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*-chp11_二值选择模型

/* * 二值模型的stata命令为

probit y x1 x2 x3, r //probit模型

logit y x1 x2 x3, or vce(cluster culstvar) //logit模型

// r表示稳健标准误，or 表示显示几率比，选择项vce(cluster culstvar) 表示使用clustvar 为聚类变量的聚类稳健标准误

* 估计后，可以用以下命令进行预测，并计算准确预测的百分比

predict yhat //计算发生概率的预测值yhat

estat clas //计算预测准确的百分比，clas表示classification

* 在stata 12中，计算边际效应的命令为，

margins, dydx(*) //计算所有解释变量的平均边际效应

margins, dydx(*) atmeans //计算所有解释变量在样本均值处的边际效应

margins, dydx(*) at (x1=0) //计算所有解释变量在x1=0处的边际效应

margins, dydx(x1) //计算解释变量x1的平均边际效应

margins, eyex(*) //计算平均弹性，其中两个“e”均指elasticity

margins, eydx(*) //计算平均半弹性，x变化1单位引起y变化百分之几

margins, dyex(*) //计算平均半弹性，x变化1%引起y变化几个单位

// 其中，“*”代表所有解释变量 */

*- e.g.

cd "…/data"

use womenwk.dta, clear

reg work age married children education, r

* 其次，用logit估计

logit work age married chi...

*-chp14 受限被解释变量

*- 14.1 断尾回归

* 断尾回归的stata命令：

* truncreg y x1 x2 x3, ll(#)ul(#)

* 选择项“ll(#)”表示lower limit，即左边断尾；

* 选择性“ul(#)”表示upper limit，即右边断尾；

* 如果同时使用两个选择项，则表示双边断尾。

cd "…data"

use laborsub.dta, clear

tab lfp

* 先进性ols回归

reg whrs kl6 k618 wa we if whrs > 0

* 然后进行断尾回归，假设在“whrs=0”处存在左边断尾

truncreg whrs kl6 k618 wa we, ll(0) nolog

*- 14.2 零断尾泊松回归与负二项回归

* ztp y x1 x2 x3, r //（零断尾泊松回归）

* ztnb y x1 x2 x3, r //（零断尾负二项回归，默认为NB1模型）

* ztnb x1 x2 x3, r dispersion(c***tant) //（零断尾负二项回归，NB1模型）

// 其中选择项 “r” 表示使用稳健标准误

* e.g.

use CRIME1.dta, clear

drop if narr86 == 0

* 首先进行零断尾泊松回归

ztp narr86 pcnv avgsen tottime ptime86 qemp86 inc86 black hispan born60, r nolog

* 如果直接用所有解释变量进行零断尾负二项回归，无论 NB1 还是 NB2 ，都不会收敛，为演示目的，在解释变量中去掉断尾回归中最不显著的两个变量 ptime86 与 born60，再进行 NB2 回归。

*- 14.3 随机前沿模型（选读）

* 随机前沿模型的stata命...

clear all

cd ……

global Out ……

use $Out/nerlove.dta, clear

reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf

* 画残差图

rvfplot

rvpplot lnq

* white检验

estat imtest, white

* BP检验

estat hettest, iid

estat hettest, rhs iid

estat hettest lnq, iid

* WLS

cap drop e1 e2 lne2

reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf //回归

predict e1, res //计算残差

g e2 = e1^2 //生成残差的平方

g lne2 = log(e2) //先取对数

reg lne2 lnq, noc //做辅助回归， 从结果可知残差平方与lnq高度相关（0.75）

predict lne2f //计算辅助回归的拟合值

g e2f = exp(lne2f) //去掉对数

reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf [aw = 1/e2f]

*-chp9 模型设定与数据问题

* 9.4 解释变量个数的选择

clear all

cd "……"

* reg y x1 x2 x3

* estat ic

use icecream.dta, clear

qui reg c***umption temp price income

estat ic

qui reg c***umption temp L.temp price income

estat ic

qui reg c***umption temp L.temp L2.temp price income

estat ic

* 9.5 对函数形式的检验

* reg y x1 x2 x3

* estat ovtest //使用y拟合值的高次项作为非线性项

* estat ovtest, rhs //使用解释变量的幂作为非线性项

* reg y x1 x2 x3

* linktest

use nerlove.dta, clear

qui reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf

linktest //_hatsq显著，所以存在设定误差

estat ovtest //拒绝的“无遗漏变量”假设

estat ovtest, rhs //拒绝的“无遗漏变量”假设

g lnq2 = lnq^2

reg lntc lnq lnq2 lnpl lnpk lnpf

linktest

estat ovtest

* 9.6 多重共线性

use nerlove.dta, clear

qui reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf

estat vif

* 9.7 极端数据

reg y x1 x2 x3

predict lev, leverage //列出所有解释变量的lev值

gsort -lev //将所有观测数据按lev的...

* chp13 计数与排序模型

* 13.1 排序模型

* 排序模型的stata命令为：

* oprobit y x1 x2 x3 //ordered probit 模型

* ologit y x1 x2 x3 //ordered logit 模型

cd "…data"

use panel84extract.dta, clear

oprobit rating83c ia83 dia, nolog

// cut1, cut2, cut3为切点的估计值

* 可以预测每个公司的评价概率

predict p2 p3 p4 p5

list p2 p3 p4 p5 in 1/1

* 进行ordered logit 估计，然后预测每个公司的评级概率，并列出第一个观测值的预测结果

ologit rating83c ia83 dia, nolog

* 13.2 泊松回归

* poisson y x1 x2 x3, r irr

* poisson y x1 x2 x3, r exposure(x1)

* poisson y x1 x2 x3, r offset(x1)

*- 13.3 负二项回归

* nbreg y x1 x2 x3, r exposure(x1)

* nbreg y x1 x2 x3, r dispersion(c***tant) offset(x1)

// r表示使用稳健标准误

// 选择项 dispersion(c***tant)表示使用NB1模型（默认使用NB2模型）

// 选择项 exposure(x1)表示吧lnx1作为解释变量，并令其系数为1

// 选择项 offset(x1)表示把x1作为解释变量，并令其系数为1

* 广义负二项模型

* gnbreg y x1 x2 x3, r lnalpha(z1 z2)

// 选择项 lnalpha(z1 z2)...

*-chp28 处理效应

*-28.1 处理效应与选择难题

*-28.2 通过随机分组解决选择难题

*-28.3 依可测变量选择

*-28.4 匹配估计量的思想

*-28.5 倾向得分匹配

*-28.6 倾向得分匹配的stata实例

* psmatch2 D X1 X2 X3, outcome(y) logit ties ate common odds pscore(varname) quietly

* D 处理变量

* x1 x2 x3 协变量

* outcome(y) 指定结果变量

* logit 使用logit估计倾向得分

* ties 包括所有ps相同的并列个体，默认按照数据排序选择其中一位个体

* ate 同时汇报ate, atu 与 att,默认只汇报 att

* common 仅对共同取值范围内个体进行匹配，默认对所有个体匹配

* odds 使用几率比匹配，more使用倾向得分匹配

* pscore(varname) 指定某变量作为倾向得分，默认通过 x1 x2 x3 估计倾向得分

* quietly 不汇报估计过程

* 1) psmatch2 D x1 x2 x3, outcome(y) neighbor(k) noreplacement

* neighbor(k) 表示进行k 近邻匹配；默认 k = 1，即 1 对 1匹配

* noreplacement 表示无放回匹配，默认为又放回

* 该选项只能用于 1 对 1 匹配

* 2) psmatch2 D x1 x2 x3, outcome(y) radius caliper(real)

* radius 表示进行半径匹配

* caliper(real) 指定卡尺ε

* 3) psmatch2 D x1 x2 x3, outcome(y) neighbor(k) caliper(real)

* neig...

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