x********u
发帖数: 411 | 1 我是学 social policy，找不到相关的版面，就只好发在这里了，先谢谢啊；
我本科没什么数学基础，到了美国后，因为系里要求的缘故，学了概率统计和一些简单
的线性回归（就是 OLS 了，好像还有很多前提假设什么的，我都不大明白，只知道如
果有 data，在 STATA 里用 reg 就好了^_^），现在因为研究的原因，需要分析一些
household 的有关教育，human development 什么的若干年的 data （好像这个叫做
panel data 吧?），如果最快的想学会处理 panel data 的技巧，需要多长时间啊，从
什么地方入手好呢？需不需要专门去选课？（选课有些浪费时间了，想早些毕业，sigh
）如果有些概率统计和线性回归的基础，自己学难么？多谢多谢！ |
i*******e
发帖数: 349 | 2 stata 里面的命令是xtreg，可以查看一下这个命令的帮助文件。
基于线性模型的panel方法还是比较简单的，入门可以看看Wooldridge的本科教材
Introductory econometrics, a modern approach，有OLS的基础花个几天就差不多可
以掌握基础的方法了。 |
y****t
发帖数: 9189 | 3 wokao，名媛到了。
处理panel data的两种基本方法是fix effect和random effect。 后者假设太强，用的
基本上很少。对于fix effect 模型而言，只需把每个人的变量在时间上作一个差分，
然后再用差分之后的数据run OLS就行了。楼上说的对，有OLS的基础就很快了。 |
m******y
发帖数: 266 | 4 surprise! 很少看见你出手的啊，看样子楼主很不一般啊。
【在 y****t 的大作中提到】
: wokao，名媛到了。
: 处理panel data的两种基本方法是fix effect和random effect。 后者假设太强，用的
: 基本上很少。对于fix effect 模型而言，只需把每个人的变量在时间上作一个差分，
: 然后再用差分之后的数据run OLS就行了。楼上说的对，有OLS的基础就很快了。
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x********u
发帖数: 411 | 5 多谢楼上的帮助！我查了一下系里 computer lab 的 STATA 手册，好像说在 xtreg
以前要先检测 serial
autocorrelation 和 heteroskedacity (是不是这样拼写，记不清楚了），想问 一下
，在 STATA 里应该如何检测这两个东
东呢？是不是也有命令敲一下就可以了？ |
a********d
发帖数: 34 | 6 re!
【在 y****t 的大作中提到】
: wokao，名媛到了。
: 处理panel data的两种基本方法是fix effect和random effect。 后者假设太强，用的
: 基本上很少。对于fix effect 模型而言，只需把每个人的变量在时间上作一个差分，
: 然后再用差分之后的数据run OLS就行了。楼上说的对，有OLS的基础就很快了。
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i*******e
发帖数: 349 | 7 我好久没有复习这些东西，凭印象说说：
如果使用random effect实际上必须假设error有特别的结构（记得一般是假设group
effect和剩余的error应该是jointly normal?），然后用GLS估计，因此在random
effect的情况下error自然会因为都含有group effect而出现自相关。
当然，大家通常使用的是fixed effect，去掉每组的均值之后可以用OLS估计，在OLS的
情况下error的异方差性和自相关一般不会引起inconsistency，采用robust standard
error就可以去除其对inference的影响。当然，如果愿意对异方差和自相关作出一些假
设的话，有方法可以提高efficiency，但是有相当部分的人认为直接采用robust
standard error更好，因为这样可以避免相关假设可能带来的bias。 |
e*******a
发帖数: 514 | 8 Providing large sample, you might want to try GMM, which is robust to any
form of serial autocorrelation and heteroskedacity. If your model is over-
identified, GMM will be more natural a choice.
If you have balanced panel, learning GMM won't take you long.
sigh
【在 x********u 的大作中提到】
: 我是学 social policy，找不到相关的版面，就只好发在这里了，先谢谢啊；
: 我本科没什么数学基础，到了美国后，因为系里要求的缘故，学了概率统计和一些简单
: 的线性回归（就是 OLS 了，好像还有很多前提假设什么的，我都不大明白，只知道如
: 果有 data，在 STATA 里用 reg 就好了^_^），现在因为研究的原因，需要分析一些
: household 的有关教育，human development 什么的若干年的 data （好像这个叫做
: panel data 吧?），如果最快的想学会处理 panel data 的技巧，需要多长时间啊，从
: 什么地方入手好呢？需不需要专门去选课？（选课有些浪费时间了，想早些毕业，sigh
: ）如果有些概率统计和线性回归的基础，自己学难么？多谢多谢！
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l********s
发帖数: 430 | |
r********n
发帖数: 24 | 10 问个相关的。用fixed effect 做panel data，STATA 给出的r^2 有三个，winthin,
between, overall。应该报告哪一个？ |
l******u
发帖数: 66 | 11 为什么会有三个r squared? 用的是哪个model啊? within estimation or first-
difference etimation??
【在 r********n 的大作中提到】
: 问个相关的。用fixed effect 做panel data，STATA 给出的r^2 有三个，winthin,
: between, overall。应该报告哪一个？
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z**********s
发帖数: 78 | |
r********n
发帖数: 24 | 13 我得回去看看。不是first difference estimation, 用了lagged IV。反正用xtreg,
STATA 就报告了三个r sqaured. 谢谢。
【在 l******u 的大作中提到】
: 为什么会有三个r squared? 用的是哪个model啊? within estimation or first-
: difference etimation??
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