stata上机实验PPT课件.ppt
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1、Stata上机实验1.大样本OLSw大样本OLS经常采用稳健标准差估计(robust)w稳健标准差是指其标准差对于模型中可能存在的异方差或自相关问题不敏感,基于稳健标准差计算的稳健t统计量仍然渐进分布t分布。因此,在Stata中利用robust选项可以得到异方差稳健估计量。2.Nerlove(1963)的一篇著名文章w为了检验美国电力行业是否存在规模经济,Nerlove(1963)收集了1955年145家美国电力企业的总成本(TC)、产量(Q)、工资率(PL)、燃料价格(PF)及资本租赁价格(PK)的数据(nerlove.dta)。假设第个企业的生产函数为Cobb-Douglas:3.w其中分
2、别为生产率、劳动力、资本与燃料。记为规模效应(degree of returns to scale)。假设企业追求成本最小化,可证明其成本函数也为Cobb-Douglas:4.w其中是的函数。取对数后得到如下模型。w 为了简单起见,我们将模型的方程设定为:5.w分别使用普通OLS和稳健的标准差OLS进行估计。w结果可以看到:稳健标准差与普通标准差的估计的系数相同,但标准差和t值存在着较大的差别,尤其是lnq的标准差。6.约束回归w定义约束条件wconstraint define n 条件w约束回归语句wCnsreg 被解释变量 解释变量,constraints(条件编号)7.约束回归w 例一:
3、use production,clearw cons def 1 lnl+lnk=1w cnsreg lny lnl lnk,c(1)w 例二:use nerlove,clearw cons def 1 lnpl+lnpk+lnpf=1w.cons def 2 lnq=sreg lntc lnq lnpl lnpk lnpf,c(1-2)8.矩阵运算w1。手动建立矩阵命令:matrixwMatrix input 矩阵变量名=(矩阵)w同一行元素用,分隔w不同行元素用分割w建立矩阵 :3 6 8w 5 11 7w 2 18 169.w显示矩阵变量wmat dirw显示矩阵内容wMat list
4、矩阵变量10.w常用矩阵运算:wC=A+B A-B A*BwKronecker乘积 :C=A#Bw常用矩阵函数:wtrace(m1)m1的迹wDiag(v1)向量的对角矩阵winv(m1)m1的逆矩阵11.w2。还可以将变量转换为矩阵wmkmat 变量名表,mat(矩阵名)w练习:sysuse autowreg price mpg weight foreignw要求:利用矩阵运算手动计算出参数12.gen cons=1mkmat price,mat(y)mkmat mpg weight foreign cons,mat(X)mat b=inv(X*X)*X*y mat list b(还可以看一
5、下矩阵x与y的值)13.w我们可以利用矩阵运算的方法将回归结果展现的所有统计量都手动计算出来。w大家有兴趣回去做一遍,可以加深你对这些知识的理解。14.逐步回归法w逐步回归法分为逐步剔除和逐步加入。w逐步剔除又分为逐步剔除(Backward selection)和逐步分层剔除(Backward hierarchical selection)w1。逐步剔除wstepwise,pr(显著性水平):回归方程w例如:对auto数据wStepwise,pr(0.05):reg price mpg rep78 headroom trunk weight length turn displacement g
6、ear_ratio foreignw2。逐个分层剔除w Stepwise,pr(0.05)hier:reg price mpg rep78 headroom trunk weight length turn displacement gear_ratio foreignw去掉foreign 重新做一遍15.w逐步加入又分为逐步加入(Forward selection)和逐步分层加入(Forward hierarchical selection)w1。逐步加入wstepwise,pe(显著性水平):回归方程w例如:对auto数据wStepwise,pe(0.05):reg price mpg r
7、ep78 headroom trunk weight length turn displacement gear_ratio foreignw2。逐个分层加入wStepwise,pe(0.05)hier:reg price mpg rep78 headroom trunk weight length turn displacement gear_ratio foreign16.极大似然估计w优点:w1。在所有一致的、渐近正态的估计量中,MLE是渐进最优的。w2。大样本数据,特别是非线性回归的估计具有优势。w缺点:w1。需要假设特定的概率密度形式。w2。小样本性质一般。17.极大似然估计MLEw
8、 MLE 的基本步骤w 1.推导最大似然函数w 2.编写似然函数的stata程序(可选:似然函数的一阶和二阶导数d1,d2)w 3.设定解释变量和被解释变量:ml model 命令w 4.估计最大似然函数:ml maximize 命令18.w我们举一个最简单的多元线形回归的例子,更复杂的例子我们将在“stata编程”部分介绍。w假设x_i 服从均值为mu,标准差为sigma2的正态分布。19.w打开程序:doedit myprog.adow执行MLE:例一:sysuse auto,clear ml model lf myprog (price=weight length foreign)(si
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