stata建模中的各種小問題(我的筆記)

保存估計(jì)結(jié)果的命令est名使用保存結(jié)果的命令estimates名稱）如果你把那個(gè)顯的窗口：窗口操作：—如果你把那個(gè)顯量的窗口：窗口操作：—時(shí)序填和展間間:命令：增加觀測值窗口操作：在上面找edit即像一個(gè)表格一樣的圖標(biāo)點(diǎn)開即可編輯數(shù)據(jù)時(shí)間序列存在間斷點(diǎn)問題，需要補(bǔ)齊處理：命令：tsfill信息準(zhǔn)則赤信準(zhǔn)（AIC—判斷判斷模型的最大滯后階STATA命令：．先歸．estat如何看統(tǒng)量：Breusch-Pagan,Cook-Weisberg方檢STATA命令：．先歸．estat[varlist]或在Statistics——倒第二個(gè)—Reports倒數(shù)第二個(gè))——在里面選擇）如何看統(tǒng)計(jì)量：異方檢STATA命令：．先歸．estatimtest,white[varlist]或者在——倒第二個(gè))—ReportsStatistics(倒數(shù)第)——在里面選擇（imtest）如何看統(tǒng)計(jì)量：Ramsey歸定差驗(yàn)STATA命令：．先歸．estatovtest或在——Postestimation(倒數(shù)第二)——Reports倒數(shù)第二個(gè)——在里面選擇ovtest）如何看統(tǒng)計(jì)量：多共性差脹子驗(yàn)．先歸．estat或者在—Postestimation(倒數(shù)第二個(gè))—Reportsand倒數(shù)第二個(gè))——在里面選擇vif）如何看統(tǒng)計(jì)量：一般的當(dāng)最大的方差膨脹因子超過10相對(duì)保守的臨界值定位）后者平均方差膨脹因子超過1表模型存在多共線性的問題Uncentered于當(dāng)模型沒有常數(shù)項(xiàng)時(shí)的未中心化的方差膨脹因子。多重共線性的其他偵查方法：

R

2

值高而顯著的t比?。憾嘀毓簿€性經(jīng)征克里安經(jīng)驗(yàn)法則：僅當(dāng)來自一個(gè)輔助回歸的2大得自Y對(duì)全部回歸元中的總時(shí)多重共線性才算是一個(gè)麻煩的問題。做合（前提是先回歸）STATA命令：．解變量對(duì)成分殘差圖——用于考察模型形式是否設(shè)定準(zhǔn)確。cprplot被釋變量acprplot被釋變量．增變量圖——用于考察數(shù)據(jù)是否存在異常值avplotd被釋變量．?dāng)M值對(duì)殘差圖的散點(diǎn)圖——用于考察殘差是否滿足經(jīng)典的假設(shè)條件rvfplot．解變量對(duì)殘差的散點(diǎn)圖rvpplot被釋變量STATA于數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與現(xiàn)

stdp表示樣本內(nèi)預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)差表樣本外預(yù)測的標(biāo)準(zhǔn)差est令的用：（1）儲(chǔ)存回歸結(jié)果：regyx1x2x3（不限于reg，也可儲(chǔ)存ivregmvreg、reg3）eststoreA（2）重現(xiàn)回歸結(jié)果：estreplayA（3）對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步分析estforA:sum（對(duì)A回歸結(jié)果中的各個(gè)變量運(yùn)行命令）在非時(shí)序列的數(shù)據(jù)情況下異方差修正——用GLS具體的方法如下：1.quietlyregressy做歸uresidual取差yf，表示擬合值)將擬合值取出放到y(tǒng)f里4.genlnu2=ln(u^2)將差做平方且取對(duì)數(shù)的處理5.genyf2=yf^2(yf這個(gè)擬合值同上面的殘差做相同的處)6.quietlyregresslnu2yfyf2對(duì)理過的殘差對(duì)擬值以及處過的擬合值回歸nl再回歸后的擬合值取出并作對(duì)數(shù)處理放到里8.gensd=sqrt(u2f)將u2f做平方處理然后，利用vwls進(jìn)加權(quán)估計(jì)

predictnl表模型估計(jì)后的非線性預(yù)測，比如指數(shù)預(yù)測xb表線性預(yù)測示指數(shù)預(yù)測表示概率預(yù)測

vwlsx,GLS可以通過命中的weight選來實(shí)現(xiàn)。存在自關(guān)的修正—用廣義分自相關(guān)修正——用義差分具體的方法如下：．一自相關(guān)的修正

el(mat,i,j)陣的第i行第j列x，x，rhotype(regress)．高自相關(guān)的修正——二階回歸為例①quietlyD.yx對(duì)解釋變量取差分并且做回歸②取殘差③quietlyregul(2).unoconstant令對(duì)其二滯期做自回歸（無截距）④mat=e(b)生矩陣將歸的結(jié)果放到矩陣如果是更高階可能有多相關(guān)系數(shù)）⑤)d.y對(duì)y的階差分與y的階差分的滯后期與權(quán)重的乘積做差分個(gè)重就是矩里的第一行第一列的系數(shù)好使我們剛剛回歸出來的自相關(guān)系數(shù)（如果是高可能不只做一個(gè)差分，會(huì)更為復(fù)雜）⑥n=d.x-el(mat,1,1)*l(對(duì)x進(jìn)和一的處理方法⑦n然后令n做歸關(guān)于參約束的模型計(jì)問題P178曉峒STATA命令：cnsreg被釋變量解釋量[件if][in][weight]，constraints(constraints)[options]其中constraints(constraints)表示線性束例如：約束規(guī)模報(bào)酬不變的估計(jì)模型命令如下：definelnk+lnl=1將于1線性約束不可以為不等)件定義為cnsreglnklnl，constraints(1)約束為的計(jì)模型：命令如下definelnklnl等的條件可以不寫出來cnsre