经济数据的特点与类型。
1、 横截面数据： 多个经济个体的变量在同一时间点上的取值， 如 2021 年中国各省的 GDP
2、 时间数列数据： 指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值， 如 1978-2021 年山东省
每年的 GDP
3、 面板数据： 多个经济个体的变量在不同时点上的取值， 如 1978-2021 年中国各省的 GDP
小样本 OLS〔最小二乘法〕： 单一方程线性回归最常见方法
条件： 解释变量与扰动项正交、 扰动项无自 相关、 同方差。
拟合优度： 衡量线性回归模型对样本数据的拟合程度〔R 2 〕， 越高说明模型拟合程度越好。
单系数 T 检验： 对回归方程扰动项的具体概率进展假设
显著性水平进展检验
F 检验： 整个回归方程是否显著
STATA 操作简介：
如果数据中包含1949-10-01 或 1949/10/01 的时间变量，导入stata后可能会被视为字符串，
因此对于日 度数据，可以使用命令 gen newvar=date(varname,YMD),将其转换为整数日 期变量，
其中 YMD 说明原始数据的格式为年月 日 ， 如果原始数据的格式为月 日 年那么使用 MDY；
对于月 度数据那么 gen newvar=monthly(varname,YM)。
.describe： 数据的概貌.drop keep： 删除和保存
.su： 统计特征 Pwcorr： 变量之间相关系数
Star〔.05〕： 5%显著性水平 gen:产生
g intc=log〔tc〕： 取自 然对数.reg： OLS 回归
.Vce： 协方差矩阵 reg。。。， noc 表示在进展回归时不要常数项
大样本 OLS： 只要求解释变量与同期的扰动项正交即可
Robust： 稳健标准误， 如果存在异方差， 那么应使用稳健标准误