【stata】面板数据常用命令
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发布时间：2024-10-01 21:52
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时间：2024-10-19 09:11
面板数据是由时间序列和截面数据混合而成的，指的是对一组个体连续观察多期得到的资料，通常被称为“追踪资料”。近年来，随着面板数据资料的获取相对容易，其应用范围也在不断扩大。面板数据模型分析的主要目的是控制不可观测的个体异质性，包括由于民族习惯、风俗文化而形成的个体效应和特定年份的时间效应，以及描述和分析动态调整过程，提高模型的信息量，降低变量间共线性的可能性，增加自由度和估计的有效性。
面板数据（Panel Data）是截面数据与时间序列综合的一种数据资源，通常使用PanelData模型进行分析。它可以分析样本在时间序列上的特征，同时分析个体间的差异和动态变化特征。
面板数据可以认为是同一截面的观测样本在不同时间节点的重复测量和记录，也可以认为是若干个结构、记录时间、记录选项相同的时间序列数据的复合结构。因此，在针对面板数据进行分析时，可以采用截面数据或时间序列的一些方法。
以下是一些Stata中常用的面板数据命令：
xtset Declare a dataset to be panel data
xtdescribe Describe pattern of xt data
xtsum Summarize xt data
xttab Tabulate xt data
xtdata Faster specification searches with xt data
xtline Line plots with xt data
xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models
xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance
xtmixed Multilevel mixed-effects linear regression
xtgls Panel-data models using GLS
xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panel-corrected standard errors
xtfrontier Stochastic frontier models for panel data
xtrc Random coefficients models
xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models
xtunitroot Panel-data unit-root tests
xtabond Arellano-Bond linear dynamic panel-data estimator
xtdpdsys Arellano-Bond/Blundell-Bond estimation
xtdpd Linear dynamic panel-data estimation
xttobit Random-effects tobit models
xtintreg Random-effects interval-data regression models
xtlogit Fixed-effects, random-effects, & population-averaged logit models
xtprobit Random-effects and population-averaged probit models
xtcloglog Random-effects and population-averaged cloglog models
xtpoisson Fixed-effects, random-effects, & population-averaged Poisson models
xtnbreg Fixed-effects, random-effects, & population-averaged negative binomial models
xtmelogit Multilevel mixed-effects logistic regression
xtmepoisson Multilevel mixed-effects Poisson regression
xtgee Population-averaged panel-data models using GEE
面板数据随机效应与固定效应检验是模型设定过程中最为关键同时也是最难的一步，这需要大量的实践经验和对理论的深入理解。
1）检验个体效应的显著性。进行固定效应模型时，F检验表明固定效应模型由于混合OLS模型。检验随机效应是否显著的命令为：xttest0。若P值为0.0000，表明随机效应非常显著。
2）Hausman检验。具体步骤为：
step1：估计固定效应模型，存储估计结果；
step2：估计随机效应模型，存储估计结果；
step3：进行Hausman检验；
命令为：
xtreg GDP FDI EX IM, fe /*step1*/
eststore fe
xtreg GDP FDI EX IM, re /*step2*/
eststore re
hausman fe re/*step3*/
eststore 的作用在于把估计结果存储到名称为fe，re的临时性文件中。然后我们就可以根据Hausman检验的值进行模型的选择了。注意Hausman检验需要将fe放在re前面。
对于面板数据，如果观测到被解释变量随时间而改变，则开启了动态面板对参数估计的可能性。动态面板模型设定了一个个体的被解释变量部分取决于前一期的值。当被解释变量的滞后一期或者多期出现在解释变量中。
对于短面板数据来说，需要研究短面板的固定效应模型估计，使用一阶差分消除固定效应。通过解释变量的适当滞后期作为工具变量对一阶差分模型中的参数进行IV估计可以得到一致估计量。但是Stata有一些固定的命令，可以直接进行动态面板估计。如：xtabond、xtdpdsys、xtdpd。以上这些命令使得模型更加容易估计，同时也提供了相关的一些检验。
推荐阅读：
Stata有个命令xtabond2，作者是：David Roodman,写过abar ewey2\ivvif\collapse2等。xtabond2的详细说明，还有专门介绍的PPT： repec.org/nasug2006/How...
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时间：2024-10-19 09:12
面板数据是由时间序列和截面数据混合而成的，指的是对一组个体连续观察多期得到的资料，通常被称为“追踪资料”。近年来，随着面板数据资料的获取相对容易，其应用范围也在不断扩大。面板数据模型分析的主要目的是控制不可观测的个体异质性，包括由于民族习惯、风俗文化而形成的个体效应和特定年份的时间效应，以及描述和分析动态调整过程，提高模型的信息量，降低变量间共线性的可能性，增加自由度和估计的有效性。
面板数据（Panel Data）是截面数据与时间序列综合的一种数据资源，通常使用PanelData模型进行分析。它可以分析样本在时间序列上的特征，同时分析个体间的差异和动态变化特征。
面板数据可以认为是同一截面的观测样本在不同时间节点的重复测量和记录，也可以认为是若干个结构、记录时间、记录选项相同的时间序列数据的复合结构。因此，在针对面板数据进行分析时，可以采用截面数据或时间序列的一些方法。
以下是一些Stata中常用的面板数据命令：
xtset Declare a dataset to be panel data
xtdescribe Describe pattern of xt data
xtsum Summarize xt data
xttab Tabulate xt data
xtdata Faster specification searches with xt data
xtline Line plots with xt data
xtreg Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models
xtregar Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance
xtmixed Multilevel mixed-effects linear regression
xtgls Panel-data models using GLS
xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panel-corrected standard errors
xtfrontier Stochastic frontier models for panel data
xtrc Random coefficients models
xtivreg Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models
xtunitroot Panel-data unit-root tests
xtabond Arellano-Bond linear dynamic panel-data estimator
xtdpdsys Arellano-Bond/Blundell-Bond estimation
xtdpd Linear dynamic panel-data estimation
xttobit Random-effects tobit models
xtintreg Random-effects interval-data regression models
xtlogit Fixed-effects, random-effects, & population-averaged logit models
xtprobit Random-effects and population-averaged probit models
xtcloglog Random-effects and population-averaged cloglog models
xtpoisson Fixed-effects, random-effects, & population-averaged Poisson models
xtnbreg Fixed-effects, random-effects, & population-averaged negative binomial models
xtmelogit Multilevel mixed-effects logistic regression
xtmepoisson Multilevel mixed-effects Poisson regression
xtgee Population-averaged panel-data models using GEE
面板数据随机效应与固定效应检验是模型设定过程中最为关键同时也是最难的一步，这需要大量的实践经验和对理论的深入理解。
1）检验个体效应的显著性。进行固定效应模型时，F检验表明固定效应模型由于混合OLS模型。检验随机效应是否显著的命令为：xttest0。若P值为0.0000，表明随机效应非常显著。
2）Hausman检验。具体步骤为：
step1：估计固定效应模型，存储估计结果；
step2：估计随机效应模型，存储估计结果；
step3：进行Hausman检验；
命令为：
xtreg GDP FDI EX IM, fe /*step1*/
eststore fe
xtreg GDP FDI EX IM, re /*step2*/
eststore re
hausman fe re/*step3*/
eststore 的作用在于把估计结果存储到名称为fe，re的临时性文件中。然后我们就可以根据Hausman检验的值进行模型的选择了。注意Hausman检验需要将fe放在re前面。
对于面板数据，如果观测到被解释变量随时间而改变，则开启了动态面板对参数估计的可能性。动态面板模型设定了一个个体的被解释变量部分取决于前一期的值。当被解释变量的滞后一期或者多期出现在解释变量中。
对于短面板数据来说，需要研究短面板的固定效应模型估计，使用一阶差分消除固定效应。通过解释变量的适当滞后期作为工具变量对一阶差分模型中的参数进行IV估计可以得到一致估计量。但是Stata有一些固定的命令，可以直接进行动态面板估计。如：xtabond、xtdpdsys、xtdpd。以上这些命令使得模型更加容易估计，同时也提供了相关的一些检验。
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