经济数据的分类

横截面数据：一个时间点多个个体的变量数据
时间序列数据：某个经济体在不同时间点的变量取值数据
面板数据：多个经济体在不同时点的上的数据。其中分为短面板和长面板，短面板指的是T较小，N较大；长面板指的是T较大，N较小。采用xtset N T 的时候，会显示数据是否是balance的，以及长短。

stata中一些基本操作

文件的操作

设置路径（这里可以直接复制电脑上的路径名称）

cd "C:\Users"

导入文件

use xyz.dta,clear

关闭文件

clear

数据的初步处理

字符型转变为数值型

destring varname, replace force

日期数据的处理（针对2001-06-06或2001/06/06这样的数据）

1、使用substr

函数”substr(s,n1,n2)”表示从字符串s的第n1个字节开始截取长度为n2的子字符串。

gen newvar = substr(varname,1,4)

2、运用date monthly yearly quarterly（YMD可依据数据的特征进行转变）

gen newvar=date(varname,"YMD")

可继续使用

format newvar %td

将显示31dec2015这种格式的数据，还有%tm、%tq等选项，即分别代表月份和季度

gen year=year(newvar)

gen month=month(newvar)

gen date=date(newvar)

gen mdy=mdy(month,date,year)

最后一步是为了演示当日期数据为单独显示的年月日时，可进行合并，结果显示为从1960年以来的天数

变量的标签

点击倒数第三个图标，即可快速进行标签的编辑

审视数据

单纯的显示数据的变量名、标签、数据类型

describe

陈列出某些变量的全部数据（一般都不使用），或者是查看n1-n2的数据，也可以用if进行条件筛选

list x y z

list x y z in n1/n2

考察数据的统计特征

显示样本容量、平均值、标准差、最大值、最小值

sum x y z

sum x y z if 约束条件

可进一步增加百分位数、方差、偏度、峰度

sum x y z,detail

经验累积分布函数(最多两个变量的联合分布)

tabulate x y

多个变量之间的相关性初步检验

pwcorr x y z,sig star(0.05)

画图（建议多使用help指令以探索更多，利用菜单Graphics）

直方图（组宽尽量用前面sum观察到的数据特征进行选取一个合适的数值）

width不写，则stata系统按照数据特征自行安排一个

histogram x,width(1000000)

核密度图

kdensity x

变量之间的散点图

scatter x y

可进一步，mlabel后接你希望显示每个点显示出的变量z，mlabpos表示你希望这个数值显示在几点钟方向

scatter x y,mlabel( z) mlabpos(12)

画出回归直线

线性拟合

twoway(scatter x y )(lfit x y)

二次拟合

twoway(scatter x y )(qfit x y)

两张图放在一起

graph combine graph1.gph graph2.gph

生成新变量

快速生成虚拟变量，括号内填相应的约束条件

gen newvar=(x>=1000)

为一个变量的多个值设置虚拟变量：生成的时候会产生newvar*

tabulate var,gen(newvar)

需要用到newvar的时候，可以简写

reg y x var1-varn

替换原有变量

replace newvar=新的生成条件即可

计算器功能

display

回归后的一些命令

查看估计系数的协方差矩阵

vce

计算新的y 的拟合值

predict ynewname

计算残差值

predict e1,r

检验系数之间的关系(包括和常数的相等关系、与其他系数的加减乘除均可)

在此处，变量名称即代表其相应的系数

test

进行联合检验

test (一个等式)(另一个等式)

约束回归

设置约束条件

constraint def cons的名字设置的条件

回归

cnsreg y x z ,c(cons的名字)

STATA命令库的更新

安装应用

ssc install newcommand

有时候用上面的命令显示找不到的话，再用

findit

从findit的搜索结果中寻找自己想要的安装包再点击下载即可

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