(无任何处理:y11)
1、取对数y12
2、加r--y13
3、WLS加权最小二乘法y14
gen lny=log(y) /*生成新变量lny*/
gen lnfdi=log(fdi) /*生成新变量lnfdi*/
reg lny lnfdi /*取对数后的自变量因变量进行回归*/
est sto yl2
reg y fdi,r
est sto yl3
【使用估计的方差作为权重】
reg y fdi
predict e,r /*生成残差residual,e*/
gen ln_e2=log(e*e)
reg ln_e2 fdi
predict ghat,xb /*前面四步都是为了这一步*/
/*这一步是在预测拟合值,xb可以删掉*/
gen se=exp(ghat) /*去对数,即得到权重*/
reg y fdi[aw=1/se] /*权重为aw*/
est sto yl4
最终合并的结果:
(1) |
(2) |
(3) |
(4) |
|
y |
lny |
y |
y |
|
fdi |
0.0188*** |
0.0188** |
0.0383*** |
|
(0.0056) |
(0.0079) |
(0.0088) |
||
lnfdi |
0.2097*** |
|||
(0.0422) |
||||
_cons |
8.7e+03*** |
6.9371*** |
8.7e+03*** |
6.7e+03*** |
(1.7e+03) |
(0.4628) |
(1.1e+03) |
(983.5200) |
|
N |
30 |
30 |
30 |
30 |
adj. R2 |
0.263 |
0.450 |
0.263 |
0.383 |
Standard err
s
* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p < 0.01
完整代码:
ssc install whitetst
findit esttat
findit esttab
/*异方差检验方法一,残差图*/
reg y fdi
rvfplot, yline(0)
rvpplot fdi , yline(0)
/*异方差检验方法二,white检验*/
estat imtest, white
/*未处理*/
reg y fdi
est sto yl1
/*处理一,取对数*/
gen lny=log(y)
gen lnfdi=log(fdi)
reg lny lnfdi
est sto yl2
/*处理二,稳健标准误*/
reg y fdi,r
est sto yl3
/*处理三,加权,是前两者的结合*/
reg y fdi
predict e,r
gen ln_e2=log(e*e)
reg ln_e2 fdi
predict ghat,xb
gen se=exp(ghat)
reg y fdi[aw=1/se]
est sto yl4
/*导出结果*/
local d "using D:\Stata17\结果.rtf"
local a "yl1 yl2 yl3 yl4 "
esttab `a' `d', b(%6.4f) se(%6.4f) nogap compress
star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01)
ar2 scalar(N) replace