计量经济学之常用的Stata命令_计量经济学stata命令汇总

1.导入数据

• use：用于加载数据文件。

use "your_datafile.dta"

2.数据摘要统计

• summarize：生成数据的摘要统计信息。

summarize variable_name

3.回归分析

• 简单线性回归：

  regress dependent_variable independent_variable
  

4.假设检验

• t检验：

  ttest variable, by(category_variable)
  

• F检验：

  anova dependent_variable independent_variable
  

5.计量经济学模型

• 工具变量回归（IV回归）：

  ivregress 2sls dependent_variable (endogenous_variable = instrumental_variable) control_variables
  

6.面板数据分析

• 面板数据摘要统计：

  xtsum variable_name
  

7.时间序列分析

• ARIMA模型

  tsset time_variable
  arima dependent_variable, arima_options
  

8.图表绘制

• 绘制散点图：

  scatter dependent_variable independent_variable
  

• 绘制直方图：

  histogram variable_name
  

9.数据处理

• 数据排序：

  sort variable_name
  

• 数据合并：

  merge 1:1 unique_id using merge_file
  

10.计算新变量

• 创建新变量：

  gen new_variable = expression
  

• 例如，创建一个新的变量"total_income"，表示收入总和：

  gen total_income = income1 + income2
  

11.数据可视化

• 创建散点图矩阵：

  pairs variable1 variable2 variable3
  

• 创建箱线图：

  graph box variable_name
  

12.样本选择和样本分析

• 选择样本：

  keep if condition
  

• 例如，只保留年龄在18到65岁之间的观测：

  keep if age >= 18 & age <= 65
  

13.回归结果解释和存储

• 显示回归结果：

  esttab, stats(r2 rmse)
  

• 将回归结果保存到文件：

  esttab, replace
  

14.异方差和自相关处理

• 估计异方差-稳健标准误差：

  regress dependent_variable independent_variable, robust
  

• 估计面板数据中的异方差-稳健标准误差：

  xtreg dependent_variable independent_variable, fe vce(robust)
  

15.模型诊断

• 查看残差散点图：

  predict residuals, residuals
  scatter residuals independent_variable
  

• 进行正态性检验：

  predict residuals, residuals
  graph hcsdensity residuals, normal
  

16.时间序列分析和预测

• 进行季节性分解：

  tsset time_variable
  tsdecompose variable_name, seasonal
  

• 时间序列预测：

  predict variable_name_forecast, forecast
  

17.计算统计量

• 计算均值和标准差：

  summarize variable_name
  

• 计算相关系数：

  correlate variable1 variable2
  

18.数据表格和报告

• 创建汇总报告：

  outreg2 using output_file, replace
  

• 创建数据表格：

  table variable1 variable2, c(mean variable1) c(mean variable2)