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京网文[0号 京ICP证100780号helpxtregdialog:xtregals；Title；[XT]xtreg--Fixed-,betwee；population-averagedlinea；Syntax；GLSrandom-effects(RE)mod；xtregdepvar[indepvars][i；Between-effects(BE)model；xtregdepvar[indep
help xtreg
xtreg postestimation -------------------------------------------------------------------------------
[XT] xtreg -- Fixed-, between-, and random-effects, and
population-averaged linear models
GLS random-effects (RE) model
xtreg depvar [indepvars] [if] [in] [, re RE_options]
Between-effects (BE) model
xtreg depvar [indepvars] [if] [in] , be [BE_options]
Fixed-effects (FE) model
xtreg depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , fe [FE_options]
ML random-effects (MLE) model
xtreg depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , mle [MLE_options]
Population-averaged (PA) model
xtreg depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , pa [PA_options]
RE_options
description
-------------------------------------------------------------------------
use random- the default
use Swamy-Arora estimator of the variance
components
vce(vcetype)
vcetype may be conventional, robust, cluster
clustvar, bootstrap, or jackknife
default is level(95)
report theta
display_options
control spacing and display of omitted variables
and base and empty cells
+ coeflegend
display coefficients' legend instead of coefficient
-------------------------------------------------------------------------
+ coeflegend does not appear in the dialog box.
BE_options
description
-------------------------------------------------------------------------
use between-effects estimator
use weighted least squares
vce(vcetype)
vcetype may be conventional, bootstrap, or
default is level(95)
display_options
control spacing and display of omitted variables
and base and empty cells
+ coeflegend
display coefficients' legend instead of coefficient
-------------------------------------------------------------------------
+ coeflegend does not appear in the dialog box.
FE_options
description
-------------------------------------------------------------------------
use fixed-effects estimator
vce(vcetype)
vcetype may be conventional, robust, cluster
clustvar, bootstrap, or jackknife
default is level(95)
display_options
control spacing and display of omitted variables
and base and empty cells
+ coeflegend
display coefficients' legend instead of coefficient
-------------------------------------------------------------------------
+ coeflegend does not appear in the dialog box.
MLE_options
description
-------------------------------------------------------------------------
noconstant
suppress constant term
use ML random-effects estimator
vce(vcetype)
vcetype may be oim, bootstrap, or jackknife
default is level(95)
display_options
control spacing and display of omitted variables
and base and empty cells
Maximization
maximize_options
control the
seldom used
+ coeflegend
display coefficients' legend instead of coefficient
-------------------------------------------------------------------------
+ coeflegend does not appear in the dialog box.
PA_options
description
-------------------------------------------------------------------------
noconstant
suppress constant term
use population-averaged estimator
offset(varname)
include varname in model with coefficient
constrained to 1
Correlation
corr(correlation)
within-group correlation structure
estimate even if observations unequally spaced in
vce(vcetype)
vcetype may be conventional, robust, bootstrap, or
use divisor N-P instead of the default N
multiply the robust variance estimate by
(N-1)/(N-P)
scale(parm)
override the def parm may be
x2, dev, phi, or #
default is level(95)
display_options
control spacing and display of omitted variables
and base and empty cells
Optimization
optimize_options
control the
seldom used
+ coeflegend
display coefficients' legend instead of coefficient
-------------------------------------------------------------------------
+ coeflegend does not appear in the dialog box.
correlation
description
-------------------------------------------------------------------------
exchangeable
exchangeable
independent
independent
unstructured
unstructured
fixed matname
user-specified
autoregressive of order #
stationary #
stationary of order #
nonstationary #
nonstationary of order #
-------------------------------------------------------------------------
A panel variable must be specified. For xtreg, pa, correlation structures
other than exchangeable and independent require that a time variable
also be specified.
Use xtset.
indepvars may cont see fvvarlist.
depvar and indepvars may contain time- see tsvarlist.
by and see prefix.
aweights, fweights, and pweights are allowed for the fixed-effects model.
iweights, fweights, and pweights are allowed for the
population-averaged model. iweights are allowed for the
maximum-likelihood random-effects (MLE) model.
Weights must be
constant within panel.
See [XT] xtreg postestimation for features available after estimation.
Statistics & Longitudinal/panel data & Linear models & Linear regression
(FE, RE, PA, BE)
Description
xtreg fits cross-sectional time-series regression models.
In particular,
xtreg with the be option fits random-effects models by using the between
with the fe option, it fits fixed-effects models
(by using the within regression estimator); and with the re option, it
fits random-effects models by using the GLS estimator (producing a
matrix-weighted average of the between and within results).
xtdata for a faster way to fit fixed- and random-effects models.
Options for RE model
----+ Model +------------------------------------------------------------
re, the default, requests the GLS random-effects estimator.
sa specifies that the small-sample Swamy-Arora estimator individual-level
variance component be used instead of the default consistent
estimator.
+-----------+
----+ SE/Robust +--------------------------------------------------------
vce(vcetype) specifies the type of standard error reported, which
includes types that are derived from asymptotic theory, that are
robust to some kinds of misspecification, that allow for intragroup
correlation, and that use bootstrap
vce_options.
vce(conventional), the default, uses the conventionally derived
variance estimator for generalized least-squares regression.
包含各类专业文献、高等教育、中学教育、专业论文、幼儿教育、小学教育、Stata
xtreg help50等内容。　
　因素 6 盈余管理程度 变量定义及输入数据 启动 Stata11.0,Stata 界面有 4 个...qui xtreg DA factor1 factor2 ,fe xttest2 检验截面异方差性输入命令 Xttest... 　stata命令大全(全)_理学_高等教育_教育专区。*** 面板数据计量分析与软件实现 ...(提供了三种检验方法) xtreg logy logk logl, fe xtcsd , pesaran /*... 　必须记住的Stata常用命令_经济学_高等教育_教育专区。必须记住的Stata常用命令必须...记住这些命令之后,当不知其具体用法时,可以用 help 来寻求帮助。 必须记住的常... 　stata命令大全(全)_数学_自然科学_专业资料。*** 面板数据计量分析与软件实现 ...output * Re 模型 xtreg logy logk logl, re xttest1 /*提供多个统计检验... 　stata命令总结_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。表2-1: 回归分析相关命令...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... 　STATA 面板数据模型估计命令一览表一、静态面板数据的 STATA 处理命令 y ?? ?...(三)静态面板数据模型估计●1、固定效应模型估计 ●xtreg sq cpi unem g se5... 　STATA面板数据模型操作命令_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。STATA 面板数据...(原假设:使用 OLS 混合模型) ●xtreg sq cpi unem g se5 ln,fe 对于固定... 　面板stata基本命令_金融/投资_经管营销_专业资料。面板stata基本命令*...p 值越接近 0 说明固定效应回归优于混合回归 xtreg bankrisk rsb l.rsb l2... 　STATA的简单命令 Stata 中最重要的命令莫过于 help 和 search 了。 help 用于...固定效应和随机效应的选择: (xtreg 后面紧挨着的变量是被解释变量,然后接下来才...君，已阅读到文档的结尾了呢~~
stata操作命令-xtreg
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1.一般检验假设系数为0，t比较大则拒绝假设，认为系数不为0.假设系数为0，P比较小则拒绝假设，认为系数不为0.假设方程不显著，F比较大则拒绝假设，认为方程显著。2.小样本运用OLS进行估计的前提条件为：（1）线性假定。即解释变量与被解释变量之间为线性关系。这一前提可以通过将非线性转换为线性方程来解决。（2）严格外生性。即随机扰动项独立于所有解释变量：与解释变量之间所有时候都是正交关系，随机扰动项期望为0。(工具变量法解决)（3）不存在严格的多重共线性。一般在现实数据中不会出现，但是设置过多的虚拟变量时，可能会出现这种现象。Stata可以自动剔除。（4）扰动项为球型扰动项，即随即扰动项同方差，无自相关性。3.大样本估计时，一般要求数据在30个以上就可以称为大样本了。大样本的前提是（1）线性假定（2）渐进独立的平稳过程（3）前定解释变量，即解释变量与同期的扰动项正交。（4）E（XiXit）为非退化矩阵。（5）gt为鞅差分序列，且其协方差矩阵为非退化矩阵。与小样本相比，其不需要严格的外生性和正太随机扰动项的要求。4.命令稳健标准差回归：regyx1x2x3,robust回归系数与OLS一样，但标准差存在差异。如果认为存在异方差，则使用稳健标准差。使用稳健标准差可以对大样本进行检验。只要样本容量足够大，在模型出现异方差的情况下，使用稳健标准差时参数估计、假设检验等均可正常进行，即可以很大程度上消除异方差带来的副作用对单个系数进行检验：testlnq=1线性检验：testnl_b[lnpl]=_b[lnq]^25.如果回归模型为非线性，不方便使用OLS,则可以采取最大似然估计法（MLE）,或者非线性最小二乘法（NLS）6.违背经典假设，即存在异方差的情况。截面数据通常会出现异方差。因此检验异方差可以：看残差图，但只是直观，可能并不准确。rvfplot(residual-versus-fittedplot)与拟合值的散点图rvpplotvarname(residual-versus-predictorplot)与解释变量的散点图扰动项的方差随观测值而变动，表示可能存在异方差。怀特检验：estatimtest,white(post-estimationinformationmatrixtest)P比较小，则拒绝同方差假设，表示存在异方差,不能用OLS。反之则证明为同方差。（3）BP检验estathettest，iid(默认设置为使用拟合值y^)estathettest,rhsiid(使用方程右边的解释变量，而不是y^)estathettest[varlist]，iid(使用某个指定的解释变量)P小，则拒绝原假设。如果存在异方差，则可以：（1）使用OLS+稳健标准差robust（2）广义最小二乘法（GLS）（3）加权最小二乘法（WLS）predictel,res（预测残差）ge2=el^2辅助回归：glne2=log(e2)reglne2lnq,nocpredictlne2f计算辅助回归的拟合值ge2f=exp(lne2f)去掉对数即权重之倒数reglntclnqlnpllnpklnpf[aw=1/e2f]regyx1x2x3[aw=1/var](aw表示analyticalweight,var表示随即扰动项的方差。)或者：predictu,residualspredictyf,xbgenlnu2=ln(u^2)genyf2=yf^2quietlyreglnu2yfyf2predictnlu2f=exp(xb())gensd=sqrt(u2f)vwlslntclnqlnpllnpflnpk,sd(sd)（4）可行广义最小二乘法（FGLS）FGLS所做的过程和GLS一样，只是GLS假设扰动项的方差已知，若要用GLS，必须计算得到扰动项方差，而FGLS则是在未知方差的情况下求方差并最终通过将异方差转换为同方差后再运用OLS的结果。因此，GLS和FGLS在过程上是一致的。6.自相关时间序列中容易出现自相关，而截面数据也可能存在空间自相关。人为处理数据如移动平均等做法也可能导致自相关。检验自相关可以：（1）作图，但并不严格。定义滞后算子L.(只有时间序列数据和面板数据才能定义时间变量。)tssetyaear一阶差分：D.x=xt-xt-1D2.X=xt-xt-2LD.表示一阶差分的滞后值画图：scatterelL.elacel(看自相关图)pacel(看偏相关图)（2）BG检验estatbgodfrey(默认p=1)estatbgodfrey，lags（p）estatbgodfrey，nomiss0(使用不添加0的BG检验)使用命令ac查看自相关图，或者设置较大的p值进行显著性检验，t期不显著了，则选择P=T-1统计检验P值小，则拒绝假设。（3）b
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