stata面板數(shù)據(jù)模型操作命令

1、STATASTATA面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)命令一覽表面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)命令一覽表一、靜態(tài)面板數(shù)據(jù)的一、靜態(tài)面板數(shù)據(jù)的STATASTATA處理命令處理命令固定效應(yīng)模型固定效應(yīng)模型???it???xyitiit??it??xyitit隨機(jī)效應(yīng)模型隨機(jī)效應(yīng)模型???it??itit（一）數(shù)據(jù)處理（一）數(shù)據(jù)處理輸入數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)●tssetcodeyear該命令是將數(shù)據(jù)定義為“面板”形式●xtdes該命令是了解面板數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)●summarizesqcpiu

2、nemgse5ln各變量的描述性統(tǒng)計(jì)（統(tǒng)計(jì)分析）●genlag_y=L.y產(chǎn)生一個(gè)滯后一期的新變量可以看出，LM檢驗(yàn)得到的P值為0.0000，表明隨機(jī)效應(yīng)非常顯著。可見，隨機(jī)效應(yīng)模型也優(yōu)于混合OLS模型。●3、檢驗(yàn)固定效應(yīng)模型、檢驗(yàn)固定效應(yīng)模型隨機(jī)效應(yīng)模型隨機(jī)效應(yīng)模型（檢驗(yàn)方法：（檢驗(yàn)方法：Hausman檢驗(yàn)）檢驗(yàn)）原假設(shè)：使用隨機(jī)效應(yīng)模型（個(gè)體效應(yīng)與解釋變量無關(guān)）通過上面分析，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)模型加入了個(gè)體效應(yīng)的時(shí)候，將顯著優(yōu)于截距項(xiàng)為常數(shù)

3、假設(shè)條件下的混合OLS模型。但是無法明確區(qū)分FERE的優(yōu)劣，這需要進(jìn)行接下來的檢驗(yàn)，如下：Step1：估計(jì)固定效應(yīng)模型，存儲(chǔ)估計(jì)結(jié)果Step2：估計(jì)隨機(jī)效應(yīng)模型，存儲(chǔ)估計(jì)結(jié)果Step3：進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)●quixtregsqcpiunemgse5lnfeeststefequixtregsqcpiunemgse5lnreeststerehausmanfe(或者更優(yōu)的是hausmanfesigmamesigmaless)可以看出，ha