Stata面板数据的统计分析资料

1、面板数据的统计分析（Stata）1因素1因素62盈余管理 1因素1因素62盈余管理 因素程度1 因素6公司 100盈余管 因素因素盈余理程度 16理程199920002010如上图所示的数据即为面板数据。显然面板数据是三维的，而时间序列数据不合适的。Eviews6.0Stata Stata 比较适合处理面板数据，且个性化强。以下以Stata11.0 为例来讲解怎么样处理面板数据。年份19992000年份199920001226盈余管理程度20101999200020002010222启动 Stata11.0，Stata 界面有 4 个组成部分，Review（在左上角）、Variables（左下

2、角）、输出窗口（在右上角）、Command（右下角）。首先定义变量， 可以输入命令，也可以通过点击Data-Create new Variable or change variable。特别注意，这里要定义的变量除了因素 1、因素 2、因素 6、盈余管理影响程度等，还要定义年份和公司名称两个变量，这两个变量的数据类型（Type） 整型），定义好变量之后可以输入数据了。数据可以直接导入（File-Import），也可以手工录入或者复制粘贴（Data-Data Edit(Browse)），excel 中的操作一样。以上面说的为例，定义变量 year、 company、 factor1、 facto

3、r2、 factor3、factor4、 factor5、 factor6、 DA。company year 分别为截面变量和时间变量。显然，通过这两个变量我panel data 的数据存储格式。因此，在使用STATA 估计命令为：tssetcompanyyear输出窗口将输出相应结果。由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性，所以对时间序列进Lag _factor1 factor1 的一阶滞后，那么我们可以采用如下命令：gen Lag_factor1=L.factor1差分变量：Gen fiscal(D)=D.fiscal统计描述：在正式进行模型的估计之前，我们必须对样本的基本分布特

4、性有一个总体的了 解。对于面板数据而言，我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体) ， 我们还要知道主要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。这些都可以通过以下三个命令来完成： xtdes 命令用于初步了解数据的大体分布状况， Xtsum 用来查询对组内、组间、整体计算各个变量的基本统计量（如均值、方差等）factor1，factor2两个自变量。xtdes DA factor1facto2xtsum DA factor1 facto2模型回归。OLS 各个模型的区别请上网查查。下面说说各个模型的命令：混合 OLS 模型输入命令：regress DA factor1 facto2

5、固定效应模型输入命令： xtregDAfactor1factor,fe 随机效应模型输入命令： xtregDAfactor1factor,模型的选择及检验固定效应模型要检验个体效应的显著性，这可以通过固定效应模型回归结果F 模型的结论。随机效应模型要检验随机效应是否显著，要输入命令：xttest0p hausman 检验来得出。Hausman 检验Hausman hausman p 0，则接受原假设，使用固定效应模型。相关命令：quixtregDAfactor1factor2est store fequixtregDAfactor1factor2est store rehausman fe固定

6、效应模型估计：面板模型选择问题xtreggdp invest culture sci health admin techno,fe固定效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值(sigma u 和 e），二者之间的相关关系(rho)最后一行给出了检验固定效应是否显著的 F 统计量和相应的 P 值随机效应模型估计：xtreggdp invest culture sci health admin techno,re OLS 模型： xttest0P 0.0000OLS 模型Ml：xtreggdp invest culture sci health admintechno,mleHausman 检验

7、Hausman 检验究竟选择固定效应模型还是随机效应模型： 第一步：估计固定效应模型，存储结果xtreggdp invest culture sci health admin techno,fe est store fe第二步：估计随机效应模型，存储结果xtreggdp invest culture sci health admin techno,re est store re第三步：进行 hausman 检验hausman feHausman 检验量为：H=(b-B)Var(b)-Var(B)-1(b-B)x2(k)Hausman k 的H hausman Hausman 本假设得不到满足，

8、遗漏变量的问题，或者某些变量是非平稳等等可以改用 hausman 检验的其他形式：hausman fe, sigmaless面板模型异方差和自相关的检验（比较复杂：三个模型、两个维度对于固定效应模型的异方差检验和自相关的检验：序列自相关检验Xtserial gdp invest culture sci health admin techno如果没有 xtserial 命令即输入上面的命令后弹出 no command，则输入 findit xtserial.ado 可以自动搜索到进行安装截面自相关检验xtreg DA factor1 factor2 ,fe xttest2截面（组间）异方差检验（不考虑序列异方差即组内）xtreggdp invest culture sci health admin techno,fe xttest3随机效应模型的自相关检验： 序列自相关检验xtreggdp invest culture sci health admin techno,re Xttest1处理：异方差用 robust序列自