Stata代写服务

项目详情:

本项目使用Stata处理面板数据结构，充分利用数据的时间和截面双重维度。首先进行数据的平衡性检查和描述性统计分析，识别数据中的缺失值模式和异常值。构建混合OLS模型作为基准，然后分别建立固定效应模型和随机效应模型。

使用xtreg命令进行面板回归估计，运用Hausman检验来选择固定效应还是随机效应模型。处理面板数据中常见的异方差和序列相关问题，使用cluster robust标准误和bootstrap方法进行稳健推断。

进行模型的诊断检验，包括个体效应的显著性检验、时间效应检验，以及模型设定的正确性检验。提供详细的回归结果解释和经济学含义分析。

主要内容: 固定效应回归、随机效应回归、Hausman检验、稳健标准误、模型诊断

交付成果: Stata do文件、回归结果表、诊断检验结果、详细分析报告

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本项目运用倍差法(DID)进行政策效应的因果识别。首先构建处理组和对照组，确保两组在政策实施前具有相似的趋势。使用Stata的reghdfe或xtreg命令进行DID回归估计，控制个体固定效应和时间固定效应。

进行关键的平行趋势假设检验，通过event study设计检验政策前各期的处理效应是否显著为零。构建动态处理效应图，分析政策效应的时变特征。进行多种稳健性检验，包括改变样本期间、排除特定观测值、使用不同的对照组等。

实施安慰剂检验，包括随机分配处理时点、使用未受政策影响的结果变量等方法验证识别策略的有效性。处理可能的内生性问题和选择偏误。

主要内容: DID回归、平行趋势检验、事件研究设计、稳健性检验、安慰剂检验

交付成果: DID估计结果、平行趋势图、动态效应图、稳健性检验表

项目详情:

本项目专门处理回归分析中的内生性问题。首先进行内生性检验，使用Hausman检验或Durbin-Wu-Hausman检验判断是否存在内生性。选择合适的工具变量，要求满足相关性和外生性两个核心条件。

使用Stata的ivregress命令进行两阶段最小二乘法(2SLS)估计。在第一阶段回归中检验工具变量的相关性，计算F统计量判断是否存在弱工具变量问题。使用Stock-Yogo临界值进行弱工具变量检验。

进行工具变量的有效性检验，包括过度识别检验(Sargan检验或Hansen J检验)来检验工具变量的外生性。进行敏感性分析，评估违反外生性假设对估计结果的影响。

主要内容: 2SLS估计、工具变量选择、弱工具变量检验、过度识别检验、敏感性分析

交付成果: IV回归结果、第一阶段回归、工具变量检验、内生性检验结果

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本项目专门处理生存时间数据，分析事件发生的时间和影响因素。首先进行数据的生存时间格式设置，处理删失数据和截断数据。使用Kaplan-Meier方法估计生存函数，绘制生存曲线并进行组间比较。

构建Cox比例风险模型，分析协变量对风险率的影响。检验比例风险假设，使用Schoenfeld残差和图形方法进行诊断。处理时变协变量和分层Cox模型，分析复杂的生存数据结构。

建立参数生存模型，包括指数模型、Weibull模型、对数正态模型等，比较不同分布假设下的拟合效果。进行模型选择和生存时间预测，计算风险比和生存概率。

主要内容: Kaplan-Meier估计、Cox回归、比例风险检验、参数生存模型、时变协变量

交付成果: 生存曲线图、Cox回归结果、风险比表、模型比较、预测分析

项目详情:

本项目专门处理离散因变量的回归分析。对于二元选择问题，构建Logit和Probit模型，比较两种模型的估计结果和拟合效果。计算odds ratio和边际效应，解释协变量对选择概率的影响。

对于多分类选择问题，建立多元Logit模型(mlogit)，分析各选择之间的相对偏好。检验IIA假设(无关选择的独立性)，使用Hausman检验和Small-Hsiao检验进行验证。

对于有序选择变量，构建有序Probit/Logit模型(oprobit/ologit)，检验平行回归假设。计算预测概率和累积概率，进行模型的拟合优度检验，包括pseudo R²、AIC、BIC等指标。

主要内容: Logit/Probit回归、多元Logit、有序回归、边际效应、模型检验

交付成果: 回归估计结果、边际效应表、预测概率、模型拟合统计、解释报告