你输出一下stata的代码

好的，以下是您所描述的模型在Stata中的代码示例：

// 导入数据
import delimited "your_data_file.csv", clear

// 进行描述性统计分析
summarize TMX just_rate

// 进行单位根检验
dfuller TMX just_rate

// 进行差分处理
gen d_TMX = D.TMX
gen d_just_rate = D.just_rate

// 进行格兰杰因果关系分析
granger d_TMX d_just_rate

// 估计模型
reg just_rate lnTMS

// 检验回归模型的拟合优度
estat hettest

// 输出回归结果
estimates table

需要注意的是，您需要将"your_data_file.csv"替换为您所使用的数据文件名，并根据实际情况修改变量名称和路径。另外，您还需要根据Stata的版本和您所使用的命令进行相应的修改。

相关问题

皮尔逊相关性输出结果到word的stata代码

以下是将皮尔逊相关性输出结果到Word文档的Stata代码示例：

// 导入数据
import delimited "data.csv"

// 计算皮尔逊相关性
pwcorr var1 var2 var3, sig

// 将结果输出到Word文档
putdocx results.docx, replace
putdocx "Pearson's Correlation Coefficients" , para
putdocx "-----------------------------" , para
putdocx "var1 vs. var2: " , pwcorr(var1 var2) , para
putdocx "var1 vs. var3: " , pwcorr(var1 var3) , para
putdocx "var2 vs. var3: " , pwcorr(var2 var3) , para

以上代码中，首先使用`import delimited`命令导入数据，然后使用`pwcorr`命令计算各变量之间的皮尔逊相关性。最后，使用`putdocx`命令将结果输出到Word文档中。在输出结果时，使用`para`选项将每一行结果输出到一个新的段落中。

β收敛stata代码

β收敛是指在线性回归中，通过梯度下降等方法求解β系数时，当β系数的变化达到一定程度后，停止迭代，即β系数已经收敛。在Stata中，可以使用reg命令来进行线性回归分析，通过设置不同的选项来控制收敛性。

要进行β收敛分析，可以使用Stata中的vce命令，该命令用于设置估计方差-协方差矩阵（VCE），它可以影响标准误、置信区间和假设检验。具体来说，可以使用vce（converge（tolerance））选项来设置收敛容限（tolerance），即当β系数的变化小于该值时停止迭代。

下面是一段示例代码：

reg y x1 x2 x3, beta
vce (converge(0.0001))

其中，reg命令用于进行线性回归分析，beta选项用于输出β系数；vce命令用于设置收敛容限为0.0001。