※ 引述《greensunlife (green)》之铭言： : 可以利用 gen 跟 replace 两个指令 : 直接在dta档中 加入dummy variable : 以下例作解说: : 先 gen D = 0 if(date<200301) / 产生一个变数D使他的值为0 if date <200301/ : 再 replace D = 1 if(date>200212) / 使变数D被改成1 if date>200212 / : 依此类推 : ※ 编辑: greensunlife 来自: 140.119.203.5 (11/13 21:41) : 推 christ1228:日期怎麽弄进去STATA里面的阿 11/14 00:46 : → greensunlife:老师给的资料里面 本来就有日期阿~XD 11/14 01:45 : 推 nejuy:你人真好！ 11/14 14:29 : 推 wjw:可以顺便教怎麽检定吗??? 不懂怎麽检定的过程 11/14 18:07 举例来说 用Stata检定 Ho: b=c=0 只要输入 test "b=0" "c=0" 按下enter 他就会跑出检定的结果 可以根据跑出来的F值 或P值 作出拒绝Ho 或不拒绝Ho的判断 (以上是利用 Stata 直接输入检定指令 的作法 感谢雅靖教那时候在301讨论计量的大家^^) ------- 如果是要用Stata跑出的回归表 来做检定的话 用dummy variable 可以进行F test 也可以t test 进行F-test: 以第二题的(C)小题的CAPM模型举例 第一步 设定full model: Y=α +α D+β X+β XD+ ε 1 2 1 2 Y:公司溢酬 D:虚拟变数--D=0, if样本资料为199801~200212的样本资料; D=1, if样本资料为200301~200712的样本资料 X:市场溢酬 第二步 在D=1下: Y=(α +α )+(β +β )X+ ε 1 2 1 2 在D=0下: Y=α +β X+ ε 1 1 可推得Restricted model为Y=α +β X+ ε 1 1 第三步 根据第二步，比较D=0与D=1的情况 可知虚无假设Ho与对立假设H1应设为 H0: α =β =0 vs. H1: otherwise 2 2 第四步 分别对Full model(Unrestricted model) 与Restricted model跑回归， 求出对应的RSS　(Residual Sum of Squares):RSS , RSS U R 第五步 根据公式：F= (RSS -RSS )/限制式个数 R U ────────────────────── RSS /(样本数个数-Full model下的参数个数) U 求出F等於多少 第六步 查F统计表， 求出在自由度为（限制式个数,样本数个数-Full model下的参数个数）， α＝0.05下的 F-value 第七步 比较第五步的F与第六步的F-value 若第五步求出的F>第六步的F-value 则拒绝Ho ;反之 则不拒绝Ho 检定结束 # 进行t-test 第一步 设定full model: Y=α +α D+β X+β XD+ ε 1 2 1 2 Y:公司溢酬 D:虚拟变数--D=0, if样本资料为199801~200212的样本资料; D=1, if样本资料为200301~200712的样本资料 X:市场溢酬 第二步 在D=1下: Y=(α +α )+(β +β )X+ ε....(1) 1 2 1 2 在D=0下: Y=α +β X+ ε................(2) 1 1 第三步 若只是单纯想知道是否有截距项的差异 此时Ho为α =0 v.s H1:otherwise 2 此时只要对full model作回归, 检视系数α 的 t值 2 若t值> t n-k,α 则拒绝虚无假设Ho ,判断模型在截距项部分的确有差异 第四步 若只是单纯想知道是否有斜率项的差异 此时Ho为β =0 v.s H1:otherwise 2 此时只要对full model作回归, 检视系数β 的 t值 2 若t值> t n-k,α 则拒绝虚无假设Ho ,判断模型在斜率项部分的确有差异 检定结束 # ※ 编辑: greensunlife 来自: 140.119.203.5 (11/17 22:53)