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stata面板回归结果分析,面板数据回归分析stata代码

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Stata 面板 data，关于stata/红色数据的数据表示一个字符串变量 ， 不能用于回归分析 。regldilofdistimatestoreolsxtivregldi(lof dil，lofdidlex r)estimatestoreihuausmanivols(使用面板 data中的工具变量，Stata提供以下命令来执行2SLS:xtivregdepvarhelpreg3，只需查看帮助即可 ， 为什么两个变量需要联立方程？用STATA处理面板 data，首先要声明数据是面板 data，命令是xtregx1x2，是观察的单位，一般模型中是I，x2是观察的时间，一般模型中是T，比如有1980-1985面板五年的省数据，省变量表示?。瓯淞勘硎灸? ，你应该:xtregprovinceyear只要记得把I放在t前面就行了 。
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1、STATA对 面板数据采用固定效应还是随机效应的hausman检验结果如下,怎么... houseman检验结果的p值小于0.01，即拒绝原假设说明应该采用固定效应 。houseman检验结果的p值小于0.01，说明拒绝了原假设，说明应该采用固定效应 。houseman检验的结果告诉我们，固定效应和随机效应在系数估计上存在显著差异 ， 因此固定效应优于随机效应 。H0:随机效应模型是正确的模型 。无论最初的假设是否成立，FE都是一致的 。然而，如果最初的假设成立，RE比FE更有效；

Prob>chi20.0000，强烈拒绝原假设，使用固定效应 。随机效果最直观的用法就是将固定效果扩展为随机效果 。注意，此时随机效应是一个群体概念，代表一个分布的信息或特征 ， 而对于固定效应，我们的推断仅限于那些固定(未知)的参数 。例如，我们要研究某些水稻品种是否对产量有影响 ， 如果用于分析的品种是从一个大的品种集中随机选取的，那么我们就可以利用随机效应模型分析推断出由所有品种组成的整体的一些信息 。

2、Stata 面板数据,Hausman测试,求 分析 1 。解释变量的内生性检验首先，检验解释变量的内生性(解释变量内生性的豪斯曼检验:使用工具变量法的前提是内生性解释变量的存在 。豪斯曼检验的原始假设是:所有解释变量都是外生的，如果拒绝，则认为有内生的解释变量 ， 应使用IV；另一方面，如果接受，则认为没有内生解释变量 ， 应使用OLS 。regldilf diestimatestoreolsxtivregldi(lof dil 。lofdildeflex r)Estimatesstorei Hausmanivols(使用面板 data中的工具变量，Stata提供以下命令来执行2SLS:xtivregdepvar红色数据表示字符串变量，不能在回归/1223中使用 。一般你做面板 回归，直接把数据从excel粘贴到STATA 。区域变量是字符串变量，需要进行转换 。但是除了年份以外，所有的数据都是红色的，这是一个问题 ， 因为年份是数字 。我的建议是:(1)详细检查excel中每个变量下的数据，特别注意是否有缺失值 。在很多情况下，缺少值是字符串变量的一个重要原因 。
假设区域变量命名为region ， 具体操作命令是:encode，gen(region1)/重新生成一个带标签值的变量/dropregion/删除原来的区域变量/renameregion1region/将region1的名称改为region/此时region的颜色应该是蓝色，所以设置时间序列或面板 data没有问题 。

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