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stata面板数据不显著怎么办
stata中
控制了时间和行业效应主要系数
不显著怎么办
答:
修改变量啊
你这是面板数据 估计面板数据模型选择也存在瑕疵
stata
对
面板数据
做霍斯曼检验,结果显示用固定效应模型,但解释变量不...
答:
stata对面板数据做霍斯曼检验,结果显示用固定效应模型,但解释变量不显著,用OLS做显著,
解决:豪斯曼检验结果的P值小于0.01,即拒绝原假设
,表明应该采用固定效应。豪斯曼检验的结果是告诉固定效应和随机效应在系数估计上出现了显著差异,因此固定效应比随机效应好但是不是说随机效应就不能用有些时候为了做...
求助
stata面板数据
回归后变量
不显著
是否需要删除
答:
不能吧
,变量不显著也有可能是共线性,内生性或者其他因素造成的,不能不显著就去掉,显著与否只是统计上的事,逻辑上是否相关也很重要。
stata
软件做tobit
面板数据
回归分析结果不理想,怎样通过改变数据获得更...
答:
实在想改原始数据(在不作假的前提下),只能看下是不是有outlier,
你把你的summary贴出来看看
。
用
STATA
可以怎样把
面板数据
中不平衡的部分找出来并且删掉
答:
打开的页面中点第一个网址链接,然后安装。命令格式:xtbalance, range(numlist) [ miss(varlist) ]选项:range(numlist) specifies sample range to be transfored. numlist must be two integers and specified in ascending order.miss(varlist) forces to drop the observations if any one of...
如何在
stata中处理面板数据
答:
在
面板数据
进行模型估计前,要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列,而
stata不
能自动识别,因此,必须使得stata得知哪一部分是截面数据,而哪一部分是时间序列。设置面板数据维度的基本命令为:xtset panelvar timvar [, tsoptions]其中panelvar代表截面数据变量,timvar代表时间序列...
stata
如何做
面板数据
滞后期回归分析?
答:
在进行
面板数据
滞后期回归分析时,一种常见的做法是将滞后一期的X作为解释变量直接加入回归模型(命令: Y = L.X)。这种方法在经验分析中被广泛使用,旨在解决同时性和内生性问题。然而,这种方法存在局限性。首先,这种方法不可避免地会直接损失一期数据。其次,如果X和L.X同时出现在方程中,由于X和L...
STATA
对
面板数据
采用固定效应还是随机效应的hausman检验结果如下,
怎么
...
答:
豪斯曼检验的结果是告诉:固定效应和随机效应在系数估计上出现了
显著
差异,因此固定效应比随机效应好。H0:随机效应模型为正确模型。无论原假设成立与否,FE都是一致的。然而,如果原假设成立,则RE比FE更有效;如果原假设不成立,则RE不一致。Prob>chi2 =0.0000,强烈拒绝原假设,用固定效应。用途 随机...
stata
—设置
面板数据
答:
这里有两种主要的方法,让您的数据旋律跃然面板之上:一、构建
面板数据
的旋律如果您的原始数据还是一曲未谱的乐章,
Stata
提供了强大的重塑工具。首先,使用reshape,您可以如同作曲家般,将数据从长格式(long form)的单线条叙事,优雅地转变成宽格式(wide form)的丰富色彩。反之,亦可将宽格式的繁复信息...
[
stata
]一键
面板数据
平稳性检验:HT检验
答:
操作流程类似于以往的文章描述。需要注意的是,此一键代码虽方便快捷,但其不足之处在于不包含
面板数据
平衡性的检验功能,建议在使用前先进行平衡性的检查。重要提示:HT检验代码仅提供结果,具体模型选择应基于数据特性与经济理论。以
stata
示例数据集pennxrate.dta为例,分析115个国家的数据,结果显示:
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