陈强《第15章 短面板》学习笔记2 如何为面板数据选择合适的估计方法（含stata命令）

（一）small tips

1、一定要在do file中输入命令，而非在command中直接输入

一是保留命令以便下次使用，二是可以添加备注防止遗忘，三是可以批量修改批量运行命令。

如何使用do file：window—do-file Editor—输入命令—点击图标行最右边的按钮，运行命令

【如果只想运行某行命令，光标整个选中该行命令即可】

如何在do file中添加备注：在命令后面输入一个空格再加两个斜杆 //。命令与斜杠之间一定要有空格间隔，不然无法运行命令；一定要两个斜杠之后才可以添加注释。

2、一定要使用log，记录下命令运行后的结果

直接在command中运行命令，无法保存运行结果，而log（日志）可以帮助我们保存运行结果，以便查看。

如何使用log：file-log-begin-为log命名-结束点击file-log-close（suspend为暂停）

（二）STATA常用命令（ //后面为命令的解释，前面为输入到do file中的语句）

1、导入excel数据

file-import-excel spreadsheet-browse-选择整理好的面板数据-打钩import first row as variable names

2、描述统计结果输出到excel

ssc install outreg2

outreg2 using 1.xls,replace sum(log) title(decriptive statistics)  //对所有变量描述统计

bysort hier :outreg2 using 1.xls,replace sum(log) title(decriptive statistics)  //按hier进行分类统计

【注】bysort 命令之后数据顺序会发生变化，用sort citycode year可对数据再次按照城市名称、年份进行排序，恢复原本的面板数据格式。

其他描述统计命令（可供查看，不能自动输出到excel）：

sum// des// 直接输出的是所有变量的描述统计结果，如果想查看某个变量，将变量名称放在命令后面即可

3、相关性分析结果输出到excel

ssc install  logout

logout,save(1)excel replace:pwcorr  //logout后面一定要有英文半角的逗号

或直接运行相关性分析命令

pwcorr x1 x2 x3,sig star(0.05)  //书中P36

（三）如何选择短面板回归模型

在模型选择之前，做如下说明：

（1）短面板章节模型假设随机扰动项符合独立同分布，长面板章节模型放松这一假定。以下内容属于基准回归，考虑内生性问题、或考虑异方差、自相关问题（也就是放弃短面板章节的随机扰动项符合独立同分布的假设），需要进一步结合第16章内容。

（2）面板数据的回归模型主要分为混合回归、变截距模型（又分为固定效应模型FE和随机效应模型RE）、变系数模型，短面板主要涉及前两个（短面板常用模型分类见上一个专栏《陈强第15章 短面板学习笔记》）。

（3）以下的回归命令与书中对应，可以直接复制至do file中使用，把y改为自己数据的因变量、x1 x2 x3 x4改为自己数据的自变量即可，斜杠之后的也可以一并复制，属于注释内容不影响命令的运行。

（4）简言之，对短面板进行回归分析，就是要在混合回归模型、固定效应模型FE和随机效应模型RE之间选择。黑括号中的文字【表示重点要关注的回归结果】，灰色字体表示非重要回归，可做可不做。配合书中相应内容阅读效果更佳。

短面板模型选择的具体操作步骤如下：

1、判断面板类型

xtset citycode year //告诉stata面板数据的个体和时间变量

xtdes  //判断是短面板还是长面板

2、比较混合回归模型和固定效应模型，判断哪个回归结果更有效

reg y x1 x2 x3 x4,vce(cluster citycode) //运行混合回归模型

estimates store OLS //保存混合回归模型结果

xtreg  y x1 x2 x3 x4,fe r 

estimates store FE_robust //保存FE模型结果

xtreg  y x1 x2 x3 x4,fe 

estimates store FE //【在不使用r命令情况下，FE可以输出F值，通过F检验的p值初步判断用混合效应还是FE，p=0.000则拒绝使用混合回归模型】

reg  y x1 x2 x3 x4 i.citycode,r

estimates store LSDV //【LSDV检验，辅助判断使用固定效应还是混合回归，p=0.000拒绝使用混合回归模型，认为固定效应模型估计结果更有效】

xtserial  y x1 x2 x3 x4 ,output

estimates store FD //一阶差分法，p值为组内自相关检验，检验是否存在面板自相关

tab year,gen(year)

3、判断固定效应模型中是否需要加入时间固定效应

xtreg y x1 x2 x3 x4  year2-year17,fe r

estimates store FE_TW //加入时间固定效应（双向固定效应）

test year2 year3 year4 year5 year6 year7 year8 year9 year10 year11 year12 year13 year14 year15 year16 year17 //通过p值，判断是否有时间效应，p为0，则表示需要计入时间固定效应

xtreg  y x1 x2 x3 x4  i.year,fe r //或直接运行双向固定效应模型

4、比较混合回归模型和随机效应模型，判断哪个回归结果更有效

xtreg y x1 x2 x3 x4 ,re r theta //theta 为随机效应估计的theta值

estimates store RE //保存随机效应模型结果

xttest0 //【LM检验，判断使用随机效应还是混合回归，p=0.000，则选择随机效应】

xtreg  y x1 x2 x3 x4 ,be

estimates store BE //组间估计

5、比较固定效应模型与随机效应模型，判断哪个回归结果更有效

hausman fe RE,constant sigmamore //因为RE中使用了聚类稳健标准误，所以无法执行hausman检验

ssc install xtoverid 

qui xtreg  y x1 x2 x3 x4 ,re r

xtoverid //【过度识别检验，判断使用固定效应还是随机效应，解决无法执行huasman检验的问题，p为0，说明应该拒绝随机效应，使用固定效应】

6、选择适合自己数据的模型形式

estimate table OLS FE_robust FE_TW RE BE,b se //【对比以上模型的结果】

【模型选择总结：3个模型都需要运行，通过相应的检验，选择最适合的回归模型。】