stata处理面板数据及修正命令集合
stata处理面板数据及修正命令集合
stata处理面板数据及修正命令集合步骤一：导入数据原始表如下，数据请以时间（1998，1999，2000，2001??）为横轴，样本名（北京，天津，河北??）为纵轴将中文地名替换为数字。
注意：表中不能有中文字符，否则会出现错误。
面板数据中不能有空值。
去除年份的一行，将其余部分复制到stata的data editor中，或保存为csv格式。
打开stata，调用数据。
方法一：直接复制到data editor中。
方法二：使用口令：insheet using 文件路径调用例如：insheet using C:\STUDY\paper\taxi.csv其中csv格式可用excel的“另存为”导出步骤二：调整格式首先请将代表样本的var1重命名口令：rename var1 样本名例如：rename var1 province也可直接在var1处双击，在弹出的窗口中修改:接下来将数据转化为面板数据的格式口令：reshape long var, i(样本名)例如：reshape long var, i(province)其中var代表的是所有的年份（var2,var3,var4??）转化成功后继续重命名，其中_j 这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称口令例如：rename _j yearrename var taxi也可直接在需要修改的名称处双击，在弹出的窗口中修改步骤三：排序口令：sort 变量名例如：sort province year意思为将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列最后，保存。
至此，一个变量的前期数据处理就完成了，请如法炮制的处理所有的变量，也就是说每个变量都做一个dta文件。
在处理新变量前请使用口令：clear将stata重置步骤四：合并数据任意打开一个处理过的变量的dta文件作为基础表（推荐使用因变量的dta文件，这里使用so2作为因变量）口令： merge 样本名时间 using 文件路径例如：merge province year using C:\STUDY\paper\taxi.dta 意思是将taxi的数据添加到so2的数据表中然后使用口令：tab _merge然后使用口令：drop _merge将数据表中的_merge一列去掉，接着重新使用口令：sort 样本名时间例如：sort province year为新生成的表排序。
Stata命令大全 面板数据计量分析与软件实现
Stata命令大全面板数据计量分析与软件实现说明：以下do文件相当一部分内容来自于中山大学连玉君STATA教程，感谢他的贡献。
本人做了一定的修改与筛选。
*----------面板数据模型* 1.静态面板模型：FE 和RE* 2.模型选择：FE vs POLS, RE vs POLS, FE vs RE （pols混合最小二乘估计） * 3.异方差、序列相关和截面相关检验* 4.动态面板模型（DID-GMM,SYS-GMM）* 5.面板随机前沿模型* 6.面板协整分析（FMOLS,DOLS）*** 说明：1-5均用STATA软件实现， 6用GAUSS软件实现。
* 生产效率分析（尤其指TFP）：数据包络分析（DEA）与随机前沿分析（SFA）*** 说明：DEA由DEAP2.1软件实现，SFA由Frontier4.1实现，尤其后者，侧重于比较C-D与Translog生产函数，一步法与两步法的区别。
常应用于地区经济差异、FDI 溢出效应（Spillovers Effect）、工业行业效率状况等。
* 空间计量分析：SLM模型与SEM模型*说明：STATA与Matlab结合使用。
常应用于空间溢出效应（R&D）、财政分权、地方政府公共行为等。
* ---------------------------------* --------一、常用的数据处理与作图-----------* ---------------------------------* 指定面板格式xtset id year （id为截面名称，year为时间名称）xtdes /*数据特征*/xtsum logy h /*数据统计特征*/sum logy h /*数据统计特征*/*添加标签或更改变量名label var h "人力资本"rename h hum*排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号（当完成上述操作时，year或id就不连续，为形成panel 格式，需要用egen命令）egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量或保留观测值keep inv /*删除变量*/**或keep if year==2000**排序sort id year /*是以STATA面板数据格式出现sort year id /*是以DEA格式出现**长数据和宽数据的转换*长>>>宽数据reshape wide logy,i(id) j(year)*宽>>>长数据reshape logy,i(id) j(year)**追加数据（用于面板数据和时间序列）xtset id year*或者xtdestsappend,add(5) /表示在每个省份再追加5年，用于面板数据/tsset*或者tsdes.tsappend,add(8) /表示追加8年，用于时间序列/*方差分解，比如三个变量Y,X,Z都是面板格式的数据，且满足Y=X+Z，求方差var(Y),协方差Cov(X,Y)和Cov（Z,Y）bysort year:corr Y X Z,cov**生产虚拟变量*生成年份虚拟变量tab year,gen(yr)*生成省份虚拟变量tab id,gen(dum)**生成滞后项和差分项xtset id yeargen ylag=l.y /*产生一阶滞后项)，同样可产生二阶滞后项*/gen ylag2=L2.ygen dy=D.y /*产生差分项*/*求出各省2000年以前的open inv的平均增长率collapse (mean) open inv if year<2000,by(id)变量排序，当变量太多，按规律排列。
STATA面板数据模型操作命令讲解
S T A T A 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令it x y it i it 固定效应模型itit it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=i i i it ~e it ~1-t e i ，8858.0~5.0-~验：是否存在门槛效应混合面板：reg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,vce(cluster sf)固定效应、随机效应模型xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,feest store fextreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,reest store rehausman fe两步系统GMM 模型xtdpdsys rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) maxldep(2) twostep artests(2)注：rlt 为被解释变量，“plf1 nai efd op ew ig ”为解释变量和控制变量；maxldep(2)表示使用被解释变量的两个滞后值为工具变量；pre （）表示以某一个变量为前定解释变量；endogenous （）表示以某一个变量为内生解释变量。
自相关检验：estat abond萨甘检验：estat sargan差分GMM模型Xtabond rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) twostep artests(2)内生：该解释变量的取值是（一定程度上）由模型决定的。
内生变量将违背解释变量与误差项不相关的经典假设，因而内生性问题是计量模型的大敌，可能造成系数估计值的非一致性和偏误；外生：该解释变量的取值是（完全）由模型以外的因素决定的。
最新STATA面板数据模型操作命令讲解资料
STATA 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令εαβit ++=x y it i it 固定效应模型μβit +=x y it itεαμit +=it it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。
在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。
●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。
可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。
●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。
但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。
(完整word版)STATA面板数据模型操作命令讲解
STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA 处理命令εαβit ++=xy itiit固定效应模型μβit +=xy ititεαμit+=itit随机效应模型(一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量 gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln，fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。
在我们这个例子中发现F统计量的概率为0。
0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型.●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法:LM统计量)（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln，re (加上“qui"之后第一幅图将不会呈现)xttest0可以看出,LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。
可见，随机效应模型也优于混合OLS模型.●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析,可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。
但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln，feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe （或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless）可以看出,hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。
stata上机实验第五讲——面板数据的处理
• xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator （动态面板估计） • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models • xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models • xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance • xtgls Panel-data models using GLS
tab company,gen(dum)（批量生成变量） drop dum1 reg invest mvalue kstock dum*（ *表示未 知数） 与上述方法比较一下： xi:reg invest mvalue kstock pany 结果完全一样。
• xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panelcorrected standard errors • xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models • xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models • xtabond Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator • xtabond2 Arellano-Bond system dynamic panel data estimator(需要从网上下载) • xttobit Random-effects tobit models • xtintreg Random-effects interval data regression models
STATA面板数据模型操作命令
STATA 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令εαβit ++=x y it i it 固定效应模型μβit +=x y it itεαμit +=it it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）●gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用OLS混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的F统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。
在我们这个例子中发现F统计量的概率为0.0000，检验结果表明固定效应模型优于混合OLS模型。
●2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,re (加上“qui”之后第一幅图将不会呈现) xttest0可以看出，LM检验得到的P值为0.0000，表明随机效应非常显著。
可见，随机效应模型也优于混合OLS模型。
●3、检验固定效应模型or随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合OLS模型。
但是无法明确区分FE or RE的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1：估计固定效应模型，存储估计结果Step2：估计随机效应模型，存储估计结果Step3：进行Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5 ln,feest store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe (或者更优的是hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出，hausman检验的P值为0.0000，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。
STATA面板数据模型操作命令讲解
STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的STATA处理命令y it i xit it 固定效应模型yit x it itit it it 随机效应模型（一）数据处理输入数据●tsset code year该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes该命令是了解面板数据结构● summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析）● gen lag_y=L.y /////// 产生一个滞后一期的新变量gen F_y=F.y /////// 产生一个超前项的新变量gen D_y=D.y /////// 产生一个一阶差分的新变量gen D2_y=D2.y /////// 产生一个二阶差分的新变量（二）模型的筛选和检验●1、检验个体效应（混合效应还是固定效应）（原假设：使用 OLS 混合模型）●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe对于固定效应模型而言，回归结果中最后一行汇报的 F 统计量便在于检验所有的个体效应整体上显著。
在我们这个例子中发现 F 统计量的概率为 0.0000 ，检验结果表明固定效应模型优于混合 OLS模型。
● 2、检验时间效应（混合效应还是随机效应）（检验方法：LM统计量）（原假设：使用OLS混合模型）●qui xtreg sq cpi unem g se5( 加上“ qui ”之后第一幅图将不会呈现) ln,re xttest0可以看出， LM检验得到的 P 值为 0.0000 ，表明随机效应非常显著。
可见，随机效应模型也优于混合 OLS模型。
● 3、检验固定效应模型or 随机效应模型（检验方法：Hausman检验）原假设：使用随机效应模型（个体效应与解释变量无关）通过上面分析，可以发现当模型加入了个体效应的时候，将显著优于截距项为常数假设条件下的混合 OLS模型。
但是无法明确区分 FE or RE 的优劣，这需要进行接下来的检验，如下：Step1 ：估计固定效应模型，存储估计结果Step2 ：估计随机效应模型，存储估计结果Step3 ：进行 Hausman检验●qui xtreg sq cpi unem g se5ln,fe est store fequi xtreg sq cpi unem g se5 ln,reest store rehausman fe ( 或者更优的是 hausman fe,sigmamore/ sigmaless)可以看出， hausman检验的 P 值为 0.0000 ，拒绝了原假设，认为随机效应模型的基本假设得不到满足。
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步骤一：导入数据
原始表如下，
数据请以时间（1998，1999，2000，2001⋯⋯）为横轴，样本名（北京，天津，河北⋯⋯）为纵轴
将中文地名替换为数字。
注意：表中不能有中文字符，否则会出现错误。
面板数据中不能有空值。
去除年份的一行，将其余部分复制到stata的data editor中，或保存为csv格式。
打开stata，调用数据。
方法一：直接复制到data editor中。
方法二：使用口令：insheet using文件路径
调用例如：insheet using C:\STUDY\paper\taxi.csv
其中csv格式可用excel的“另存为”导出
步骤二：调整格式
首先请将代表样本的var1重命名
口令：rename var1样本名
例如：rename var1 province
也可直接在var1处双击，在弹出的窗口中修改:
接下来将数据转化为面板数据的格式
口令：reshape long var, i(样本名)
例如：reshape long var, i(province)
其中var代表的是所有的年份（var2,var3,var4⋯⋯）
转化成功后继续重命名，其中_j 这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称
口令例如：
rename _j year
rename var taxi
也可直接在需要修改的名称处双击，在弹出的窗口中修改
步骤三：排序
口令：sort变量名
例如：sort province year
意思为将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列
最后，保存。
至此，一个变量的前期数据处理就完成了，请如法炮制的处理所有的变量，也就是说每个变量都做一个dta文件。
在处理新变量前请使用
口令：clear
将stata重置
步骤四：合并数据
任意打开一个处理过的变量的dta文件作为基础表（推荐使用因变量的dta文件，这里使用
so2作为因变量）
口令：merge样本名时间using文件路径
例如：merge province year using C:\STUDY\paper\taxi.dta
意思是将taxi的数据添加到so2的数据表中
然后使用
口令：tab _merge
然后使用
口令：drop _merge
将数据表中的_merge一列去掉，
接着重新使用
口令：sort样本名时间
例如：sort province year
为新生成的表排序。
如法炮制，将所有的变量都添加到基础表中，
最终步骤：回归
首先，使用
口令：xtset样本名时间
定义面板数据
例如：xtset province year
然后使用：
口令：xtreg因变量自变量
进行回归分析
例如：xtreg so2 taxi busload drivers roadlength
至此，使用stata进行面板数据回归分析完成
面板模型分为混合回归模型、固定效应模型、随机效应模型
固定效应分为个体/时点固定效应，个体时点双固定效应
随机效应分为个体/时点随机效应，个体时点双随机效应
描述性统计：sum 标准化：sum(x-均值）/标准差
产生新变量：gen pol=(pol-均值）/标准差
（1）普通回归命令：reg y x1 x2 一般p<0.05
（2）检验多重共线性：estat vif vif为方差膨胀因子，vif<10,否则要消除多重共线性相关系数矩阵corr y x1 x2
区分固定效应还是随机效应：
xtreg y x1 x2, fe
est store fe 这一步结束看结果最后一行F检验p<0.05,排除混合回归
xtreg y x1 x2, re
est store re
hausman fe re,constant sigmamore hausman检验
P>0.05接受原假设：随机效应p<0.05接受备择假设：固定效应
区分个体固定效应还是时点固定效应：
xtreg y x1 x2, fe 结果p<0.05，则个体固定效应ok
xtreg y x1 x2 i.year 结果p<0.05，则时点固定效应ok
xtreg y x1 x2 i.year, fe 双向固定效应
xtreg y x1 x2, fe r r为聚类稳健标准误
将多个面板回归结果汇总到一起，命令如下：
xtreg y x1 x2
est store model1
xtreg y x3 x4
est store model2
:
:
以此类推
esttab model1 model2...
安装新命令：ssc install 名字或findit 名字，根据要求安装异方差检验：斯皮尔曼等级相关系数、怀特检验
克服异方差：权重
自相关：误差项与滞后项的相关关系
克服自相关：广义OLS
滞后变量：易多重共线性
虚拟变量：加法，测截距变动；乘法，测斜率变动
固定效应异方差检验：xtreg y x1 x2
Xttest3
序列相关检验：固定效应模型——xtserial y x1 x2
随机效应模型——xtreg y x1 x2, re
xttest1
界面相关检验：固定效应模型——qui xtreg y x1 x2, fe
xttest2
随机效应模型——qui xtreg y x1 x2, re
Xtscd, frees
修正模型：可行广义最小二乘法命令：xtgls y x1 x2。