【Stata】实证分析笔记_stata 18 mp

安装

这里推荐闲鱼购买安装包，一块钱以内可以解决的事我们不要浪费太多时间，安装教程很简单，不需要配环境一路点安装即可。本篇使用的是Stata18。

这三个版本的差别在于功能性，具体解释：
1.stata IC
这个版本在官方的解释是"标准版"的意思，这版本支持2048个变量，给我们日常的使用已经足够了。
2.stata SE
这个版本的官方解释是"特别版"special edition的意思。但在国内几乎75%的stata用户都在用这个版本。这个版本相比于IC，优势就是变量最大支持32767个变量。
3.stata MP
这个版本的官方解释是加入"并行计算"能力。官网的价格也贵得发指，MP支持最大120000个变量和超过20亿个观测值，同时，在运算过程中支持多核cpu，能够加快运算速度。显然这个版本应该是最优秀的。

图表导入

我们以Excel格式为例，点击-文件-导入-EXL

注意勾选是否将第一行作为变量名

数据面板生成

在Stata中，xtset函数用于设置数据集中的面板数据，它将数据集中的变量标识为面板标识变量和时间标识变量，以便Stata能够正确地进行面板数据分析。

• panel_varname：表示面板标识变量的名称。它通常是一个表示个体或单位的变量，比如个人、国家或公司的编号。
• time_varname：表示时间标识变量的名称。它通常是一个表示时间的变量，比如年份或月份。

假设我们有一个数据集包含个人的收入和年份信息，个人编号为id，年份为year。我们可以使用xtset函数将数据集设置为面板数据：

 xtset id year
1

报错提示：r(451)
repeated time values within panel
数据中有重复项,且内容不一致
解决方法：

 duplicates drop code year,force
1

统计生成

首先我们可能需要下载外部命令
（如遇下载问题请检查版本）

ssc install outreg2
ssc install logout

1
2
3

对所有变量做描述性统计

outreg2 using xxx.doc,replace sum(log) title(Decriptive statistics)
1

其中，xxx.doc为结果导入到的文件，自己命名也可。

对个别变量做描述性统计

outreg2 using xxx.doc,replace sum(log) keep(XXX)title(Decriptive statistics)
1

这个Keep里的XXX也就是需要对哪些变量做描述性统计，可以在keep的括号内，去右上变量窗口选取：

特质依据描述性统计

bysort XXX :outreg2 using xxx.doc,replace sum(log) title(Decriptive statistics)
1

同样，这里的XXX也是我们选取需要依据的变量。

相关性检验

correlate y x1 x2 x3
pwcorr y x1 x2 x3
1
2

多元回归分析

regress Y X1 X2 X3
1

对于分析结果，我们有：
Coefficients（系数）：这一部分显示了每个自变量的系数估计值。这些值表示自变量对因变量的影响程度。系数的正负号表示方向，而数值大小表示影响的强度。

Std. Err（标准误差）：这是系数的标准误差，用于计算系数的置信区间。置信区间可以帮助确定系数估计的可靠性。

t统计量（t-value）：它是系数估计值与零之间的差异，除以标准误差。通常，如果t统计量的绝对值越大，说明系数越显著。

P值：P值用于测试自变量是否对因变量有显著影响。通常，P值小于0.05（通常的显著性水平）时，认为自变量具有显著影响。

R-squared（R平方）：R平方衡量模型的拟合程度，范围从0到1，表示模型能够解释因变量变异的百分比。更高的R平方值表示模型更好地拟合数据。

F统计量（F-value）：用于测试整个模型的显著性。较大的F统计量和较小的P值表示模型整体上是显著的。

输入estat vif
我们可以进行共线性分析，来判断模型的合理性

怀特检验

estat imtest,white
//其中"estat"指的是"post-estimation statistics"(估计后统计量)
//"imtest"指的是"information matrix test"
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统计图示我们可以用代码或者用菜单-图形-选取。
示例：

twoway line  ProfitY year if code==1
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twoway plot [if] [in] [, twoway_options]

twoway的命令是twoway plot 变量 [if] [in] [, twoway_options]，我们可以自己定义的主要是：
plot：选择图像的种类，这里的plot可以改成scatter, plot, connected, area, bar等，我们可以绘制出相应的图。
变量：这里可以写一个或多个y变量，一个x变量。最后一个是x变量，之前的为y变量。
[if] [in] [, twoway_options]等中括号内的命令是可选命令，如果不写，则表示默认值。
if：定义所取某一个自变量的范围，例如if le > 40，即只画le>40的图
in：定义所取观测值的范围，例如in 10/20，即只画第10到20个观测值的图
twoway_options：可以定义图像的“美观”部分，例如坐标轴范围、标题、注释、标签等等。
效果示例：

这里例举了一些最基础的操作，其他的操作也与此同理。