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1、Stata 画图和回归基础,Stata作图,stata 提供各种曲线类型，包括点（scatter）、线（line）、面（area），直方图（histogram）、 条形图（bar）、饼图（pie）、函数曲线（function）以及矩阵图（matrix）等。 同时，对时间序列数据有以ts 开头的一系列特殊命令，如tsline。还有一类是对双变量的回归拟合图（lfit、qfit 、lowess）等。,作图时命令方式比较复杂，建议多用菜单方式。 一起来做下列图形： 打开wage2.dta 1。 男性和女性工资均值的条形图 2。 白人和其他人的工资的冰饼图 3。 wage的直方图，并检验是否服从正态分
2、布。,组合图形： 画出price与weight的散点图，并画出其拟合线。 图形界面设计： 图形标题，X轴标志，Y轴标志，样式选择，图例，分组标志。,2、中国的GDP（以购买力平价计）何时能超过美国？从Penn World Table（最权威的跨国宏观数据集）下载两国1978-2010年“Population”与“Real GDP per capita” 数据，导入Stata中，将两国log(GDP)的时间趋势画在一张图上，并做简单外推预测（假设未来的增长率与1978-2007年间相同）。下载地址为： http:/pwt.econ.upenn.edu/php_site/pwt_index.php
3、。下载时选csv格式，按网站说明存储数据。,小样本OLS,建立回归方程,打开系统文件auto，建立如下方程： sysuse auto,clear regress price mpg weight foreign Regress命令详解： regress depvar indepvars if in weight , options,1。要求方程省略常数项 reg price mpg weight foreign, nocons 2。稳健性估计（一般用于大样本OLS） reg price mpg weight foreign, vce(robust) 或者：reg price mpg weigh
4、t foreign, r 3。设置置信区间（默认95%） reg price mpg weight foreign, level(99),4。标准化系数 reg price mpg weight foreign, beta 5。部分数据回归 reg price mpg weight length foreign in 1/30 （为什么foreign被drop掉？） reg price mpg weight length if foreign=0,回归结果解读,MSS：回归平方和 df1 自由度 MMS=MSS/df1 RSS：残差平方和 df2 RMS=RSS/df2 TSS：总平方和 df
5、3 TMS=TSS/df3 F值 R2=MSS/TSS 调整的R2 Root MSE=sqrt(RMS) Coef：回归系数 Std.Err：标准误差 方差协方差矩阵的对角线元素的开方（vce） 95%下限=估计值-t临界值下限*标准误差 95%下限=估计值+t临界值上限*标准误差,模型常用的其他形式： 对数 半对数 平方项 n次方 指数 交乘项 虽然对函数形式和自变量的选取有选择和检验的方法，但最好还是从“经济意义”角度确定。 例如：考察消费受收入影响的方程，即使参数项不显著，也不能把它删除掉。,例题,例一：利用wage2的数据检验明瑟(mincer)工资方程的简单形式： Ln(wage)=
6、b0+b1*educ+b2*exper +b3*exper2+ u,例二：利用phillips的数据拟合预期增强的菲利普斯曲线为 其中，unemt表示第t期的失业率（%），inft 表示第t期的通货膨胀率（%），infte表示预期通货膨胀率，0表示自然失业率（%）。 按照适应性预期理论， infte = inft-1。 令inft=inft - inft-1，上述模型可以简化为：,例三：我国某地区1955-1984农产品收购量sg、库存量kc存放在文件warehouse.dta中 估计如下方程： Sgt=a+b0kct+b1kct-1+u 存在滞后一期的变量,回归后预测值的获得,Predict
7、 1。拟合值的获得： predict yhat, xb 或者 predict yhat 2。残差的获得 predict e , residuals 或者 predict e, res,回归的假设检验(wald检验),test命令 例一 sysuse auto, clear reg price mpg weight length 1。检验参数的联合显著性 2。分别检验各参数的显著性,例二： use wage2, clear reg lnwage educ tenure exper expersq 1。教育（educ）和工作时间（tenure）对工资的影响相同。 test educ=tenure
8、2。工龄（exper）对工资没有影响 test exper 或者 test exper =0 3。检验 educ和 tenure的联合显著性 test educ tenure 或者 test (educ=0) (tenure=0),例三：生产函数production use production,clear reg lny lnl lnk test lnl lnk test (lnl=0.8) (lnk=0.2) test lnk+lnl=1,非线性检验：testnl,例一 sysuse auto gen weight2 = weight2 reg price mpg trunk length weight weightsq foreign testnl _bmpg = 1/_bweight testnl (_bmpg = 1/_bweight) (_btrunk = 1/_blength),例二：打开production reg lny lnl lnk testnl _blnl * _blnk = 0.25 testnl _blnl * _blnk = 0.5,
