stata DW检验代码

Stata中进行DW（Durbin-Watson）检验的代码为：

reg y x1 x2 x3
dwstat

其中，第一行代码是进行回归分析，y为因变量，x1、x2、x3为自变量；第二行代码是进行DW检验，输出结果会显示DW统计量及其显著性水平。DW统计量的取值范围为0到4，一般认为DW统计量在2左右时不存在自相关问题。

相关问题

stata协整检验代码

Stata 中进行协整检验主要有两种方法，分别是 Johansen 检验和 Engle-Granger 检验。下面分别介绍这两种方法的 Stata 代码实现。

1. Johansen 检验

Johansen 检验需要使用 Stata 的 `vec` 命令，代码如下：

vec y1 y2 y3, lags(1) rank(2)

其中 `y1`、`y2`、`y3` 分别为待检验的时间序列变量，`lags` 为向后滞后期数，`rank` 为矩阵秩。如果输出结果中的 Trace 统计量和 Max-Eigen 统计量均满足显著性要求，则说明存在协整关系。

2. Engle-Granger 检验

Engle-Granger 检验需要使用 Stata 的 `dfuller` 命令，代码如下：

dfuller y1 y2 y3, lags(1)

其中 `y1`、`y2`、`y3` 分别为待检验的时间序列变量，`lags` 为向后滞后期数。如果输出结果中的 Prob > F 值小于显著性水平，则说明存在协整关系。

stata Hausman检验代码

Hausman检验是用来检验固定效应模型和随机效应模型哪种更优的一种方法。在Stata中，可以使用“hausman”命令进行Hausman检验。下面是一个示例代码：

// 导入数据
use data.dta

// 运行固定效应模型
xtreg y x1 x2, fe

// 运行随机效应模型
xtreg y x1 x2, re

// 进行Hausman检验
hausman fe re

// 输出结果
// Hausman test
// Null hypothesis: Difference in coefficients not systematic
//
// chi2(1) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
// = 0.00
//
// Ho: Difference in coefficients not systematic
// Ha: Difference in coefficients systematic
//
// -> Ha: Reject Ho at the 5% significance level
// -> Ha: Reject Ho at the 1% significance level
// -> Result: coefficients are different and model is inconsistent