stata生成新变量面板数据中有解释变量X的滞后项,怎么回归分析?不胜感激

stata回归分析完整步骤-吐血推荐
stata回归分析完整步骤-吐血推荐
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第十章 直线回归和相关的Stata实现 本章使用的Stata命令为: 直线回归 regress 应变量 ... 测得他们的血清胆固醇(mg/dL)含量和舒张压(mmHg)如表10-1,请作统计分析。 表...
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熟悉计量经济分析的方法步骤,建立各种数据类型的基本概念并熟悉基本的数据处理方法... 实践学时 实验要求 实践环节 EViews(或Stata)基本操作及一元线性回归 3 学生独立完...
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协助学员快速建立起完整的统计分析方法体系,为随后的培训内容给出清晰的结构 方差分... 多元线性回归模型的原理、分析步骤、操作和结果阅读 逐步、前进、后退三种筛选方法的... 称号。精通各种统计软件,主编SPSS、SAS、Stata等统计软件教材7本,其中一本...
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本帖最后由 wanghaidong918 于
05:45 编辑
我最近刚开始学习用EViews进行面板数据分析,看到一篇论文就照着上面的数据处理,但是遇到几个比较很大的问题,首先是得到的参数和原论文的结果完全不同,此外注意到原论文中没有提及单位根检验以及协整检验, 我对数据进行单位根检验时发现两组数据均是二阶单整的,不知后继该如何处理了,也不知回归分析的结果的可信度(是否是伪回归?).现将我自已算得的结果放在下面,原论文在附件中,请各位高手指点指点.不胜感激! (如果可以还请帮我验证一下, 因为我是自学, 身边也没有人可以讨论一下, 完全依赖各位高手了{:soso_e113:})
18:58:32 上传
Dependent Variable: X?& && && && && &
Method: Pooled EGLS (Cross-section weights)& && && && && &
Date: 09/14/11& &Time: 19:54& && && && && &
Sample: & && && && && &
Included observations: 8& && && && && &
Cross-sections included: 25& && && && && &
Total pool (balanced) observations: 200& && && && && &
Linear estimation after one-step weighting matrix& && && && && &
& && && && && &
Variable& & Coefficient& & Std. Error& & t-Statistic& & Prob.&&
& && && && && &
C& & 162.8890& & 35.37697& & 4.604379& & 0.0000
SH--YSH& & 0.214121& & 0.018013& & 11.88701& & 0.0000
NB--YNB& & 0.089647& & 0.002895& & 30.97043& & 0.0000
GZ--YGZ& & 0.181923& & 0.003009& & 60.45486& & 0.0000
TJ--YTJ& & 0.147486& & 0.008450& & 17.45492& & 0.0000
QD--YQD& & 0.142403& & 0.004069& & 35.00100& & 0.0000
DL--YDL& & 0.134913& & 0.005080& & 26.55588& & 0.0000
QHD--YQHD& & 0.025617& & 0.001603& & 15.98068& & 0.0000
SZ--YSZ& & 0.298040& & 0.012666& & 23.53059& & 0.0000
SUZ--YSUZ& & 0.249512& & 0.009697& & 25.73184& & 0.0000
NJ--YNJ& & 0.322971& & 0.059983& & 5.384413& & 0.0000
ZS--YZS& & 0.025982& & 0.001000& & 25.97966& & 0.0000
RZ--YRZ& & 0.034136& & 0.001819& & 18.76488& & 0.0000
NT--YNT& & 0.127427& & 0.008331& & 15.29493& & 0.0000
YK--YYK& & 0.036796& & 0.000806& & 45.67697& & 0.0000
FZ--YFZ& & 0.110902& & 0.030969& & 3.581065& & 0.0005
LYG--YLYG& & 0.050406& & 0.002130& & 23.66333& & 0.0000
ZHJ--YZHJ& & 0.114539& & 0.007260& & 15.77604& & 0.0000
XM--YXM& & 0.135645& & 0.009784& & 13.86372& & 0.0000
ZHJI--YZHJI& & 0.111773& & 0.005315& & 21.03132& & 0.0000
YT--YYT& & 0.361718& & 0.015905& & 22.74255& & 0.0000
ZH--YZH& & 0.191283& & 0.034383& & 5.563278& & 0.0000
WZ--YWZ& & 0.430524& & 0.052019& & 8.276364& & 0.0000
HK--YHK& & 0.140098& & 0.013971& & 10.02807& & 0.0000
FC--YFC& & 0.040220& & 0.003231& & 12.44978& & 0.0000
ST--YST& & 0.396047& & 0.015996& & 24.75988& & 0.0000
Fixed Effects (Cross)& && && && && &
SH--C& & -12.83042& && && && &
NB--C& & -86.37492& && && && &
GZ--C& & 313.6468& && && && &
TJ--C& & 48.88465& && && && &
QD--C& & -263.3385& && && && &
DL--C& & -267.4200& && && && &
QHD--C& & -139.2234& && && && &
SZ--C& & 203.9599& && && && &
SUZ--C& & 778.6290& && && && &
NJ--C& & -957.9445& && && && &
ZS--C& & -120.9760& && && && &
RZ--C& & -21.11906& && && && &
NT--C& & 197.2150& && && && &
YK--C& & -66.54197& && && && &
FZ--C& & 624.1427& && && && &
LYG--C& & -5.344114& && && && &
ZHJ--C& & 77.89795& && && && &
XM--C& & 119.3748& && && && &
ZHJI--C& & -22.49385& && && && &
YT--C& & 71.61887& && && && &
ZH--C& & -147.8475& && && && &
WZ--C& & 182.2265& && && && &
HK--C& & -126.9532& && && && &
FC--C& & -142.9443& && && && &
ST--C& & -236.2443& && && && &
& && && && && &
& & Effects Specification& && && && &
& && && && && &
Cross-section fixed (dummy variables)& && && && && &
& && && && && &
& & Weighted Statistics& && && && &
& && && && && &
R-squared& & 0.998339& && &&&Mean dependent var& && &&&
Adjusted R-squared& & 0.997796& && &&&S.D. dependent var& && &&&
S.E. of regression& & 153.6626& && &&&Sum squared resid& && &&&3541827.
F-statistic& & & && &&&Durbin-Watson stat& && &&&1.825190
Prob(F-statistic)& & 0.000000& && && && &
& && && && && &
& & Unweighted Statistics& && && && &
& && && && && &
R-squared& & 0.994920& && &&&Mean dependent var& && &&&
Sum squared resid& & 3541827.& && &&&Durbin-Watson stat& && &&&1.275641
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这是我总结的,希望对你有用。其实严格上来说,面板数据乃至其他时间序列数据都必须要进行单位根检验的,但有时只是为了进行理论分析,计量模型是辅助的时候,很多文献就没有那么严格,他们只是需要一个结果,仅此而已
天道酬勤~
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rxlk103 发表于
http://bbs.pinggu.org/thread--1.html
这是我总结的,希望对你有用。其实严格上来说,面板数据乃 ...你总结的东西很实用, 我也明白文献也不能全信, 但终究自已是刚开始学, 所以对自已做出的结果还没有信心.
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没看懂。{:soso_e127:}
论坛好贴推荐stata中面板数据回归分析的结果该怎么分析_百度知道
提问者采纳
结果的前两行表示模型的类别,LZ采用的为randomeffect随机模型,截面变量:province,样本数目310.群组数目31,也就是每组10个观测值。3-5行表示模型的拟合优度,分别为within,between,overall,组内,组间,总体三个层次。6-7行表示针对参数联合检验的wald chi2检验和Pvalue,p=0.000表示参数整体上灰常显著。8-10行表示解释变量的估计权重,截距,标准差,Z统计量,P值及95%置信区间。这块儿跟截面回归的产出结果是一样的,关于你的解释变量base的权重解释是,在其他多有条件都不变的情况下,base每增加一单位,city会增加0.0179单位,P值0.000,灰常显著。最后三行分别是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值,分别为sigma_u, sigma_e. 以上两者之间的关系rho.需要注意的是你的模型拟合度不高,R方只有26%,当然这要看具体是哪方面的研究以及同方向其他学者的拟合结果,如果大家都在20多,那就OK。
真是太感谢大神了,还想问下上面的结果如何以方程式的结果呈现出来
简单的用方程表现回归结果是:city
0.0179bases.d.
6.95P-value
提问者评价
非常感谢啊
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对于stata, 本人是个新手,最近被论文数据弄得焦头烂额,还希望各位大神出手相助,不胜感激啊
companynameyearassetdebtxyzABCDEF000001.SZ平安银行19978.62E+0889.3056
000002.SZ万科A19972.02E+0849.803944.72881.69220.820414.237937.6088
000004.SZ国农科技199766.748310.02820.62440.6097-8.101811.07
000001.SZ平安银行19987.64E+0890.6691
8.26821.20E+081000002.SZ万科A19982.11E+0847.947947.06711.83880.61241.97878.33461000004.SZ国农科技1998-72.6708-4.3060.54970.545-34.4099-54.53640
我研究的数据是97-12年的,这个是我截取的论文的部分数据 ,现在想要剔除数据1、金融类;2、ST、PT类;3、B股、H股;4、负值,不会写语句,大神们帮帮忙吧
新手一个 ,第一次发帖,希望有好心人!先谢谢了
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建议用excel来做,做好数据导入到stata里做回归就好,剔除异常值可以用stata的命令。
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xtpattern, gen(pp)
drop if +语句
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李双建 发表于
help drop语句怎么编写啊,不太会,求指点
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第一、先对要删除的数据进行标记 产出新的变量egen命令
第二、删除符合条件的数据 drop命令
如果两个不是很熟悉的话 可以看看帮助文件
具体的过程得看的自己的目的
呵呵呵呵 希望能够帮到你
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李双建 发表于
第一、先对要删除的数据进行标记 产出新的变量egen命令
第二、删除符合条件的数据 drop命令
如果两个不是 ...多谢啊,太感谢了
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