stata不等于_stata不等于怎么打

stata下lp方法测tfp，回归结果怎么看

cons def 2 x4=1

全要素生产率的估算方法可归结为两大类：一类是增长会计法，另一类是经济计量法。增长会计法是以新古典增长理论为基础，估算过程相对简便，考虑因素较少，但主要缺点是假设约束较强，也较为粗糙；而经济计量法利用各种经济计量模型估算全要素生产率，较为全面地考虑各种因素的影响，但估算过程较为复杂。

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增长会计法(growth accounting approach) 的基本思路是以新古典增长理论为基础，将经济增长中要素投入贡献剔除掉，从而得到全要素生产率增长的估算值，其本质是一种指数方法。按照指数的不同构造方式，可分为代数指数法和几何指数法（也称索洛残法）。

代数指数法(arithmetic index number approach,AIN) 最早由艾布拉姆威兹(Abramvitz,1956） 提出，其基本思想是把全要素生产率表示为产出数量指数与所有投入要素加权指数的比率。

PtQt =rtKt +wtLt⑴

但由于技术进步等因素的影响，⑴ 式往往不成立，可将⑴ 式改写为：

P0Qt =TFPt[r0Kt +w0Lt]⑵

其中，r0 、w0 和P0 为基年利率、工资和价格。参数TFPt 为全要素生产率，反映技术进步等因素对产出的影响。

TFPt=P0Qt/[r0Kt +w0Lt] （3）

⑶ 式就是全要素生产率的代数指数公式。后来，经济学家们又提出各种全要素生产率代数指数，它们的形式虽不同，但基本思想是一样的。

代数指数法很直观地体现出全要素生产率的内涵，但缺陷也十分明显，主要体现在它虽然没有明确设定生产函数，但暗含着资本和劳动力之间完全可替代，且边际生产率是恒定的，这显然缺乏合理性。所以这种方法更多地是一种概念化方法，并不适于具体实证分析（Ces,Christensen andDiewart,1982）。 2.索洛残法（SR)

索洛残法最早由罗伯特·索洛(Robert Merton Solow,1957） 提出，基本思路是估算出总量生产函数后，采用产出增长率扣除各投入要素增长率后的残来测算全要素生产率增长，故也称生产函数法。在规模收益不变和希克斯中性技术假设下，全要素生产率增长就等于技术进步率。总量生产函数为：

其中，Yt为产出，xnt为第n 种投入要素。假设Ω（t) 为希克斯中性技术系数，意味着技术进步不影响投入要素之间的边际替代率。

TFPt=Ω（t)=Yt/F(Xt)=Yt/(K^α)(L^β) (5)

其中TFPt为全要素生产率，F(Xt)=(K^α)(L^β)为要素投入函数。因此有全要素的增长率tfp为

tfp=(TFP1.1 一维数据分析t/TFPt-1)-1 (6)

lnY=lnΩ（t)+αlnKt+βlnLt (8)

这是一个双对数模型，可以利用OLS 估算。其中资本存量需要测算，测算公式为：

Kt =It /Pt+ （1-δt)Kt-1 (7)

其中Kt 为t 年的实际资本存量，Kt -1 为t - 1 年的实际资本存量，Pt 为固定资产价格指数，It 为t 年的名义，δt 为t 年的固定资产的折旧率。在确定了资本存量的初值以及实际净后，便可以利用⑺ 式给出各年的实际资本存量。这样，利用回归方程⑻，人们可以估计出平均资本产出份额α和平均劳动力产出份额β，带入（5）和⑹ 式可以得到全要素生产率增长率。索洛残法开创了经济增长源泉分析的先河，是新古典增长理论的一个重要贡献（Lucas,1988）。但它也存在着一些明显缺陷：索洛残法建立在新古典假设即完全竞争、规模收益不变和希克斯中性技术基础上，这些约束条件很强，往往难以满足；具体估算中，由于资本价格难以准确确定，所以利用资本存量来代替资本服务，忽略了新旧资本设备生产效率的异以及能力实现的影响。此外，索洛残法用所谓的“残”来度量全要素生产率，从而无法剔除掉测算误的影响。上述这些因素都不可避免地导致全要素生产率的估算偏。 （二）经济计量法

由于增长会计法存在着较多缺陷，后人提出很多经济计量方法，以期借助各种经济计量模型和计量工具准确地估算出全要素生产率。本文主要比较两种计量方法，即隐性变量法和潜在产出法。

1.隐性变量法(LV)

隐性变量法(latent variable approach,LV) 的基本思路是，将全要素生产率视为一个隐性变量即未观测变量，从而借助状态空间模型(state space model) 利用极大似然估计给出全要素生产率估算。具体估算中，为了避免出现伪回归，需要进行模型设定检验包括数据平稳性检验和协整检验。平稳性检验和协整检验的方法很多，常见的有ADF (the Augmented Dickey2Fuller) 单位根检验和JJ(Johanson and Juselius,1990） 协整检验。由于产出、劳动力和资本存量数据的趋势成分通常是单位根过程且三者之间不存在协整关系，所以往往利用产出、劳动力和资本存量的一阶分序列来建立回归方程。

索洛残法和隐性变量法在估算全要素生产率时，都暗含着一个重要的假设即认为经济资源得到充分利用，此时，全要素生产率增长就等于技术进步率。换言之，这两种方法在估算全要素生产率时，都忽略了全要素生产率增长的另一个重要组成部分———能力实现改善（improvement incapacity realization) 即技术效率提升的影响。潜在产出法(potential output approach,PO) 也称边界生产函数法(frontier production function) 正是基于上述考虑提出的，其基本思路是遵循法雷尔(Farrell,1957） 的思想，将经济增长归为要素投入增长、技术进步和能力实现改善（技术效率提升） 三部分，全要素生产率增长就等于技术进步率与能力实现率改善之和；估算出能力实现率和技术进步率，便给出全要素生产率增长率

计量经济学实验 STATA

假设商品价格为Pt，数量为Qt，则总产出为PtQt。生产中资本投入为Kt，劳动投入为Lt，资本价格即利率为rt，工资率为wt，则总成本为rtKt +wtLt。在完全竞争和规模收益不变假设下，有总产出等于总成本即：

计量经济学实验STATA:

stata基本知识：

1、基本作 ：

（1）窗口锁定：Edit-preferences-general preferences-windowing-lock splitter

（2）数据导入；

（3）打开文件：use E:\example.dta,clear

（4）日期数据导入：

gen newvar=date(varname, “ymd”) format newvar %td 年度数据

gen newvar=monthly(varname, “ym”) format newvar %tm 月度数据

gen newvar=quarterly(varname, “yq”) format newvar %tq 季度数据

（5）变量标签 ：

Label variable tc ` “total output” ’

（6）审视数据：

describe

list x1 x2

list x1 x2 in 1/5

list x1 x2 if q>=1000

drop if q>=1000

keep if q>=1000

（7）考察变量的统计特征:

summarize x1

su x1 if q>=10000

su

tabulate x1

（8）画图 ：

histogram x1, width(1000) frequency

kdensity x1

scatter x1 x2

twoway (scatter x1 x2) (lfit x1 x2)

twoway (scatter x1 x2) (qfit x1 x2)

（9）生成新变量：

gen lnx1=log(x1)

gen q2=q^2

gen lnx1lnx2=lnx1lnx2

gen larg=(x1>=10000)

rename larg large

drop large

g large=(q>=6000)

replace large=(q>=6000) drop ln

（10）计算功能：

display log(2)

（11）线性回归分析：

regress y1 x1 x2 x3 x4

vce #显示估计系数的协方testnl _b[x1]= _b[x2]^2矩阵

reg y1 x1 x2 x3 x4,noc #不要常数项

reg y1 x1 x2 x3 x4 if q>=6000

reg y1 x1 x2 x3 x4 if large

reg y1 x1 x2 x3 x4 if large==0

reg y1 x1 x2 x3 x4 if ～large

predict yhat

predict e1,residual

display 1/_b[x1]

test x1=1 # F检验，变量x1的系数等于1

test (x1=1) (x2+x3+x4=1) # F联合假设检验

test x1 x2 #系数显著性的联合检验

（12）约束回归 ：

constraint def 1 x1+x2+x3=1

cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1)

cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1-2)

（13）stata的日志 ：

log off 暂时关闭

log on 恢复使用

log close 退出

（14）stata命令库更新 ：

SSE是解释平方和 SSR是残平方和，他们相加就是SST

SSE/SST是R2 好像中文叫可决系数吧。。我忘了中文怎么说的，反正R2越高说明模型解释的越好

DF是自由度，多元回归是N-T-1 N是样本数目，T是自变量的数目

ROOT MSE和MS不知道，，一般不用这个数据

number of obs就是样本数量的意思

stata中使用熵平衡后为什么会使样本量减少

File-log-begin-输入correlate x1 x2 x3 x4 x5 x6文件名

发生dS>=0 。

系统经绝热过程由一状态达到另一状态熵值不减少——熵增原理（the principle of the increase of entropy），对绝热过程，ΔQ = 0 ，有ΔS（绝热）>= 0（大于时候不可逆，等于时候可逆） 或 dS（绝热）>= 0 (>0不可逆；=0可逆)，熵增原理表明，在绝热条件下，只可能发生dS>=0 的过程，其中dS = 0 表示可逆过程；dS> 0表示不可逆过程,dS<0 过程是不可能发生的。

哑变量怎么在Stata中设置?

代数指数法（AIN)

哑变量就是0-1变量

假如年份的变量是year

gen id=year==2009

是的 可以用两种方式生成 如果是用tab的话需要三是银行有提前赎回权利，但投资者没有。手动去掉一个哑变量 否则回归的时候会出现共线性问题 如果是用xi的话系统会自动去一个

stata怎么提取出某一行业的数据？

在 Stata 中提取某一行业的数据，你可以使用 keep if 命令来Yt = Ω（t)F(Xt) ⑷筛选出特定行业的观测值。（一） 增长会计法以下是一个示例：

假设你有一个名为 data 的数据集，其中包含了不同行业的数据。如果你想提取出 "汽车制造" 行业的数据，你可以执行以下步骤：

首先，打开 Stata 软件，并加载你的数据集。

根据变量列表确定表示行业的变量名称。假设行业变量名为 industry。

使用 keep if 命令，将只保留 "汽车制造" 行业的观测值。命令如下所示：

stata代码keep if industry == "汽车制造"

请注意，上述命令将只保留行业变量 industry 等于 "汽车制造" 的观测值，并删除其他行业的观测值。

，你可以通过输入 list 命令来查看经过筛选的数据集。

请注意，这只是一个示例命令，实际应用中要根据你的数据集和具体需求进行相应调整。

如何用stata绘制菲利普斯曲线

Update all command

要满足以下这些要求。

目前有的银行理财产品，为满足客户短期闲置资金的理财增值和流动性的需求，为客户设置了“提前赎回”2.潜在产出法(PO)条款，提前赎回条款一般分为三种情况：

一是银行和投资者都没有权利提前赎回；

二是投资者有提前赎回权利但是需要支付违约金；

对于投资者来说，在购买银行理财产品的时候，应尽量避开以亏损为提前赎回条件的理财产品。那么投资者在提前赎回时需要注意什么呢？

对个人投资者而言，银行理财产品的期限一般不宜过长，所以建议投资者认真考虑流动性问题，如在购买银行理财产品后是否享有提前赎回权等。这样，投资者在面对可能拿不到预期收益，产品又没到期的情况，可以及时赎回，降低损失。

因为每个产品都有一定的赎回期限，提前赎回并不等于随时赎回。提前赎回需要支付一定额度的费用，还有些保本理财产品在投资者提前赎回时，银行不提供资金保本。所以，在购买银行理财产品时对产品的提前赎回事宜要详细了解，一般这些都在产品说明中有详细介绍。

银行理财产品是否可以提前赎回，决定权大多掌握在银行手中，投资者往往只能被动接受。所以投资者在提前赎回时，先计算一下提前赎回的成本，避免因提前赎回对投资造成不必要的损失。

STATA分析方法，学习资料，问题求助

你直接输入变量名，但是没有数值

SAS INSIGHT启动：

输入以下命令以查看数据集中可用的变量列表和数据情况：describe

方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis

方法2：在命令栏内输入insight

方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮； Proc insight； Run；

用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。 直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart 盒形图：Analysis→Box plot

马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y） 1.2 二维数据分析

散点图：Analysis→Scattery plot(Y X） 曲线图：Analysis→Line plot（ Y X） 1.3 三维数据分析

旋转图：Analysis→Rotationg Plot

曲面图：Analysis→Rotationg Plot 设置 Fit Suce 等高线图：Analysis→Countor plot

1.4 分布分析

包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。 1.4. 1 Analysis→Distribution（Y）

部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。 1.4.2 添加密度估计

A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计； Curves→Parametric Density

B：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据； Curves→Kernel Density 1.4.3 分布检验

Curves→CDF confidence band Curves→Test for Distribution 1.5 曲线拟合

Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系 1.6 多变量回归 Analysis→Fit（Y X） 1.7 方分析

Analysis→Fit（Y X） 1.8 相关系数计算 Analysis→Multivariate 1.9 主成分分析

Analysis→Multivariate

2.SAS ANALYST启动：方法1：Solution→Analysis→Analyst 方法2：在命令栏内输入yst

2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group 2.2 随机抽样：Data→Random Sample 2.3 生成报表：Report→Tables 2.4 变量计算：Date→Transform 2.5 绘制统计图2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal 2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart 2.5.3 直方图：Graph→Histogram 2.5.4 概率图：Graph→Probality plot 2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot 2.6 统计分析与计算 2.6.1 计算描述性统计量Statistics →Descriptive→Summart Statistics 只计算简单统计量 Statistics →Descriptive→Distribution 可计算一个变量的分布信息 Statistics →Descriptive→Correlations可计算变量之间的相关关系 Statistics →Descriptive→Frequency counts 可计算频数 2.6.2 列联表分析Statistics →Table Analysis 2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验： 检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系 Statistics →Hypothesis tests →One-Sample Z-test for a mean 2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方情形推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等 Statistics →Hypothesis tests → One-Sample t-test for a mean 2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例 Statistics →Hypothesis tests →One-Sample test for a proportion2.7.4单样本方检验：检验样本方是否等于给定的值。零假设方等于某个给定的。 Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a variance2.7.5两样本均值t检验：的两个总体的均值是否相等或者是否相给定的值 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample t-test for means 2.7.6成对样本均值t检验：成对样本检验中总体是相关的。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample paired t-test for means 2.7.7两样本比例检验：检验两个总体中某个比例的值是否相等。 Statistics →Hypothesis tests →Two-Sample test for proportions 2.7.8两样本方检验Statistics →Hypothesis tests→Two Sample test for variance 2.8ANOVA过程2.8.1单因素ANOVA过程Statistics →ANOVA→One-Way Anova2.8.2非参数的单因素方分析：适用于正态分布假定或方相等假设不能满足的单因素问题Statistics →ANOVA→nonparameter one-way Anova test Wilcoxon法、Median法、Van der Waerden法、Sage法。2.8.2因素方分析：实验结果是连续数值而分类变量是两个以上的离散型数值。 Statistics →ANOVA→Factorial Anova2.8.3线性模型：用最小二乘法拟合一般线性模型 Statistics →ANOVA→Linear Model2.9回归分析：Statistics →Regression2.9.1回归：简单一类回归分析，单一的自变量，单一的因变量，模型可以是一次、二次、三次。Statistics →Regression→2.9.2linear回归：线性回归，回归模型可以有多个因变量，多个自变量，但是对因变量分别进行回归Statistics →Regression→linear2.9.3logistic回归：用于解决因变量是一个二元变量 Statistics →Regression→logistic

Stata不能指令不能退出一直提示‘’cannot be read as a number怎么办？在线急等

这样子就可以啦

你输入su q,detailinput 函数后，软件等待你给这些变量赋值

所以，你后面输入的 gen dlnp=d.lnp 前面有个标号1

这是软件以为你在为变量赋值

你要输入end 才可以结束input函数

另外，你是要生成分？