第一编 Stata概述 3
第1章 Stata简介 3
1.1 Stata的版本 3
1.2 Stata的特点与功能 3
1.3 Stata的界面介绍 4
1.4 Stata的样本数据 5
1.5 Stata的语法 5
1.5.1 varlist 6
1.5.2 range 7
1.5.3 weight 7
1.5.4 exp 7
1.5.5 numlist 7
1.5.6 datelist 8
1.5.7 by varlist 8
1.6 Stata的窗口操作 9
第2章 数据管理 10
2.1 变量 10
2.1.1 数值变量 10
2.1.2 字符变量 11
2.2 对变量和观测值的操作 12
2.2.1 建立新的变量 12
2.2.2 删除变量或观测值 12
2.2.3 添加观测值 12
2.2.4 显示变量、观测值 13
2.2.5 变量与观测值的交换 13
2.3 对时间变量的操作 13
2.3.1 时间变量的格式 13
2.3.2 生成时间变量 14
2.3.3 时间变量的显示格式 16
2.3.4 提取日期的成分 17
2.3.5 设定特定的日期 18
2.3.6 时间频率的相互转化 19
2.4 标签 19
2.4.1 为数据库加标签 19
2.4.2 为变量贴加标签 19
2.4.3 为数值贴加标签 19
2.5 分类数据的处理 20
2.5.1 将连续变量转化为指示变量 20
2.5.2 将连续变量转化为分类变量 20
2.5.3 将分类变量转化为指示变量 20
2.6 长数据与宽数据的转换 21
2.7 数据的排序 21
2.8 数据录入 22
2.8.1 使用已保存的Stata数据 22
2.8.2 手动录入 22
2.8.3 从其他文件拷贝和粘贴 22
2.8.4 从其他文件导入 22
第3章 矩阵与函数 25
3.1 矩阵运算 25
3.1.1 新建矩阵 25
3.1.2 行、列的名称 25
3.1.3 矩阵元素 26
3.1.4 矩阵的运算符和运算命令 27
3.1.5 标量 29
3.2 变量与矩阵的相互转换 30
3.2.1 从变量生成矩阵 30
3.2.2 从矩阵生成变量 30
3.2.3 矩阵行列的重命名 31
3.3 函数 31
3.3.1 运算符 31
3.3.2 函数命令 31
3.3.3 扩展的生成新变量函数 33
第4章 作图 36
4.1 基本概念 36
4.2 基本图形 37
4.2.1 散点图 37
4.2.2 连线图 37
4.2.3 阴影图 37
4.2.4 柱状图 37
4.2.5 钉状图 38
4.2.6 针状图 38
4.2.7 点状图 38
4.3 区间作图 38
4.4 配对作图 39
4.5 拟合作图 39
4.6 函数作图 40
4.7 矩阵作图 40
4.8 修改图形 40
第5章 模型估计概述 42
5.1 Stata模型估计概览 42
5.2 模型估计的语法 43
5.2.1 基本语法格式 43
5.2.2 估计选项 43
5.3 模型预测 45
5.3.1 线性预测 45
5.3.2 非线性预测 45
5.3.3 调整的预测 46
5.4 模型的统计指标 46
5.4.1 信息准则 46
5.4.2 描述统计指标 46
5.4.3 协方差矩阵 47
5.5 参数检验 47
5.5.1 参数线性约束的Wald检验 47
5.5.2 参数非线性约束的Wald检验 48
5.5.3 参数线性约束的估计与检验 49
5.5.4 参数非线性约束的估计与检验 49
5.5.5 似然比检验 49
5.5.6 豪斯曼检验 50
5.6 似不相关估计 50
5.7 对虚拟变量的处理 51
5.8 变量的边际影响或弹性 52
5.9 对模型估计结果的相关操作 53
5.10 提取模型估计的结果 55
第二编 单元统计 59
第6章 描述统计 59
6.1 基本描述统计量 59
6.2 单个分类变量的汇总 60
6.3 两个分类变量的列联表 60
6.4 列联表描述统计量 61
6.5 经验分布函数 62
6.6 变量分布图形 62
6.6.1 条形图 62
6.6.2 饼形图 63
6.6.3 直方图 63
6.6.4 核密度估计 64
6.6.5 茎叶图 64
6.6.6 盒状图 64
6.6.7 分布诊断图 64
6.7 变量的无偏转换 65
练习题 66
第7章 假设检验 67
7.1 参数检验 67
7.1.1 单个总体均值的检验 67
7.1.2 两个总体均值差异的检验 68
7.1.3 总体方差的假设检验 69
7.1.4 总体比率的假设检验 69
7.2 非参数检验 70
7.2.1 拟合优度检验 70
7.2.2 两组样本的同分布检验 72
7.2.3 多组样本的同分布检验 72
7.2.4 列联表的独立性检验 73
7.2.5 序列自相关的游程检验 74
7.3 样本水平和检验功效 74
练习题 75
第8章 方差分析 76
8.1 单因素方差分析 76
8.2 一般方差分析 77
8.3 模型检验 78
8.4 案例 78
练习题 80
第9章 相关分析 81
9.1 Pearson简单相关系数 81
9.2 偏相关系数 81
9.2.1 分类变量的相关系数 82
9.2.2 排序变量的相关系数 82
9.2.3 分变量的相关系数 83
9.2.4 四分变量的相关系数 83
9.3 Kappa 84
9.4 Cronbach Alpha 85
练习题 86
第10章 质量控制 87
10.1 C控制图 87
10.2 P控制图 87
10.3 X控制图 88
10.4 R控制图 88
10.5 Shewhart图 88
练习题 88
第三编 多元统计分析 91
第11章 多元方差分析 91
11.1 多元方差分析 91
11.1.1 模型估计 91
11.1.2 模型检验 92
11.1.3 模型预测 93
11.2 轮廓分析 93
11.3 霍特林均值向量检验 94
练习题 95
第12章 主成分分析 96
12.1 主成分估计 97
12.2 Estat 97
12.3 预测 98
12.4 碎石图 98
12.5 得分图、载荷图 99
12.6 旋转 99
12.7 案例 101
练习题 101
第13章 因子分析 102
13.1 因子估计 102
13.2 预测 103
13.3 Estat 103
13.4 因子旋转与作图 104
13.5 案例 104
练习题 104
第14章 典型相关分析 106
14.1 典型相关估计 106
14.2 预测 107
14.3 Estat 107
14.4 案例 107
练习题 108
第15章 聚类分析 109
15.1 相似性测度 109
15.2 系统聚类法 111
15.3 K均值聚类法 112
15.4 聚类停止法则 113
15.5 分层树 113
15.6 其他命令 114
15.7 案例 114
练习题 116
第16章 判别分析 118
16.1 判别分析 118
16.2 预测 119
16.3 Estat 119
16.4 案例 122
练习题 123
第17章 对应分析 125
17.1 简单对应分析 125
17.1.1 估计 125
17.1.2 预测 126
17.1.3 Estat 126
17.1.4 对应分析双重信息图 127
17.1.5 对应分析映射图 127
17.1.6 案例 128
17.2 多重、联合对应分析 130
17.2.1 估计 130
17.2.2 预测 131
17.2.3 Estat 131
17.2.4 作图 131
17.2.5 案例 132
17.3 双重新信图 132
练习题 133
第18章 多维标度分析 134
18.1 多维标度分析 134
18.1.1 多维标度 134
18.1.2 预测 138
18.1.3 Estat 138
18.1.4 多维标度的比对结构图 139
18.1.5 谢泼德图 139
18.2 普鲁克鲁斯特斯转换 140
18.2.1 普鲁克鲁斯特斯转换 140
18.2.2 预测 141
18.2.3 Estat 141
18.2.4 目标变量与源变量的比对图 141
练习题 142
第四编 经济计量分析 145
第19章 单方程结构模型 145
19.1 单方程线性模型的OLS估计 145
19.1.1 模型估计 147
19.1.2 Estat 147
19.1.3 作图 149
19.1.4 预测 149
19.2 非线性最小二乘法 151
19.2.1 一般非线性模型的估计 151
19.2.2 常见非线性模型的估计 153
19.3 广义最小二乘法 154
19.3.1 加权最小二乘法 154
19.3.2 广义差分法 155
19.4 工具变量法 156
19.4.1 工具变量估计 156
19.4.2 Estat 157
19.4.3 预测 157
19.5 带有参数约束的模型估计 158
19.6 分步回归 159
练习题 159
第20章 系统方程模型 161
20.1 多元回归 161
20.2 似不相关回归 161
20.3 联立方程模型的估计 163
20.4 预测 165
练习题 165
第21章 离散选择模型 166
21.1 二项选择模型 166
21.1.1 模型估计 167
21.1.2 预测准确率表 168
21.1.3 模型的拟合优度检验 168
21.1.4 ROC曲线 168
21.1.5 敏感图 168
21.1.6 预测 169
21.1.7 案例 169
21.2 排序选择模型 171
21.2.1 模型估计 171
21.2.2 预测 172
21.2.3 案例 172
21.3 多项选择模型 173
21.3.1 模型估计 174
21.3.2 预测 175
21.3.3 案例 176
21.4 条件Logit模型 178
21.4.1 模型估计 178
21.4.2 预测 178
21.4.3 案例 178
21.5 嵌套Logit模型 179
21.5.1 模型估计 180
21.5.2 预测 181
21.5.3 案例 182
21.6 Slogit模型 183
21.6.1 模型估计 183
21.6.2 案例 184
21.7 二元选择模型 185
21.7.1 模型估计 185
21.7.2 模型预测 185
21.7.3 案例 186
练习题 186
第22章 计数模型 188
22.1 负二项回归和泊松回归 188
22.1.1 模型估计 189
22.1.2 模型预测 189
22.1.3 案例 190
22.2 零胀计数模型 190
22.2.1 模型估计 190
22.2.2 模型预测 191
22.2.3 案例 191
22.3 零截断计数模型 192
第23章 受限因变量模型 193
23.1 截断模型 193
23.2 归并模型 193
23.3 Tobit模型 194
23.4 预测 194
练习题 195
第24章 时间序列模型 196
24.1 基本命令介绍 196
24.1.1 定义时间序列 196
24.1.2 填充、扩展时间区间 197
24.1.3 相关图 198
24.1.4 白噪声检验 199
24.1.5 谱密度图 199
24.2 ARIMA模型与SARIMA模型 200
24.2.1 ARIMA模型的估计 200
24.2.2 ARIMA模型的预测 201
24.3 ARCH族模型 201
24.3.1 ARCH模型的估计 201
24.3.2 ARCH模型的预测 203
24.4 单位根检验 203
24.4.1 Dickey-Fuller检验 203
24.4.2 Phillips-Perron检验 204
24.4.3 DF-GLS检验 204
24.5 向量自回归模型 204
24.5.1 VAR模型的估计 204
24.5.2 平稳性条件的考察 205
24.5.3 阶数的选择 205
24.5.4 残差的正态性与自相关检验 206
24.5.5 格兰杰因果关系检验 206
24.5.6 脉冲响应与方差分解 206
24.5.7 VAR模型的预测 210
24.5.8 案例 211
24.6 结构向量自回归（VAR）模型 212
24.7 约翰逊协整检验 214
24.8 向量误差修正模型 215
练习题 216
第25章 面板数据 217
25.1 基本命令介绍 217
25.1.1 定义面板数据 217
25.1.2 基本描述统计指标 218
25.1.3 分类数据的汇总 218
25.1.4 变化趋势图 218
25.2 固定效应、随机效应模型 218
25.2.1 模型估计 218
25.2.2 随机效应检验 219
25.2.3 预测 220
25.2.4 案例 220
25.3 自相关误差结构的固定效应、随机效应模型 221
25.4 GLS估计 222
25.5 PCSE估计 223
25.6 工具变量估计 224
25.7 动态面板数据 226
25.8 广义估计方程 227
25.9 多水平混合效应模型 230
25.10 随机系数模型 234
25.11 离散选择模型 235
25.12 计数模型 237
25.13 Tobit模型 239
25.14 区间估计 240
25.15 随机边界模型 241
第26章 蒙特卡罗模拟、自举法、刀切法 243
26.1 随机数生成 243
26.2 有放回地重复抽样 243
26.3 蒙特卡罗模拟 244
26.4 排列检验 244
26.5 自举抽样与自举估计 245
26.6 切法 246
第五编 Stata编程与Mata运算 251
第27章 Stata编程 251
27.1 宏 251
27.1.1 宏的定义 251
27.1.2 宏的组合 252
27.1.3 对象名称的宏 253
27.1.4 宏的扩展函数 253
27.2 程序文件的基本格式 255
27.2.1 程序文件的基本格式 255
27.2.2 程序的定义 255
27.2.3 非标准语法 257
27.2.4 标准语法 258
27.2.5 输入变量的解析 264
27.3 程序控制语句 266
27.3.1 if语句 266
27.3.2 while语句 267
27.3.3 foreach语句 267
27.3.4 forvalue语句 268
27.3.5 continue语句 269
27.3.6 其他常用程序控制语句 270
27.4 其他常见问题的处理 271
27.4.1 临时变量、临时矩阵、临时文件 271
27.4.2 设定样本区间 272
27.4.3 保存结果 274
27.4.4 数据的排序与恢复 275
27.5 案例 275
练习题 276
第28章 Mata：矩阵编程语言 278
28.1 Mata简介 278
28.1.1 进入、退出Mata 278
28.1.2 矩阵输入与运算 278
28.2 Mata函数 279
28.2.1 编写Mata函数 279
28.2.2 保存Mata函数为mo文件 280
28.2.3 保存Mata函数为mlib文件 281
28.3 在ado文件中调用Mata函数 282
28.3.1 如何调用Mata函数 283
28.3.2 如何将Stata的输入变量传到Mata 283
28.3.3 如何将Mata的计算结果返回到Stata 283
28.4 Stata与Mata的数据互换 283
28.4.1 从Mata提取、修改、删除Stata的数据 284
28.4.2 从Mata提取、修改Stata的变量 286
28.4.3 从Mata增加、删除Stata的变量和观测值 287
28.4.4 变量与变量指数的转化 288
28.5 案例 289
参考文献 292