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stataGLS回归命令
Stata
面板数据,Hausman测试,求分析
答:
regldilofdiestimatesstoreolsxtivregldi(lofdi=l.lofdildeplexr)estimatesstoreivhausmanivols(在面板数据中使用工具变量,
Stata
提供了如下
命令
来执行2SLS:xtivregdepvar[varlist1](varlist_2=varlist_iv)(选择项可以为fe,re等,表示固定效应、随机效应等。详见helpxtivreg)如果存在内生解释变量,则应该...
有人可以解释一下2SLS吗?
答:
如果在理论上认为可能某解释变量可能为内生变量,那么直接进行TSLS
回归
即可。
GLS
在EVIEWS上的实现
答:
两种方法:1.蠢且勤快的方法:在
回归
结果窗口中按Estimate,改变你的回归项分别为“y*1/abs(resid) x1*1/abs(resid) x2*1/abs(resid)”,当然要在做完你的OLS后马上做,否则你的resid序列就不是你所要的误差序列了。 2.聪明且懒的方法:你先用你所需要用的变量做一下OLS回归,然后在回归结...
hansen检验
指令
是什么
stata
答:
sort id year /*是以
STATA
面板数据格式出现*/sort year id /*是以DEA格式出现*/*删除个别年份或省份drop if year<1992drop if id==2 /*注意用==*/*如何得到连续year或id编号(当完成上述操作时,year或id就不连续,为形成panel格式,需要用egen
命令
)egen year_new=group(year)xtset id year_new**保留变量...
解释变量内生性如何处理?
答:
弱工具变量”。在第一阶段
回归
中,如果F统计量大于10,则可不必担心弱工具变量问题。在过度识别的情况下,可以使用过度识别检验来检验工具变量是否与扰动项相关。GMM过程在
Stata
中可以通过安装ivreg2和ranktest程序来进行。具体
命令
为:使用xtset设置面板变量及时间变量,然后使用ivreg2命令进行面板GMM估计。
完成一篇实证论文:
Stata
常用dofile文件包含常用模型的代码汇总_百度知 ...
答:
广义最小二乘法(
GLS
/FGLS): 当数据存在异方差时,采用此方法能有效纠正偏差,提升估计精度。 非线性
回归
: 针对非线性关系,
Stata
提供了强大的工具,便于模型拟合和预测。 工具变量法(2SLS)和广义矩估计法(GMM): 当内生变量影响模型结果时,这两种方法能确保估计的可靠性和稳健性。 极...
如何用SPSS进行解释变量的内生性检验与效果检验
答:
首先,您需要准备好数据并将其导入SPSS。然后,打开“分析”菜单并选择“
回归
”>“线性...”。在“线性回归”对话框中,在“因变量”框中选择您希望预测的变量,并在“自变量”框中选择您希望用作预测因子的变量。接下来,您可以在“选项”选项卡中选择进行内生性检验的方法。SPSS提供了多种内生性...
内生性处理:工具变量法
答:
假设
回归
模型
stata命令
如下:以上命令ivregress 2sls 和 ivreg2是等价的,只是 ivreg2显示的内容更为丰富。xtivreg2 相较于ivreg2,就是OLS和FE/FD模型的差别,ivreg2 ... i.Year i.id等价于xtivreg2 ... i.Year, fe。针对工具变量有三大检验:以上三大检验,优先做相关性检验。这是由于弱...
hansen检验
指令
是什么
stata
答:
xttest2
命令
H0: 所有截面残差的相关系数都相等 xtreg logy logk logl, fe xttest2 --- 异方差稳健型估计 xtreg logy h inv gov open, fe robust est store fe_rb xtreg logy h inv gov open, fe robust est store fe ---
高级计量经济学 17:面板二值选择模型
答:
在方程 中,如果 ,即没有个体效应,则为混合
回归
(pooled probit or pooled logit),可将此面板数据作为横截面数据处理(参考《高级计量16》),此时,只需要使用截面数据的相关
Stata
命令
即可进行混合回归。然而,由于同一个体不同时期的扰动项可能存在自相关,故应使用以面板为聚类的聚类稳健...
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