chap-stata基本回归分析.pptVIP

下面，我们来进行该CES生产函数的估计，并对其他选项进行讲解。 这样，我们可以写出该nls回归的命令： 该命令中的可替代表达式虽长，但实质就是把模型中所有的参数都加上大括号，并设定了几个初始值。 2 NLS的选项设定与结果分析 （1）用选项initial()设定参数初始值。 （2）用xb命令简化“变量线性组合”的设定 （3）用nlcom命令估计回归统计量的非线性组合（Nonlinear combinations of estimators） 习题 1.利用本书附带光盘data文件夹下的“production.dta”工作文件，进行生产函数的回归分析。主要变量包括output=产量，labor=劳动投入，capital=资本投入，lny=产量的对数，lnl=劳动投入的对数，lnk=资本投入的对数。图6.16列出了数据的基本情况。以lny为因变量，以 lnl, lnk为自变量进行回归分析，并对结果进行解读。 主要内容 1.小样本的OLS估计与分析 2.大样本的OLS估计与分析 3.约束回归 4.非线性最小二乘分析 实验6-1：小样本普通最小二乘分析 一、实验基本原理 二、实验内容和实验数据 根据统计资料得到了美国汽车产业的横截面数据(1978年) ，变量主要包括：price=汽车的价格，mpg=每加仑油所行驶的英里数，weight=汽车的重量，foreign表示是否是进口车，如果foreign=0代表是国产车，如果foreign=1代表是进口车。完整的数据在本书附带光盘的data文件夹的“usaauto.dta”工作文件中。 利用usaauto数据，对汽车价格的影响因素进行计量分析，分析mpg、weight和foreign对价格的边际影响，包括进行OLS的估计、检验、预测和绘制图形等相关内容。 三、实验操作指导 1 打开数据文件、观测数据特征 （1）若要进行各种对原始数据的操作，首先必须正确地打开数据文件，在Stata中打开数据文件的方法有多种，其中较为常用的方法是通过命令直接打开或是使用菜单操作打开。我们在此使用命令方式，在命令窗口中输入如下命令： sysuse usaauto, clear （2）在进行回归分析之前，可以先关注一下原始数据及其统计特征。在命令窗口中输入如下命令： edit 如果想得到数据的统计特征，则需要在命令窗口中输入如下命令： describe 2 利用最小二乘法进行模型的估计 对模型进行回归的仍然是采用命令方式进行操作，命令的基本格式如下： regress depvar [indepvar] [if] [in] [weight] [,options] 其中regress代表“回归”的基本命令语句，depvar代表被解释变量（或称因变量）的名称，indepvar代表解释变量（或称自变量）的名称，if代表条件语句，in代表范围语句，weight代表权重语句，options代表其他选项。 表6.1的内容显示了options所代表的其他选项的具体内容，主要包括选项的命令语句及其所代表的含义。 要想得到OLS的回归结果，只需本实验的模型在命令窗口中输入如下命令： regress price mpg weight foreign 这个命令就表示以price作为因变量，mpg、weight、foreign作为自变量建立线性回归模型，运用OLS方法进行回归分析。 3 模型的检验 基本回归分析之后，还要对模型的整体和系数进行检验，以求证其是否符合经济理论或现实情况的要求。用户可以发现刚才的回归结果中已经给出了最基本的F检验和t检验的结果，下面将介绍其他检验的相关命令，这些检验均为Wald检验。 （1）线性检验命令的基本格式如下： test (spec) [(spec) …] [, test_options] 在这个命令中，test是线性检验的命令语句，而(spec)则表示线性检验的形式，主要包括以下五种： 第一种检验所设定的系数都为0，命令形式如下： test coeflist 第二种检验所设定的系数表达式都为0，命令形式如下： test exp=exp[=…] 第三种检验方程eqno中的变量varlist的系数都为0，命令形式如下： test [eqno] [: varlist] 第四种检验不同方程中变量varlist的系数相同，命令形式如下： test [eqno=eqno[=…]] [: varlist] 第五种检验方程eqno中的变量varlist系数相同，命令形式如下： testparm varlist [, equal equation(eqno)] （2）如果检验为非线性检验，则需要将命令的基本格式调整如下即可： testnl exp=exp[=exp...]