于stata命令总结.doc

表2-1: 回归分析相关命令一览 命令用途 anova 方差和协方差分析 heckman Heckman 筛选模型 intreg 离散型变量模型，包括Tobit 、cnreg 和intreg ivreg 工具变量法（IV 或2SLS） newey Newey-West 标准差设定下的回归 prais 针对序列相关的Prais-Winsten, Cochrane-Orcutt, or Hildreth-Lu 回归 qreg 分量回归 reg OLS 回归 sw 逐步回归法 reg3 三阶段最小二乘回归 rreg 稳健回归（不同于方差稳健型回归，即White 方法） sureg 似无相关估计 svyheckman 调查数据的Heckman 筛选模型 svyintreg 调查数据的间断变量回归 svyregress 调查数据的线性回归 tobit Tobit 回归 treatreg treatment 效应模型 truncreg 截断回归 表2-2: 时间序列命令一览 命令用途 clemao1 允许结构突变的单位根检验 zandrews dfuller dfgls pperron coin 单方程协整检验 dwstat 参考dwstat2 , durbina2 durbinh 表2-3: Panel Data 模型相关命令一览I 命令模型 统计描述相关命令： xtdes 变量类型，数据类型描述 xtsum 基本统计量 xttab 按表格形式列示 xtpattern 面板数据的模式 估计相关命令： xtreg 面板数据模型（固定效应、随机效应） xtregar 含有AR(1) 干扰项的固定效应和随机效应面板数据模型 xtgls 截面-时序混合模型，可处理异方差、组内序列相关和组间相关性 xtpcse OLS or Prais-Winsten models with panel-corrected standard errors xtrchh Hildreth-Houck random coefficients models xtivreg 面板模型的工具变量或两阶段最小二乘法估计 xtabond Arellano-Bond(1991) 线性动态面板数据模型估计 xtabond2 Arellano-Bover(1995) 系统GMM 动态面板数据模型估计 xttobit Tobit 随机效应面板模型 xtintreg Random-effects interval data regression models xtlogit Fe, Re, Pa logit models xtprobit Re, Pa probit models xtcloglog Re, Pa cloglog models xtpoisson Fe, Re, Pa Poisson models xtnbreg Fe, Re, Pa negative binomial models xtfrontier 面板随机前沿模型 xthtylor Hausman-Taylor estimator for error-components models 表2-4: Panel Data 模型相关命令一览II 命令模型 假设检验相关： test Wald 检验，如时间效应联合显著性检验 xttest0 随机效应检验 xttest1 面板序列相关检验 xttest2 ads xtserial Wooldridge 一阶序列相关检验 xtab Arellano 面板一阶序列相关检验 hausman Hausman 检验 面板单位根和协整相关： xtunit stata提供的检验方法 ipshin IPS(2003)面板单位根检验 levilin Levin，Lin和Chu(LLC, 2002)面板单位根检验 madfuller Sarno-Taylor(1998) 面板单位根检验 xtfisher Maddala和Wu(1999),基于P 值的面板单位根检验 表2-5: Post-estimation Commands 命令名称用途 adjust 列示预测结果的均质，适于多种回归分析，可分组列示 estimates 估计结果的存储、再显示、列表比较等 hausman Hausman 模型识别检验 lincom 获得参数的线性组合，在Logit 模型中可以获得系数线性组合的OR 值 linktest 但方程link 识别检验，用y 对Oy 和Oy2 回归 lrtest 似然比（LR）检验 mfx 计算边际效应和弹性系数 nlcom 系数的非线性组合 predict 获得拟合值、残差等 predictnl 获得非线性估计的拟合值、残差等 test 线性约束的假设检验，Wald 检验 te