如何用stata进行fm回归

可以使用以下命令进行fm回归：

fm depvar indepvars, endog(indepvars)

其中，depvar是因变量，indepvars是自变量，endog指定哪些自变量是内生变量。

相关问题

用stata进行滞后回归

Stata中可以使用lags命令进行滞后回归，具体步骤如下：

1. 打开Stata软件并加载数据集。

2. 输入以下命令以创建一个新变量，该变量是您希望进行滞后回归的变量的滞后值。

gen var_lag = L.var

其中，var_lag是新变量的名称，var是您希望进行滞后回归的变量的名称，L表示滞后。

3. 进行滞后回归分析。例如，使用以下命令进行一元线性滞后回归分析：

reg y var_lag

其中，y是因变量的名称，var_lag是您刚刚创建的滞后变量的名称。

4. 检查滞后回归分析的结果。可以使用命令如下：

estat ic

该命令可以输出信息准则（IC）的值，以评估滞后值的选择是否合适。较小的IC值表示更好的模型拟合效果。

注意事项：

1. 在使用滞后回归分析之前，需要确保数据集是平稳的，即不存在季节性、趋势性等。

2. 在选择滞后值时，需要进行一定的试验和比较，以找到最优的滞后值。

3. 滞后回归分析的结果需要进行解释和验证，以确定模型的有效性和可靠性。

用stata进行逐步回归

在 Stata 中进行逐步回归可以使用 stepwise 命令。下面是一个简单的例子：

假设我们有一个包含多个自变量的数据集，我们想要通过逐步回归来选择一个最佳的模型来预测因变量。首先，我们需要使用 regress 命令来估计一个包含所有自变量的完全模型：

regress y x1 x2 x3 x4 x5

接下来，我们可以使用 stepwise 命令来进行逐步回归。下面的命令将使用前向选择方法来选择一个最佳的模型：

stepwise, method(forward) pr(.05:.1) sl(.05:.1)

其中，method(forward) 表示使用前向选择方法，pr(.05:.1) 表示加入变量的显著性水平为 0.05 ~ 0.1，sl(.05:.1) 表示删除变量的显著性水平为 0.05 ~ 0.1。

执行完这个命令后，Stata 将会输出一个最终的模型，包含被选择的自变量和相应的系数。