[2013.12.1]使用世界银行数据与用 Stata 画地图

各类特殊统计数据下载地址及说明

各类特殊统计数据下载地址及说明 为了以示区别，本文不介绍如世界银行、联合国、WTO、亚洲发展银行等机构的公开数据。因为这些数据相对容易搜索，大部分会员或多或少知道它们的存在，只不过熟悉程度因人而异。 本文的初衷是向大家介绍部分“匪夷所思”的数据，换言之，绝大部分非专业研究人员是不知道存在这些数据的。有些数据，真的令人无法相信。您一定很期待吧，我们这就开始！ 1、辽宁多代人口数据库（Liaoning Multi-generational Panel Data） https://www.wendangku.net/doc/6c2906025.html,/icpsrweb/CMGPD/ 清代辽宁多代人口数据库（CMGPD-LN），是研究中国家庭与社会人口史的重要数据库，亦可以为人口行为、亲属与社会分层的过程研究，提供庞大的数据支持。数据库适合任何社会科学统计软件进行基本的统计分析。数据库原始资料，来源于保存在辽宁档案馆的盛京内务府户口册，是三年一次的人口登记记录，约有3600册。我们以盛京内务府的部分户口册为基础，建立规模庞大的辽宁多代人口数据库（1749－1909）。目前，这个数据库已经录入31种户口册，总人数约达26万，有150万个记录，是160年连续人口数据，成为历史人口学、社会学、经济学等多学科交叉研究的宝贵资源。 2、原创技术的世界扩散（Primitive Technology） https://www.wendangku.net/doc/6c2906025.html,/dcomin/primitive_aejmacro.dta The primitive technology dataset measures at three points in history the presence of specific technologies in the territories that correspond to modern day countries. The periods covered are 1000 B.C., 0 A.D. and 1500 A.D. (i.e. right before the colonization). The technologies in the data set cover five wide sectors: agriculture, transportation, communication, military and industry.

STATA面板数据模型操作命令

STATA 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令 εαβit ++=x y it i it 固定效应模型 εαμit +=it it 随机效应模型 （一）数据处理 输入数据 ●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构 ●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析） ●gen lag_y= αi αi αi εit ~e it ~1-t e i ，8858.0~=θ5.0-~=θ验：是否存在门槛效应 混合面板： reg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,vce(cluster sf) 固定效应、随机效应模型 xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,fe est store fe xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,re est store re hausman fe 两步系统GMM 模型 xtdpdsys rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) maxldep(2) twostep artests(2) 注：rlt 为被解释变量，“plf1 nai efd op ew ig ”为解释变量和控制变量； maxldep(2)表示使用被解释变量的两个滞后值为工具变量；pre （）表示以某一个变量为前定解释变量；endogenous （）表示以某一个变量为内生解释变量。

自相关检验：estat abond 萨甘检验：estat sargan 差分GMM模型 Xtabond rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) twostep artests(2) 内生：该解释变量的取值是（一定程度上）由模型决定的。内生变量将违背解释变量与误差项不相关的经典假设，因而内生性问题是计量模型的大敌，可能造成系数估计值的非一致性和偏误；外生：该解释变量的取值是（完全）由模型以外的因素决定的。外生解释变量与误差项完全无关，不论是当期，还是滞后期。 前定：该解释变量的取值与当期误差项无关，但可能与滞后期误差项相关。

STATA面板数据模型操作命令讲解

S T A T A 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令 it x y it i it 固定效应模型 it it it 随机效应模型（一）数据处理 输入数据 ●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式●xtdes 该命令是了解面板数据结构 ●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析） ●gen lag_y= i i i it ~e it ~1-t e i ，8858.0~ 5.0-~验：是否存在门槛效应 混合面板：reg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,vce(cluster sf) 固定效应、随机效应模型 xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,fe est store fe xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,re est store re hausman fe 两步系统GMM 模型 xtdpdsys rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) maxldep(2) twostep artests(2) 注：rlt 为被解释变量，“plf1 nai efd op ew ig ”为解释变量和控制变量； maxldep(2)表示使用被解释变量的两个滞后值为工具变量；pre （）表示以某一个变量为前定解释变量；endogenous （）表示以某一个变量为内生解释变量。 自相关检验：estat abond

萨甘检验：estat sargan 差分GMM模型 Xtabond rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) twostep artests(2) 内生：该解释变量的取值是（一定程度上）由模型决定的。内生变量将违背解释变量与误差项不相关的经典假设，因而内生性问题是计量模型的大敌，可能造成系数估计值的非一致性和偏误； 外生：该解释变量的取值是（完全）由模型以外的因素决定的。外生解释变量与误差项完全无关，不论是当期，还是滞后期。 前定：该解释变量的取值与当期误差项无关，但可能与滞后期误差项相关。

5分钟速学stata面板数据回归(初学者超实用!)

5分钟速学stata面板数据回归（超实用！） 第一步：编辑数据。 面板数据的回归，比如该回归模型为：Y it=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+εt，在stata中进行回归，需要先将各个变量的数据逐个编辑好，该模型中共有Y X1 X2 X3三个变量，那么先从Y的数据开始编辑，将变量Y的面板数据编辑到stata软件中，较方便的做法是，将excel的数据直接复制到stata软件的数据编辑框中，而excel中的数据需要如下图编辑： 从数据的第二行开始选中20个样本数据，如图：

直接复制粘贴至stata中的data editor中，如图: 第二步：格式调整。 首先，请将代表样本的var1Y变量数据是选20个省份5年的数据为样本，那么口令为rename var1 province 。例如：本例中的Y变量数据编辑接下来需要输入口令为reshape long var,i(province) 其中，var代表的是所有的年份（var2,var3,var4,var5,var6），转化后格式如图： 转化成功后，继续重命名，其中_j这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称

例如，我们编辑的是Y变量的数据，所以口令3和口令4的输入如下： 口令3：rename _j year 口令4：rename var taxi （注：taxi就是Y变量，我们用taxi表示Y） 命名完，数据编辑框如下图所示。 第三步：排序。 例如，本例中的Y变量（taxi），是20个省份和5年的面板数据， 那么口令4为sort province year （虽意思是将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列升序排列。然很多时候在执行sort之前，数据已经符合排序要求了，但为以防万一，请务必执行此操作） 第三步：保存。

5分钟搞定Stata面板数据分析

【原创】5分钟搞定Stata面板数据分析简易教程ver2.0作者：张达 5分钟搞定Stata面板数据分析 简易教程 步骤一：导入数据 原始表如下， 数据请以时间(1998 ,1999，2000, 2001 ??)为横轴，样本名(北京，天津，河北？？) 为纵轴 1 裁*■■別1A I 11 ■u 9K ILEXxl- V,j si ao LL B- iic190 ..1( HJ曲1 1 g力?r4 々■l* Mfl 1 KM J| JgRi MM3icm*w II7QQ -HQ SiqD tuff 1 'C4 3 4 IftJV -mi KH>loogi liW (0M 3M9WH jaii I MO Kai W w ■齐itm xm fill OTI Mil taiK ■5W?U|J TXE HH sia心?9 f Id 叼m in a* ft I*■JtaC如M~4 気Hi A|$A rm inoo IM? livra.w vtatr1IJMj X#*4>t1| 筑?BF7 ■?|!N I9*V1IRV gw 1W1VJ I-J H itW Ml ? 稠申审砂y li>M l>R Md w VIM e> mu IM HM 內)944 w 命■ n I L BII i mi 靜Ml hw w 3K：1ST? *7^ FJE inm ifini uni 4 5w 心 HtJ TW JTfl 9MI*HAS ■ilJto KO >4*461/M3 1 <141*11诃却4LJt 4ktt VM匸F w g ivt E4M laM ■ii T PD w im W i.JV 1 P w L*l 1tiZF MM7 <1 H1! liyi 将中文地名替换为数字。

Stata软件基本操作和大数据分析报告入门

Stata软件基本操作和数据分析入门 第一讲 Stata操作入门 张文彤赵耐青 第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。 由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节 Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。 2．命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS软件中的命令行，此处用于键入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

令人触目惊心的当今中国各类指标在全球的排名

令人触目惊心的当今中国各类指标在全球的排名 目前，全球共有232个国家和地区，其中联合国会员国共有１９２个。在世界银行、粮农组织、世界卫生组织等国际机构的常年数据统计和全球排名中，一般来说共有183个国家和地区。因为有些国家和地区或者实在太小或者数据没有记录或者常年战乱无法统计数据，所以没有被统计在内。 那么，就以目前全球最常用的183个国家和地区而言，在各类经济、民生数据的世界排名中，中国大陆地区又究竟处在怎样的位置呢？对此，大家不难从联合国下属的各个国际机构查询到。本帖子就简单查询了一些有关中国大陆在全球的各类排名数据，见下： GDP数据：2010年，总量全球排名第二，人均全球排名第127即全球倒数第56；1978年时，GDP总量排名世界第7，人均GDP排名第60位左右即倒数第123。 教育投入占GDP数据：2010年，为3%左右，低于世界4%的平均水平，不及非洲的乌干达；1978年，该指标为5%以上，高过很多发达国家。医疗卫生投入占GDP数据：2010年，为0.8%，远低于全球10%的平均水平，美国高达18%左右，全球排名倒数第1；1978年，该指标为10%左右，高于当时的中等发达国家水平。 物价水平数据：2010年，按购买力平价计算，中国住房、农产品、电子信息产品等分类产品物价水平和总体物价水平，均全面超过美国，位居

全球第一；1978年，物价水平远低于当时全球发达国家和发展中国家平均水平，在全球排倒数几位。 贫富差距数据：2010年，基尼系数在0.7以上，仅比极个别非洲穷国低，排在全球最前列；1978年，该指标不到0.2，是当时全球收入分配最公平和几乎没有贫富两极分化的国家。 人类发展指数数据：2011年，全球排名第101，古巴委内瑞拉等排名第60左右；1990年，中国全球排名第92，朝鲜排名第85。（因为该指标测算从1990年开始）

信息检索考试题汇总附答案(供参考)

一、单项选择题（从下列各题四个备选答案中选出一个正确答案，并将其代号写在答题纸相应位置处。每题2分，共30分） C 1． _是题录型检索工具 A. CABI B.中国学术期刊文摘 C.全国报刊索引（自然版） D.经济纵横 D 2. 浏览超星数字图书馆，应首先安装______. A. Apabi Reader B. Adobe Reader C. CAJ Viewer D. SSReader A 3. 世界上第一大联机检索系统是__。 A.DIALOG系统 B.OBRIT系统 C.OCLC系统 D.STN 系统 B 4. 利用baidu搜索信息时，要将检索范围限制在网页标题中，应该使用的语法是_________。 A.site: B.intitle: C. inurl: https://www.wendangku.net/doc/6c2906025.html,: A 5．国际农业和生物科学中心英文名称的简称为_ 。 A.CABI B. AGRINDEX C. BA D.B of A C 6.信息检索根据检索对象不同，一般分为_____________。A. 二次检索、高级检索 B.分类检索、主题检索 C.数据检索、事实检索、文献检索 D.计算机检索、手工检索 A 7. 国际上评价期刊最有影响力的一个指标是 _______。 A. 影响因子 B.读者统计数据 C.引文量 D.价格 C 8. 二次检索指的是：_____________。 A．第二次检索 B．检索了一次之后，结果不满意，再检索一次C．在检索结果中运用“与、或、非”进行再限制检索 D.以上都不是 A 9.国际连续出版物编号____________。 A.ISSN B.OCLC C.ISBN D. CSSCI B 10．下列搜索引擎具有书名号检索功能的有_____________。A．Google B.百度 C.中搜 D.AltaVista B 11．《中文核心期刊要目总览》2004 版的“农业经济”类核心期刊有___ 种。 A．20 B．19 C．17 D．15 B 12．通过追溯检索获得的相关文献与原文献相比在发表时间上____。 A．早 B.晚 C. 相同 D. 不确定 B 13．在维普中文期刊全文数据库中“在检索结果中”检索相当于。 A．逻辑“非” B．逻辑“与” C．逻辑“或” D．逻辑“加” D 14．检索语言中，是自然语言。 A．标题词 B．主题词 C．单元词 D．关键词 A 15．在baidu搜索引擎中，要实现字段的精确检索，可以用来限定。 A．“”（双引号） B．（）（括号） C．+ （加号） D．-（减号） 二、判断正误（在正确答案后面划√，在错误答案后面划×，每小题2分，共10 分）1．专利文献根据发明创造的性质可以分为发明、实用新型和外观设计专利。（√） 2． CNKI检索系统可以检索博硕士论文。（√） 3． Google不具有学术搜索功能。（×） 4．国际标准书号的英文简称ISBN，新版国际标准书号2007年正式实施，国际标准书号由10位升至13位。（√） 5．检索效果的评价指标主要有查全率和漏检率。（×） 1.NSTL是（国家科技图书文献中心）的简称。 2.（信息检索系统）是指由一定的设备和信息集合构成，具有一定存储、检索与传送技术设备，提供一定的存贮与检索方法及检索服务功能的工作系统。 3.体系分类表通常由（类目表、标记符号、说明和注释、类目索引）4个部分组成。 4. 正式出版的中文期刊在检索工具和数据库中一般著录有国际标准刊号（ISSN）和国内统一刊号（CN）。 5. 缩写刊名“ of Analytical Chemistry）。 6. CASHL是指（中国高校人文社会科学文献中心），其英文全称是China Academic Social Sciences and Humanities Library，是全国性的、唯一的人文社科外文期刊收藏和服务中心。2002年开始规划建设，2004年3月15日正式启动 7. 电子期刊，指以（数字或称电子）形式出版发行的期刊，英文为（electronic Journal），简称e-journal. 8. 国家知识基础设施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念，由世界银行提出于1998年。CNKI是指（中国基础知识设施工程），它是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，由清华大学、清华同方发起，始建于（1999）年6月。 https://www.wendangku.net/doc/6c2906025.html,KI平台的检索方式有（单库检索）、（跨库检索）、（数据库导航），在单库和跨库检索中有（初级）、（高级）、（专业）三种检索方式。 10．（报告号）是识别科技报告的显著标志。 11. 专利文献著录中，除了和专利有关的（专利名称）、（发明人）和（专利权人）等之外，还著录有（专利公布号）、（国际专利分类号）、（优先权号），有的还有申请号和申请日期、公布日期等。 13. 分类检索语言又称分类法，是用（分类号）和（类名）来表达信息的主题概念，并且按照知识门类的逻辑次序将信息系统地组织和划分的语言。 14. 对于刊名缩写，国际标准化组织ISO在1972年和1974年分别发布了两个相关标准，规则要点有： 1）刊名中的（前置词、冠词、连词）均省略； 2）刊名必须有（两个）词以上才可用缩写；

世界市场行情各种数据

世界市场行情分析作业 国贸081 谭斯珩200810954116 P91 6、利用网络查询最新的反映世界市场行情变化的国民生产总值和国内生产总值、石油美元、国际收支平衡、国际收支账户、黄金和国际价格等数据。 7、利用网络查询最新的反映世界市场行情变化的工业生产指数、失业率、通货膨胀率、利率、汇率、道琼斯全球指数、恒生指数、经济增长率、罗杰斯国际商品指数和义乌指数等数据。 一、国民生产总值（GNP） 数据无 二、国内生产总值(GDP) 资料来源：世界银行WDI数据库。(Source: World Bank WDI Database) 单位：亿本币 (100 million local currency units) 三、石油美元(oil dollar) 石油美元（Petro-dollar）是指上世纪70年代中期石油输出国由于石油价格大幅提高后增加的石油收入，在扣除用于发展本国经济和国内其他支出后的盈余资金。由于石油在国际市场上是以美元计价和结算的，也有人把产油国的全部石油收入统称为石油美元。目前的石油美元估计有8000亿到1万亿美元，成为国际资本市场上一支令人瞩目的巨大力量。

四、国际收支平衡（The balance of international payments）国际收支账户（International balance of payments） 2010年数据无

注：①2005年。②2003年。 五、黄金（gold） 国际黄金价每天是浮动的，一般以伦敦金市为标准，有开盘价、中间价和收盘价，其他还有纽约、苏黎世、香港等地区的金市价格，我国多彩用伦敦每日收盘价作为我国金银币出口的计价价格。

5分钟搞定Stata面板数据分析小教程

5分钟搞定Stata面板数据分析 简易教程 步骤一：导入数据 口令：insheet u sing 文件路径 例如：insheet u sing C:\STUDY\paper\taxi.csv 其中csv格式可用excel的“另存为”导出 数据请以时间（1999，2000，2001 ）为横轴，样本名（1，2，3 ）为纵轴 请注意：表中不能有中文字符，否则会出现错误。面板数据中不能有空值，没有数据的位置请以0代替。 如图： 也可直接将数据复制粘贴到stata的data e ditor中 如图：

步骤二：调整格式 首先请将代表样本的var1重命名 口令：rename v ar1 样本名 例如：rename v ar1 p rovince

也可直接在var1处双击，在弹出的窗口中修 改: 接下来将数据转化为面板数据的格式 口令：reshape l ong v ar, i(样本名) 例如：reshape l ong v ar, i(province) 其中var代表的是所有的年份（var2,var3,var4 ） 转化后的格式如图：

转化成功后继续重命名，其中_j 这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称 口令例如： rename _j y ear rename v ar t axi 也可直接在需要修改的名称处双击，在弹出的窗口中修改 如图：

步骤三：排序 口令：sort 变量名 例如：sort p rovince y ear 意思为将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列 如图：

各类工程造价数据汇总全

各类工程造价数据汇总全 一、房屋建筑各项的单平方造价 1、全现浇结构住宅楼： 包括建筑、装饰、采暖、给排水（含中水）、消防、通风、照明、动力、消防报警、电梯、可视对讲、有线电视、电话、防雷接地等十四个专业。含电梯、消防、通风设备，普通灯具；公共部分粘贴地砖，天棚、墙面刷耐擦洗涂料，普通洁具、喷洒头。外墙外保温粘贴聚苯板，泰柏板隔墙，混凝土为预拌混凝土，土方运距20 公里以内。 每平米造价1850.98元，其中：建筑工程： 1011.17元；电气工程： 220.54元；管道工程： 316.81 元；通风工程： 302.46元； 2.全现浇结构板式小高层住宅楼： 包括建筑、装饰、采暖、给排水（冷水、热水、中水、排水、雨水）、消防、照明、动力、弱电、电梯、防雷接地等十个专业。外墙保温聚苯板随混凝土浇注，外墙内保温粘贴水泥聚苯板，单层轻质陶粒混凝土条板隔墙，双侧通常采光井，采暖系统为分户计量，混凝土为预拌混凝土，不含消防报警、配电箱及多功能入户门。土方运距 5公里以内。 每平米造价 1442.17元，其中：建筑工程： 803.59元；装饰工程： 306.62元；电气工程： 238.65元；管道工程： 81.16元；通风工程： 12.15元； 3.全现浇结构板式住宅楼： 包括建筑、装饰、给排水（含泵房）、通风、照明、动力、弱电、电梯、防雷接地等九个专业。公共部分粘贴地砖，天棚、墙面刷耐擦洗涂料，本工程采暖用电膜采暖，只做埋管，外窗为落地窗。含消防、居室门、卫生洁具，混凝土为预拌混凝土，土方运距20 公里以内。 每平米造价 1360.43元，其中：建筑工程： 730.56元；装饰工程： 174.30元； 电气工程： 248.45元；管道工程： 207.12元； 4.全现浇结构塔楼： 包括建筑、装饰、采暖、给排水、消防、通风、照明、动力、弱电、防雷接地等十个专业。公共部分楼梯间、电梯间地面为水泥砂浆整体面层，天棚、内墙面底层刷耐水腻子，面层擦洗涂料。含给排水、消防、通风设备，不含电梯、卫生洁具，弱电（电视、电话、综合布线）只埋管不穿线。混凝土为预拌混凝土，土方运距 5公里以内。

stata处理面板数据及修正命令集合

步骤一：导入数据 原始表如下， 数据请以时间（1998，1999，2000，2001??）为横轴，样本名（北京，天津，河北??）为纵轴 将中文地名替换为数字。 注意：表中不能有中文字符，否则会出现错误。面板数据中不能有空值。 去除年份的一行，将其余部分复制到stata的data editor中，或保存为csv格式。 打开stata，调用数据。 方法一：直接复制到data editor中。 方法二：使用口令：insheet using??文件路径 调用例如：insheet using? C:\STUDY\paper\taxi.csv 其中csv格式可用excel的“另存为”导出 步骤二：调整格式 首先请将代表样本的var1重命名 口令：rename var1?样本名 例如：rename var1 province ?也可直接在var1处双击，在弹出的窗口中修改: 接下来将数据转化为面板数据的格式 口令：reshape long var, i(样本名) 例如：reshape long var, i(province) 其中var代表的是所有的年份（var2,var3,var4??） 转化成功后继续重命名，其中_j 这里代表原始表中的年份，var代表该变量的名称 口令例如： rename _j year rename var taxi

也可直接在需要修改的名称处双击，在弹出的窗口中修改 步骤三：排序 口令：sort?变量名 例如：sort province year 意思为将province按升序排列，然后再根据排好的province数列排year这一列 最后，保存。 至此，一个变量的前期数据处理就完成了，请如法炮制的处理所有的变量，也就是说每个变量都做一个dta文件。在处理新变量前请使用 口令：clear 将stata重置 步骤四：合并数据 任意打开一个处理过的变量的dta文件作为基础表（推荐使用因变量的dta文件，这里使用so2作为因变量） 口令：?merge?样本名时间?using?文件路径 例如：merge province year using C:\STUDY\paper\taxi.dta ?意思是将taxi的数据添加到so2的数据表中 然后使用 口令：tab _merge 然后使用 口令：drop _merge 将数据表中的_merge一列去掉， 接着重新使用 口令：sort?样本名时间 例如：sort province year 为新生成的表排序。 如法炮制，将所有的变量都添加到基础表中，

STATA面板数据模型操作命令

S T A T A面板数据模型 操作命令 集团标准化工作小组 #Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#

S T A T A 面板数据模型估计命令一览表 一、静态面板数据的STATA 处理命令 εαβit ++=x y it i it 固定效应模型 εαμit +=it it 随机效应模型 （一）数据处理 输入数据 ●tsset code year 该命令是将数据定义为“面板”形式 ●xtdes 该命令是了解面板数据结构 ●summarize sq cpi unem g se5 ln 各变量的描述性统计（统计分析） ●gen lag_y= αi αi αi εit ~e it ~1-t e i ，8858.0~=θ5.0-~=θ验：是否存在门槛效应 混合面板： reg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,vce(cluster sf) 固定效应、随机效应模型 xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,fe est store fe xtreg is lfr lfr2 hc open psra tp gr,re est store re hausman fe 两步系统GMM 模型 xtdpdsys rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) maxldep(2) twostep artests(2) 注：rlt 为被解释变量，“plf1 nai efd op ew ig ”为解释变量和控制变量；

maxldep(2)表示使用被解释变量的两个滞后值为工具变量；pre（）表示以某一个变量为前定解释变量；endogenous（）表示以某一个变量为内生解释变量。 自相关检验：estat abond 萨甘检验：estat sargan 差分GMM模型 Xtabond rlt plf1 nai efd op ew ig ,lags(1) twostep artests(2) 内生：该解释变量的取值是（一定程度上）由模型决定的。内生变量将违背解释变量与误差项不相关的经典假设，因而内生性问题是计量模型的大敌，可能造成系数估计值的非一致性和偏误； 外生：该解释变量的取值是（完全）由模型以外的因素决定的。外生解释变量与误差项完全无关，不论是当期，还是滞后期。 前定：该解释变量的取值与当期误差项无关，但可能与滞后期误差项相关。

[数据分析] 推荐 Stata软件基本操作和数据分析入门

Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。在全球范围内被广泛应用于企业和学术机构中。用Stata 绘制的统计图形相当精美，很有特色。 它与 SPSS、SAS 并称为当今三大统计软件。与后者相比，Stata 体积小巧、简单易懂且功能强大。Stata 把EViews, SPSS 的傻瓜式菜单和SAS 的命令、编程完美结合起来，所以它一推出就受到了初学者和高级用户的普遍欢迎。 01 Stata的功能 标准方法 ?基本表格整理 ?统计分析 ?方差分析 ?经典线性回归 ?Time series ?聚类分析 ?因子分析 ?主成分分析 ?数据处理 ?绘图 高级方法 ?多层模型 ?生存分析 ?动态面板

?编程 ?贝叶斯分析 ?合成控制法 ?面板门限回归 02 Stata的优势 ?操作简单、易学习 ?统计分析功能完备、运行速度快 ?制图图形质量高，出版级别 ?兼容性强、可使用丰富的第三方插件，能应对科研大多数据统计分析需求 ?可混用菜单和命令 ...... 03 适用领域 统计学、经济学、计量经济学、医学 S t a t a 为了帮助同学们更好的学习了解Stata的使用，我们请到了华中科技大学行政管理学博士——宋丽洁，为大家讲解Stata的功能及使用。 通过课程你会对STATA强大的数据处理、统计分析功能的深入了解；获得STATA学习的重要资源；掌握利用STATA提高数据处理的方法；为后续深入学习STATA及数据的统计分析等奠定良好的基础。

04 课程主题 《Stata软件基本操作和数据分析入门》 05 开课时间 7月29日20:00-21:00 07 上课方式 在线视频直播+永久回放+社群交流答疑 08

stata数据分析

合肥学院 《计量经济与实证分析》实验报告 题目：地区财政收入影响因素 学生姓名：朱盈超学号：23 系别：管理系专业：财务管理 提交时间：2015 年11 地区财政收入影响因素 一、实验目的 研究地区财政收入影响的因素有哪些，判断这些因素是否存在多重共线性，并提出解决

二、实验内容 1.用软件计算回归结果 2.根据回归结果判断是否存在多重共线性，提出解决多从共线性的方法 3.判断是否存在其他未被纳入模型的因素 三、实验过程与结论 第一步：构建模型 以财政收入为被解释变量，固定资产投资总额、工业总产值、农林牧渔总产值、社会消费品零售总额以及地区总人口为解释变量建立线性回归模型。 Y=β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + β4*X4 + β5*X5 + u 其中： Y----财政收入 X1----固定资产投资总额 X2----工业总产值 X3----农林牧渔总产值 X4----社会消费品零售总额 X5----地区总人口 β0、β1、β2、β3、β4、β5----表示待定系数

u----表示随机误差项 第二步：利用stata软件计算回归结果，结果如下： F值, R-square 5个变量由T值看均没有通过显著性检验，R 平方很大，所以可能存在多重共线性这时的模型方程为Y=+第二步进行多重共线性的检验 判断VIF值大小

从结果看出vif=大于10，所以存在多重共线性。下面开始采取补救措施 进行主成分分析 多重共线性检验修正

进行逐步回归剔除X1X2X5变量留下X3X4 从VIF值可以看出多重共线性不存在了 （3）可能还有地区发展不平衡，国际环境不稳定，国家对经济发展的结构性调整等因素影响地区财政收入。 合肥学院 《计量经济与实证分析》实验报告

面板数据的常见处理

面板数据的常见处理(2012-03-02 11:16:14) 标签： 杂谈

数据了。数据可以直接导入（File-Import），也可以手工录入或者复制粘贴（Data-Data Edit(Browse)），手工录入数据和在excel中的操作一样。 以上面说的为例，定义变量 year、 company、 factor1、 factor2、 factor3、factor4、 factor5、 factor6、 DA。 变量company 和year分别为截面变量和时间变量。显然，通过这两个变量我们可以非常清楚地确定panel data 的数据存储格式。因此，在使用STATA 估计模型之前，我们必须告诉它截面变量和时间变量分别是什么，所用的命令为tsset，命令为：tsset company year 输出窗口将输出相应结果。 由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性，所以对时间序列进行操作的运算同样可以应用到面板数据身上。这一点在处理某些数据时显得非常方便。如，对于上述数据，我们想产生一个新的变量Lag _factor1 ，也就是factor1 的一阶滞后，那么我们可以采用如下命令： gen Lag_factor1= 统计描述： 在正式进行模型的估计之前，我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。对于面板数据而言，我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体) ，每个截面上有多少个观察期间，整个数据结构是平行的还是非平行的。进一步地，我们还要知道主要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。这些都可以通过以下三个命令来完成：xtdes命令用于初步了解数据的大体分布状况，我们可以知道数据中含有多少个截面，最大和最小的时间跨度是多少。在某些要求使用平行面板数据的情况下，我们可以采用该命令来诊断处理后的数据是否为平行数据。Xtsum用来查询对组内、组间、整体计算各个变量的基本统计量（如均值、方差等）。为了方便，以下的举例都只用factor1，factor2两个自变量。 xtdes DA factor1 facto2 xtsum DA factor1 facto2 模型回归。 常用的处理面板数据的模型有混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。各个模型的区别请上网查查。下面说说各个模型的命令： 混合OLS模型输入命令： regress DA factor1 facto2 固定效应模型输入命令： xtreg DA factor1 factor , fe 随机效应模型输入命令： xtreg DA factor1 factor , re 模型的选择及检验 固定效应模型要检验个体效应的显著性，这可以通过固定效应模型回归结果的最后一行的F统计量看出，F越大越好，可以得出固定效应模型优于混合OLS模型的结论。随机效应模型要检验随机效应是否显著，要输入命令：

最新Stata面板数据的统计分析

S t a t a面板数据的统 计分析

面板数据的统计分析（Stata） 在写论文时经常碰见一些即是时间序列又是截面的数据，比如分析1999-2010的公司盈余管理影响因素，而影响盈余管理的因素有6个，那么会形成如下图 和截面数据都是二维的，把面板数据当成时间序列数据或者截面数据来处理都是不合适的。 处理面板数据的软件较多，一般使用Eviews6.0、Stata等。个人推荐使用Stata，因为Stata比较适合处理面板数据，且个性化强。以下以Stata11.0为例来讲解怎么样处理面板数据。 由于面板数据的存储结构与我们通常使用的存储结构不太一样，所在统计分 启动Stata11.0，Stata界面有4个组成部分，Review（在左上角）、Variables （左下角）、输出窗口（在右上角）、Command（右下角）。首先定义变量，可以输入命令，也可以通过点击Data----Create new Variable or change variable。 特别注意，这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等，还要定义年份和公司名称两个变量，这两个变量的数据类型（Type）最好设置为int（整型），公司名称不要使用中文名称或者字母等，用数字代替。定义好变量之后可以输入数据了。数据可以直接导入（File-Import），也可以手工录入或者复制粘贴（Data-Data Edit(Browse)），手工录入数据和在excel中的操作一样。

以上面说的为例，定义变量 year、 company、 factor1、 factor2、 factor3、factor4、 factor5、 factor6、 DA。 变量company 和year分别为截面变量和时间变量。显然，通过这两个变量我们可以非常清楚地确定panel data 的数据存储格式。因此，在使用STATA 估计模型之前，我们必须告诉它截面变量和时间变量分别是什么，所用的命令为tsset，命令为： tsset company year 输出窗口将输出相应结果。 由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性，所以对时间序列进行操作的运算同样可以应用到面板数据身上。这一点在处理某些数据时显得非常方便。如，对于上述数据，我们想产生一个新的变量Lag _factor1 ，也就是factor1 的一阶滞后，那么我们可以采用如下命令： gen Lag_factor1=L.factor1 差分变量： Gen fiscal(D)=D.fiscal 统计描述： 在正式进行模型的估计之前，我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。对于面板数据而言，我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体) ，每个截面上有多少个观察期间，整个数据结构是平行的还是非平行的。进一步地，我们还要知道主要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。这些都可以通过以下三个命令来完成： xtdes 命令用于初步了解数据的大体分布状况，我们可以知道数据中含有多少个截面，最大和最小的时间跨度是多少。在某些要求使用平行面板数据的情况下，我们可以采用该命令来诊断处理后的数据是否为平行数据。Xtsum用来查询对组内、组间、整体计算各个变量的基本统计量（如均值、方差等）。为了方便，以下的举例都只用factor1，factor2两个自变量。 xtdes DA factor1 facto2 xtsum DA factor1 facto2 模型回归。 常用的处理面板数据的模型有混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。各个模型的区别请上网查查。下面说说各个模型的命令： 混合OLS模型输入命令： regress DA factor1 facto2 固定效应模型输入命令： xtreg DA factor1 factor , fe 随机效应模型输入命令： xtreg DA factor1 factor , re 模型的选择及检验 固定效应模型要检验个体效应的显著性，这可以通过固定效应模型回归结果的最后一行的F统计量看出，F越大越好，可以得出固定效应模型优于混合OLS模型的结论。随机效应模型要检验随机效应是否显著，要输入命令：xttest0

Stata面板数据的统计分析

面板数据的统计分析（Stata） 在写论文时经常碰见一些即是时间序列又是截面的数据，比如分析1999-2010的公司盈余管理影响因素，而影响盈余管理的因素有6个，那么会形成如下图的数 和截面数据都是二维的，把面板数据当成时间序列数据或者截面数据来处理都是不合适的。 处理面板数据的软件较多，一般使用Eviews6.0、Stata等。个人推荐使用Stata，因为Stata比较适合处理面板数据，且个性化强。以下以Stata11.0为例来讲解怎么样处理面板数据。 由于面板数据的存储结构与我们通常使用的存储结构不太一样，所在统计分 启动Stata11.0，Stata界面有4个组成部分，Review（在左上角）、Variables （左下角）、输出窗口（在右上角）、Command（右下角）。首先定义变量，可以输入命令，也可以通过点击Data----Create new Variable or change variable。 特别注意，这里要定义的变量除了因素1、因素2、……因素6、盈余管理影响程度等，还要定义年份和公司名称两个变量，这两个变量的数据类型（Type）最好设置为int（整型），公司名称不要使用中文名称或者字母等，用数字代替。定义好变量之后可以输入数据了。数据可以直接导入（File-Import），也可以手工录入或者复制粘贴（Data-Data Edit(Browse)），手工录入数据和在excel中的操作一样。 以上面说的为例，定义变量year、company、factor1、factor2、factor3、factor4、factor5、factor6、DA。

变量company 和year分别为截面变量和时间变量。显然，通过这两个变量我们可以非常清楚地确定panel data 的数据存储格式。因此，在使用STATA 估计模型之前，我们必须告诉它截面变量和时间变量分别是什么，所用的命令为tsset，命令为： tsset company year 输出窗口将输出相应结果。 由于面板数据本身兼具截面数据和时间序列二者的特性，所以对时间序列进行操作的运算同样可以应用到面板数据身上。这一点在处理某些数据时显得非常方便。如，对于上述数据，我们想产生一个新的变量Lag _factor1 ，也就是factor1 的一阶滞后，那么我们可以采用如下命令： gen Lag_factor1=L.factor1 差分变量： Gen fiscal(D)=D.fiscal 统计描述： 在正式进行模型的估计之前，我们必须对样本的基本分布特性有一个总体的了解。对于面板数据而言，我们至少要知道我们的数据中有多少个截面(个体) ，每个截面上有多少个观察期间，整个数据结构是平行的还是非平行的。进一步地，我们还要知道主要变量的样本均值、标准差、最大值、最小值等情况。这些都可以通过以下三个命令来完成：xtdes 命令用于初步了解数据的大体分布状况，我们可以知道数据中含有多少个截面，最大和最小的时间跨度是多少。在某些要求使用平行面板数据的情况下，我们可以采用该命令来诊断处理后的数据是否为平行数据。Xtsum用来查询对组内、组间、整体计算各个变量的基本统计量（如均值、方差等）。为了方便，以下的举例都只用factor1，factor2两个自变量。 xtdes DA factor1 facto2 xtsum DA factor1 facto2 模型回归。 常用的处理面板数据的模型有混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。各个模型的区别请上网查查。下面说说各个模型的命令： 混合OLS模型输入命令： regress DA factor1 facto2 固定效应模型输入命令： xtreg DA factor1 factor , fe 随机效应模型输入命令： xtreg DA factor1 factor , re 模型的选择及检验 固定效应模型要检验个体效应的显著性，这可以通过固定效应模型回归结果的最后一行的F统计量看出，F越大越好，可以得出固定效应模型优于混合OLS 模型的结论。随机效应模型要检验随机效应是否显著，要输入命令： xttest0 如果检验得到的p值为0，则随机效应显著，随机效应模型也优于固定效应模型。至于固定效应模型与随机效应模型选哪一个，则要通过hausman检验来得出。Hausman检验 Hausman检验的原假设是固定效应模型优于随机效应模型，如果hausman检验的p值为0，则接受原假设，使用固定效应模型。相关命令： qui xtreg DA factor1 factor2 ,fe est store fe