Stata和EViews有什么区别
举一个dummy variable的例子，比如是关于gender的问题。变量标签表明这个variable是表明性别的。。值标签则表示1代表的是male, 0代表female. ..诸如此类。从人大毕竟我也是现学现卖，敬请谅解！那里找到：
stata16和17的区别_stata16与stata15
stata16和17的区别_stata16与stata15
你如果只做一些应用的计量经济模型和经验分析，用eviews就挺好，简单易作，全是菜单和对话框。当然，它的扩展就受到了限制。
而stata是命令式的，上手需要训练一段时间。而且，p它的扩展很好，很多外挂程序。
sql和stata的区别
sql和sta1.打开.dta文件。在压缩包中为小伙伴们配备一个总表.dta的文件，大家直接打开即可，无需手动录入；ta的区别：
1.SQL (Structured Query Languag-------------+------------------------------ Adj R-squared = .e) 是具有数据纵和数据定义等多种功能的数据库语言，这种语言具有交互性特点，能为用户提供极大的便利，
2.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。
stata16怎么显示中文啊？
Instrumental variables (2SLS) regression Number of obs = 97直接在计算机目录中找到stata的主程序并选择进入继续点击Settings跳转就浏览Preferences，这个时候需要按照图示确定显示中文了。
左上角stata se 16.0 找到首驯再找用户界面语言调换成chinlnqtya | -.7623633 .2699582 -2.82 0.006 -1.298602 -.2261244ese就可以了，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，它拥有很多功能包含线性混合模型均衡重复反复及多项式普罗比模式。
一般都是新建一个变量比如你数据里的c24b可以输入以下命令得到你想要的结果 gen c24bnew= replace c24bnew=1 if c24b==yes"replace c24bnew=0 if c24b==no，这样你就生成了一个新变量c24bnew。
Stata最初由美国计算机资源中心越受到人们的重视和欢迎，并且和ComrResourceCenter研制现在为Stata公司的产品。
stata 和spss的区别，哪一个容易？我是学金融的，谁综合起来一下.
如果是多臂研究，譬如某研究分为三组，为ABC，在数据录入时要拆分成A-B作为一列，A-C作为一列，B-C作为一列，每一列只能显示双臂。这三种软件目前都有很友好的界面，但都可以编写程序，一般来说编程更灵活；
wed | -.3647018 .251836 -1.45 0.151 -.864943 .1355394区别主要看你用作什么用途，
SPSS应用最广泛，几乎包含所有的统计功能；
stata和Eviews主要应用与计量领域，后者更擅长时间序列分析。
管理用spss 金融用stata
stata17安装后需要输入许可信息
是由于面板数据的特点，虽然通常可以设不同个体之间的扰动项相互，但同一个体在不同时间的扰动项之间往往存在自相关。此时，对标准误的估计应该使用 聚类稳健的标准误 （ cluster-robust standard error ），而所谓聚类（ cluster ），就是由每个个体不同时期的所有观测值所组成。同一聚类（个体）的观测值允许存在相关性，而不同聚类（个体）的观测值则不相关。。
但是必须------------------------------------------------------------------------------先要关闭其他程序，然后点击Next开始安装。仔细阅读并接受许可协议。单击Next。就可以完成了。
输入您的姓名和您的公司或组织，并选择是否允许使用您的计算机的任何人访问Stata或只允许您。然后点击Next。选择接下来要安装的Stata的类型和版本，并单击next。
stata命令garch(1/2)和garch（1）有什么区别吗，建模的结果不一样？
总的来看， 与某个解释变量 或 相关分成两种情况：STATA命令GARCH(1/2)和GARCH（1）是用于建立收益率时间序列的GARCH模型。这两个命令在建模方法上有所区别
因此建模的结果也会不一样。
GARCH(1/2)是一种收益率时间序列建模方法，它可以捕捉收益率时间序列中的短期动态关系。该模型的基本设是，时间序列的方随时间的变化，受到前面一段时间的收益率变化和前面一段时间的方变化的影响。
而GARCH（1）是另一种收益率时间序列建模方法，它的基本设与GARCH(1/2)相同，即时间序列的方随时间的变化，受到前面一段时间的收益率变化和前面一段时间的方变化的影响。不同之处在于，GARCH（1）模型中，时间序列的方随时间的变化，仅受到前面一段时间的方变化的影响。
GARCH（1/2）模型是一种称为EGARCH（指数GARCH）的模型，它在经典GARCH模型的基础上进行了改进。EGARCH模型指定当前残方与上一个时间点的残方，以及上一个时间点的残与残的之间的乘积有关。
因此，garch（1）和garch（1/2）模型拟合的是不同的模型，因此它们的结果可能也不同。
使用哪种模型取决于您的数据和研究目其中， 为不随时间而变（ time invariant ）的个体特征（ 即 ），比如性别；而 则可以随个体及时间而变（ time-varying ）。扰动项由 两部分构成，成为 复合扰动项 （ comite erroe term ），而方程 也称为 复合扰动项模型 （ error compoents model ）。的。
高级计量经济学 16：短面板(上) (修正1)
前者忽略了个体间不可观测或被遗漏的异质性，而该异质性可能与解释变量相关而导致估计不一致；后者则忽略了个体间的共性，也可能没有足够的的样本容量。这是船新的版本，我将自己的理解融入其中，笔记顺序与教材不同。
lnqtya | -.7623633 .2614757 -2.92 0.004 -1.274846 -.2498803此文内容为《高级计量经济学及STATA应用》的笔记，陈强老师著，高等教育出版社出版。
我只将个人会用到的知识作了笔记，并对教材较难理解的部分做了进一步阐述。为了更易于理解，我还对教材上的一些部分（ 包括证明和正文 ）做了修改。
目录
面板数据 （ panel data ），也译为 平行数据 （ longitudinal data ），指的是在一段时间内跟踪同一组个体（ individual ）的数据。它既有横截面的维度（ 个个体 ），又有时间维度（ 个时期 ）。
通常的面板数据 较小，而 较大，在使用大样本理论时让 。这种面板数据被称为 短面板 （ short panel ）。反之，如果 较大而 较小，则被称为 长面板 （ long panel ）。
如果在面板数据中，每个时期的样本中的个体完全一样，则称为 平衡面板数据 （ balanced panel ）；反之，则称为 非平衡面板数据
在面板 模型 中，如果解释变量包含被解释变量的滞后值，则称为 动态面板 （ dynamic panel ）；反之，称为 静态面板 （ static panel ）
(1) 面板数据的优点
(2) 截面数据的缺点
当然，截面数据也会带来一些问题：
估计面板数据的 一个极端策略 是将其看成横截面数据而进行 混合回归 （ pooled regression ），即要求样本中每个个体都拥有完全相同的回归方程（ 在 15.3 讨论 ）。 另一个极端策略 是为每个个体估计一个单独的回归方程。
因此，在实践中常常采用折衷的估计策略：即定个体的回归方程拥有 相同的斜率 ，但可以拥有 不同的截距 ，以此来捕捉异质性，如 图 15.1 所示：
这种模型被称为 个体效应模型 （ individual-specific effects model ），其模型形式为：
较早的文献有时将 视为 常数 ，但这也只是随机变量的特例，即退化的随机变量；而 为随个体与时间而改变的扰动项。
我们主要关注 ，这是因为“个体效应模型”的 个体特征 来源于 。 在 几何上 代表个体异质性的截距；在 统计上 则代表一个扰动项：
在短面板，我们设 为同分布（长面板可以放松此定），且与 不相关。另外，
显然，与截面数据相比，面板数据提供了更为丰富的模型与估计方法。
如果所有个体都拥有完全一样的回归方程，也就是说每个个体 连截距项都相同 ，那么方程 的 就都相等。我们记 为截距，即 ，那么方程 就可以写成：
其中， 不包含常数项。这样，就可以把所有的数据放在一起，像对待横截面数据那样进行 OLS 回归，故被称为 混合回归 （ polled regression ）。混合回归可以被称为 总体平均估计量 （ Population-eraged estimator, PA），因为可以把它理解为 将个体效应都平均掉了 。
混合回归的基本设是 不存在个体效应 。 对于这个设必须进行统计检验 。由于个体效应以两种不同的形态存在：固定效应、随机效应，故在下面会分别介绍其检验方法。
固定效应模型是指 与某个解释变量 或 相关的个体效应模型。换句话说，由于存在一些遗漏变量，使得 与解释变量产生内生性。所以，固定效应模型求解的关键就是 如何排除内生性的干扰 ！
我们下面来探讨如何对两种固定效应模型进行处理。
如果 与某个解释变量 或 相关，那么此个体效应模型就变成了 固定效应模型 。这种情况下， OLS估计是不一致的 。为了得到一致的 估计量，解决的方法是将模型转换，并将 消去。
给定个体 ，将方程 两边对时间取平均，可得：
用 则可以得到原模型的 离形式 ：
定义：
那么 就变成了：
在公式 中， 已经被消去，故只要 与 不相关，就可以使用 OLS 一致地估计 ，称为 固定效应估计量 （ Fixed Effects Estimator ），记为 。由于 使用了每个个体的组内离信息，故也被称为 组内估计量 （ within estimator ）。即使个体特征 与解释变量 相关，只要使用组内估计量，就可以得到一致估计，这是面板数据的一大优势。
然而，在作离变换的过程中， 也被消掉了，于是无法估计 。也就是说固定效应模型无法估计不随时间而变的变量的影响，这是 FE 的一大缺点。另外，为了保证 与 不相关，则要求第 个观测值满足严格外生性，即：
这是因为 中包含了 的所有信息。换言之，扰动项必须与各期的解释变量均不相关，这是一个比较强的定。
如果在原方程中引入 个虚拟变量（如果没有截距，则引入 个虚拟变量）来代表不同的个体，则可以得到与上述离模型同样的结果，即：
其中，个体虚拟变量 如果 ；否则 。可以用 OLS 估计此方程，而且我们可以证明， V 法与组内估计量 FE 完全一样。因此，FE 也被称为 最小二乘虚拟变量模型 （ Least Square Dummy Variable Model, V）
不过，如果作完 V 后发现某些个体的虚拟变量不显著将其删去，那么 V 的结果就不会与 FE 相同。使用 V 的好处是可以得到对个体异质性 的估计（模型中的 ），但如果 很大，则需要在回归方程中加入很多虚拟变量，可能超出一些计量软件的解释变量数量。
V 法深受不少研究者的喜爱，因为它作简便，可解释性也强。
考虑固定效应模型，可以对个体效应模型 进行分处理：
于是，把两个方程相减，就可以得到一阶分方程，从而消除个体效应：
不过，可以证明，在 下， 比 更。因此，在实践上，主要使用 而不是 。但对于动态面板，严格外生性无法满足，则主要用 。
上面的个体固定效应解决了不随时间而变但随个体而变（time invariant）的遗漏变量问题。
类似地，引入时间固定效应，则可解决不随个体而变但随时间而变（individual invariant）的遗漏变量问题。
设模型为：
在上式，可将 视为第 期的截距项，并将其解释为 第 期 对被解释变量 的效应。于是，这些 称为 时间固定效应 （time fixed effects）。
显然，这个模型可以用 V 法来估计，即对每时期定义一个虚拟变量，然后把 个时间虚拟变量包括在回归方程中，比如：
其中，时间虚拟变量 如果 否则 。对于上面的式子，既考虑了个体固定效应（ 的 ）、又考虑了时间固定效应（ 的 ），所以称为 双向固定效应 （Two-way FE）。相应的，如果仅考虑个体固定效应（如15.4.1 的模型）则称为 单向固定效应 （One-way FE）。
有些情况，为了节省参数，可以引入时间趋势项，以代替 个时间虚拟变量：
显然，这个式子隐含着一个较强的定：每个时期的时间效应应该增长， 随时间 是均匀增长的。
如果此定不大可能成立，那么就应该使用 a. 的时间虚拟变量法；该方法可以估计每一期的时间固定效应，也可以用于判断每期的时间效应是否大致相等。
stata16在win11中无法运行
步：打开软件，进入界面，编辑->项->常规项；
1、鼠标右击软件压缩包，选择“解压到Stata16_MP”。
2、打开解压后的文件夹，鼠标右击“SetupStata16“选择“以身份运行”。
3、点击“Next”。
4、选择“Iaccept??”，然后点击“Next”。
6、选择“StataMP”，然后点击“Next”。
7、点击“Change”更改软件安装位置，建议安装在C盘以外的其他磁盘，然后点击“Next”。
8、选择“Useeach??”，然后点击“Next”。
9、点击“Install”。
10、点击“Finish”。
11、打开解压后文件夹目录下的“Crack”文件夹，全选，鼠标右击选择“”。
12、打开第7步设定的软件的安装位置，然后在空白处右击选择“粘贴”。
14、打开开始菜单栏，将“StataMP16(64-bit)”拖移至桌面。
15、双击桌面快捷键。
16、点击“确定GARCH（1）模型是一种常见的经典GARCH模型，它指定当前残方与上一个时间点的残方和上一个时间点的残平方有关。其中，残是观察值与预测值之间的异。”。
17、点击“下一步”和“完成”。
------------------------------------------------------------------------------18、点击“禁止??”取消勾选“在检查??”，然后点击“OK”即可。
SAS和STATA有什么区别
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，它拥有很多功能包含线性混合模型，均衡重复反复及多项式普罗比模式用Stata绘制的统计图形相当精美。三大统计软件：SAS、Stata与SPSS比较（转载）2006-08-07
其中， 不可观测，定义 ，则上式可以写成：11:22
Strategically
using
General
Pure
Statistics
Packages:
ALook
at
Stata,
SAS
and
SPSS
中文版（自英文版本翻译）：
很多人曾问及SAS，Stata
和SPSS之间的不同，它们之中哪个。
stata指令中 ivreg2 与ivreg区别？
ivreg2：两阶段最小二乘的命令。（不过在使用之前需要先install一下安装包才可以用，也是先 ivreg2然后找到安装包就可以用）
ivreg是变量的名称，不同的系统会有异。
执行结果如下：
（1）13、点击“替换目标中的文件”。
ivregress 2sls lnprca mon tues wed thurs (lnqtya = lnwe2 lnwe3 lnspeed2 lnspeed3)
Wald chi2(5) = 8.82
Prob > chi2 = 0.1163
R-squared = .
Root MSE = .66038
lnprca | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
mon | -.4652058 .2571867 -1.81 0.070 -.9692825 .0388708
tues | -.628266 .2956193 -2.13 0.034 -1.207669 -.0488627
wed | -.3647018 .2439229 -1.50 0.135 -.8427819 .1133783
thurs | -.0730545 .2139729 -0.34 0.733 -.4924336 .3463246
_cons | 5.760957 2.079069 2.77 0.006 1.686056 9.835858
Instrumented: lnqtya
Instruments: mon tues wed thurs lnwe2 lnwe3 lnspeed2 lnspeed3
（2）
ivreg lnprca mon tues wed thurs (lnqtya = lnwe2 lnwe3 lnspeed2 lnspeed3)
Instrumental variables (2SLS) regression
-------------+------------------------------ F( 5, ) = 1.66
Model | -25.0643575 5 -5.0128715 Prob > F = 0.1535
Residual | 42.3013548 .464850053 R-squared = .
Total | 17.2369973 96 .179552055 Root MSE = .6818
lnprca | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
mon | -.4652058 .26553 -1.75 0.083 -.9926486 .062237
tues | -.628266 .3052095 -2.06 0.042 -1.234527 -.0220048
thurs | -.0730545 .22043 -0.33 0.742 第二步：然后在弹出的界面去掉启用自动更新检查的选项即可。 -.5118737 .3657646
_cons | 5.760957 2.146516 2.68 0.009 1.497166 10.02475
Instrumented: lnqtya
Instruments: mon tues wed thurs lnwe2 lnwe3 lnspeed2 lnspeed3