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Stata:面板数据操作应用指南

 晶晶晶晶323 2020-06-16

来源:综合整理自:http://dss./training/

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1
面板设定方法: xtset

运行固定/随机效应的Stata命令是xtreg。使用前xtreg您需要使用以下命令设置Stata来处理面板数据xtset。

xtset country year

结果为:

在这种情况下'county'代表实体或小组(i),“year”表示时间变量(t)。

注意”(强烈平衡)指的是所有国家都拥有所有年份的数据。例如,如果一个国家一年内没有数据,那么数据就是不平衡的。理想情况下,您希望有一个平衡的数据集,但这并不总是但是,您仍然可以运行模型。

注意事项:如果在使用xtset后出现以下错误:

varlist: country: string variable not allowed

解决方案为:

encode country, gen(country1)

在xtset命令中使用“country1”而不是“country”

需要使用数值型类型

2
探索面板数据

use Panel101.dta,clearxtset country yearxtline y

结果为:

如果放在一张图里面,操作为

xtline y, overlay

结果为:

3
面板数据之固定效应模型

当您只对分析的影响感兴趣时,使用固定效果(FE)随时间变化的变量。

FE探讨预测因子和结果变量之间的关系(国家、个人、公司等),每个实体都有自己的特点是否会影响预测变量(例如,是男性还是女性?能够影响对某一问题的看法;或者一个特定的政治体系国家可以对贸易或GDP产生一些影响;或公司的商业惯例可能影响其股价)。

当使用FE时,我们假设个人内部的某些东西可能会影响预测或结果变量,我们需要控制这些。这就是背后的基本原理:实体误差项与预测变量之间的相关性假设。FE模型去掉这些时不变特性的影响,这样我们就可以评估结果变量上的预测因子。

FE模型的另一个重要假设是这些time-invariant特征是独一无二的个体,不应该与其他个体相关特征。每个实体是不同的,因此实体的误差项和常数(捕捉个体特征)不应该与其他特征相关联。如果误差项是相关的,那么FE是不合适的,因为推论可能是不正确的,你需要建立这种关系的模型(可能使用随机效应),需要使用豪斯曼检验,本文后面介绍。

固定效应模型如下:


1、首先我们进行传统的OLS回归
reg y x1


Fixed Effects using least squares dummy variable model (LSDV)
可以生成截面的虚拟变量
xi: regress y x1 i.country

最小二乘虚拟变量模型(LSDV)为理解固定效应模型提供了一种很好的方法。 
x1的影响是通过国家间的差异来调节的。通过为每个国家添加虚拟变量,我们可以估计x1的纯效应(控制未观察到的异质性)。

2、两个模型对比命令如下:
regress y x1estimates store olsxi: regress y x1 i.countryestimates store ols_dumestimates table ols ols_dum, star stats(N)

3、固定效应模型操作
Comparing the fixed effects using dummies with xtreg we get the same results
xtreg y x1, fe

注意和下面对比系数

  xi: regress y x1 i.country

固定效应结果统计量解释

其中:

y表示Outcomevariable 

x1表示Predictor variable(s)

Number of obs 表示Total number of cases (rows)

Number of groups  Total number of groups (entities)

F(1,62) = 5.00,Prob > F如果这个数字< 0.05,那么您的模型就可以了。这是一个检验(F),看看模型中的所有系数是否都不为零。

corr(u_i, Xb)  = -0.5468   表示ui与解释变量的相关性

t值检验各系数为不同于0的假设 。要拒绝它,t值必须高于1.96(95%可信)。如果这在这种情况下,你可以说变量对因变量有显著影响,t值越高,变量的相关性越高。

双尾p值测试:假设每个系数不等于0。为了拒绝这个,p值需要小于0.05 (95%)

固定效应模型操作
 areg y x1, absorb(country)

结果为:

固定效应模型操作
 areg y x1, absorb(country)

结果为:

对比上述固定效应操作结果


xtreg y x1 x2 x3, feestimates store fixedxi: regress y x1 x2 x3 i.countryestimates store olsareg y x1 x2 x3, absorb(country)estimates store aregestimates table fixed ols areg, star stats(N r2 r2_a)

结果为:


4
随机效应估计操作

随机操作操作


 xtreg y x1, re

结果为:



5
随机效应VS固定效应估计操作选择

随机操作操作


xtreg y x1, feestimates store fixedxtreg y x1, reestimates store randomhausman fixed random

结果为:

chi2(1) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 3.67 ,Prob>chi2 = 0.0553,If P值this is < 0.05 (i.e. significant) use fixed effects.

6
其他检验

Testing for time-fixed effects

看看是否需要 时间固定效果,运行FE模型时使用 命令testparm 。

 xtreg y x1 i.year, re testparm i.year

结果为:

The Prob>F is > 0.05, so we failed to reject the null that the coefficients for all years are jointly equal to zero, therefore no time fixed- effects are needed in this case.


7
其他检验

Testing for random effects: Breusch-Pagan Lagrange multiplier (LM)


xtreg y x1, rexttest0

横断面相关性/同期相关性检验:

xtreg  y  x1, fextcsd, pesaran abs

异方差检验检验:

ssc install xtest3 xttest3 

序列相关检验

系列相关测试适用于的长面板数据(20-30年以上)

 ssc install xtserialxtserial y x1


8
命令汇总简介

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