 为了进行统计推断，须对扰动项的分布进行假设：
X ~ N (0, 2 In )
2 35.5 206
8. .675 13 2.1 35.1 150
9. .525 13 2.2 29.1 155
10. .501 22 1.7
15 188
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严格外生性
E(i | x1, , xn ) 0 (i 1, , n)
• 给定解释变量，扰动项的条件期望为0。
• 更一般地，检验回归系数的m个线性假设是否同
时成立： H0 : R r
• 比如：
mK K1 m1 1
0
0
1 0
1 0
0 1
2 3 4
2
4
3
0 0
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F统计量
• 在原假设成立的情况下，F统计量的定义与分布为：
F
(Rβˆ
r )
R( X X )1 R1 s2
(Rβˆ
r)
m ~ F (m, n K )
• 如果原假设成立，则应有 Rβˆ r 0 • F统计量为二次型，取值非负。
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F 检验的拒绝域与接受域
第五讲 多值、排序与计数模型 高级计量经济学及Stata应用课件
• 这些解释变量都只依赖于个体，而不依赖于方案 ，故应使用多项logit或多项probit回归。
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数据特征
• use nomocc2.dta, clear • sum
• 解释变量xij，既随个体i而变，也随方案j而变。
• 系数 β 表明，xij对随机效用Uij的作用不依赖于方 案j。比如，乘车时间依个体与方案而变，但乘车 时间太长所带来的负效用是一致的。
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条件Logit (续)
• 根据与多项Logit类似的推导，
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混合logit的Stata命令
• asclogit y x1 x2 x3,case(varname) alternatives(varname) casevars(varname) base(#) or
• “asclogit”表示“alternative-specific conditional logit”
• 如果假设 i1, ,iJ 服从J维正态分布，可
得“多项probit”(multinomial probit)模型
• 但多项Probit的计算涉及高维积分，不易计 算，较少使用。
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陈强 计量及Stata应用 (c) 2014
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随方案而变的解释变量
• 多项Logit仅考虑不随方案而变的解释变量(比如， 个体收入)，但有些解释变量既随个体，也随方案 而变。比如，在选择交通工具时，乘车时间既因 个体而异，也因交通工具而异。
PPT-第11章-二值选择模型-计量经济学及Stata应用
© 陈强，2015年，《计量经济学及Stata应用》，高等教育出版社。
第11章二值选择模型11.1 二值选择模型如果被解释变量y离散，称为“离散选择模型”(discrete choice model)或“定性反应模型”(qualitative response model)。
最常见的离散选择模型是二值选择行为(binary choices)。
比如：考研或不考研；就业或待业；买房或不买房；买保险或不买保险；贷款申请被批准或拒绝；出国或不出国；回国或不回12国；战争或和平；生或死。
假设个体只有两种选择，比如1y =(考研)或0y =(不考研)。
最简单的建模方法为“线性概率模型”(Linear Probability Model ，LPM)：1122(1,,)i i i K iK i i i y x x x i n βββεε'=+=+= +++x β (11.1)其中，解释变量12()i i i iK x x x '≡ x ，而参数12()K βββ'≡ β。
LPM 的优点是，计算方便，容易得到边际效应(即回归系数)。
3LPM 的缺点是，虽然y 的取值非0即1，但根据线性概率模型所作的预测值却可能出现ˆ1y>或ˆ0y <的不现实情形。
图11.1 线性概率模型4为使y 的预测值介于[0,1]之间，在给定x 的情况下，考虑y 的两点分布概率：P(1|)(,)P(0|)1(,)y F y F ==⎧⎨==-⎩x x x x ββ (11.2)函数(,)F x β称为“连接函数”(link function) ，因为它将x 与y 连接起来。
y 的取值要么为0，要么为1，故y 肯定服从两点分布。
连接函数的选择具有一定灵活性。
通过选择合适的连接函数(,)F x β(比如，某随机变量的累积分布函数)，可保证ˆ01y≤≤，并将ˆy 理解为“1y =”发生的概率，因为5E(|)1P(1|)0P(0|)P(1|)y y y y =⋅=+⋅===x x x x (11.3)如果(,)F x β为标准正态的累积分布函数，则P(1|)(,)()()y F t dt φ'-∞'===Φ≡⎰x x x x βββ (11.4)()φ⋅与()Φ⋅分别为标准正态的密度与累积分布函数；此模型称为“Probit ”。