STATA固定效应回归代码及注释可复制到Stata运行

STATA固定效应回归代码及注释可复制到Stata运行STATA固定效应回归代码及注释可复制到Stata运行PAGE/NUMPAGESSTATA固定效应回归代码及注释可复制到Stata运行//***************************************************************//*******************************0、导入Excel数据//******************************************************************clearimportexcelusingC:\Users\Desktop\data.xlsx,firstrowclear//下面这个代码很重要，下面这个代码告诉Stata你的数据是面板数据tssetcodetime//unbalanced表示非平衡面板xtdes//--看看结构---------------//***************************************************************//*******************************1、简单混合，和聚类差混合//*********************Y因变量X自变量C控制变量i.industry行业控制变量regYXC1C2C3C4i.industryeststorePT//*******************************简单混合回归，使用普通标准差①regYXC1C2C3C4i.industry,vce(clustercode)eststorePTse//******************混合回归标准差调整，聚类，vce(clustercode)表示使用聚类稳健标准差//cluster后面是聚类的类别，它估计的se要大很多estimatestablePTPTse//PT和PTse回归系数放在一起对比一下,//即使系数差别不大，t/p值还是有差别的//******************************************************************//*****************************2、固定效应和混合回归选哪个**********//********************************此处就讨论固定个体与否************//***************************xi:xtregYXC1C2C3C4i.industry,fe//xtreg已经知道为面板数据，所以r和vce(clustercode)效果一样//*看回归上面行的F检验的P值，原假设H0:allui=0//P值=0.0000，故强烈拒绝原假设，FE明显优于混合回归，不采用混合回归//应该允许每家公司拥有自己的截距项//但由于未使用聚类稳健的标准差，故这个F检验可能并不有效//下面采用LSDV法来判断xi:xtregYXC1C2C3C4i.industryi.code,fereststoreLSDV//***就跑上面的代码，看每一家公司虚拟变量的p值是否显著，显著的话//***就拒绝所有个体虚拟变量都是0的假设，即存在个体效应，不应该使用混合回归//******************************************************************//*****************************3、固定效应要固定时间吗**************//******************************************************************tabtime,gen(time)xi:xtregYXC1C2C3C4time2-time9i.industry,fer//time1被作为基期，对应常数项，我的数据只有9年所以只到time9就好//time虚拟变量的p值看，有的显著有的不显著testtime2time3time4time5time6time7time8time9//检验所有年度虚拟变量的联合显著性//我的F检验的P=0.0002，强烈拒绝H0：无时间效应，//应该在模型中包括时间效应，即i.industry后面加一个i.time//加一个i.time,是把时间作为虚拟变量包括进回归模型，实现固定时间效应xi:xtregYXC1C2C3C4i.time,fer//上面两行代码跑了一个双固定效应//fe是固定code（这里指上市公司代码）个体效应，i.timefe是时间个体双固定效应//*********************************使用时注意//**********************************进行固定效应的两种//--fe去中心化加入进行处理＂，---i.是生成虚拟变量，然后变成控制变量的处理办法//所以i.industryi.time不加fe就可以固定行业和时间//如果固定了fe，没必要再固定行业，不用i.industry//固定了fe，再使用i.industry的话，行业如果不是面板数据，没有随时间变动的话//--------这样industry就会被omitted，不能fe和i.industry共存//--------要么i.indutryi.time;要么i.timefe达到双固定效应//--------我的行业数据是随时间变动的面板数据，所以可以i.industryi.timefe共存//******************************************************************//*****************************4、混合回归还是随机效应**************//******************************************************************xi:xtregYXC1C2C3C4i.industryi.time,rereststorerexttest0//xttest0命令的结果P值=0.0000//即：LM检验拒绝不存在个体随机效应的原假设，//即混合回归与随机效应之间，应该选择随机效应//******************************************************************//*****************************5、随机效应还是固定效应？**************//******************************************************************//使用前注意，使用Hausman检验时，两个回归都不能进行方差聚类，//****************************************************即不要有r、vce()等出现xi:xtregYXC1C2C3C4i.industryi.time,feeststoreFE//fe跑的xi:xtregYXC1C2C3C4i.industryi.time,reeststoreRE//re跑的hausmanFERE//检验哪个好，原假设是re更好//我的P值为0.0000，拒绝原假设，应该采用固定效应回归//******但这个检验没有考虑聚类标准差//聚类标准差和普通标准差相差较大时，hausman检验可能会不可靠//我的聚类标准差和普通标准差相差较大，即回归系数的se差别比较大//则应该使用下面的方法检验随机效应好还是固定效应好//quietlyxi:xtregYXC1C2C3C4,rethetaglobalyandxforhausmanYXC1C2C3C4sortcodeforeachxofvarlist$yandxforhausman{bycode:egenmean`x'=mean(`x')genmd`x'=`x'-mean`x'genred`x'=`x'-theta*mean`x'}quietlyxi:xtregredYredXredC1redC2redC3redC4/**/mdXmdC1mdC2mdC3mdC4,vce(clustercode)TestmdXmdC1mdC2mdC3mdC4