一、loghex關(guān)于loggdp的誤差修正：

   stata語言： xtreg d.loghex l.loghex l.loggdp ld.loghex l(-1/1).d.loggdp year if ctr < 6, fe

     解釋： 
         1,、 xtreg為對面板數(shù)據(jù)的估計,，stata中的用法和解釋如下：

             用法： GLS random-effects (RE) model

                             xtreg depvar [indepvars] [if] [in] [, re RE_options]

                           Between-effects (BE) model

                              xtreg depvar [indepvars] [if] [in] , be [BE_options]

                           Fixed-effects (FE) model

                              xtreg depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , fe [FE_options]        #固定效應(yīng)模型

                          ML random-effects (MLE) model

                              xtreg depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , mle [MLE_options]

                           Population-averaged (PA) model

                                 xtreg depvar [indepvars] [if] [in] [weight] , pa [PA_options]

 

                       xtreg fits cross-sectional time-series regression models.  In particular,
                 xtreg with the be option fits random-effects models by using the between
                 regression estimator; with the fe option, it fits fixed-effects models
                  (by using the within regression estimator); and with the re option, it
                 fits random-effects models by using the GLS estimator (producing a
                  matrix-weighted average of the between and within results).  See [XT]
                  xtdata for a faster way to fit fixed- and random-effects models.

                （？1有待解決的問題：xtdata與xtreg的區(qū)別）

         2,、l.loggdp   d.loghex  l.d.loggdp  l(-1/1).d.loggdp什么意思,？

               人大經(jīng)濟(jì)論壇：

                 L(0/1).w     l(0/2) 中的(0/1).和(0/2)到底指得是什么意思?。?br>                 L#.x    代表：X的#階滯后,， 如L 3. x 就代表x的三階滯后,；

                  同樣：

                  F#.X 代表X的# 階超前；

                   D#.X代表X的#次差分,；

                  S#.X代表X的#階季節(jié)差分,。

                （0/1） 表示 數(shù)1、2

                  更一般的,，#/* 代表從數(shù)#到數(shù)*,，例3/10代表 3、4,、5,、6、7,、8,、9、10,。

                   所以 l(0/1).w  代表：工資w的0階滯后和w的1階滯后,。

                         另外：如果是X的1階滯后 則可以簡寫為 L.X  ；

                （,？2：（-1/1）代表-1,、0、1,，有滯后-1項(xiàng)的嗎,？）

          3、crt是定義的面板數(shù)據(jù)截面變量,，year是時間變量

 

二,、面板數(shù)據(jù)的輸入：
        在stata的數(shù)據(jù)文件中設(shè)置多設(shè)置兩個變量，分別用來表示時間變量和截面變量,，而在具體運(yùn)行估計時,，需要你設(shè)置相應(yīng)的截面變量或時間變量

      

     Stata軟件關(guān)于面板數(shù)據(jù)的使用基本上是這樣的：將各截面數(shù)據(jù)中同一變量列為一個變量如投資，加入一個主體變量用以識別不同主體,，同時還可加入時間變量,，具體使用可參閱stata中關(guān)于xt的幫助。

 

 

 三,、關(guān)于固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)模型：

         不論是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng),，都是隨機(jī)的，都概括了那些沒有觀測到的,、不遂時間變化的,、但是被影響解釋變量的因素,。非觀測效應(yīng)究竟是應(yīng)假設(shè)為固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，關(guān)鍵看這部分不隨時間變化的非觀測效應(yīng)對應(yīng)的因素是否與模型中控制的解釋變量相關(guān),，如果不相關(guān)，則這個效應(yīng)應(yīng)為隨機(jī)效應(yīng),。

        非觀測效應(yīng)模型（即面板模型）因?yàn)閷Ψ怯^測效應(yīng)的假設(shè)不同,，使用面板數(shù)據(jù)的信息不同，可以用不同的方法來估計并且得到不同的估計量,，一般有四個：

           （1）組內(nèi)估計量（within estimator)

             (2)組間估計量（between estimator）

            （3）混合OLS估計量（pooled OLS esrimator）

            （4）隨機(jī)效應(yīng)估計量（RE,、GLS或FGLS估計量）