发布时间 : 星期四 文章Stata统计分析命令更新完毕开始阅读3d391b2ef524ccbff12184ac
固定效应命令格式：xtreg depvar indepvars [if] [in] ,fe[FE_options] 随机效应命令格式：xtreg depvar indepvars [if] [in] ,re[FE_options] hausman检验固定效应还是随机效应？ 【例子】
xtreg y var1 var2 var3，fe est store fe
xtreg y var1 var2 var3，re est store re
hausman fe re,sigmamore hausman fe re,sigmaless
*sigmamore利用有效估计量方差，即re *sigmaless利用一致估计量方差，即fe
十一：Stata回归结果的导出
1、在命令窗口中输入：ssc install esttab，安装命令 esttab 2、reg 回归
3、esttab using filename.rtf 将以word形式输出回归结果，后缀改成.xls或者.csv则以Excel格式输出，输出内容为变量名称和相应的回归系数，t值，显著性水平标识。系统默认显著性水平是0.001，0.01和0.05，若要改成0.01，0.05和0.1，则输出esttab m1 m2 using aaa.rtf, star(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01)。
4、批量输出回归结果：每运行一个regression，存起来：est store m1。m1是你要改的，第一个model所以我叫m1，第二个的话指令就变成est store m2，依次类推，最后运行指令：esttab m1 m2 ... using test.rtf。
esttab m11111 using aaaaa.rtf, star(* 0.10 ** 0.05 *** 0.01)b(%6.4f)
5、outreg2可以将回归结果导入word、excle、latex等，而且可以根据自己需要改变格式： ssc install outreg2 use auto,clear [varlist] est store m1
outreg2 [m1] using test.doc,replace
十二、合并样本（将关键词相同的多个样本合并为一个） 命令格式：duplicates drop varlist ,force
例如将同一企业在同一天发生的多起并购合为一起，可根据证券代码和公告日期关键词，将其合并，命令：duplicates drop company_id event_date ,force
十三、均值t检验
命令格式：ttest CAR1 == CAR2, unpaired
十四、中位数Z检验（非参数Wilcoxon秩和检验） 命令格式：ranksum var, by(groupvar) groupvar为分组变量
十五、检验两组均值的显著性差异，在t检验的后面数值上面加星号 可以用 ttest 命令执行检验，它会直接报告星号。
亦可采用外部命令 meantab 执行检验，自己根据 t 值大小标注星号。 help meantab //这个最好用 sysuse nlsw88, clear
meantab collgrad wage hours ttl_exp tenure, /// over(union) tstat diff noncells
另有一个李春涛老师编写的命令，可以直接标注星号： findit ttable //多变量，两组差异
十六、删除有缺失值的样本 egen mis = rowmiss(_all) drop if mis
条件语句：cond
例如：cond(missing(x), ., cond(x>2,50,70)) returns . if x is missing, returns 50 if x > 2, and returns 70 if x<2
十七、中心化处理与标准化处理 1、安装命令：findit center 2、中心化：
center varlist （注：生成的新变量默认加前置”c_”，可一次对多个变量进行处理）
或：center var, g (newvar) （注：只能对一个变量进行中心化，并生成给定名称的新变量） 3、标准化：
center varlist, prefix(z_) standardize （注：生成的新变量加前置”z_”，可多个，可更改）
十八、恢复数据命令
preserve （处理数据前使用该命令，否则没有数据可恢复） drop var1-var100 （处理数据） restore （恢复数据）
十九、genicv产生交叉项 【问题】
有时候，想生成很多交叉项，但是又不愿意一个一个写。 有时候，想看一个交叉项，但是又不愿意生成。 【方法】
genicv可以一键生成很多交叉项 ##可以直接表示交叉项。 【例子】
ssc install genicv sysuse auto,clear
genicv length weight foreign //会生成4个交叉项，所有可能情况，并且有label reg price length weight length_weight *如果不愿意生成，直接用
reg price c.length##c.weight \\\\\\和上面回归一样一样的
二十、用stata统计变量的个数，但是要去掉重复的部分 bys id:g n=_n count if n==1
二十一、stata中的主成分分析法
1、首先，需要对变量进行哪些检验？KMO？还有什么？KMO检验结果符合什么条件才能继续进行主成分分析？
答：首先使用KMO检验和SMC检验。
KMO的判断为，Using the Kaiser (1974) characterization of KMO values, 0.00 to 0.49 unacceptable 0.50 to 0.59 miserable 0.60 to 0.69 mediocre 0.70 to 0.79 middling 0.80 to 0.89 meritorious 0.90 to 1.00 marvelous
SMC即一个变量与其他所有变量的复相关系数的平方，也就是复回归方程的可决系数。SMC比较高表明变量的线性关系越强，共性越强，主成分分析就越合适。
命令是 estat kmo estat smc
确定是否需要进行主成分分析。如果有些KMO或者SMC值太小，则要考虑要不要将它们放入主成分中。
然后进行主成分回归。 使用命令为：
pca varlist （不清楚就 help pca） 2、例如，对Y的5各指标执行了命令 pca y1 y2 y3 y4 y5 得出结果方差贡献率（proportion）就是权重吗？
答： 不是。假如设定方差贡献率为95%，那么，累积方差超过95%的那几个特征值、所对应的特征变量，就是权重。
3、看有的帖子上回复说，需要接着执行predict y1 y2 y3 y4 y5,score，这是为了得到每个指标的主成分得分吗？为什么我执行了一下，只生成了一个y1, 别y2、y3、y4、y5都没生成呢 答：直接“predict y1-y4”就可以。生成的四个就是得分。
4、不知道你要问什么？
总之，主成分的步骤为
1、先通过KMO检验和SMC检验确定是否需要主成分分析
2、进行主成分分析，通过累计贡献率确定需要的哪几个主成分 3、根据情况看是否需要rotate
4、通过predict进行得分。或者通过scoreplot看得分分布图。
二十二、将一般的数据转化为面板数据
原数据的形式（excel中）是：2008一张sheet，2009一张sheet。。。。。即：
然后改成这样的数据形式是：
粘贴在stata里就是这样的形式（注意：变量名字一定要改）：其中Y为因变量，可以是很多个，X1、X2为自变量，也可以是很多个，stata中的变量名依次为：id、Y2008、Y2009、Y2010、X12008、X12009、X12010、X22008、X22009、X22010