误差修正模型的stata应用

误差修正模型:

如果用两个变量，人均消费y和人均收入x(从格林的数据获得)来研究误差修正模型。

令z=(y x)’，则模型为:

,z,A，,z，p,z，, ,t0t,1it,1ti,1

,,,,'其中，

如果令，即滞后项为1，则模型为 k,1

,z,A，,z，p,z，,t0t,11t,1t

实际上为两个方程的估计:

,y,a，by，bx，p,y，p,x，,ty11t,112t,111t,112t,11t

,x,a，by，bx，p,y，p,x，,tx21t,122t,121t,122t,12t

用ols命令做出的结果:

gen t=_n

tsset t

time variable: t, 1 to 204

gen ly=L.y

(1 missing value generated)

gen lx=L.x

(1 missing value generated)

reg D.y ly lx D.ly D.lx

Source | SS df MS Number of obs = 202 -------------+------------------------------ F( 4, 197) = 21.07

Model | 37251.2525 4 9312.81313 Prob > F = 0.0000

Residual | 87073.3154 197 441.996525 R-squared = 0.2996 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2854 Total | 124324.568 201 618.530189 Root MSE = 21.024

------------------------------------------------------------------------------

D.y | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ly | .0417242 .0187553 2.22 0.027 .0047371 .0787112

lx | -.0318574 .0171217 -1.86 0.064 -.0656228 .001908

ly |

D1. | .1093189 .082368 1.33 0.186 -.0531173 .2717552

lx |

D1. | .0792758 .0566966 1.40 0.164 -.0325344 .1910861

_cons | 2.533504 3.757158 0.67 0.501 -4.875909 9.942916

,y,a，by，bx，p,y，p,x，,a这是的回归结果，其中=2.5335，

ty11t,112t,111t,112t,11ty

b=0.04172，b= -0.03186，p=0.10932，p=0.07928 11121112

同理可得的回归结果，见下 ,x,a，by，bx，p,y，

p,x，,tx21t,122t,121t,122t,12t

reg D.x ly lx D.ly D.lx

Source | SS df MS Number of obs = 202 -------------+------------------------------ F( 4, 197) = 11.18

Model | 36530.2795 4 9132.56988 Prob > F = 0.0000

Residual | 160879.676 197 816.648101 R-squared = 0.1850 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.1685 Total | 197409.955 201 982.139082 Root MSE = 28.577

------------------------------------------------------------------------------

D.x | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ly | .037608 .0254937 1.48 0.142 -.0126676 .0878836

lx | -.0307729 .0232732 -1.32 0.188 -.0766694 .0151237

ly |

D1. | .4149475 .111961 3.71 0.000 .1941517 .6357434

lx |

D1. | -.1812014 .0770664 -2.35 0.020 -.3331825 -.0292203

_cons | 11.20186 5.10702 2.19 0.029 1.130419 21.27331

如果用vec 命令

vec y x, pi

Vector error-correction model

Sample: 3 - 204 No. of obs = 202

AIC = 18.29975 Log likelihood = -1839.275 HQIC = 18.35939

Det(Sigma_ml) = 277863.4 SBIC = 18.44715

Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- D_y 4 20.9706 0.6671 396.7818 0.0000

D_x 4 28.5233 0.5328 225.8313 0.0000 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------

| Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_y | _ce1 |

L1. | .0418615 .0069215 6.05 0.000 .0282956 .0554273

y |

LD. | .1091985 .0807314 1.35 0.176 -.0490323 .2674292

x |

LD. | .0793652 .055411 1.43 0.152 -.0292384 .1879687

_cons | -3.602279 3.759537 -0.96 0.338 -10.97084 3.766278 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x |

_ce1 |

L1. | .0256414 .0094143 2.72 0.006 .0071897 .044093

y |

LD. | .4254495 .1098075 3.87 0.000 .2102308 .6406683

x |

LD. | -.1889879 .0753677 -2.51 0.012 -.3367058 -.04127

_cons | 5.880993 5.113562 1.15 0.250 -4.141405 15.90339 ------------------------------------------------------------------------------

这里_ce1 L1显示的是速度调整参数α的估计值，上述结果没有π的估计，而是在下面的表

格中。

Cointegrating equations

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

_ce1 1 853.9078 0.0000

-------------------------------------------

Identification: beta is exactly identified

Johansen normalization restriction imposed

------------------------------------------------------------------------------

beta | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _ce1 | y | 1 . . . . .

x | -.764085 .0261479 -29.22 0.000 -.8153339 -.7128362

_cons | 146.9988 . . . . . ------------------------------------------------------------------------------ 上表中beta显示的β的估计值。

Impact parameters

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

D_y 1 36.57896 0.0000

D_x 1 7.418336 0.0065

-------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------

Pi | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_y | y |

L1. | .0418615 .0069215 6.05 0.000 .0282956 .0554273

x |

L1. | -.0319857 .0052886 -6.05 0.000 -.0423512 -.0216203 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x |

y |

L1. | .0256414 .0094143 2.72 0.006 .0071897 .044093

x |

L1. | -.0195922 .0071933 -2.72 0.006 -.0336908 -.0054935

命令pi 显示π的估计值，上表中显示，在第一个方程中协整向量π中，y

的L1(滞后一期)

的估计值为0.0418615，x的L1(滞后一期)的估计值为-0.0319857，这与ols 估计的

b=0.04172，b= -0.03186很类似;在第二个方程中协整向量π的估计与ols估计的有些差1112

别，可能暗示第二个方程对均衡误差没有反应。

检验协整向量的秩，

vecrank y x

Johansen tests for cointegration Trend: constant Number of obs = 202 Sample: 3 - 204 Lags = 2 -------------------------------------------------------------------------------

maximum trace critical

rank parms LL eigenvalue statistic value

0 6 -1856.3997 . 34.5784 15.41

1 9 -1839.2746 0.15596 0.3282* 3.76

2 10 -1839.1105 0.00162

------------------------------------------------------------------------------- trace statistic 表明拒绝rank(π)=0的假设，但是不能拒绝

rank(π)=1的假设，所以人

均消费和人均收入的模型中，协整向量的秩为1。也表明人均消费和人均收入符合误差修正

模型。

vec y x, al

al显示α的估计值，即速度调整参数的估计

Adjustment parameters

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

D_y 1 36.57896 0.0000

D_x 1 7.418336 0.0065

-------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------

L1. | .0418615 .0069215 6.05 0.000 .0282956 .0554273 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x | _ce1 |

L1. | .0256414 .0094143 2.72 0.006 .0071897 .044093

而β矩阵的估计为:

------------------------------------------------------------------------------

beta | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _ce1 | y | 1 . . . . .

x | -.764085 .0261479 -29.22 0.000 -.8153339 -.7128362

_cons | 146.9988 . . . . . ------------------------------------------------------------------------------ 即146.9988+y-0.764085 x=0 而αβ’即为π，即α’=(0.0418615 0.0256414)，β’=(1 -0.764085)，π的第一行即为第一个方程中的π的估计值(0.0418615 -0.0319857)

其中，0.0418615*(-0.764085)= -0.0319857

π的第二行即为第二个方程中的π的估计值(0.0256414 -0.0195922)

------------------------------------------------------------------------------

Pi | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_y | y |

L1. | .0418615 .0069215 6.05 0.000 .0282956 .0554273

x |

L1. | -.0319857 .0052886 -6.05 0.000 -.0423512 -.0216203 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x |

y |

L1. | .0256414 .0094143 2.72 0.006 .0071897 .044093

x |

L1. | -.0195922 .0071933 -2.72 0.006 -.0336908 -.0054935

此时虽然β矩阵的估计中有截距项，但在π的显示结果中没有截距项，此时截距项被放在误

差修正模型中了。

如果用t(rc)命令，则截距项出现在π中，而误差修正模型中没有截距项。

vec y x, t(rc) pi al

Vector error-correction model

Sample: 3 - 204 No. of obs = 202

AIC = 18.30856 Log likelihood = -1841.164 HQIC = 18.36157

Det(Sigma_ml) = 283111.1 SBIC = 18.43958

Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- D_y 3 20.9329 0.6666 395.9259 0.0000 D_x 3 28.5972 0.5280 221.5231 0.0000 -----------------------------------

----------------------------- ------------------------------------------------------------------------------

| Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_y | _ce1 |

L1. | .041464 .0045894 9.03 0.000 .0324688 .0504591

y |

LD. | .1128688 .0801805 1.41 0.159 -.044282 .2700196

x |

LD. | .0765203 .054746 1.40 0.162 -.0307799 .1838205 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x | _ce1 |

L1. | .0386104 .0062698 6.16 0.000 .0263218 .050899

y |

LD. | .4012721 .1095377 3.66 0.000 .1865822 .6159621

x |

LD. | -.1705861 .0747907 -2.28 0.023 -.3171732 -.0239991 ------------------------------------------------------------------------------ Cointegrating equations

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

_ce1 1 924.1123 0.0000

-------------------------------------------

Identification: beta is exactly identified

Johansen normalization restriction imposed

------------------------------------------------------------------------------

beta | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _ce1 | y | 1 . . . . .

x | -.773902 .025458 -30.40 0.000 -.8237986 -.7240053

_cons | 105.6838 81.37255 1.30 0.194 -53.8035 265.171 ------------------------------------------------------------------------------ Adjustment parameters

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

D_y 1 81.62498 0.0000

D_x 1 37.92271 0.0000

------------------------------------------------------------------------------

L1. | .041464 .0045894 9.03 0.000 .0324688 .0504591 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x | _ce1 |

L1. | .0386104 .0062698 6.16 0.000 .0263218 .050899 ------------------------------------------------------------------------------

Impact parameters

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

D_y 1 81.62498 0.0000

D_x 1 37.92271 0.0000

-------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------

Pi | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_y | y |

L1. | .041464 .0045894 9.03 0.000 .0324688 .0504591

x |

L1. | -.032089 .0035518 -9.03 0.000 -.0390504 -.0251277

_cons | 4.382067 .4850288 9.03 0.000 3.431428 5.332706

-------------+---------------------------------------------------------------- D_x |

y |

L1. | .0386104 .0062698 6.16 0.000 .0263218 .050899

x |

L1. | -.0298806 .0048522 -6.16 0.000 -.0393908 -.0203705

_cons | 4.080489 .6626169 6.16 0.000 2.781784 5.379194 ------------------------------------------------------------------------------ 此时在π的矩阵估计中，有截距项，但是在误差修正模型中没有截距项。

如果用t(rt)命令，在协整向量β中有趋势项的估计(即对时间t的系数的估计)，而在整个

误差修正模型中没有趋势项，但是有截距项的估计。在π的估计中，只有趋势项，没有截距

项，因为截距项的估计已经包含在误差修正模型中了。

vec y x, t(rt) pi al

Vector error-correction model

Sample: 3 - 204 No. of obs = 202

AIC = 18.2926 Log likelihood = -1837.553 HQIC = 18.35887

Det(Sigma_ml) = 273167.6 SBIC = 18.45638

Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- D_y 4 20.8735 0.6702 400.296 0.0000 D_x 4 28.0435 0.5484 239.2424 0.0000 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------

| Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_y | _ce1 |

L1. | .0769485 .01239 6.21 0.000 .0526645 .1012325

y |

LD. | .0861433 .0819685 1.05 0.293 -.0745121 .2467986

x |

LD. | .0989288 .0554018 1.79 0.074 -.0096569 .2075144

_cons | -2.443936 3.5442 -0.69 0.490 -9.390441 4.502569 ------------

-+---------------------------------------------------------------- D_x | _ce1 |

L1. | .0632409 .016646 3.80 0.000 .0306153 .0958664

y |

LD. | .3552693 .1101247 3.23 0.001 .1394288 .5711098

x |

LD. | -.1724981 .0744324 -2.32 0.020 -.3183828 -.0266133

_cons | 2.973666 4.761634 0.62 0.532 -6.358965 12.3063 -------------

----------------------------------------------------------------- Cointegrating equations

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

_ce1 1 143.3685 0.0000

-------------------------------------------

Identification: beta is exactly identified

Johansen normalization restriction imposed

--------------------------------------------------------------------

----------

beta | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+--

-------------------------------------------------------------- _ce1 | y | 1 . . . . .

x | -1.093286 .0913076 -11.97 0.000 -1.272246 -.9143263

_trend | 6.923713 2.414737 2.87 0.004 2.190915 11.65651

_cons | 265.9482 . . . . . ------------------------------------------------------------------------------

Adjustment parameters

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

D_y 1 38.57054 0.0000

D_x 1 14.43364 0.0001

-------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------

L1. | .0769485 .01239 6.21 0.000 .0526645 .1012325 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x | _ce1 |

L1. | .0632409 .016646 3.80 0.000 .0306153 .0958664 ------------------------------------------------------------------------------ Impact parameters

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

D_y 1 38.57054 0.0000

D_x 1 14.43364 0.0001

-------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------

Pi | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_y | y |

L1. | .0769485 .01239 6.21 0.000 .0526645 .1012325

x |

L1. | -.0841267 .0135458 -6.21 0.000 -.110676 -.0575773

_trend | .5327692 .085785 6.21 0.000 .3646337 .7009046 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x | y |

L1. | .0632409 .016646 3.80 0.000 .0306153 .0958664

x |

L1. | -.0691403 .0181988 -3.80 0.000 -.1048094 -.0334713

_trend | .4378615 .1152521 3.80 0.000 .2119715 .6637515 ------------------------------------------------------------------------------ 如果用t(t)命令，在协整向量β中有趋势项和截距项的估计，在误差修正模

型中也有趋势项

和截距项的估计，但在π的估计中没有趋势项和截距项的估计

vec y x, t(t) pi al

Vector error-correction model

Sample: 3 - 204 No. of obs = 202

AIC = 18.28006 Log likelihood = -1835.286 HQIC = 18.35295

Det(Sigma_ml) = 267103.3 SBIC = 18.46021

Equation Parms RMSE R-sq chi2 P>chi2 ---------------------------------------------------------------- D_y 5 21.0672 0.6657 392.335 0.0000

D_x 5 27.7099 0.5613 252.0789 0.0000 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------

| Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_y | _ce1 |

L1. | .0571242 .0245116 2.33 0.020 .0090823 .105166

y |

LD. | .1223172 .0814153 1.50 0.133 -.0372539 .2818883

x |

LD. | .087465 .0574244 1.52 0.128 -.0250847 .2000147

_trend | .0903107 .0414989 2.18 0.030 .0089743 .1716471

_cons | -.4646132 3.478827 -0.13 0.894 -7.282989 6.353763 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x |

_ce1 |

L1. | .1193333 .0322403 3.70 0.000 .0561435 .182523

y |

LD. | .3340591 .107086 3.12 0.002 .1241744 .5439439

x |

LD. | -.1378621 .0755306 -1.83 0.068 -.2858994 .0101751

_trend | -.0432312 .0545838 -0.79 0.428 -.1502134 .063751

_cons | 1.633519 4.575721 0.36 0.721 -7.33473 10.60177 ------------------------------------------------------------------------------ Cointegrating equations

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

_ce1 1 249.0347 0.0000

-------------------------------------------

Identification: beta is exactly identified

Johansen normalization restriction imposed

------------------------------------------------------------------------------

beta | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _ce1 | y | 1 . . . . .

x | -1.226905 .0777465 -15.78 0.000 -1.379285 -1.074525

_trend | 9.62045 . . . . .

_cons | 341.1097 . . . . . ------------------------------------------------------------------------------

Adjustment parameters

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

D_y 1 5.431199 0.0198

D_x 1 13.70017 0.0002

-------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------

L1. | .0571242 .0245116 2.33 0.020 .0090823 .105166 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x | _ce1 |

L1. | .1193333 .0322403 3.70 0.000 .0561435 .182523 ------------------------------------------------------------------------------ Impact parameters

Equation Parms chi2 P>chi2

-------------------------------------------

D_y 1 5.431199 0.0198

D_x 1 13.70017 0.0002

-------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------

Pi | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_y | y |

L1. | .0571242 .0245116 2.33 0.020 .0090823 .105166

x |

L1. | -.0700859 .0300734 -2.33 0.020 -.1290287 -.0111431 -------------+---------------------------------------------------------------- D_x |

y |

L1. | .1193333 .0322403 3.70 0.000 .0561435 .182523

x |

L1. | -.1464106 .0395557 -3.70 0.000 -.2239384 -.0688827 ------------------------------------------------------------------------------ .

误差修正模型的stata应用

误差修正模型的stata应用误差修正模型: 如果用两个变量，人均消费y和人均收入x(从格林的数据获得)来研究误差修正模型。令z=(y x)’，则模型为: k ,z,A，,z，p,z，, ,t0t,1it,1ti,1 ,,,,'其中，如果令，即滞后项为1，则模型为 k,1 ,z,A，,z，p,z，,t0t,11t,1t 实际上为两个方程的估计: ,y,a，by，bx，p,y，p,x，,ty11t,112t,111t,112t,11t ,x,a，by，bx，p,y，p,x，,tx21t,122t,121t,122t,12t 用ols命令做出的结果: gen t=_n tsset t time variable: t, 1 to 204 gen ly=L.y (1 missing value generated) gen lx=L.x (1 missing value generated) reg D.y ly lx D.ly D.lx

Source | SS df MS Number of obs = 202 -------------+------------------------------ F( 4, 197) = 21.07 Model | 37251.2525 4 9312.81313 Prob > F = 0.0000 Residual | 87073.3154 197 441.996525 R-squared = 0.2996 -------------+------------------------------ Adj R-squared = 0.2854 Total | 124324.568 201 618.530189 Root MSE = 21.024 ------------------------------------------------------------------------------ D.y | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ly | .0417242 .0187553 2.22 0.027 .0047371 .0787112 lx | -.0318574 .0171217 -1.86 0.064 -.0656228 .001908 ly | D1. | .1093189 .082368 1.33 0.186 -.0531173 .2717552 lx | D1. | .0792758 .0566966 1.40 0.164 -.0325344 .1910861 _cons | 2.533504 3.757158 0.67 0.501 -4.875909 9.942916 ,y,a，by，bx，p,y，p,x，,a这是的回归结果，其中=2.5335， ty11t,112t,111t,112t,11ty b=0.04172，b= -0.03186，p=0.10932，p=0.07928 11121112 同理可得的回归结果，见下 ,x,a，by，bx，p,y， p,x，,tx21t,122t,121t,122t,12t reg D.x ly lx D.ly D.lx

时间序列模型分析的各种stata命令

时间序列模型结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。一、基本命令 1.1时间序列数据的处理 1)声明时间序列：tsset 命令 use gnp96.dta, clear list in 1/20 gen Lgnp = L.gnp tsset date list in 1/20 gen Lgnp = L.gnp 2)检查是否有断点：tsreport, report use gnp96.dta, clear tsset date tsreport, report drop in 10/10 list in 1/12 tsreport, report tsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/ 3)填充缺漏值：tsfill tsfill tsreport, report list list in 1/12 4)追加样本：tsappend use gnp96.dta, clear tsset date list in -10/-1 sum tsappend , add(5) /*追加5个观察值*/ list in -10/-1 sum

stata误差修正模型命令

stata误差修正模型命令（原创实用版）目录 1.介绍 stata 误差修正模型 2.阐述 stata 误差修正模型的优点 3.提供 stata 误差修正模型的命令示例 4.总结正文 1.介绍 stata 误差修正模型 stata 是一种广泛使用的数据分析软件，它提供了各种先进的统计分析方法，误差修正模型就是其中的一种。误差修正模型是一种用于解决因变量和自变量之间的内生性问题而设计的统计模型。内生性问题是指模型中的因变量对自变量产生影响，这可能会导致估计出的参数偏误。而误差修正模型则可以通过引入额外的工具变量来解决这个问题，从而得到更准确的参数估计。 2.阐述 stata 误差修正模型的优点 stata 误差修正模型具有以下几个优点：（1）它可以有效地解决内生性问题。通过引入工具变量，可以消除因变量对自变量的影响，从而得到更准确的参数估计。（2）它具有较强的实用性。stata 误差修正模型可以应用于各种领域，如经济学、社会学、医学等，可以解决各种实际问题。（3）它操作简便。stata 提供了一系列的命令，用户只需按照命令的格式输入相应的参数，就可以轻松地完成误差修正模型的估计。 3.提供 stata 误差修正模型的命令示例

以下是一个 stata 误差修正模型的命令示例： ``` sysuse "data.dta", clear reg dep_var ind_var [if] est store err_model erroreq ``` 在这个命令中，`sysuse`命令用于读取数据，`reg`命令用于进行回归分析，`dep_var`和`ind_var`分别表示因变量和自变量，`[if]`表示在满足特定条件时才将样本纳入模型，`est store`命令用于将模型结果存储为临时变量，`err_model`表示模型名称，`estoreq`命令用于进行误差修正模型的估计。 4.总结总的来说，stata 误差修正模型是一种有效的解决内生性问题的方法，它具有操作简便、实用性强等优点。

stata误差修正模型命令

stata误差修正模型命令摘要： 1.Stata误差修正模型简介 2.误差修正模型基本原理 3.常用误差修正模型命令介绍 4.实例演示 5.总结与建议正文：随着计量经济学的发展，误差修正模型（Error Correction Model，简称ECM）在实证研究中得到了广泛应用。Stata作为强大的统计分析软件，为用户提供了丰富的误差修正模型命令。本文将介绍Stata中的误差修正模型命令，帮助读者更好地运用这些工具进行实证研究。 1.Stata误差修正模型简介误差修正模型是一种具有时间序列特征的回归模型，它将变量的当前值与过去值相结合，以预测未来趋势。误差修正模型主要分为两类：一类是单方程误差修正模型，另一类是多元误差修正模型。在Stata中，我们可以使用以下命令构建误差修正模型。 2.误差修正模型基本原理误差修正模型的基本原理是，将变量的当前值与过去值进行回归，得到一个方程。然后，将这个方程的残差（即预测值与实际值之差）作为解释变量，再次进行回归，得到另一个方程。这两个方程组成一个误差修正模型。在

Stata中，我们可以使用以下命令构建误差修正模型。 3.常用误差修正模型命令介绍（1）命令：xtserial xtserial命令用于构建单方程误差修正模型。例如，以下命令构建了一个关于变量y的误差修正模型： ``` xtserial y x1 x2, ecm(1) ``` （2）命令：xtareas xtareas命令用于构建多元误差修正模型。例如，以下命令构建了一个关于变量y、x1和x2的误差修正模型： ``` xtareas y x1 x2, ecm(1) ``` 4.实例演示以下是一个关于我国居民消费的实例，我们使用xtserial命令构建误差修正模型： ``` * 导入数据 use "居民消费.dta", clear * 构建误差修正模型 xtserial consumption expenditure, ecm(1)

stata应用实验报告

stata应用实验报告 Title: Stata应用实验报告摘要：本实验报告使用Stata统计软件进行数据分析和实验设计，通过对实际数据的处理和分析，展示了Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。本文将介绍实验设计和数据收集的过程，并使用Stata进行数据清洗、描述性统计、回归分析等操作，最终得出实验结果和结论。 1. 导言 Stata是一款专业的统计分析软件，广泛应用于学术研究、市场调研、医学研究等领域。本实验报告将使用Stata软件进行数据分析和实验设计，展示其在实际应用中的优势和功能。 2. 实验设计和数据收集本实验选取了某公司销售数据作为研究对象，通过问卷调查和实地调研收集了相关数据。数据包括销售额、产品种类、销售渠道、客户满意度等多个变量，旨在分析销售额与其他因素之间的关系。 3. 数据处理和分析首先，我们使用Stata进行数据清洗和整理，包括缺失值处理、异常值检测等操作。然后，进行描述性统计分析，包括平均值、标准差、频数分布等。接着，进行相关性分析，探讨销售额与其他变量之间的相关性。最后，进行多元回归分析，建立销售额与其他因素的回归模型，并进行显著性检验和模型诊断。 4. 实验结果和结论经过数据分析和回归分析，我们得出了以下结论：销售额受产品种类、销售渠

道、客户满意度等因素的影响较大；其中，产品种类对销售额的影响最为显著。同时，我们还发现了一些新的规律和趋势，为公司的销售策略和营销决策提供了参考和建议。 5. 结语本实验报告通过Stata软件对实际数据进行了深入分析和实验设计，展示了 Stata在统计学和数据分析领域的强大功能和应用价值。希望本文能够为读者提供一些关于Stata应用的启发和帮助，激发更多人对数据分析和统计学的兴趣。

stata误差修正模型命令

stata误差修正模型命令（原创版）目录 1.引言 2.Stata 误差修正模型的基本概念 3.Stata 误差修正模型的命令格式 4.示例：使用 Stata 误差修正模型命令进行分析 5.总结正文 1.引言在实证研究中，由于数据的局限性，我们常常需要对数据进行误差修正。Stata 作为一种广泛应用于社会科学、经济学、统计学等领域的数据分析软件，提供了丰富的误差修正模型命令，以帮助研究者更准确地分析数据。本文将介绍 Stata 误差修正模型的基本概念以及命令格式，并通过示例演示如何使用 Stata 误差修正模型命令进行分析。 2.Stata 误差修正模型的基本概念 Stata 误差修正模型主要包括两种类型：内生性误差和选择性误差。（1）内生性误差：当一个或多个解释变量与误差项相关时，就存在内生性误差。内生性误差可能导致估计系数的偏误，从而影响研究结论的有效性。（2）选择性误差：当样本的选择不是随机的，而是基于某些观测到的或未观测到的变量时，就存在选择性误差。选择性误差可能导致估计系数的偏误，从而影响研究结论的有效性。 3.Stata 误差修正模型的命令格式

Stata 误差修正模型的命令格式主要包括以下两个部分：（1）模型设定部分：这部分主要包括被解释变量、解释变量和误差项的定义。（2）修正部分：这部分主要包括使用哪种误差修正方法，如两阶段最小二乘法（2SLS）、三阶段最小二乘法（3SLS）等。 4.示例：使用 Stata 误差修正模型命令进行分析假设我们有一个数据集，其中包括个体的收入、教育水平和是否失业等变量。我们希望研究教育水平对收入的影响，但由于教育水平可能是内生变量（例如，家庭背景可能同时影响教育水平和收入），因此需要使用误差修正模型进行分析。以下是使用 Stata 进行两阶段最小二乘法分析的命令示例： ``` * 导入数据 * insheet using "data.csv", clear * 定义变量 local income "收入" local education "教育水平" local unemployed "是否失业" * 模型设定部分 reg income education unemployed * 修正部分 estimates store ols twostage, none

stata回归结果的标准误差

stata回归结果的标准误差一、简介回归分析是统计中最常用的方法之一，用于研究因变量与自变量之间的关系。在Stata中，进行回归分析后，结果通常包括回归系数、标准误差、t值和p 值等统计量。其中，标准误差是回归系数的一个衡量，用于评估回归系数的估计精度和可信度。二、标准误差的含义标准误差用于衡量回归系数对观察值变异性的解释能力。具体来说，它衡量了模型预测值的离散程度，即模型对观察值差异的容纳程度。标准误差越小，说明模型对观察值的解释能力越强，回归系数的可信度也越高。三、Stata中计算标准误差的方法在Stata中，可以通过多种方式计算标准误差。常用的方法包括：使用summary回归结果、使用预测区间和置信区间等。使用summary回归结果时，可以在结果窗口中查看“stderrors”一栏，即可得到标准误差值。四、回归结果解释在解读回归结果时，标准误差是一个非常重要的指标。它可以帮助我们评估模型的拟合优度，即模型对观察值的解释能力。如果标准误差较小，说明模型对观察值的解释能力较强，即模型的拟合优度较高。同时，标准误差还可以用于评估回归系数的显著性，即t值和p值。如果标准误差较小，t值较大且p值较低，则说明回归系数在统计上具有显著性。五、应用举例假设我们进行了一个包含性别和年龄两个自变量的回归分析，因变量为收入。在Stata中，我们可以得到回归系数、标准误差、t值和p值等统计量。根据标准误差，我们可以评估模型的拟合优度以及性别和年龄对收入的影响程度。如果标准误差较小，说明模型的拟合优度较高，且性别和年龄对收入的影响具有显著性。六、总结

标准误差是回归分析中一个非常重要的指标，用于评估模型对观察值的解释能力。在解读Stata回归结果时，标准误差可以帮助我们评估模型的拟合优度以及自变量对因变量的影响程度。通过了解标准误差，我们可以更好地理解和评估回归分析的结果，为决策提供更有价值的参考。

Stata与模型的设定

Stata与模型的设定简介 Stata是一种用于统计分析的软件套件，它提供了广泛的数据处理和建模工具。在Stata中，模型的设定是进行统计分析的关键步骤之一。正确地设定模型可以帮助研究者得出准确的统计结果，并进行进一步的推断和预测。本文将介绍Stata中模型设定的基本概念和方法。 1. 线性模型的设定在线性模型中，常见的设定包括自变量的选择、函数形式的选择和变量之间的交互作用。下面介绍一些常用的线性模型设定方法： •自变量的选择：在线性模型中，自变量是影响因变量的因素。在设定模型时，需要根据研究的背景和目的选择相关的自变量。可以根据经济理论或实证研究的结果来确定变量的选择。 •函数形式的选择：在线性模型中，函数形式可以是线性的、非线性的或多项式的。选择函数形式需要根据变量之间的关系进行判断。通常使用变量的散点图或曲线图来判断变量之间的关系，并选择合适的函数形式。 •变量之间的交互作用：变量之间的交互作用表示两个或多个变量对因变量的影响是否受到彼此的调节。可以通过添加交互项来检验变量之间的交互作用。 2. 非线性模型的设定非线性模型是相对于线性模型而言的，它包括很多不同的函数形式。在Stata 中，常见的非线性模型包括对数模型、多项式模型和指数模型等。 •对数模型：对数模型是一种常见的非线性模型，它将变量取对数后进行建模。对数模型常用于解决因变量和自变量之间存在非线性关系的问题。 •多项式模型：多项式模型是一种将自变量的多次方添加到线性模型中的方法。多项式模型可以帮助捕捉因变量和自变量之间的非线性关系。 •指数模型：指数模型是一种表示变量之间关系的指数形式的模型。指数模型可以用于建模自变量和因变量之间的非线性关系。

stata中test用法 -回复

stata中test用法-回复 Stata中的test命令在统计分析中是一项非常有用的工具。它可以用于进行各种假设检验，包括参数估计的显著性检验、模型拟合度的检验以及组间差异的检验等。本文将一步一步地介绍Stata中test命令的用法和具体应用场景。一、test命令的基本用法 test命令的基本语法如下： test hypotheses [if] [in] [,options] 其中，hypotheses是要检验的假设集，可以是一组关于参数估计的等式或不等式。它们通常遵循形式"H0: hypothesis = value"，表示假设hypothesis的真实值为value。如果要进行多个假设的检验，可以将它们以逗号分隔开。 if和in是可选的子句，用于指定要分析的数据子集。 options是一系列可选参数，用于指定假设检验的具体设置，如检验的类型、置信水平等。

二、参数估计的显著性检验在回归分析中，我们通常需要检验回归系数的显著性。假设我们拟合了一个线性回归模型，并希望检验其中某个回归系数是否显著。例如，我们想要检验自变量X的系数是否等于0。可以使用test命令进行如下操作： regress Y X 拟合回归模型 test X = 0 检验X的系数是否等于0 这个命令将输出一个关于X系数等于0的假设检验结果。Stata将计算相应的t统计量和p值，以评估系数的显著性。如果p值小于事先设定的置信水平（通常为0.05），则我们可以拒绝原假设（系数等于0），接受备择假设（系数不等于0）。三、模型拟合度的检验在多重线性回归分析中，我们通常还关注模型的整体拟合程度。Stata中的test命令也可以用于评估模型拟合的好坏。下面是一个示例，假设我们拟合了一个多重线性回归模型： regress Y X1 X2 X3 拟合回归模型 test X1 = X2 = X3 = 0 检验模型整体拟合度

stata实证稳健标准误回归模型

Stata实证稳健标准误回归模型一、前言在经济学和统计学研究中，回归分析是一种常用的方法，用于研究变量之间的关系。然而，在进行回归分析时，我们常常会面对一些问题，比如数据的异方差性（heteroskedasticity）和数据的多重共线性（multicollinearity）等。为了解决这些问题，研究者们引入了稳健标准误的概念，其中Stata实证稳健标准误回归模型就是其中之一。二、Stata实证稳健标准误回归模型的定义 Stata实证稳健标准误回归模型是一种在回归分析中应用的统计方法，它的主要特点是对数据的异方差性和多重共线性进行了有效的处理，从而得到了更为准确和稳健的结果。在Stata中，可以通过使用特定的命令和选项来进行实证稳健标准误回归模型的估计和检验。三、Stata实证稳健标准误回归模型的优点 1. 解决异方差性和多重共线性：Stata实证稳健标准误回归模型通过对数据进行有效的修正，可以有效解决数据的异方差性和多重共线性问题，从而得到更为准确和可靠的结果。 2. 提高回归模型的稳健性：Stata实证稳健标准误回归模型可以使回归模型更为稳健，减少外生干扰的影响，提高模型的预测能力。 3. 适用范围广泛：Stata实证稳健标准误回归模型适用于各种类型的数据和研究领域，包括经济学、金融学、社会学等。

四、Stata实证稳健标准误回归模型的应用步骤 1. 数据准备：首先需要准备好需要进行回归分析的数据，包括自变量和因变量等。 2. 设置Stata选项：在进行回归分析前，需要设置Stata的选项，使用特定的命令和选项来进行实证稳健标准误回归模型的估计和检验。 3. 进行回归分析：通过Stata软件进行回归分析，得到模型的参数估计、拟合优度等统计指标。 4. 检验模型假设：对回归模型的参数估计结果进行检验，包括异方差性和多重共线性的检验。 5. 解释回归结果：对回归结果进行解释和分析，得出结论并进行相关的推断和预测。五、Stata实证稳健标准误回归模型的实例分析为了更好地说明Stata实证稳健标准误回归模型的应用，我们以某实证研究为例进行具体的分析。某研究者对某地区的经济增长率进行了分析，将经济增长率作为因变量，而投资、消费、出口等因素为自变量，构建了一个多元线性回归模型。然而，在进行回归分析时，发现数据存在异方差性和多重共线性的问题。通过使用Stata实证稳健标准误回归模型，研究者得到了更为准确和

stata误差修正模型命令

Stata误差修正模型命令简介误差修正模型（Error Correction Model，ECM）是一种用于描述时间序列数据之间长期和短期关系的经济模型。它是自回归移动平均模型（ARMA）和协整关系的结合，可以用于分析变量之间的长期均衡关系和短期调整速度。 Stata是一款功能强大的统计分析软件，提供了许多用于估计和分析误差修正模型的命令。本文将介绍Stata中常用的误差修正模型命令及其使用方法。命令介绍 vecintro vecintro命令用于估计向量自回归（Vector Autoregression，VAR）模型，并进行协整检验。在估计VAR之前，我们需要先检验变量之间是否存在协整关系。 vecintro命令可以帮助我们进行协整检验并选择适当的滞后阶数。使用示例： vecintro y x1 x2, lags(1/4) 其中，y表示因变量，x1和x2表示自变量。lags(1/4)表示选择滞后阶数为1至4。 vecrank vecrank命令用于估计向量错误修正模型（Vector Error Correction Model，VECM）。VECM是一种描述协整关系和短期调整速度的模型。使用示例： vecrank y x1 x2, lags(1/4) rank(2) 其中，y表示因变量，x1和x2表示自变量。lags(1/4)表示选择滞后阶数为1至4，rank(2)表示选择协整关系的阶数为2。 vec vec命令用于估计向量错误修正模型，并进行残差诊断和模型拟合优度检验。使用示例： vec y x1 x2, lags(1/4) rank(2) 其中，y表示因变量，x1和x2表示自变量。lags(1/4)表示选择滞后阶数为1至4，rank(2)表示选择协整关系的阶数为2。