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刚开始学习遇到一些问题,请老师指点一下:clearsetobs100setseed123456gene=invnorm(uniform())//e~N(0,1)genx=3*invnorm(uniform())//x~N(0,3^2)gent=_n//t=1,2,3...geny=.tssettreplacey=1+2*x+ereplacey=1+-2*x+ ...
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刚开始学习 遇到一些问题,请老师指点一下:
clear
set obs 100
set seed 123456
gen e = invnorm(uniform()) // e~N(0,1)
gen x = 3*invnorm(uniform())// x~N(0,3^2)
gen t = _n // t=1,2,3...
gen y = .
tsset t
replace y = 1 +2*x + e
replace y = 1 + -2*x + e if t>50
save xtthres_sim1.dta, replace/////利用连老师的例子模拟了数据
第一个门槛估计值:51
Fixed-effects (within) regression Number of obs = 100
Group variable: var5 Number of groups = 4
R-sq:within= 0.9762 Obs per group: min = 25
between = 0.9982 avg = 25.0
overall = 0.9772 max = 25
F(2,94) = 1931.39
corr(u_i, Xb)= -0.0796 Prob > F = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
y | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
x_1 | 1.998449 .0445759 44.83 0.000 1.909943 2.086956
x_2 |-1.995961 .0463698 -43.04 0.000 -2.08803 -1.903893
_cons | .9321972 .0943975 9.88 0.000 .7447687 1.119626
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u |.06677877
sigma_e |.93649077
rho |.00505903 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0: F(3, 94) = 0.12 Prob > F = 0.9485
最后用xtreg命令估计的结果是:
. xtreg y x xd1
Random-effects GLS regression Number of obs = 100
Group variable: var5 Number of groups = 4
R-sq:within= 0.9762 Obs per group: min = 25
between = 0.9984 avg = 25.0
overall = 0.9772 max = 25
Wald chi2(2) = 4158.81
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
y | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
x | 2.001282 .0430547 46.48 0.000 1.916896 2.085667
xd1 | -3.99109 .0619132 -64.46 0.000 -4.112437 -3.869742
_cons | .9329122 .0930669 10.02 0.000 .7505044 1.11532
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | 0
sigma_e |.93649077
rho | 0 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
x_1 和x_2, 与 x 和xd1前的系数不一样,这样是正常的吗?
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