StataNow更新 | Stata软件之相关随机效应(CRE)模型

使用xtreg命令的新cre选项,可以轻松地将相关随机效应(CRE)模型拟合到面板数据。类似于固定效应(FE)模型,在控制内生性的同时估计时不变回归的系数。执行完全稳健的Mundlak规范检验,帮助您在随机效应(RE)、固定效应(FE)或相关随机效应(CRE)模型之间进行选择。StataNow??许可用户可以使用此功能。示例我们研究了随时...

StataNow更新 | 面板数据VAR模型和Do文件编辑器

我们在xtvar命令中指定lag(2)选项,以便在每个方程中包含每个因变量的两个lag:从面板数据VAR模型中解释原始系数并不是很有启发性,但xtvar的后验估计命令使获得见解变得容易。我们首先进行格兰杰因果关系检验,看是否grantsGranger导致的expenditures。Granger因果关系是一个相当弱的因果关系概念;它只是问一个变量的滞...

Stata软件之贝叶斯分析

对于系数使用默认的正态先验,对于方差使用逆伽玛先验??bayes:regressyx1x2使用Gibbs抽样??bayes,gibbs:regressyx1x2Logistic回归对系数使用默认的正态先验??bayes:logisticyx1x2对x1和x2上的系数使用自定义的Cauchy先验??bayes,prior({y:x1x2},cauchy(0,2.5)):logisti...

Stata 18新功能介绍

Postesmation命令允许您估计模型的概率,确定重要的预测因素,探索模型的复杂性,获得预测手段,评估预测性能,并对回归系数进行推断。目前,除了Stata,其他商业软件都还没BMA程序包。它可以应用所有学科,几乎每个人都会使用线性回归。bmaregress对线性回归模型执行BMA,使研究人员能够解释应使用哪些预测因子的不确定性。2.Cau...

【优质贴】杠杆操纵的测度: XLT-LEVM法(2007-2020年)包含Stata...

总资产周转率预期模型法:步骤1估计真实总资产周转率(对总体样本分年度分行业进行Tobit回归,再将各变量回归系数代入模型计算得出)由于一个公司总资产周转率的高低,往往与公司账面杠杆率(LEVB)、资产规模(SIZE)、销售利润率(PROFIT_SALE)、产权性质(SOE)、股权结构(FIRST)、公司成长性(GROWTH)、市场竞争力(MAR...

跨数据比较回归系数技巧

StataCodeforTables1&2:*Step1.无约束模型,所有的回归系数可以随性别而改变Unconstrainedmodels,allcoefficientscandifferbygender.use"httpindiana.edu/~jslsoc/stata/spex_data/tenure01.dta",clear*Allison(原文作者)将样本限制在前10年会获得终身教职的Allisonlimitedthe...

陈强老师推出全新升级“高级计量Stata之因果推断”五一现场班

(Goodman-Bacon,2021),动态回归系数的Sun-Abraham分解(SunandAbraham,2021),交互加权估计(InteractionWeightedEstimation;SunandAbraham,2021),CSDID估计(CallawayandSant’Anna,2021,含结果回归、逆概加权估计,默认为双重稳健估计),二阶段DID(DID2S;Gardner,2022),堆叠回归(StackedRegression;...

上市公司并购绩效CAR和BHAR计算Stata代码(附2008-2020年数据)

为计算并购方的累计超额回报率,定义首次公告日前的150个交易日至首次公告日前的30个交易日为估计窗口期,以窗口期的个股收益率为被解释变量、市场收益率为解释变量进行最小二乘法回归拟合,分别得到回归系数,并进一步根据一下公式计算持有并购方股票的累计超额收益率。

多水平网状Meta回归:模型构建和案例解读

g()是一个适当的连接函数,μj代表j试验的基线水平,是该研究的特定截距,β2,k代表效应修饰因子针对干预措施k的系数,即效应修饰因子与干预措施k的交互作用,β1代表其他协变量的回归系数。γk代表与第1种干预措施相比,k干预措施的效果,即γ1=0。fjk(x)代表在j试验中接受了k干预措施组的协变量分布情况。

把动态面板命令讲清楚了,对Stata的ado详尽解释

两步GMM会严重低估回归系数的标准误差;当标准误差很小的时候,回归系数的显著性检验当然是拒绝的(例如p<0.05)。所以当两步GMM没有纠正这个偏差的时候,通常得到的回归系数都是非常显著的(例如p<0.01或者p<0.001)。但是这个结果是有很大的误差的,所以两步GMM必须通过加vce(robust)纠正这个误差。以下那个论文专门讨论...