計(jì)量最終的命令總結(jié)

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1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的命令的總結(jié)1先自己建一個并且儲存起來的命令Logusing“文件夾的名稱”.log如果直接用的話logusing“文件夾的名稱”2建立一個新變量gen新變量的名稱=原變量的運(yùn)算改變變量replace老變量=新變量ifunemployment》8這里的if引導(dǎo)的是條件這里建立為0和1的啞變量Genhigh=0Replacehigh=1ifunemployment》=8也可以按個去生成：gensouth-region=0gennorth-region=2去掉一個變量drop變量的名稱給變量取一個新的名字renameoldvarnamenewvarname如果想做回

2、歸的時候?qū)∽兞烤妥龀鰜淼腦i：regionyti.region3Summarize變量的名稱這里邊展示出了numberofnon-missingobservations,mean,standarddeviation,minimum,maximum)可以建一個圖表將數(shù)量表示出來Tablerowvar4相關(guān)系數(shù)Correlatevarlistweight【，covariance】Pwcorrvarlistweight【，sig】pwcorr表示出pairwisecorrelationSig相關(guān)系數(shù)的顯著性都列了出來5不知道了就helpregresshelpcorrelate

3、6線性回歸regressdepvarvarlist7predictehat，res這里把參差值給弄出來了predictyhat,xb這里把預(yù)測的值給弄出來了但是預(yù)測yhat就有特殊性，也就是下邊可以省去8畫圖的怎么畫？這里都是橫豎軸的直方圖的例子Histogramehat，percent這里畫出了比例圖Histogramehat，normal這里畫出了正態(tài)圖這里畫出了散點(diǎn)圖Scattervarlistdepvar9ttestwrite=50看期望值是否為50ttestwrite=read看看write和read的期望值是否是相等的10回歸時如果存在異方差的話，可以用Reg

4、ersswritereadfemale，robust11檢驗(yàn)正太分布的方法：（1）pnormehat（2）histogramehat，normal（3）Summarizeehat，detailScalarjb=r（N）/6*(r(skewness)^2+(r(kurtosis)-3)^2/4)這里是JB檢驗(yàn)，用來檢驗(yàn)是否存在正態(tài)性JB多用于大樣本的情況其中原假設(shè)為H0：normality;invchi2tail(2,0.05)表示的是開放的顯示（1）swilkehatShapiro-Wilktestsfornormality,swilkcanbewusewith2=《n《

5、=4observationsSK檢驗(yàn)多用于小樣本的情況12檢驗(yàn)函數(shù)形式是否正確Estatovert這里實(shí)際上就是F檢驗(yàn)ManuallyRegresswritereadfemalePredictyaht，xbGenyaht2=yaht*yahtGenyaht3=yaht2*yahtRegresswritereadfemaleyaht2yaht3Testyhat2=yhat313檢驗(yàn)異方差的形式畫圖的形式Twoay(scatterehatfemale)Estathettestreadfemale,iidEstathettest,white懷特檢驗(yàn)的形式ImtestwhiteB

6、J檢驗(yàn)的形式Estathettest或者是利用標(biāo)準(zhǔn)的方法：RegYX1X2X3Predictehat,resGenP=ehat*ehat/(SSR/n）RegPX1X2X3Genbp=1/2SSEDisinvchi2tail（m-1，0.05）14自相關(guān)DW檢驗(yàn)Estatdwatson如果d趨近于2的話，則說明傾向于物資相關(guān)Godfrey的檢驗(yàn)Estatbgodfrey15共線性的檢驗(yàn)VIF檢驗(yàn)Estatvif如果vif>10,則存在多重共線性16錯誤的函數(shù)形式RESET檢驗(yàn)平方根、協(xié)整和VAR的模型首先，說明一下他們之間的相互關(guān)系對時間序列進(jìn)行分析，首先建立的建設(shè)是其數(shù)

7、據(jù)是平穩(wěn)的，否則其t、F檢驗(yàn)將變得不可信，因此我們這里要進(jìn)行平穩(wěn)性的檢驗(yàn)，平穩(wěn)性檢驗(yàn)主要有兩種類型分別是AD檢驗(yàn)和ADF檢驗(yàn)，如果是平穩(wěn)之后呢，就可以進(jìn)行相關(guān)回歸啊什么的。但是如其是不平穩(wěn)的話，但是卻是I（1），并且兩個變量的I（1）還存在著線性關(guān)系，在這種情況下就叫做協(xié)整。但是，我們要進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，以證明確實(shí)存在著協(xié)整關(guān)系，常用的是EG檢驗(yàn)。當(dāng)檢驗(yàn)完完存在協(xié)整關(guān)系后，如果是多變量的我們可以通過Johansen的檢驗(yàn)，判定存在著集中協(xié)整關(guān)系。注意：這里有個大致的判斷，平穩(wěn)是針對時間序列的數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)而言的，而協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)則是針