stata面板数据，数据情况:数据非均衡微型企业面板，"试点省(市)"作为解释变量。面板 数据时间间隔为1的回归问题，你需要用一阶差分做回归，因为你的数据不稳定，出来的回归是乱真的’，stata，而一阶差分直接用D.X表示。
1。解释变量的内生性检验首先，检验解释变量的内生性(解释变量内生性的豪斯曼检验:使用工具变量法的前提是内生性解释变量的存在。豪斯曼检验的原始假设是:所有解释变量都是外生的，如果拒绝，则认为有内生的解释变量，应使用IV；另一方面，如果接受，则认为没有内生解释变量，应使用OLS。regldilf diestimatestoreolsxtivregldi(lof dil。lofdileplex r)Estimatestorei VHausmanivols(使用面板 数据中的工具变量)，Stata提供以下命令来执行2SLS:xtivregdepvar。结果的前两行表示模型的类别，LZ采用randomeffect随机模型，截面变量:省，样本数310，组数31，即每组10个观测值。35条线代表模型的拟合优度，分别是组内、组间、整体、组内、组间和整体。第67行表示参数联合检验的waldchi2检验和Pvalue，p0.000表示参数一般为灰色。
该图的输出结果与横截面回归的结果相同。关于你的解释变量基数权重的解释是，在其他条件不变的情况下，基数每增加一个单位，城市就会增加0.0179个单位，P值为0.000，往往是显著的。最后三行是随机效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计，分别为sigma _ u和sigma _ e。需要注意的是，你的模型拟合度不高，R面只有26%。当然，这要看具体的研究，以及同方向其他学者的拟合结果。如果每个人都超过20岁，那是可以的。
2、互助问答第8期:微观企业非平衡 面板 数据问题等本期求解者:向佐老师提问:我的实证测量问题如下。希望你能帮我解决。谢谢大家！数据情境:数据微观企业的非均衡面板、以“正在试点的省(市)”为解释变量、以“报纸版面与试点时间的相互作用”为工具变量，横截面为数据。下面的截图是我执行命令时遇到的情况:toofewvariablesspecified答案:面板 数据，如果缺失变量ui和解释变量xit之间存在不随时间变化的相关性，可以通过同时去除解释变量和被解释变量的均值然后回归来解决，因为有:Yity (Xitx) β (。
这也被称为固定效应模型。固定效应的一个潜在不便是，无法估计同一个体在时间上没有变化的变量的系数，因为当均值去除后，所有个体都将变成0 (XIX 0)，所以无法估计。在本题的两阶段OLS中，如果第一阶段也采用固定效应模型，由于工具变量是横截面数据且不随时间变化，因此无法估计系数。
3、动态 面板 数据估计方法之xtpmg命令本文介绍了一个新的Stata命令xtpmg，用于估计具有大N和大T的非平稳不平衡面板。xtpmg基于非平稳面板文献的最新发展，提供了三种备选估计量:1)传统的固定效应(FE)，2)Pesaran和Smith的均值组估计量(估计动态异质性的长期关系面板)；3)3)Pesaran，Shin和Smith的混合平均组估计PMG(估计动态异质性中的长期关系面板)。
4、 面板 数据模型为什么不考虑多重共线性多重共线性是指由于线性回归模型中解释变量之间的精确相关或高度相关，导致模型估计失真或难以准确估计。一般来说，由于经济数据的限制，模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量之间的相关性一般。完全共线性的情况很少，但一定程度上是共线性，即近似共线性。
5、有时间间隔的 面板 数据回归问题1。你需要用一阶差分做回归，因为你的数据不稳定，出来的回归是乱真的。stata中的一阶差分直接用d.x表示..如果不行，自己创建一个新的变量，比如m: genmxl.x2，那么就要看adjustedrsquare，而不是rsquare。如果很低，那也没什么，是模型解读的问题。
6、...二阶差分才平稳,那么做最小二乘法应该怎么弄?Eviews 面板 数据的...如果y是因变量，X和P是自变量，正确的输入应该是:ycxp注意里面有空格。c是常数项，固定字母，其实这样做还是有问题的。二阶差分是平稳的，说明是二阶单形，这只是协整关系的一个条件，这只是完成了协整检验的一半，另一半是回归后检验残差是否平稳。如果残差序列是平稳的，证明三个变量存在协整关系，回归是有效的。
