计量经济学论文stata分析

计量经济学实验STATA:stata基本知识：1、基本操作 ：（1）窗口锁定：Edit-preferences-general preferences-windowing-lock splitter（2）数据导入；（3）打开文件：use E:\example.dta,clear （4）日期数据导入： gen newvar=date(varname, “ymd”) format newvar %td 年度数据 gen newvar=monthly(varname, “ym”) format newvar %tm 月度数据 gen newvar=quarterly(varname, “yq”) format newvar %tq 季度数据（5）变量标签 ：Label variable tc ` “total output” ’（6）审视数据： describe list x1 x2 list x1 x2 in 1/5 list x1 x2 if q>=1000 drop if q>=1000 keep if q>=1000（7）考察变量的统计特征: summarize x1 su x1 if q>=10000 su q,detail su tabulate x1 correlate x1 x2 x3 x4 x5 x6 （8）画图 ： histogram x1, width(1000) frequency kdensity x1 scatter x1 x2 twoway (scatter x1 x2) (lfit x1 x2) twoway (scatter x1 x2) (qfit x1 x2) （9）生成新变量： gen lnx1=log(x1) gen q2=q^2 gen lnx1lnx2=lnx1*lnx2 gen larg=(x1>=10000) rename larg largedrop large g large=(q>=6000) replace large=(q>=6000) drop ln*（10）计算功能： display log(2)（11）线性回归分析： regress y1 x1 x2 x3 x4 vce #显示估计系数的协方差矩阵 reg y1 x1 x2 x3 x4,noc #不要常数项 reg y1 x1 x2 x3 x4 if q>=6000 reg y1 x1 x2 x3 x4 if large reg y1 x1 x2 x3 x4 if large==0 reg y1 x1 x2 x3 x4 if ～large predict yhat predict e1,residual display 1/_b[x1] test x1=1 # F检验，变量x1的系数等于1 test (x1=1) (x2+x3+x4=1) # F联合假设检验 test x1 x2 #系数显著性的联合检验 testnl _b[x1]= _b[x2]^2（12）约束回归 ： constraint def 1 x1+x2+x3=1 cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1) cons def 2 x4=1 cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1-2)（13）stata的日志 ： File-log-begin-输入文件名 log off 暂时关闭 log on 恢复使用 log close 彻底退出（14）stata命令库更新 ：Update all help command

SSE是解释平方和 SSR是残差平方和，他们相加就是SSTSSE/SST是R2 好像中文叫可决系数吧。。我忘了中文怎么说的，反正R2越高说明模型解释的越好DF是自由度，多元回归是N-T-1 N是样本数目，T是自变量的数目ROOT MSE和MS不知道，，一般不用这个数据number of obs就是样本数量的意思

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