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stata面板数据结果分析

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stata面板数据，stata钟面板-3/协整分析Help面板协整分析非常复杂/1223 。stata面板 数据模型2.1.3随机效应面板数据模型 ， 因为面板 数据既有截面数据又有时间序列，而stata无法自动识别，所以需要让stata知道哪个部分是截面/ 。

1、 面板 数据回归 分析结果看不懂!!不复杂吧？和普通回归一样 。看prob>F的值，也就是p < 0.05的值，说明你的回归模型在0.05的水平上显著 。调整后的R 0.0439是模型对因变量的解释率，然后下面是回归的各个自变量的参数估计表分析 。从p的值可以看出，只有两个自变量费率和年龄对因变量有显著影响，费率有负向影响 。

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 。lofdileplex r)Estimatestorei VHausmanivols(使用面板 数据中的工具变量) ， Stata提供以下命令来执行2SLS:xtivregdepvar 。结果的前两行表示模型的类别 ， LZ采用randomeffect随机模型，截面变量:省，样本数310 ， 组数31 ， 即每组10个观测值 。35条线代表模型的拟合优度，分别是组内、组间、整体、组内、组间和整体 。

3、 stata中 面板 数据协整 分析求助 面板协整分析非常复杂面板 数据，n14 ， T24，季度数据 ， 连续 。使用xtwest命令做协整分析，具体命令如下:XT West MortageCr4Ralnonlea，Constant trend lags(1)leads(0)LR window(3)bootstrap(100)，弹出的是:ContinuousTimeSeriesarrequired，Followingseriescontainholes: 。

4、 stata 面板 数据模型2.1.3随机效果面板 数据模型 。短方法/步骤面板处理-1 数据既指横截面数据又指时间序列数据，所以有横截面 。本节主要讨论short面板stata的实现，即时间维度t小于节数n 数据 。在那种情况下，因为T?。扛龈鎏宓男畔⒘可伲晕薹ㄌ致廴哦钍欠窬哂凶韵喙匦?。我们一般假设它是独立同分布的 。
【stata面板数据结果分析】因为面板 数据既有截面数据又有时间序列，而stata无法自动识别，所以需要让stata知道哪个部分是截面/ 。设置面板数据dimension的基本命令是:xtsetpanelvartivar[ ， ts options]，其中panelvar代表section 数据 variable，timvar代表时间序列变量 。

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