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文档简介

第9章非经典假设、线性方程组、面板数据估计的stata实现内容简介1.非经典假设下的回归分析的stata实现2.线性方程组的回归分析——STATA实现3.面板数据的stata处理下一章介绍非线性模型回归分析的实现，第十一章介绍时间序列数据的处理方法1.非经典假设下的回归分析的stata实现多重共线性、内生性、异方差问题检验、处理数据集：MROZ.DTA多重共线性检验regwageeducexperexpersqagekidslt6kidsge6vif一般来说，判断多重共线性的标准是（两个标准必须同时满足）：最大的vif大于10；平均的vif大于1

内生性的检验与处理检验内生性regwageeducexperexpersqagekidslt6kidsge6ovtest处理内生性——工具变量ivregwageagekidslt6kidsge6expersqexper(educ=motheduc)线性方程组的回归分析——STATA实现似不相关模型联立方程组模型似不相关模型问题：我们要估计教育等变量是如何同时影响工人的工资和福利的，我们将使用finger.dta估计以下的系数数据集：fringe.dtahrearn为小时工资；hrben为附加福利；educ表示教育水平；exper、expersq分别表示工作年限和工作年限的平方；tenure、tenuresq表示在目前岗位上的时间、时间的平方；union是一个二值变量，union=1表示是工会成员；south也是二值变量，south=1表示该工人住在南部；nrtheast、nrthcen也是二值变量，nrtheast=1表示工人住在东北部，nrthcen=1表示工人住在中东部；marriedwhitemale分别是关于工人婚姻状况、种族、性别的二值变量。命令

sureg(depvar1varlist1)(depvar2varlist2)，在我们的问题中sureg(hrearneducexperexpersqtenuretenuresqunionsouthnrtheastnrthcenmarriedwhitemale)(hrbenseducexperexpersqtenuretenuresqunionsouthnrtheastnrthcenmarriedwhitemale)

联立方程组模型问题我们在这个例子中关心的问题仍然与已婚妇女的就业问题有关。不同于上一章我们关心已婚妇女教育的回报，我们在这里主要关心的是已婚妇女的劳动力供给。在劳动力市场上，我们只能得到均衡的劳动力供给，即供给方和需求方行为一致时的劳动力供给。它是由以下联立方程组决定的，我们的目标就是估计这些参数。数据集：mroz.dta命令reg3(depvar1varlist1)(depvar2varlist2)，在我们的问题中reg3(hourslwageeducagekidslt6kidsge6nwifeinc)(lwageho

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