应用计量经济学问题~

晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

解决方案：

1.首先，打开Stata软件并输入命令:

sysuse auto.dta

这样会加载Stata自带的汽车数据集。

2.选择因变量price，自变量weight、length，含截距项。使用以下命令：

reg price weight length, nocons

其中，reg代表回归分析，price为因变量(价格)，weight和length为自变量(重量和长度)。nocons选项表示在回归中不包括截距项。

3.计算系数的标准误和统计量，使用以下命令：

matrix b = e(b) //将估计系数存储为矩阵b matrix V = e(V) //将方差-协方差矩阵存储为矩阵V scalar n = e(N) //将观测量的数量存储为标量n

然后，我们可以手动计算系数的标准误。使用以下命令：

matrix se = sqrt(diag(V) / n) //计算标准误并将结果存储为矩阵se matrix t_stat = b / se //计算系数的t统计值并将结果存储为矩阵t_stat

最后，我们可以将系数，标准误，t统计值和p值输出在命令行中。使用以下代码：

matrix t_results = (b \ se \ t_stat \ 2*ttail(n-2, abs(t_stat)))' local vars "Coeff. Std. Err. t P>|t|" mat colnames t_results = `vars' display t_results

这将输出一个矩阵，其中包含系数，标准误，t统计量和p值。

修改后的代码：

sysuse auto.dta reg price weight length, nocons

matrix b = e(b) matrix V = e(V) scalar n = e(N)

matrix se = sqrt(diag(V) / n) matrix t_stat = b / se

matrix t_results = (b \ se \ t_stat \ 2*ttail(n-2, abs(t_stat)))' local vars "Coeff. Std. Err. t P>|t|" mat colnames t_results = `vars' display t_results