stata的平穩(wěn)性測試方法:1。單擊面板 2上的ADF測試。在打開對話框中輸入命令dfuller，開始平穩(wěn)性測試。Stata是一款完整集成的統(tǒng)計軟件，為用戶提供數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)管理和繪制專業(yè)圖表。它提供了許多功能，包括線性混合模型、平衡迭代和多項式概率模型。Stata具有強大的統(tǒng)計功能。除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法外，還收集了近20年來發(fā)展起來的新方法，如Cox比例風險回歸、指數(shù)和威布爾回歸、多類別結果和有序結果的logistic回歸、泊松回歸、負二項回歸和廣義負二項回歸、隨機效應模型等。

第一步:分析數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性(單位根檢驗)按照正常的程序，面板數(shù)據(jù)模型需要在回歸之前檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。李子耐曾指出，一些非平穩(wěn)的經(jīng)濟時間序列往往表現(xiàn)出共同的變化趨勢，而這些序列之間并不一定是直接相關的。此時，對這些數(shù)據(jù)進行回歸，雖然R-square很高，但沒有實際意義。這種情況稱為假回歸或偽回歸。

所以單位根檢驗有三種檢驗模式:既有趨勢又有截距，只有截距，以上都沒有。因此，為了避免虛假回歸，保證估計結果的有效性，必須對每個面板序列進行平穩(wěn)性檢驗。檢驗數(shù)據(jù)平穩(wěn)性最常用的方法是單位根檢驗。首先，我們可以畫一個面板 sequence的時序圖，粗略觀察時序圖中代表變量的虛線是否包含趨勢項和/或截距項，為進一步的單位根檢驗的檢驗模式做準備。

解釋變量的內(nèi)生性檢驗首先，檢驗解釋變量的內(nèi)生性(解釋變量內(nèi)生性的豪斯曼檢驗:使用工具變量法的前提是內(nèi)生性解釋變量的存在。豪斯曼檢驗的原始假設是:所有解釋變量都是外生的，如果拒絕，則認為有內(nèi)生的解釋變量，應使用IV；另一方面，如果接受，則認為沒有內(nèi)生解釋變量，應使用OLS。regldilf diestimatestoreolsxtivregldi(lof dil。lofdileplex r)Estimatesstorei Hausmanivols(使用面板 data中的工具變量，Stata提供以下命令來執(zhí)行2SLS的結果:xtivregdepvar。前兩行代表模型的類別，LZ采用randomeffect隨機模型，橫截面變量:省份，樣本數(shù)為310。組數(shù)為31，即每組有10個觀測值。35條線代表模型的擬合優(yōu)度，分別為組內(nèi)、組間、整體、組內(nèi)和組間。

截距、標準差、Z統(tǒng)計量、P值和95%置信區(qū)間。該塊的輸出結果與橫截面回歸的結果相同，你對解釋變量基數(shù)權重的解釋是，在其他條件不變的情況下，基數(shù)每增加一個單位，城市就增加0.0179個單位，P值為0.000，往往意義重大。最后三行分別是隨機效應模型中個體效應和隨機干擾項的方差估計。