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...
在面板数据分析中,固定时间和地点效应通常通过xtreg命令实现。首先,需要使用xtset命令设置面板数据的结构和时间变量。然后,在回归模型中加入时间和地点的固定效应。 这里,id是个体标识符,year是时间变量,y是因变量,x1到x5是自变量。i.year和i.id分别表示时间和地点的固定效应,fe选项表示固定效应模型。 四、聚类稳健标...
具体Stata代码: //平减处理 xtset id year //设定目标(省份)与年份 gen x = i //设置出来一个变量 bysort id: replace x= l.x * p/ 100 if year > 2009 //此为基期年 //计算资本存量 xtset id year bysort i…
然后输入xtset _ID year,结果为: xtset报告说我们的数据是非常平衡的。每个县都有相同四年的数据。数据回归要求数据是强平衡的。变量中的值缺失可能会导致估计样本是不平衡的。 如果你得到 您的数据不是强平衡的消息,参见spbalance。在xtset我们的数据之后,我们输入spset来检查我们的Sp设置。
修改方式两种:第一,建议将东道国与母国分开进行设置个体id1、id2,然后将两者字符相加新的id,将与年份一一对应,重新设置;第二,不需要设置面板,不要使用xtset命令,而选择reghdfe命令, reghdfe y x,absorb(个体 年份) vce(cluster 个体),建议作者对reghdfe进行了解。当然,作者也可以使用duplicates drop id year,...
xtset id year 1.固定效应模型估计：xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,fe 2.随机效应模型估计：xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,re 3. 最大似然估计Ml：xtreg xtreg lngdp lnfdi lnie lnex lnim lnci lngp,mle Hausman检验究竟选择固定效应模型还是随机效应模型...
tab year,gen(time) drop timel (7)设定面板数据 * 假设 id 和 year 是面板数据的两个维度 xtset id year (8)数据合并 * 根据 id、year 合并另一个数据集“raw_data.data ” merge 1:1 id year using raw_data (9)数据追加 * 追加另一个数据集“extra_data.dta ” append using extra_data ...
. xtset id year Panel variable: id (strongly balanced) Time variable: year, 2011 to 2015 Delta: 1 unit 结果显示,这是一个从2011年至2015年的五期平衡面板。更直观地,察看前10个观测值。 . list in 1/10 其中,outcome为结果变量(被解释变量),treated为处理变量(treatment variable,即DID的交互项),x...
xtset id year clonevar A = 总资产 // 总资产 gen cfo =经营活动产生的现金流量净额/L...