十二、面板数据 stata代码样例 lin_1992.dta

参考陈强教授《计量经济学》

12.1 整体思路 & 数据描述

目的：探究家庭联产承包责任制（hrs） 对 中国农业增长的影响，被解释变量为种植业产值对数（ltvfo）

12.1.1 设定变量

*设定面板变量&时间变量 xt set province,year

由此可知是平衡面板

12.1.2 查看数据集结构

*查看数据集结构 xtdes

T < n,短面板数据

12.1.3 描述变量的统计特征

*描述变量的统计特征 xtsum ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mipric1 giprice mci ngca

hrs 少一个时间的数据

12.1.4 画趋势图

* 趋势图 xtline ltvfo

由此可知基本上都是随着时间增长而增长，不同省份之间增长速率不同，有的还会先降低

12.2 混合回归

12.2.1 聚类稳健的标准误

reg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mipric1 giprice mci ngca,vce(cluster province) * vce(cluster province) 同 r ,使用聚类稳健的标准误 est sto OLS

12.2.2 普通标准误

* 使用普通标准误 进行比较（不准确） reg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mipric1 giprice mci ngca

由上下两图可知，聚类稳健的标准误和普通标准误下，hrs的贡献相同，但是普通标准误下各变量标准差都小于聚类稳健的标准误下各变量标准差。

12.3 FE

12.3.1 组内估计量

* 组内估计量 xtreg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mipric1 giprice mci ngca,fe r est sto FE_robust * r 同 vce(cluster province) 聚类稳健的标准误

_cons 表示所有个体ui的均值

rho表示扰动项的方差来自个体ui的影响为0.89

* fe vs ols xtreg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mipric1 giprice mci ngca,fe * 不加 r 会额外进行F检验 est sto FE

p < 0.05 拒绝 F检验假设H0: 所有ui = 0，所以应该使用FE

但是上述检验并非使用 聚类稳健标准误，因此还需要进行LSDV

12.3.2 LSDV

* LSDV reg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mipric1 giprice mci ngca i.province,vce(cluster province) est sto LSDV * i.province 做 虚拟变量

大部分虚拟变量在5%的水平上显著，因此可拒绝“所有个体虚拟变量系数都为0”的原假设，即认为个体间存在差异

12.3.3 一阶差分法

* 一阶差分法 FD xtserial ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mipric1 giprice mci ngca,output * stata 没有单独执行FD的命令，对组内执行自相关时会附带提供估计结果 est sto FD

# 首次使用xtserial 需要安装

# 首先使用ssc install xtserial ,如果失败使用 findit xtserial ，之后在跳出的网页中点击安装即可

第三张显示 install completely 即可，我这已经安装过所以显示如上

12.3.4 加入时间趋势项的双向固定效应

* Two-way FE & time trend xtreg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mipric1 giprice mci ngca t,fe r est sto FE_trend

考虑时间效应，因此hrs的影响会减小，并且显著，但是t并不显著,因此还是使用FE_robust

12.3.5 加入年度变量的FE

12.3.5.1 手写版

tab year ,gen (year)

xtreg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mci ngca year2 - year18,fe r est sto FE_TW * 去掉 mipric1 giprice 减小多重共线性 * year1 作为对照

hrs 在5%水平上显著，水平降低

* 检验年度变量联合显著性 test year2 year3 year4 year5 year6 year7 year8 year9 year10 year11 year12 year13 year14 year15 year16 year17 year18

p <0.05,拒绝“无时间固定效应的原假设”，因此模型中应包含时间固定效应。

12.3.5.2 自动版（不需要生成时间虚拟变量）

xtreg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mci ngca i.year,fe r * 直接使用i.year 生成虚拟变量

结果与手动生成虚拟变量相同

12.4 RE

12.4.1 稳健标准误

xtreg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mci ngca,re r theta est sto RE_robust * theta 广义离差变换的theta值

12.4.2 FE vs 混合回归

* LM 检验 拉格朗日乘子 xttest0

拒绝H0“不存在个体随机效应”，因此选择RE

12.4.3 普通标准误

* 普通标准误 re xtreg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mci ngca,re est sto RE

12.4.4 re的MLE

* RE MLE xtreg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mci ngca,mle nolog est sto MLE

p<.05,LR检验拒绝H0：yita u = 0，即认为存在个体随机效应，不能进行混合回归

12.5 RE vs FE

12.5.1 豪斯曼检验

* （传统的）豪斯曼检验 hausman FE RE,constant sigmamore * constant 表示 FE RE 中含有常数值 * sigmamore表示结果相同时优先选择效率高的

拒绝 H0: ui与解释变量不相关，因此使用FE

[ATTN]传统的豪斯曼检验 前提条件是同方差，if 异方差则需要使用 稳健的豪斯曼检验

12.5.2 稳健的豪斯曼检验

首次使用需要安装

ssc install xtoverid

* 使用xtorid 之前先在稳健标准误下进行RE估计 qui xtreg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mci ngca,r xtoverid

依旧拒绝原假设，因此应该使用FE

12.6 组间估计法 （RE中使用）

组间估计法仅能在RE中使用，so结果不准确

xtreg ltvfo ltlan ltwlab ltpow ltfer hrs mci ngca,be

12.6 形成一个表格

esttab OLS FE_robust FE_trend FE RE (using pan.rtf),b se mtitle