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    STATA-回归估计常见问题及解决方法(共2页).docx

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    STATA-回归估计常见问题及解决方法(共2页).docx

    精选优质文档-倾情为你奉上STATA 回归估计常见问题及解决方法一、多重共线问题/多重共线性并不会改变OLS估计量BULE的性质,但会使得对系数的估计变得不准确。/Stata检查是否存在多重共线的方法:estat vif/VIF值越大说明多重共线性问题越严重。一般认为,最大的VIF不超过10,则不存在明显的多重共线性。/*解决办法:1.如果只关心方程的预测能力,则在整个方程显著的条件下,可以不必关心具体的回归系数。2.增加样本容量,剔除导致多重共线性的变量或者修改模型设定形式。3.对于时间序列样本,通过使用差分模型可以一定程度上消除原模型中的多重共线性。4.岭回归方法。二、序列相关问题/*Stata检查是否存在序列相关的方法:1.画图在做完回归之后,先生成残差项escatter e L.e2.BG检验estat bgodfrey(默认滞后阶数为1)3.Ljung-Box Q检验eg: reg y x1 x2 x3predict e,reswntestq e3.DW检验estat dwatson解决办法:1.Newey稳健性标准差newey y x,lag(p) (滞后阶数必选)2.可行广义最小二乘法(FGLS)prais y xprais y x,corc三、异方差问题Stata检查是否存在异方差的方法:1.看残差图 【 模型回归之后使用即可】rvfplot(残差与拟合值的散点图)rvpplot(残差与解释变量的的散点图)2.怀特(White,1980)检验【 模型回归之后使用即可】estat imtest,white(怀特检验)whitetst(外源程序,需下载)3.BP(Breusch and Pagan,1979)检验【 模型回归之后使用即可】estat hettest(默认设置使用拟合值y_hat)estat hettest(使用方程邮编的解释变量,而不是y_hat)estat hettest varlist(指定使用某些解释变量)解决办法:1.WLS加权最小二乘法reg y x1 x2 x3 aw=1/vareg: reg y x1 x2 x3predict e1,resg e2=e12g lne2=log(e2)reg lne2 y,nocpredict lne2fg e2f=exp(lne2f)reg y x1 x2 x3 aw=1/e2f2.White(1980)eg: reg y x1 x2 x3,robust3. wls0命令专心-专注-专业

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