Modelo de dados de painel no stata forex

Dois novos comandos da Stata para a estimativa e pós-estimativa de modelos de fronteira estocástica de dados de seção transversal e de painel. A sfcross amplia as capacidades oficiais da fronteira, incluindo modelos adicionais (Greene 2003 Wang 2002) e funcionalidades de comando, como a possibilidade de gerenciar características complexas de dados de levantamento. Da mesma forma, o sfpanel permite estimar uma gama muito maior de modelos de ineficiência variando o tempo em comparação com o comando xtfrontier oficial. Em particular, quando a estimativa é feita com métodos baseados na probabilidade, o modelo SF é: onde é um termo de erro normalmente distribuído e é um termo unilateral estritamente não negativo que representa a ineficiência. O signo do termo é positivo ou negativo, dependendo se a fronteira descreve uma função de custo ou produção, respectivamente. Entre os modelos de ineficiência variando o tempo. Sfpanel se encaixa: i) os verdadeiros efeitos fixos (TFE) e os modelos verdadeiros de efeitos aleatórios (TRE) desenvolvidos por Greene (2005), em que tanto a heterogeneidade não mensurável invariante no tempo quanto a ineficiência da empresa variável no tempo são consideradas ii) o Battese E Coelli (1995) modelo, em que o é obtido por truncamento em zero da distribuição normal com média. Onde é um conjunto de covariáveis ​​explicando o significado da ineficiência iii) o modelo de decadência do tempo por Battese e Coelli (1992), em que. E. É suposto ser truncado - normalmente distribuído com variância não-zero e variância constante, enquanto governa o padrão temporal de ineficiência. Iv) o modelo paramétrico flexível de Kumbhakar (1990), em que. E. Entre os modelos de ineficiência invariantes no tempo. Sfpanel se encaixa: v) o modelo de Battese e Coelli (1988), no qual é truncado - normalmente distribuído com variância não-zero e variância constante vi), o modelo de Pitt e Lee (1981), no qual é normalmente distribuído com variação constante Quando a estimativa é feita com métodos de mínimos quadrados, o modelo de produção de SF é: Entre os modelos de ineficiência variáveis ​​no tempo. Sfpanel se encaixa: vii) o modelo de Lee e Schmidt (1993), em que e os parâmetros a serem estimados. Este modelo é um caso especial de Kumbhakar (1990), em que é representado por um conjunto de variáveis ​​falsas por tempo. Viii) o Cornwell et al. (1990), em que, entre os modelos de ineficiência invariantes do tempo. Sfpanel se encaixa: ix) o modelo Schmidt e Sickles (1984) em que pode ser fixo ou aleatório. Você pode instalá-los digitando net sfcross de instalação, tudo de (econometrics. itstata) net install sfpanel, tudo de (econometrics. itstata) em sua barra de comando Stata. Clique aqui para acessar o documento que acompanha. Escrito por Federico há cerca de 4 anos. Uma possibilidade é usar o comando Statas hausman em que a variância assintótica da diferença entre os dois conjuntos de estimativas (onde) é estimada usando o Lemma 2.1 em Hausman (1978). Ao assumir que a ineficiência é exponencialmente distribuída, o código parecerá algo como isso sfpanel y x1 x2, modelo (tfe) estimativas loja tfe sfpanel y x1 x2, modelo (tre) estimativas loja tre hausman tfe tre, eq (1: 1) No entanto , Em amostras finitas, o uso do Lemma 2.1 de Hausman (1978) pode ser problemático, especialmente quando o modelo está mal especificado (ou seja, sob a hipótese alternativa). Como a White (1982) apontou, essas dificuldades (inconsistência e definição negativa são evitadas ao usar. Esta abordagem é computacionalmente um pouco mais exigente, mas garante consistência e definição positiva de. Além disso, como observou Cameron e Trivedi (2005), a O teste Hausman resultante será válido mesmo em presença de heterocedasticidade e correlação serial. Você pode encontrar detalhes em White (1982), Cameron e Trivedi (2005) pp. 273 ou em Bartolucci et al. (2017) p.5 Referências Bartolucci, F. Belotti, F. Peracchi, F. 2017. Testando a heterogeneidade não observada no tempo em modelos linear generalizados para dados de painel, documento de trabalho EIEF 1213, maio de 2017. Cameron, A. e Trivedi, P. (2005). Microeconometria: Métodos e Aplicações. Cambridge University Press. Hausman, JA (1978). Testes de especificação em econometria. Econometrica, 46 (6): 12511271. White, H. (1982). Estimativa máxima de probabilidade de modelos mal especificados. Econometrica, 50 (1) : 125. Escrito por Ciro cerca de 4 ye Há mais tempo. Eu tenho algumas perguntas sobre o sfpanel e eu apreciaria muito as idéias que você possa ter. Tendo instalado o sfpanel, estou tendo problemas para começar. Eu usei Coelli FRONTIER 4.1 para executar minha análise e agora estou tentando analisar meus dados usando o STATA. Estou tentando fazer isso com o comando sfpanel que eu instalei. Meu trabalho inclui um painel de dados em 64 empresas e 7 períodos. Eu tento explorar sua eficiência de custo (em). Eu tenho 9 variáveis ​​independentes, que são pk plcsv cu como lvg e hvg e a variável dependente que é c. Eu digitei o seguinte no comando, compre, ele não funciona. Sfpanel c y pk pl csv cu como lvg hvg, modelo de custo (bc95) emean (x1 x2) Eu digitei emean para obter pontuações de eficiência. Eu recebo a seguinte mensagem: sfpanel cy pk pl csv cu como lvg HVG, modelo de custo (bc95) emean (x1 x2) deve especificar o uso de panelvar e timevar xtset r (459) Eu também tentei fazer minha análise percorrer os passos : Modelo de linha linear de estatísticas e modelos relacionados com bancos de dados de painel, mas recebo uma mensagem que sugere que não encontra minha mensagem. No entanto, se eu tentar analisar minha análise através do modelo de linha linear de estatísticas e dos modelos relacionados com frentes desta vez eu recebo as estimativas de OLS como na minha saída da FRONTEIRA 4.1, mas não estou obtendo as estimativas de MLE e as estimativas de eficiência de custos. O que você acha que eu faço que não está de acordo com os comandos do STATA Você tem um arquivo do arquivo no SFA que eu posso me adaptar para executar a análise O que eu realmente deveria digitar no comando Muito obrigado pela sua ajuda. Como você pode ter reunido, acabei de usar o STATA. Agradecemos sua ajuda. Ciro Escrito por Latif há cerca de 3 anos atrás. Querido Federico, eu quero descobrir o efeito de não controlar os efeitos de tempo (usando dummies de tempo) na estimativa de custo e eficiência técnica. Mais importante, qual é o comando para a estimativa simultânea de Wang e Schmidt (2002) para os drivers de (em ) Eficiência em STATA12. Muito obrigado. Escrito por Federico há cerca de 2 anos atrás. A sintaxe para o modelo bc95 com efeitos de ineficiência é sfpanel lnoutput lnlL lnK lnM lnLsq lnKsq lnMsq LxK LxM KxM, m (bc95) emean (tamanho tamanhosq idade idade HHI propriedade KLratio) Você pode executar o mesmo modelo adicionando efeitos fixos específicos da empresa usando Sfpanel lnoutput lnlL lnK lnM lnLsq lnKsq lnMsq LxK LxM KxM, m (tfe) dist (tnormal) emean (tamanho tamanhosq idade idades HHI propriedade KLratio) Stata: Análise de dados e software estatístico Dados de dados longitudinais de dados Aproveite ao máximo a informação adicional que os dados do painel Fornecer, ao mesmo tempo em que manipula as peculiaridades dos dados do painel. Estude os recursos invariantes no tempo em cada painel, as relações entre os painéis e como os resultados do interesse mudam ao longo do tempo. Ajuste modelos lineares ou modelos não-lineares para resultados binários, de contagem, ordinais, censurados ou de sobrevivência com efeitos fixos, efeitos aleatórios ou estimados em média da população. Ajustar modelos dinâmicos ou modelos com endogeneidade. E muito mais. Regressão de efeitos aleatórios para variáveis ​​binárias, ordinais e dependentes de contagem Regressão de efeitos fixos condicionais para variáveis ​​binárias e dependentes de contagem Modelos de Weibull, exponencial, lognormal, loglogístico ou gamma Erros padrão robustos e clusterndashrobust Intervalo entre 2SLS Estimador intra-2SLS BalestrandashVaradharajanndashKrishnakumar Estimador G2SLS Estimador Baltagi EC2SLS Todos com balões equilibrados ou exógenos equilibrados Erros padrão robustos e clusterndashrobust Novos estimadores de variáveis ​​instrumentais HausmanndashTaylor AmemiyandashMaCurdy estimadores de variáveis ​​instrumentais Erros padrão robustos e clusterndashrobust Novos erros padrão corrigidos de painel (PCSE) para modelos lineares de seção transversal Tempo - modelo inovador Modelo de decaimento variável no tempo BattesendashCoelli parametrização de efeitos de tempo Estimativas de eficiência técnica e ineficiência Testes de raiz de unidade de painel de dados ImndashPesaranndashShin LevinndashLinndashChu Hadri Breitung Fisher-type (combinando p-valores) Harrisnd AshTzavalis Gráficos por painel Painéis sobrepostos Estimativa GEE de modelos lineares generalizados (GLMs) Veja e execute todos os recursos de correção temporária para o seu comando Atualizados automaticamente à medida que os comandos de estimativa são executados Variáveis ​​de fator Criar automaticamente indicadores com base em variáveis ​​categóricas Interações de formulário entre variáveis ​​discretas e contínuas Incluir termos polinomiais Execute contrastes de níveis de categorias Assista Introdução às Variáveis ​​de Fator nos tutoriais do Stata Assista Introdução às margens nos tutoriais do Stata Assista aos gráficos do perfil e aos gráficos de interação nos tutoriais do Stata