stata 画ACF图
时间: 2023-07-23 10:07:38 浏览: 837
Stata 画 ACF 图可以使用 `acf` 命令。
假设你的时间序列数据存储在 `mydata.dta` 文件中,其中的变量名为 `my_var`,则可以使用以下命令来画出该变量的 ACF 图:
```
use mydata.dta, clear
tsset date_var
acf my_var, lags(20)
```
其中 `date_var` 是你数据中表示时间的变量名。`lags(20)` 参数表示要绘制的滞后阶数,这里指定为 20。
你也可以使用 `graph` 命令对 ACF 图进行自定义设置,例如:
```
graph twoway (scatter acf lag, mlabel(lag) mlabsize(vsmall) xline(0) yline(0)) (line ac, lwidth(medthick)), title("ACF for my_var")
```
这里使用 `scatter` 和 `line` 两个图层来绘制 ACF 图和显著性边界。`mlabel` 参数控制标签显示,`xline(0)` 和 `yline(0)` 参数分别表示 x 轴和 y 轴的零点线。`title` 参数可以设置图形标题。
相关问题
stata用ACF方法估算TFP代码
以下是使用ACF方法估算TFP的Stata代码示例:
首先,需要安装 "xtfrontier" 和 "acff" 这两个Stata包,可以使用以下命令进行安装:
```
ssc install xtfrontier
ssc install acff
```
然后,可以使用以下代码估算TFP:
```
// 导入数据
use "your_data_file.dta", clear
// 确定面板数据的时间和个体变量
xtset time_var panel_var
// 估算生产函数
xtfrontier y_var x_var1 x_var2 x_var3, model(production) level(panel_var) efficiency
// 估算TFP
acff, graph
```
其中,y_var 是因变量,x_var1、x_var2 和 x_var3 是自变量,time_var 是时间变量,panel_var 是个体变量。通过 xtfrontier 命令估算生产函数,然后使用 acff 命令计算并绘制 ACF 图,即可得到 TF P的估计值。
ACF方法计算tfp stata代码
ACF方法是一种常用的衡量总要素生产率(Total Factor Productivity, TFP)的方法。下面是使用Stata进行ACF方法计算TFP的代码示例:
1. 首先,导入数据集并确定要素产出的变量(output variable)和要素投入的变量(input variables)。
```
use "dataset.dta", clear
gen output = y
gen labor_input = l
gen capital_input = k
```
2. 然后,计算要素产出的对数和要素投入的对数。
```
gen ln_output = ln(output)
gen ln_labor_input = ln(labor_input)
gen ln_capital_input = ln(capital_input)
```
3. 接下来,使用Stata的xtset命令将数据集设置为面板数据,并按时间和单位标识符排序。
```
xtset id time
```
4. 然后,使用Stata的xtreg命令计算要素投入的系数,并将结果存储在一个临时数据集中。
```
xtreg ln_labor_input ln_capital_input, fe
matrix b = e(b)
tempfile coef
matrix list b
matrix save `coef'
```
5. 最后,使用Stata的areg命令计算ACF估计,并输出结果。
```
areg ln_output ln_labor_input ln_capital_input, absorb(id) vce(robust)
matrix list e(b)
testparm _Iln_labor_input _Iln_capital_input
```
这些代码将计算ACF方法的TFP估计,并输出估计的系数和假设检验的结果。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![-](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_column_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)