如何运用stata进行时间序列分析
打开EViews10软件，新建一个workfile，然后在【Start date】里输入【1979】，在【End date】里输入【1997】，其余保持默认即可，点击【OK】，可以看到如图所示的界面。
sort指令是STATA数据库的维护的排序指令。附图 tsset指令是时间序列数据的估计命令。如何创建一个截面数据文件先把数据转移到stata中，然后用tsset命令。
定义时间序列在stata中的实现在进行时间序列的分析之前，要定义变量为时间序列数据。只有定义之后，才能对变量使用时间序列运算符号，也才能使用时间序列分析的相关命令。
谁能解释一下stata中线性相关模型,如何看各参数,如何判断拟合度显著程度...
F检验：F检验用于评估整体模型是否显著。在Stata中，可以使用命令“estat ovtest”来进行F检验，命令后跟随待检验的模型名称。 t检验：t检验适用于评价单个变量对因变量是否有显著影响。
第三看回归系数的显著性检验，即P值，本例中，x的系数的P值为0.000，小于0.05，说明x对因变量有显著的影响。其它的基本可以忽略。
模型的拟合度是用R和R方来表示的，一般大于0.4就可以了；自变量的显著性是根据各个自变量系数后面的Sig值判断的，如果小于0.05可以说在95%的显著性水平下显著，小于0.01就可以说在99%的显著性水平下显著了。
使用系统自带的数据做RESET检验，sysuse auto，解释：导入系统中自带数据，autodescirbe解释：看看数据的构成。reg price rep78 headroom trunk weight length，解释：对数据进行回归。
利用STATA分析模型,一般事前检验有哪些必备的步骤
在Stata中，可以使用Hausman检验和Durbin-Wu-Hausman（DWH）检验来检验内生性问题。Hausman检验：在执行固定效应模型（FE） 和随机效应模型（RE） 之前，可以使用hausman命令来进行检验。
比如利用线性回归，逐步回归，分层回归等，多种方法测试同一个变量的显著性情况是否有变化，如果前后对比发现自变量的显著性没有发生改变，则具有稳健性否则不具有。
模型选择：采用市场模型，探寻股票在事件窗口内的异常收益。分析方法：正常表现与异常回报的对比分析，以及显著性检验和交叉检验来验证影响。
用stata进行平稳性检验的方法：点击面板上的额ADF检验 在打开的对话框中输入命令dfuller，就开始了平稳性检验Stata 是一套提供其使用者数据分析数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
建立工作文件，创建并编辑数据。结果。在命令行输入lsycx，然后回车。弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。
F检验：F检验用于评估整体模型是否显著。在Stata中，可以使用命令“estat ovtest”来进行F检验，命令后跟随待检验的模型名称。 t检验：t检验适用于评价单个变量对因变量是否有显著影响。
求助STATA面板数据模型分析的详细步骤和命令
1当你在进行回归分析面板数据处理或者任何其他估计后，只需在命令后添加相应的检验统计量，如t-testF-testR-squared等，estat就会自动计算并显示出来。
2说明，其中xt表示面板数据的命令，因此，在stata中输入help xt可以学习面板数据描述估计等命令。
3固定效应模型实战操作在Stata中，使用xtreg命令进行操作。以个人收入研究为例：导入PSID数据集，分析教育工作经验和性别对收入的影响。
Stata面板数据,Hausman测试,求分析
1豪斯曼检验的结果是告诉：固定效应和随机效应在系数估计上出现了显著差异，因此固定效应比随机效应好。H0：随机效应模型为正确模型。无论原假设成立与否，FE都是一致的。
2P值为0.0042，显著，拒绝原假设，表明个体效应和解释变量是相关的，这时候应该用固定效应。
3P值大于0. 则没有证据拒绝原假设， 则应采取随机效应模型。
4深入探索Stata面板数据分析的世界，让我们一起揭示固定效应与随机效应模型的奥秘。双向固定效应模型解析在Stata中运行双向固定效应模型后，结果包含关键统计信息，如系数标准误t值和p值。
