控制变量筛选和样本筛选命令

qianchen 发表于 2022-1-16 18:29
实证研究中，核心变量不显著是个头疼的问题。目前普遍可接受的做法是取对数,缩尾等。挑选控制变量或者挑选样 ...

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1.pselece 挑选控制变量组合，使得核心解释变量达到预期显著性和符号，支持约100个不同回归模型。
是本套核心程序，支持截面，时间序列，面板模型，支持OLS,GMM，GLS。逻辑斯特，分位数，空间回归模型等
2.mpselect 多方程挑选，同时满足显著性和符号，方程之间相对独立。可用于检验挑选中介效应等模型
3.syspselect 联立方程的显著性和符号选择，方程之间是有关联的
4.pselect2 通过样本量挑选，使得核心解释变量达到预期显著性和符号 支持截面，时间序列和面板

经过大量用户反馈和使用意见，本套命令已经历经数次升级，功能日趋完善，命令主要功能及特点如下：
1.无需切换命令，一个命令几乎包含所有回归模型 ，支持截面，时间序列和面板，支持VAR，逻辑斯特，分位数，空间回归模型
2.支持多个变量正负符号和显著水平,可自由指定需要调整的变量位置和个数
3.支持多个独立方程（如在中介检验、稳健性检验中的多个模型），也支持联立方程(目前为reg3 sureg xtsur)
4.支持变量筛选，样本筛选等两大方式，也可配合使用，使得更容易达到预期结果
5.支持一键输出排版到word 免去排版烦恼
6.没有时间限制，永久使用，免费升级
本套命令核心功能如下：
pselect //控制变量选择
ps_out //单一方程变量挑选结果输出
pselect2 //样本量选择
mpselect  //多方程挑选 中介检验、稳健性检验中的多个模型
syspselect //联立方程挑选
mps_out //多方程筛选结果输出
*以pselect为例
*可同时指定varlist中多个变量正负符号和显著水平,可自由指定变量位置 语法如下:
*pselect varlist,cmd(命令) cv(控制变量) pos(b1 b3) neg(b2) p(p1 p2 p3) sig()
*varlist 是因变量加核心变量及固定的控制变量,使用空格分隔 排列为y x1 x2 x3 ...
*cv() 是可自由备选的控制变量 一般没有符号和显著性要求
*pos(b1 b3) varlist中变量系数符号必须正数的变量 b表示系数 此处表示x1 x3同时为正
*neg(b2)  varlist中系数要求必须是负数的变量 此处表示x2为负
*p(p1 p2 p3) 有显著性要求的变量 p表示显著性:p1 p2 p3表示x1 x2 x3需要同时显著

目前支持的命令清单，后续还在添加中
*命令支持reg areg betareg binreg qreg iqreg sqreg bsqreg qregpd genqreg rocreg rreg intreg nbreg tnbreg gnbreg cnsreg didregress eivreg truncreg fracreg ivregress ivreg2 reghdfe spregress spreg xsmle spivreg logit xtlogit clogit ologit mlogit nlogit slogit biprobit probit mprobit ivprobit oprobit heckoprobit ivtobit tobit cloglog xtreg xtglsx tprobit xttobit xtpoisson xtpqml xtscc xtcloglog xtdpdsys xtdpd xtrc xtgee xtnbreg xthreg xthreg2 xtabond xtabond2 xtivreg xtivreg2 condivreg xtdidregress cpoisson tpoisson poisson ivpoisson  heckpoisson hetprobit hetregress xtheckman heckman frontier xtfrontier scobit etregress stcox psmatch2 zip zinb ziologit zioprobit churdle gmm newey prais arima var varsoc dfuller dfgls arch mgarch svar streg stcox目前有98个

2022.5.6命令更新 增加屏幕不输出回归结果 只显示变量筛选结果,显示进度 可选择组合中最少和最多控制变量个数 支持完成后点击命令输出查看
*pselect varlist,cmd(cmdname) cv(varlist) pos(namelist) neg(namelist) p(namelist) sig(real) min(int) max(int) silent

增加直接点击输出排版 和寻求帮助等功能

服务微信号：qc3825204
/*经大量用户反馈使用意见,本套命令已历经数次升级,功能日趋完善,主要功能及特点如下：*/
本套软件核心命令如下:
pselect        //单方程控制变量筛选命令
mpselect      //多方程控制变量筛选命令
pselect2     //单方程样本量选择命令
mpselect2   //多方程样本量选择命令
*前四个文件都有帮助文件

ps_out     //方程结果排版输出
syspselect  //联立方程控制变量筛选 很少用

*1-单方程控制变量筛选命令pselect语法如下:
pselect varlist [if] [in],cmd(cmdname) cv(varlist) p(namelist) [pos(namelist) neg(namelist) sig(real) min(int) max(int) qui(qui) ]

*2-多方程控制变量筛选mpselect命令语法
mpselect [model1] [model2] [...] [model#] [if] [in],num(int #)   
*其中[model1] [model2]...就是参考独立的单方程pselect命令语法 用[]隔开例如
mpselect [y1 x1 x2,cmd(reg) cv(x3 x4 x5) p(p1 p2) pos(b1) neg(b2) sig(0.01) min(1) max(3) qui(qui)] [y2 x1 ,cmd(reg) cv(x2 x3 x4) p(p1) neg(b1) sig(0.01) min(1) max(3) qui(qui)],num(2)
*最后有个 num(#) 中间填写方程数量

*3-单方程样本量筛选命令pselect2语法如下:
pselect2 anything [if] [in],cmd(cmdname) [cv(varlist fv ts) p(namelist) pos(namelist) neg(namelist) Sig(real 0.05) BALance(namelist) ]  

*4-多方程样本量筛选 mpselect2命令语法
mpselect2 [model1] [model2] [...] [model#] [if] [in],num(int #)
*其中[model1] [model2]...就是参考独立的单方程pselect2命令语法 用[]隔开
mpselect2 [y1 x1 x2,cmd(reg) cv(x3 x4 x5) p(p1 p2) pos(b1) neg(b2) sig(0.01) min(1) max(3) bal(bal)] [y2 x1 ,cmd(reg) cv(x2 x3 x4) p(p1) neg(b1) sig(0.01) min(1) max(3) ],num(2)  
*逗号前varlist  必填
是因变量y加核心变量x及必须添加的控制变量z,一般核心变量有符号和显著性要求
使用空格分隔 排列为y x1 x2 x3 z1 z2 ...
*cmd(cmdname)  必填
切换不同回归命令 如reg xtreg logit ...
*cv(varlist) 必填
是可自由备选的控制变量cv1 cv2... 一般没有符号和显著性要求
*p(namelist) 必填
括号内必须填写p(p1 p2 p3) 有显著性要求的变量 p表示变量显著性,p1 p2 p3表示
三个变量x1 x2 x3需要同时显著
*下面是可选
*pos(namelist)
填写需要指定正的变量代号;
*neg(namelist)
填写需要指定负的变量代号
括号内必须使用b1 b2 b3等表示  b代表变量系数 数字1 2 3表示变量位置
如第1个自变量需要正用pos(b1)  第2个自变量需要负显著用neg(b2)
第一和第三个变量需要正pos(b1 b3)  
*sig(real)
填写小于1实数 自定义显著性水平 如0.1 0.05 0.01等 不设置则默认为0.05
*min(3)
正整数 表示最少需要加3个控制变量
*max(4)
正整数 表示最多需要加4个控制变量
*qui(qui)
表示回归结果不要在屏幕上输出,只输出挑选合格的控制变量组合 控制变量筛选命令特有
*BALance(namelist)
表示需要保持平衡面板数据 样本量筛选命令特有

*本套命令优点
1. 几乎涵盖所有回归方程命令,语法通俗易懂,有帮助文件,支持截面,时间序列和面板   以及空间回归模型
2. varlist中多个变量正负符号任意指定 显著水平自定,变量位置自由指定
  数量不限(但是多于18个控制变量就会变得很慢) 多方程回归模型数量不限
3. 变量筛选和样本筛选两大方式均有单模型和多模型命令,可配合交替使用,使得更容易达到预期结果
4. 执行命令后支持点击查询以及一键输出排版到word,方便快捷
5. 支持原有回归中其他选项 如虚拟变量i.year re fe  bootstrap
或者vce robust 异方差稳健标准误和聚类稳健标准误等

qianchen 发表于 2022-1-16 18:29
实证研究中，核心变量不显著是个头疼的问题。目前普遍可接受的做法是取对数,缩尾等。挑选控制变量或者挑选样 ...

因果关系识别和模型实验设计其实远比显著性重要的多。目前很多人还是走的歪路。

qianchen 发表于 2022-1-16 18:29
实证研究中，核心变量不显著是个头疼的问题。目前普遍可接受的做法是取对数,缩尾等。挑选控制变量或者挑选样 ...

目前为止功能最强的了，比发现的其他产品确实更好

*本套命令特色优点
1. 语法统一通俗易懂,有帮助文件和案例,几乎涵盖目前所有回归方程命令,支持截面,时间序列和面板以及空间回归模型
2. 支持任意多个变量的正负符号同时筛选,显著水平自定,变量位置自由指定
  控制变量数量不限(但是多于18个控制变量就会变得异常缓慢)
3. 具有变量筛选和样本筛选两大方式,且均有单方程模型和多方程模型命令,变量筛选和样本筛选可配合交替使用,使得更容易达到预期结果
4. 执行完成命令后支持点击查询以及一键输出排版到word,方便快捷
5. 支持原有回归中其他选项 如虚拟变量i.year re fe  bootstrap
或者vce robust 异方差稳健标准误和聚类稳健标准误等
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升级日志
2022.5.6 可选不输出回归完整结果 只显示变量组合筛选的结果,显示筛选进度百分比
可选择控制变量组合中最少和最多控制变量个数 支持完成后一键点击查看结果
2022.5.9 修正支持ivreg2 /xtivreg2  等工具变量回归
2022.5.12 增加psmatch2 支持样本量筛选后任然保持平衡面板
2022.5.23 修改突破了原先只能存储最多300个结果的bug
2022.5.26 修改pselect2命令使得其语法和pselect统一 增加多变量显著的样本筛选
增加mpselect2多方程样本量筛选
2022.7.22 增加对stata17新版did命令支持
2022.8.1 修正psmatch2输出格式 输出ATT 可一键自动安装所有本命令包
2022.8.6 完善xtabond2变量筛选 真正支持各种工具变量滞后期组合的筛选
2022.8.7 增加一键输出筛选出的合格的模型列表到excel