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1、2021/8/4計量經濟學軟件應用1Stata初級入門5——線性回歸模型江金啟沈陽農業(yè)大學經濟管理學院2021/8/4計量經濟學軟件應用2一、計量回歸前的知識回顧數(shù)據結構數(shù)據結構、數(shù)據類型和估計模型選擇線性回歸的OLS的基本假定基本假定引申的定理2021/8/4計量經濟學軟件應用31數(shù)據結構截面數(shù)據(Cross-SectionData):給定時點對個人、家庭等樣本單位所采集的數(shù)據。時序數(shù)據(Time-SeriesData):某一或某幾個變量在不同時點的觀測值?;旌辖孛鏀?shù)據(PooledCrossSectionData):不同時點的多個同單位截面樣本混合得
2、到。面板數(shù)據(亦稱綜列數(shù)據,PanelData/LongitudinalData):同一截面樣本在不同時點的觀測值。通常是對同一截面樣本的持續(xù)跟蹤調查得到。2021/8/4計量經濟學軟件應用42數(shù)據結構、類型及模型選擇連續(xù)變量離散變量截面數(shù)據時序數(shù)據混合截面數(shù)據面板數(shù)據非分類變量分類變量線性模型截面模型時序模型離散選擇模型分類變量模型計數(shù)模型面板或差分模型2021/8/4計量經濟學軟件應用53線性回歸要滿足的基本假定參數(shù)線性:Y=β0+β1x+μ隨機抽樣性:意味著cov(ui,uk)=0零條件均值(亦稱嚴格外生性):E(u
3、x1,x2,x3,…)=0,意味
4、著E(u)=0,cov(x,u)=0。計量回歸的最關鍵假定。如果E(u
5、xi)=0,而E(u
6、xk)≠0,則xi為外生解釋變量,xk為內生解釋變量。違背零條件均值假定的情況:(1)模型形式誤設,(2)遺漏重要解釋變量;(3)解釋變量的測量誤差;(4)聯(lián)立因果;(5)樣本選擇偏誤。2021/8/4計量經濟學軟件應用6不存在完全或多重共線性:在總體中,自變量間不存在嚴格的線性關系。該假定不意味著自變量間無相關關系,而是要求它們間無高度相關或完全相關。引起完全共線性的情況:(1)一個自變量是另一個自變量的常數(shù)倍;(2)一個自變量恰好可以表達為其它兩個或多個自變量
7、的一個線性函數(shù)。如果此情況發(fā)生,自變量間就有多重共線性關系。*自變量的樣本有變異:在樣本中,自變量不為相同的常數(shù)。同方差性(亦稱有效性):var(u
8、x1,x2,x3,….)=σ2。假定1-5統(tǒng)稱為截面回歸的高斯—馬爾科夫假定。2021/8/4計量經濟學軟件應用74基本假定所引申出的四個定理無偏性OLS斜率估計量的抽樣方差2021/8/4計量經濟學軟件應用8無偏估計高斯-馬爾科夫定理二、Stata計量模型估計概述模型估計模型預測參數(shù)檢驗對虛擬變量的處理變量的邊際影響或彈性對模型估計結果的相關操作模型估計結果的提取2021/8/4計量經濟學軟件應用91模型估
9、計的語法基本語法格式單方程模型估計的命令格式系統(tǒng)方程模型估計的命令格式估計選項常數(shù)項、offset、exposure、參數(shù)約束、置信度、標準差的計算方法、組內相關結構、一階自相關系數(shù)的計算2021/8/4計量經濟學軟件應用101.1基本語法格式單方程模型commandvarlist[if][in][weight][,options]范例:regressdepvar[indepvars][if][in][weight][,options]——線性回歸模型系統(tǒng)方程模型command(varlist)(varlist)[if][in][weight][,opti
10、ons]范例:sureg(depvar1varlist1)(depvar2varlist2)...(depvarNvarlistN)[if][in][weight]——似不相關回歸模型varlist為模型的因、自變量,中間空格分開,其中第1個變量,軟件自動識別為因變量,其余為自變量。2021/8/4計量經濟學軟件應用111.2估計選項設定(options)1.2.1常數(shù)項noconstant:模型沒有常數(shù)項hascons:用戶自己設定的常數(shù)項1.2.2offsetoffset(varname)表示約束模型中變量varname的系數(shù)為1。該選項多出現(xiàn)于離散選
11、擇模型、計數(shù)模型中。1.2.3exposureexposure(varname)表示約束模型中變量ln(varname)的系數(shù)為1。該選項多出現(xiàn)于計數(shù)模型中。2021/8/4計量經濟學軟件應用121.2.4參數(shù)約束constraints(numlist):通過constraint命令設定線性約束constraints(matname):通過矩陣設定線性約束constraints(clist):在個別命令中使用,如mlogit命令該選項多出現(xiàn)于離散選擇模型、分類變量模型、計數(shù)模型中。1.2.5置信度level(#)設定置信區(qū)間,默認值為951.2.6組內相關
12、結構corr(correlation)設定組內相關結構,該選項一般