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1、运用Stata做计量经济学 运用Stata建模的7步骤： 1、准备工作；目录、日志、读入数据、熟悉数据、时间变量、more、……； 2、探索数据：数据变换、描述统计量、相关系数、趋势图、散点图、……； 3、建立模型：regress、经济理论检验、实际经济问题要求、统计学检验、计量经济学检验：R2，T，t，残差； 4、诊断模型：异方差、序列相关、多重共线性、随机解释变量问题、……； 5、修正模型：WLS、GLS、工具变量法（ivregress），……； 6、应用模型：置信区间、预测、结构分析、边际分析、弹性分析、常用模型回归系数的意义、……； 7、整理：关闭日志、生成do文件备用
2、 1、准备工作 让STATA处于初始状态，清除所有使用过的痕迹 clear 指明版本号 version11 设定并进入工作文件夹：cd D:\ （设定路径，将数据、程序和输出结果文件均存入该文件夹） 关闭以前的日志 capture log close 建立日志： log using , replace 设定内存： set mem 20m 关闭 more： set more off 读入数据： use .dta, clear 认识变量：describe 建立时间变量：tsset 2、用描述统计方法探索数据特征 必要的数据转换
3、 gen、replace、……； 描述统计量：summarize, detail 相关系数矩阵：corr/pwcorr 散点图和拟合直线图：scatter y x || lfit y x 矩阵散点图： graph matrix y x1 x2 x3,half 线性趋势图：line y x 3、建立模型 OLS建立模型： regress y x1 x2 x3； 由方差分析表并用F和R2检验模型整体显著性； 依据p值对各系数进行t检验，一次只能剔出一个最不显著的变量，直到不包含不显著的变量； 估计参数，判别变量的相对重要性； 构造和估计约束模型，用以检验经济理论
4、 4、诊断模型 （1）检验异方差 残差拟合值散点图：rvfplot 残差平方与某个自变量的散点图 predict e, residuals gen e2=eˆ2 scatter e2 x1 Breusch-Pagan拉格朗日乘数异方差检验 estat hettest 通过信息矩阵检验执行的white异方差检验 estat imtest, white 解析检验的零假设H0：同方差 （2）检验序列相关 散点图法 predict r gen lagr=l.r scatter r lagr,xline(0) yline(0) 趋势图法 line r year, y
5、line(0) Breusch-Godfrey LM test for autocorrelation estat bgodfrey,lags(1 2 3) Durbin’s alternative test for autocorrelation estat dubinalt,lags(1 2 3) Durbin-Watson dw-statistic estat dwatson （3）多重共线性 检验多重共线性是否存在：R2和F很高，但t检验不显著 判定系数检验法：某一自变量对其余自变量回归的R>0.8，判定该自变量引起多重共线性 方差膨胀因子大于5 estat v
6、if 5、修正模型 （1）异方差的修正——WLS predict r, residuals regress y x1 x2 x3 [w=1/abs(r)] （2）修正同时存在异方差和序列相关之prais 选项是corc变换，循环迭代 Prais m gdp, corc 第一次迭代后停止，两步法 prais m gdp, twostep 矫正同时存在异方差和序列相关之Newey-West 假定模型存在异方差和滞后3阶的序列相关，用OLS估计Newey-West标准误 Newey m gdp, lag(3) （3）多重共线性的修正 排除引起共线性的变量 差分法（短
7、期模型） 岭回归法（有偏估计） 逐步回归法 A. 向前法（只进不出） sw reg ...,pe(0.#) B. 向后法（只出不进） sw reg ...,pe(0.#) C. （有进有出）向前法 sw reg ...,pe(0.#) pr(0.#) forward pe(0.#) < pr(0.#)向前法是空模型的开始 D. （有进有出）向后法 sw reg ...,pe(0.#) pr(0.#) pe(0.#) < pr(0.#)向后法是满模型的开始 （4）修正随机解释变量 tsset year ivreg consp (gdpp=l.gdpp) 用滞后一期的gdp
8、p作gdpp的工具变量 常数项虚拟变量自己作自己的工具变量。 ivreg y1 x1 x2 (y2 y3 = z1 z2 z3) x3 用z1 z2 z3作y2和y3的工具变量 x1 x2 x3和常数项虚拟变量自己作自己的工具变量 6、运用模型（regress postestimation） 点估计：predict yhat 残差： predict r, residuals 均值预测的标准误：predict zxbzw, stdp 个别值预测的标准误：predict rxbzw, stdf F的临界值 invFtail(df1,df2,0.05) F的临界概率（边
9、际概率）Ftail(df1,df2,ftest) t的临界值invttail(df,0.025) t的临界概率（边际概率）ttail(df,ttest) 常用模型回归系数的意义 线性模型：边际效应 线性-对数模型：自变量的相对变化引起因变量的绝对变化 对数-线性模型：自变量的绝对变化引起因变量的相对变化 双对数模型：弹性系数 差分模型：短期边际效应 自变量x比上期增加一个单位，平均来说因变量y比上期增加了个单位。无常数项。 7、整理 在results窗口审视整个估计过程，尤其注意出错的地方 关闭日志文件：log close 生成do文件：（1）记录和再现建模分析过程 （2）为分析类似项目提供借鉴 操作：（1）在回顾窗口选择命令并复制 （2）点击do-file Editor，或打开一个已存在的do文件 （3）将复制的命令粘贴在do文件中 （4）编辑已执行过的命令，包括增加注释 （5）调试do文件 （6）保存
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