webuse nlswork3 xtset idcode xttobit ln_wage union age grade not_smsa south##c.year, ul(1.9) 七.面板工具变量法 面板工具变量法命令为xtivreg webuse nlswork 固定效应估计 xtivreg ln_w age c.age#c.age not_smsa (tenure = union south), fe 随机效应GLS模型 xtivreg ln_w age c.age#c.age...
xtset id year声明个体ID作为面板变量,年份作为时间变量。这用于分析个体在不同时间点的数据,是最常见...
*在面板数据回归同样适用 *idcode 个体变量 year 时间变量 xtset idcode year xtreg y x1 x2 if x==1,fe xtreg y x1 x2 if x==0,fe *使用bys命令 bys x:xtreg y x1 x2,fe 4.回归结果合并导出 (1)outreg2 命令 *安装 ssc install outreg2,replace *逐步增加变量回归结果导出 reg y x1 x2 ...
在使用Stata进行面板数据分析时,选择正确的xtset命令至关重要。使用xtset id year命令,表明了个体ID为面板变量,年份为时间变量。这是进行个体间、个体内变化分析的常规做法。相反,当仅关注时间序列变化,而不区分不同个体时,使用xtset year命令是合适的。这表示年份作为面板变量,个体ID未指定,适合在单...
xtset idcode year tab year,gen(yd) des yd* *1 未控制年份OLS,对标准误进行聚类修正 reg ln_w age ttl_exp tenure not_smsa south ,vce(cluster idcode) est store m1 *2 控制年份的OLS,对标准误进行聚类修正 reg ln_w age ttl_exp tenure not_smsa south yd*...
. xtset idcode yearpanel variable: idcode (unbalanced)time variable: year, 68 to 88, butwithgapsdelta:1unit . xtreg ln_w grade age c.age#c.age ttl_exp c.ttl_exp#c.ttl_exp tenure c.tenure#c.tenure 2.race not_smsa south, fenote: grade omitted becauseofcollinearitynote:2.race omit...
xtset industry year// 需要先设定面板数据 xtreg y x controls i.year, fe robust// fe代表固定效应模型 * 其他方法 areg、reghdfe等 对于时间效应,如果样本是以天为单位的股票数据,day的范围跨越了365天,用LSDV就会生成364个虚拟变量,导致结果十分冗长,此时可以用固定效应模型(2.2)来解决这一问题。
因为对于面板数据而言,需要两个维度的标识才能确定每一行观察值的位置,使用 tsset 时要求 year 值不能重复。正确的做法是 tsset id year 或 xtset id year,代码如下: webuse nlswork, clear xtset idcode year gen tenure_lag1=l1.tenure ID是 panel 数据里的调查对象编码 如果需要设置滞后2天、3天的,也很...
xtset code..做多个x对一个y的回归分析,看好多视频用到xtset code year 他们的code都有代表量,比如公司,银行啥的,但是我做的数据没有这些代表量,结果导致回归有问题,求大佬解惑。明天交初稿,再不交
在使用面板数据分析前,我们需要输入命令【xtset state year】,来告诉Stata软件,这是一个以截面变量state为州,时间变量为year的面板数据。 观察输出结果,由strongly balance可知,这是一个平衡面板数据。 至此,我们可以知道,“traffic”数据集是一个48个州,1982-1988年的平衡面板数据集。 第二步 描述性统计作图 1、...