stata处理面板数据及修正命令集合Word文档格式.docx
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insheetusing
文件路径
调用例如：
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：
renamevar1
样本名
例如：
renamevar1province
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
reshapelongvar,i（样本名）
reshapelongvar,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_jyear
renamevartaxi
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
sort
变量名
sortprovinceyear
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
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）
merge
样本名时间
using
mergeprovinceyearusingC:
\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
tab_merge
drop_merge
将数据表中的_merge一列去掉，
接着重新使用
样本名时间
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
xtset
定义面板数据
xtsetprovinceyear
然后使用：
xtreg
因变量自变量
进行回归分析
xtregso2taxibusloaddriversroadlength
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：
genpol=（pol-均值）/标准差
（1）普通回归命令：
regyx1x2一般p<
0.05
（2）检验多重共线性：
estatvifvif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corryx1x2
区分固定效应还是随机效应：
xtregyx1x2,fe
eststorefe这一步结束看结果最后一行F检验p<
0.05,排除混合回归
xtregyx1x2,re
eststorere
hausmanfere,constantsigmamorehausman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：
xtregyx1x2,fe结果p<
0.05，则个体固定效应ok
xtregyx1x2i.year结果p<
0.05，则时点固定效应ok
xtregyx1x2i.year,fe双向固定效应
xtregyx1x2,ferr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：
xtregyx1x2
eststoremodel1
xtregyx3x4
eststoremodel2
:
以此类推
esttabmodel1model2...
安装新命令：
sscinstall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：
Xttest3
序列相关检验：
固定效应模型——xtserialyx1x2
随机效应模型——xtregyx1x2,re
xttest1
界面相关检验：
固定效应模型——quixtregyx1x2,fe
xttest2
随机效应模型——quixtregyx1x2,re
Xtscd,frees
修正模型：
可行广义最小二乘法命令：
xtglsyx1x2
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