第九章-非经典假设、线性方程组、面板数据估计的stata实现

单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,Page,13,STATA从入门到精通,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,*,*,第,9,章 非经典假设、线性方程组、面板数据估计的,stata,实现,内容简介,1.,非经典假设下的回归分析的,stata,实现,2.,线性方程组的回归分析,STATA,实现,3.,面板数据的,stata,处理,下一章介绍非线性模型回归分析的实现，第十一章介绍时间序列数据的处理方法,1.,非经典假设下的回归分析的,stata,实现,多重共线性 、内生性、异方差问题,检验、处理,数据集：,MROZ.DTA,多重共线性,检验,reg,wage,educ,exper,expersq,age kidslt6 kidsge6,vif,一般来说，判断多重共线性的标准是（两个标准必须同时满足）：,最大的,vif,大于,10,；,平均的,vif,大于,1,内生性的检验与处理,检验内生性,reg,wage,educ,exper,expersq,age kidslt6 kidsge6,ovtest,处理内生性,工具变量,ivreg,wage age kidslt6 kidsge6,expersq,exper,(,educ,=,motheduc,),异方差的检验与处理,检验,reg,wage,educ,exper,expersq,age kidslt6 kidsge6,hettest,处理,reg,wage,educ,age kidslt6 kidsge6,exper,expersq, robust,线性方程组的回归分析,STATA,实现,似不相关模型,联立方程组模型,似不相关模型,问题：我们要估计教育等变量是如何同时影响工人的工资和福利的，我们将使用,finger.dta,估计以下的系数,数据集：,fringe.dta,hrearn,为小时工资；,hrben,为附加福利；,educ,表示教育水平；,exper,、,expersq,分别表示工作年限和工作年限的平方；,tenure,、,tenuresq,表示在目前岗位上的时间、时间的平方；,union,是一个二值变量，,union=1,表示是工会成员；,south,也是二值变量，,south=1,表示该工人住在南部；,nrtheast,、,nrthcen,也是二值变量，,nrtheast,=1,表示工人住在东北部，,nrthcen,=1,表示工人住在中东部；,married white male,分别是关于工人婚姻状况、种族、性别的二值变量。,命令,sureg,(depvar1 varlist1) (depvar2 varlist2),，在我们的问题中,sureg,(,hrearn,educ,exper,expersq,tenure,tenuresq,union south,nrtheast,nrthcen,married white male)(,hrbens,educ,exper,expersq,tenure,tenuresq,union south,nrtheast,nrthcen,married white male),联立方程组模型,问题,我们在这个例子中关心的问题仍然与已婚妇女的就业问题有关。不同于上一章我们关心已婚妇女教育的回报，我们在这里主要关心的是已婚妇女的劳动力供给。在劳动力市场上，我们只能得到均衡的劳动力供给，即供给方和需求方行为一致时的劳动力供给。 它是由以下联立方程组决定的，我们的目标就是估计这些参数。,数据集：,mroz.dta,命令,reg3 (depvar1 varlist1) (depvar2 varlist2),，在我们的问题中,reg3 (hours,lwage,educ,age kidslt6 kidsge6,nwifeinc,) (,lwage,hours,educ,exper,expersq,),面板数据的处理,面板数据的维度设置,xtset,fcode,year,本章结束，谢谢观看！,14,