stata初级入门5线性回归模型估计共46页课件.ppt

1、2022-6-8计量经济学软件应用1一、计量回归前的知识回顾一、计量回归前的知识回顾l数据结构l数据结构、数据类型和估计模型选择l线性回归的OLS的基本假定l基本假定引申的定理2022-6-8计量经济学软件应用21数据结构数据结构l截面数据（Cross-Section Data）：给定时点对个人、家庭等样本单位所采集的数据。l时序数据（Time-Series Data）：某一或某几个变量在不同时点的观测值。l混合截面数据（Pooled Cross Section Data）：不同时点的多个同单位截面样本混合得到。l面板数据（亦称综列数据,Panel Data/ Longitudinal Dat

2、a）：同一截面样本在不同时点的观测值。通常是对同一截面样本的持续跟踪调查得到。2022-6-8计量经济学软件应用32数据结构、类型及模型选择数据结构、类型及模型选择连续变量离散变量截面数据时序数据混合截面数据面板数据非分类变量分类变量线性模型截面模型时序模型离散选择模型分类变量模型计数模型面板或差分模型2022-6-8计量经济学软件应用43线性回归要满足的基本假定线性回归要满足的基本假定l参数线性：Y=0+ 1x+l随机抽样性:意味着cov(ui,uk)=0l零条件均值（亦称严格外生性）：E(u|x1,x2,x3,)=0，意味着E(u)=0, cov(x,u)=0。计量回归的最关键假定。l如果

3、E(u|xi)=0,而E(u|xk)0,则xi为外生解释变量，xk为内生解释变量。l违背零条件均值假定的情况：（1）模型形式误设，（2）遗漏重要解释变量；（3）解释变量的测量误差；（4）联立因果；（5）样本选择偏误。2022-6-8计量经济学软件应用5l不存在完全或多重共线性：在总体中，自变量间不存在严格的线性关系。l该假定不意味着自变量间无相关关系，而是要求它们间无高度相关或完全相关。l引起完全共线性的情况：（1）一个自变量是另一个自变量的常数倍；（2）一个自变量恰好可以表达为其它两个或多个自变量的一个线性函数。如果此情况发生，自变量间就有多重共线性关系。l*自变量的样本有变异：在样本中，自

4、变量不为相同的常数。l同方差性（亦称有效性）：var(u|x1,x2,x3,.)=2。l假定1-5统称为截面回归的高斯高斯马尔科夫假定马尔科夫假定。2022-6-8计量经济学软件应用64基本假定所引申出的四个定理基本假定所引申出的四个定理l无偏性lOLS斜率估计量的抽样方差iiE)(2022-6-8计量经济学软件应用7l无偏估计l高斯-马尔科夫定理2022-6-8计量经济学软件应用8二、二、Stata计量模型估计概述计量模型估计概述l模型估计l模型预测l参数检验l对虚拟变量的处理l变量的边际影响或弹性l对模型估计结果的相关操作l模型估计结果的提取2022-6-8计量经济学软件应用91模型估计的

5、语法模型估计的语法l基本语法格式l单方程模型估计的命令格式l系统方程模型估计的命令格式l估计选项l常数项、offset、exposure、参数约束、置信度、标准差的计算方法、组内相关结构、一阶自相关系数的计算2022-6-8计量经济学软件应用101.1基本语法格式基本语法格式l单方程模型lcommand varlist if in weight ,optionsl范例：regress depvar indepvars if in weight , options线性回归模型 l系统方程模型lcommand (varlist) (varlist) if in weight ,optionsl范例

6、： sureg (depvar1 varlist1) (depvar2 varlist2) . (depvarN varlistN) if in weight似不相关回归模型lvarlist为模型的因、自变量，中间空格分开，其中第1个变量，软件自动识别为因变量，其余为自变量。2022-6-8计量经济学软件应用111.2估计选项设定（估计选项设定（options）l1.2.1常数项lnoconstant: 模型没有常数项lhascons：用户自己设定的常数项l1.2.2offsetloffset(varname)表示约束模型中变量varname的系数为1。该选项多出现于离散选择模型、计数模型中。

7、l1.2.3exposurelexposure(varname)表示约束模型中变量ln(varname)的系数为1。该选项多出现于计数模型中。2022-6-8计量经济学软件应用12l1.2.4参数约束lconstraints(numlist):通过constraint命令设定线性约束lconstraints(matname):通过矩阵设定线性约束lconstraints(clist):在个别命令中使用，如mlogit命令l该选项多出现于离散选择模型、分类变量模型、计数模型中。l1.2.5置信度llevel(#)设定置信区间，默认值为95l1.2.6组内相关结构lcorr(correlation

8、)设定组内相关结构，该选项一般多在“面板数据”的广义方程估计中出现2022-6-8计量经济学软件应用13l1.2.7标准差的计算方法lvce(vcetype)是stata中设定参数估计量协方差矩阵计算方法的最主要选项。lvcetype的常见形式：loim:基于最大似然估计中的观测信息矩阵进行计算lopg:基于最大似然估计中梯度向量进行估计lrobust:异方差稳健估计，又称Huber/White/ Sandwich估计量lcluster clustvar:组内相关稳健估计lbootstrap:自举法ljackknife:刀切法lols:用OLS残差计算协方差矩阵lhac kernel:异方差自

9、相关一致标准差lrgf:将稳健方差估计量乘以(N-1)/(N-P)2022-6-8计量经济学软件应用14l1.2.8一阶自相关系数的计算l该选项不常使用，默认是dw法。lrhotype(method):用于设定时序/面板数据模型中AR(1)系数的方法。lmethod包括：ldw: rho_dw=1 - dw/2, 其中 dw 是Durbin-Watson值lregress:从残差回归方程et=rho_regress*et-1+vtlfreg:从残差回归方程中et=rho_freg*et+1+vtltscorr: rho=eet-1/ee, 其中e和et-1 是残差和滞后一期残差。ltheil:

10、 rho=rho_tscorr * (N-k)/Nlnagar:rho_nagar = (rho_dw * N2+k2)/(N2-k2)lonestep: rho_onestep = (n/m_c)*rho_tscorr, 其中n是样本单位总数，m_c是consecutive pairs of residuals的数目2022-6-8计量经济学软件应用152模型预测模型预测2022-6-8计量经济学软件应用163参数检验参数检验2022-6-8计量经济学软件应用174对虚拟变量的处理对虚拟变量的处理2022-6-8计量经济学软件应用185变量的边际效应或弹性变量的边际效应或弹性2022-6-8

11、计量经济学软件应用196对模型估计的相关操作对模型估计的相关操作2022-6-8计量经济学软件应用207模型估计结果的提取模型估计结果的提取2022-6-8计量经济学软件应用21三、一元线性回归三、一元线性回归l命令：regress varlist if in weights ,optionsl菜单： Statistics Linear models and related Linear regressionl常数项的设定2022-6-8计量经济学软件应用222022-6-8计量经济学软件应用23if in的设定的设定2022-6-8计量经济学软件应用24weights的设定的设定2022-6

12、-8计量经济学软件应用25标准差计算方法的设定标准差计算方法的设定2022-6-8计量经济学软件应用26结果报告的设定结果报告的设定l置信度l标准化回归系数l报告系数l报告e系数l不报告多重共线性变量2022-6-8计量经济学软件应用27四、实例四、实例l 2022-6-8计量经济学软件应用28l打开数据文件：use C:UsersjjqDesktop计量经济学软件应用讲稿ch5OLS.dta, clear2022-6-8计量经济学软件应用291消费支出和收入散点图：农村消费支出和收入散点图：农村l命令：twoway (scatter rconsum rneti, sort) (lfit rc

13、onsum rneti), ytitle(农村人均消费支出) xtitle(农村居民人均纯收入) title(收入与消费支出关系：农村) note(数据来源：中国统计年鉴2019年)200040006000800010000农村人均消费支出400060008000100001200014000农村居民人均纯收入农村居民消费支出Fitted values数据来源：中国统计年鉴2011年收入与消费支出关系：农村2022-6-8计量经济学软件应用302回归结果：农村回归结果：农村l命令：regress rconsum rneti _cons 482.8383 265.268 1.82 0.079 -

14、59.69574 1025.372 rneti .6478134 .0387183 16.73 0.000 .5686257 .7270012 rconsum Coef. Std. Err. t P|t| 95% Conf. Interval Total 99229442.4 30 3307648.08 Root MSE = 566.74 Adj R-squared = 0.9029 Residual 9314546.27 29 321191.251 R-squared = 0.9061 Model 89914896.1 1 89914896.1 Prob F = 0.0000 F( 1, 2

15、9) = 279.94 Source SS df MS Number of obs = 31TSS=ESS+RSS样本数，F统计值、R2回归系回归系数数标准误标准误t统计统计量量p值，用于判值，用于判断变量是否影断变量是否影响显著响显著2022-6-8计量经济学软件应用312回归结果：城镇回归结果：城镇l命令：regress uconsum pdi _cons 704.8237 625.6941 1.13 0.269 -574.8645 1984.512 pdi .6676549 .0335145 19.92 0.000 .5991101 .7361998 uconsum Coef. Std.

16、 Err. t P|t| 95% Conf. Interval Total 327760029 30 10925334.3 Root MSE = 877.29 Adj R-squared = 0.9296 Residual 22319559.9 29 769639.998 R-squared = 0.9319 Model 305440469 1 305440469 Prob F = 0.0000 F( 1, 29) = 396.86 Source SS df MS Number of obs = 312022-6-8计量经济学软件应用323Breusch-Pagan,Cook-Weisberg

17、异方差检验异方差检验l命令：estat hettest varlist ,rhs normal|iid|fstat mtest (spec)l在一元线性回归中，设定varlist或rhs，或都不设定的结果是一样的。lnormal表示误差项独立正态分布，iid表示误差项独立同分布，计算卡方统计量，fstat表示误差项为独立同分布，计算F统计量，mtest表示同时进行上述各种检验。2022-6-8计量经济学软件应用33l菜单： Statistics Postestimation Reports and statistics2022-6-8计量经济学软件应用34异方差检验：农村异方差检验：农村l范例

18、：estat hettest Prob chi2 = 0.0005 chi2(1) = 12.08 Variables: fitted values of rconsum Ho: Constant varianceBreusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity 2022-6-8计量经济学软件应用354Szroeter异方差秩检验异方差秩检验l命令：estat szroeter varlist ,rhs mtest(spec)l注意：varlist或rhs中必须有一个要定义2022-6-8计量经济学软件应用36异方差秩检验：农村

19、异方差秩检验：农村 Prob chi2 = 0.0968 chi2(1) = 2.76 Ha: variance monotonic in res Ho: variance constantSzroeters test for homoskedasticity. estat szroeter res. predict res, rstandardl命令：lpredict res, rstandardlestat szroeter res2022-6-8计量经济学软件应用375Ramsey回归设定误差检验回归设定误差检验l命令：estat ovtest ,rhs2022-6-8计量经济学软件应用

20、38回归设定误差检验：农村回归设定误差检验：农村l范例：estat ovtest Prob F = 0.1218 F(3, 26) = 2.12 Ho: model has no omitted variablesRamsey RESET test using powers of the fitted values of rconsum2022-6-8计量经济学软件应用396信息矩阵检验信息矩阵检验l命令：estat imtest , preserve whitel范例：estat imtest Total 8.18 4 0.0853 Kurtosis 1.35 1 0.2461 Skewne

21、ss 2.77 1 0.0963 Heteroskedasticity 4.07 2 0.1308 Source chi2 df p Cameron & Trivedis decomposition of IM-test2022-6-8计量经济学软件应用407信息准则结果信息准则结果l命令：estat ic Note: N=Obs used in calculating BIC; see R BIC note . 31 -276.1609 -239.4902 2 482.9803 485.8483 Model Obs ll(null) ll(model) df AIC BIC 2022-6-8

22、计量经济学软件应用418结果检验图结果检验图l解释变量对成分残差图l经常用于考察模型形式是否设定正确l命令1：cprplot indepvarl命令2：acprplot indepvarl增加量变量图l经常用于考察数据是否存在异常值l命令1：avplot indepvarl命令2：avplots indepvar2022-6-8计量经济学软件应用42l杠杆率对残差平方的散点图l命令：lvr2plotl拟合值对残差图的散点图l用于考察残差是否满足经典的假定条件l命令：rvfplotl解释变量对残差的散点图l命令：rvpplot indepvar2022-6-8计量经济学软件应用43残差残差-拟合值拟合值/解释变量图：农村解释变量图：农村-2000-100001000Residuals400060008000100001200014000人均纯收入-2000-100001000Residuals200040006000800010000Fitted values残差-拟合值残差-解释变量2022-6-8计量经济学软件应用449对结果的思考对结果的思考l这一结果是否有效？l估计是无偏估计吗？l在回归中，我们是否有遗漏重要变量？l该计量模型存在内生性问题吗？