stata标准化z值命令

根据回归分析中得到的交互项系数，结合自变量X、调节变量Z的实际数据，在Excel中计算预测值。使用Excel的图表功能，根据预测值绘制调节效应图。例如，可以显示在不同水平的调节变量Z下，自变量X对因变量Y的影响程度。Stata：使用marginsplot命令，可以直接根据回归分析的结果绘制调节效应图。marginsplot命令能够根据不

2019-05-17

GMM中过度识别的命令为 estat overid 。若是Sargen-Baseman检验的统计量对应的p值大于0.05,则认为所有的工具变量都是外生的,也就是有效的,反之则是无效的。(原假设是所有工具变量是外省的,若是p值小于0.05,则拒绝原假设) 此处用stata自带数据auto.dta来进行试验: sysuse auto,clear ivregress gmm mpg gear_r...

如何检验解释变量的内生性问题

Stata命令：estat first（显示第一个阶段回归中的统计量）（2）检验工具变量的外生性（接受原假设好）在恰好识别的情况下，无法检验工具变量是否与扰动项相关。在过度识别（工具变量个数>内生变量个数）的情况下，则可进行过度识别检验（Overidentification Test），检验原假设所有工具变量都是外生的。如...

对倒u型的曲线关系,如何应用工具变量(iv)?有什么需要注意

实现上述IV估计，可以使用统计软件如Stata。安装必要的命令后，通过特定命令进行操作，例如调用lianxh和songbl命令进行IV估计。确保使用的是最新版本的命令，以获得更好的估计效果和稳定性。在应用工具变量时，需注意几个关键点：首先，工具变量的选择需符合相关性与外生性条件；其次，应选择与内生变量关系紧...

STATA如何模拟双向固定效应?

在STATA中进行模型设置：您可以使用xtreg命令来模拟双向固定效应模型，其中可以通过fe选项和re选项来设置固定效应和随机效应。同样，可以使用中介变量和调节变量作为自变量，来进行模型的估计。例如，您可以运行以下命令来模拟一个双向固定效应模型，并包含中介效应和调节效应：xtreg y x1 x2 x3 z m, fe re...

如何利用Stata做两阶段回归分析

首先，使用OLS（普通最小二乘法）进行初步估计，我们可以通过以下命令对Y进行回归，同时考虑到robust标准误的稳健性：reg Y X1 X2 X3 X4, robust然而，当内生性疑虑浮现，2SLS便登场了。在第一阶段中，我们需要估计工具变量对解释变量的影响，如:reg X1 Z1 Z2 X2 X3 X4, robust然后，将这个第...

Stata面板数据,Hausman测试,求分析

regldilofdiestimatesstoreolsxtivregldi(lofdi=l.lofdildeplexr)estimatesstoreivhausmanivols（在面板数据中使用工具变量，Stata提供了如下命令来执行2SLS:xtivregdepvar[varlist1](varlist_2=varlist_iv)（选择项可以为fe，re等，表示固定效应、随机效应等。详见helpxtivreg）如果存在内生解释变量，则应该...

Stata画图使用不同字体,修改label和title的字体

如“ytitle("{it:Z-score}")”即可让Z-score显示为斜体。同时，加粗文本则通过“{bf:Z-score}”实现，如“ytitle("{bf:Z-score}")”。通过上述步骤，不仅能够实现Stata绘图时字体的个性化调整，还能根据需要灵活应用斜体、加粗等文本格式，以提升图表整体视觉表现力和专业性。

Stata ivprobit weakiv & interpretation(AR Wald)

在Stata中执行weakiv命令，可以得到弱工具变量检验结果，包括Anderson-Rubin (AR)和最小距离（MD）版本。对于ivprobit模型，仅提供MD版本的结果。AR检验的零假设包含两个部分：一是结构参数beta等于假设值b0，表示工具变量的有效性；二是工具变量的外生性假设E(Zu)=0，其中Z为工具变量，u为结构方程中的...

如何使用hasuman检验内生性问题

GMM程序，使用Stata命令进行面板数据GMM估计：. ssc install ivreg2（安装程序ivreg2），. ssc install ranktest（安装辅助程序ranktest），. use "traffic.dta"（加载面板数据），. xtset panelvar timevar（设置面板变量及时间变量），. ivreg2 y x1 (x2=z1 z2), gmm2s（进行面板GMM估计，其2s...