Intro Fichiers Traiter les Variables Stats Des. Vbles Quali. Séries Temp. Panel Extensions
Introduction à STATA
Nathalie Colombier & Julien Licheron
Activité organisée par PROJECT
Jeudi 3 Juillet 2008
Nathalie Colombier & Julien Licheron Introduction à STATA
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Pourquoi STATA ?
Logiciel intuitif : interface et fenêtres
Relativement �exible : dispose souvent de nombreuses options,et permet aussi de programmer
Grosse communauté d'utilisateurs : nombreux modulessupplémentaires, aide et documentation sur Internet, travaildes "Stata boys"
Particulièrement adapté aux variables qualitatives
Utilisé dans des disciplines autres que l'économie (�nance,épidémiologie, biologie, . . . )
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Plan de la Présentation
1 Introduction
2 Fichiers de Stata
3 Traiter les Variables
4 Statistiques Descriptives
5 Variables Qualitatives
6 Séries Temporelles
7 Données de Panel
8 Quelques Extensions
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Présentation STATA
Stata se présente sous la forme de 4 fenêtres :
Review : a�che l'historique des commandes tapées par l'utilisateuret permet d'en rappeler une facilement.
Results : utilisée pour a�cher tous les résultats des commandestapées par l'utilisateur.
Variables : détaille toutes les variables présentes dans la base dedonnées actuellement ouverte dans Stata (Stata ne peut ouvrirqu'une seule base de données en même temps).
Command : permet à l'utilisateur d'entrer les commandes.
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Présentation STATA
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Présentation STATA
⇒ Une barre de menus qui permet d'exécuter les commandes les pluscourantes sous Stata sans avoir à se servir de la fenêtre Command.
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Présentation STATA
Deux icônes permettant d'a�cher la base de données (Data Editorou Data Browser) également accessibles par le biais du menu(Data/Data Editor ou Data/Data Browser) et directement à partirde la fenêtre de commandes (edit ou browse).
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Présentation STATA : Fichiers et répertoires
Stata utilise plusieurs types de �chiers, nommés d'après leurs extensions :
1 Fichier .do : Fichiers de commandes, lisibles dans n'importe queléditeur de texte et bien entendu par le Do-�le Editor inclu dansStata. Ils permettent à l'utilisateur de lancer plusieurs commandesStata en une seule opération et de garder une trace des commandesexécutées
2 Fichier .smcl : Fichiers d'aide (.hlp, ) ou de log (extension libre, engénéral .log). Ces �chiers s'a�chent dans le Viewer Stata ou dansn'importe quel éditeur de texte. La syntaxe smcl permet à Statad'a�cher le gras, les italiques, etc.
3 Fichier .dta : Fichiers de données au format Stata.
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Présentation STATA : Do-�le editor
Il est possible de lancer l'intégralité du do-�le ou d'en exécuter seulementune partie.
⇒ Pour cela, il su�t de sélectionner la partie souhaitée du .do avant decliquer sur Do ou Run.
La seule di�érence entre Run et Do est que la seconde commande a�che
les résultats dans la fenêtre Results, alors que la première est silencieuse.
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Présentation STATA : Do-�le editor
L'ouverture du Do-File Editor peut se faire en appuyant sur l'icônecorrespondante dans la barre de menu, en sélectionnant dans le menuWindows/Do-�le Editor/New �le, ou en entrant doedit dans la fenêtreCommand.
Lorsqu'on utilise Stata, il est préférable d'utiliser un �chier Do-�le.
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Présentation STATA : Do-�le editor
Un page blanche apparaît, et c'est sur cette page blanche que l'on inscrittoutes les commandes que l'on veut faire exécuter sur nos données. Pourexécuter tout ou une partie des commandes, il su�t d'appuyer sur l'icône setrouvant sur la barre d'outil du �chier Do-�le.
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Présentation STATA : Do-�le editor
Commandes utiles à insérer en préambule du do-�le :
1 Gestion de la mémoire : Lorsque Stata doit ouvrir une base de données,celle-ci est intégralement chargée en mémoire.
⇒ Pour un état des lieux de la mémoire, memory.
Stata dispose par défaut de 10 mégas de mémoire ⇒ toute base de plusde 10 mégas ne s'ouvrira pas sauf si on modi�e la quantité de mémoiredisponible pour Stata.
Pour véri�er la taille de la base à charger, on utilise la commandedescribe using mabase.dta.
Si celle-ci nécessite 100 mégas, set memory 100m⇔ set mem 100m.
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Présentation STATA : Do-�le editor
2 Log : Pour conserver une trace complète de tout ce qui s'a�che dans lafenêtre Results au cours d'une session (commandes/résultats...), il estpossible (et préférable!) de créer un �chier log.
Stata permet de créer des log au format texte (option text), ou au formatsmcl (option smcl). Ce dernier format permet un a�chage du log dans leViewer Stata très propre, mais complique la lecture du log avec d'autreslogiciels.
Pour commencer un nouveau �chier de log :log using mon�chierou bienlog using �D:\Home\ncolombi\MESDOCUMENTS\document\économétrie\essai.smcl�,text.Pour le fermer log : log close.
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Présentation STATA
Pour mettre le log à la suite du log issu de la précédente session Stata :append.
Pour débuter à partir d'un �chier vierge : replace.
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Présentation STATA : Do-�le editor
3 Gestion de l'a�chage :
Pour supprimer l'a�chage des résultats d'une commande,quietly commande.
Pour détailler au maximum les opérations réalisées par Stata :set trace on.
Pour que Stata ne stoppe pas au cours de l'exécution d'undo-�le lorsque l'a�chage des résultats atteint le bas de lafenêtre Results, set more o�.
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Présentation STATA : Do-�le editor
EN RÉSUMÉ
On débute le programme avec la commande clear a�n de vider lamémoire de Stata.
On spéci�e la taille de la mémoire à allouer set memory 100m⇔ setmem 100m.
on indique quelle base utiliser use�D:\document\économétrie\EPCV\indo05.dta� .il est conseillé d'ouvrir un �chier log : log using nouveaunom.log,replace(par défaut à la racine) ou bien spéci�er l'emplacement du log :log using �D:\Home\ncolombi\MESDOCUMENTS\document\économétrie\essai.smcl�
commencer le programme par set more o�
il est possible d'inclure des commentaires dans le programme en lesencadrant par des �*�
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Description des données
Les variables sous Stata peuvent être numériques ou alphanumériques.
Les variables numériques peuvent être de di�érents types, selon laprécision (et la place en mémoire) nécessaire.
Les variables alphanumériques (en rouge dans browser) sont des chaînesde caractères quelconques (string, str), d'une longueur maximale de 244caractères. Pour transformer une chaîne en variable numérique, destringvariable, options. Parmi les options, gen(var) ou replace.
Stata stocke par défaut une variable sous forme de chaîne lorsque lavariable contient au moins un caractère non-numérique (souvent variablesmanquantes)
⇒ Il est impossible d'utiliser cette variable dans une régression. Pourcontraindre Stata à ignorer les caractères non numériques, l'option force.
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Généralités
Lors de l'écriture de programmes :
Pour chaque nouvelle commande il faut passer à la ligne, il estinutile de �nir par �,� ou �;�. Par contre, à chaque commandesont associées des options et la structure est :nom_de_commande variables_concernées, options
Stata ne tient pas compte des espaces multiples
Minuscules/majuscules : les commandes sont à taper enminuscules, attention aux noms de variables comportant desmajuscules.
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Opérateurs et fonctions mathématiques
Quelques remarques :
En ce qui concerne le signe =, il existe une particularité. Lorsque lesigne = est une conjecture (à tester) ou une condition et non unedé�nition, on doit le remplacer par ==.
Les valeurs manquantes (symbolisées par un point �.� sous Stata)sont les plus grandes valeurs. Ainsi, l'expression salaire> 1500 estvraie si le salaire est supérieur strictement à 1500 ou manquant.Pour ne conserver que les valeurs supérieures à 1500 et nonmanquantes, il faut préciser : salaire>1500 & salaire<.
Les opérateurs suivent l'ordre de priorité habituel. L'opérateur �Et�est prioritaire sur l'opérateur �Ou�.
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Opérateurs et fonctions mathématiques
Addition + Soustraction −Multiplication ∗ Division /Egalité = Inégalité ∼= ou ! =Exposant ̂ partie entière int()Racine sqrt() Exponentielle exp()Logarithme log() Valeur absolue abs()Sup. (resp. Inf.) > (resp. <) Sup. (resp. Inf) ou égal >= (resp. <=)Ou | Et &Minimum min() Maximum max()
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Trois expressions : by, if et in
Ces trois expressions peuvent s'utiliser avec la majorité des commandesStata. On peut les combiner les unes avec les autres.
1 by permet d'appliquer une commande à chaque valeur d'unevariable. La syntaxe de cette expression est by variable :commande variable.
En amont, il faut que la base de données soit classée par cettevariable. On peut utiliser sort avant by, ou pour classer et e�ectuerle by en même temps, bysort.
Exemple : bysort sexe : summarize salaire permet d'obtenir lesalaire moyen des femmes et des hommes.
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Trois expressions : by, if et in
2 if permet de n'appliquer la commande qu'aux observationsremplissant une condition particulière.
Syntaxe : commande variable if condition.
Exemple : summarize salaire if age==18 | age>20 &age<=50 donne les statistiques descriptives de la variable salairepour les observations dont la variable age est égale à 18 ou compriseentre 20 (exclu) et 50 (inclus).
L'opérateur & est prioritaire, les parenthèses sont inutiles ici.
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Trois expressions : by, if et in
3 in permet de n'appliquer la commande qu'aux observations sesituant dans un intervalle donné.
Syntaxe : commande variable in condition.
Exemple : summarize salaire in 10/20 donne les statistiquesdescriptives de la variable salaire pour les observations de la 10èmeà la 20ème ligne de la base de données.
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Décrire et manipuler des données
describe : a�che la liste de toutes les variables, le type et leséventuels labels (peu utilisé) ⇔ des.
ds : liste les variables
codebook variable : détaille la variable ie. modalités possibles,fréquences, nombre de données manquantes, . . .
rename ancien_nom nouv_nom : Renomme la variableancien_nom en nouv_nom.
replace x = 12 : Remplace le contenu de la variable x par 12 (xdevient une constante).
replace x = y if y > 10 & y ∼= . : Remplace la valeur de x parcelle de y , si y est supérieur à 10 et contient une valeur.
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Décrire et manipuler des données
drop x : Supprime la variable x .
drop _all : Supprime toutes les variables
keep x : Conserve la variable x, supprime toutes les autres.
label var variable �label� : Attribue à une variable x un label (uneétiquette).
Exemple : label var lnsal "logarithme du salaire brut".
global liste �var1 var2 var3 . . . varn� : permet de générer uneliste de variables appellée 'liste'.
regress salaire $liste ⇔ regress salaire var1 var2 var3 . . . varn
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Décrire et manipuler des données
Dans le cadre notamment de l'économétrie des variables qualitatives, lecodage est déterminant et il est souvent nécessaire de générer oumodi�er des variables.
Créer des variables : deux commandes existent :
generate permet de créer des variables qui nécessitent des calculs�simples�
egenerate (extended generate) s'impose lorsque les calculs secomplexi�ent un peu ou que l'utilisation de fonctions statistiquesspéci�ques est nécessaire.
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Décrire et manipuler des données
Exemples d'utilisation de generate :
gen x = 12 : crée une constante nommée x, qui vaut 12.
gen x = log(a*b)-sqrt(abs(b)): La nouvelle variablex = log(a× b)−
√|b| .
gen x = (sexe==�Homme�): x est égal à 1 si la variable sexecontient la chaîne de caractère �Homme�, 0 sinon.
gen x = y[_n-1] : x est égale à la valeur de l'observationprécédente de y.
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Décrire et manipuler des données
Exemples d'utilisation de egenerate :
egen x = sd[y] : x, constante, est égal à l'écart-type de y.
egen x = pctile(y), p(50) : x est égal à la médiane de y.
Replace : permet de recoder, de remplacer certaines valeurs d'unevariable par d'autres valeurs :
replace satis=1 if satis==2|satis==3 : remplace satis par lavaleur 1 si satis est égale à 2 ou 3.
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Fusionner des bases de données
Stata ne peut ouvrir qu'une seule base de données en même temps. Pourtravailler simultanément sur deux bases de données : soit ouvrir base 1,l'enregistrer puis ouvrir base 2 ; soit ouvrir deux sessions Stata enparallèle.
⇒ Pour fusionner deux bases de données, deux cas sont à distinguerselon que l'on souhaite ajouter des observations ou bien des variables :
1 Ajouter de nouvelles observations :
append using nom_de_la_base2
Il faut bien entendu que les variables aient rigoureusement le mêmenom dans les deux bases de données.
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Fusionner des bases de données
2 Ajouter de nouvelles variables : il est impératif que les données soientordonnées de la même facon dans les deux bases (sortnom_de_variable(s)). Base 1 ouverte.
merge nom_de_variable(s) using nom_de_base2,optionsUne nouvelle variable _merge est créée et indique le résultatde la fusion. Les options les plus usitées : unique (conserveobservations non fusionnées base 1 et 2), uniqmaster(conserve observations non fusionnées base 1) et uniqusing(conserve observations non fusionnées base 2).
joinby nom_de_variable(s) using nom_de_base2,options : la di�érence avec merge est que joinby ne conserveque les observations pour lesquelles il y a eu fusion.
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Statistiques Descriptives
summarize variable (sum) permet d'obtenir les statistiquesdescriptives usuelles. L'option detail permet d'en avoir plus.
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Statistiques Descriptives
tabulate variable (tab) calcule les fréquences des valeurs prises parune variable, et permet de créer des tableaux croisés pour deuxvariables.
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Statistiques Descriptives
tabulate variable, row col cel (tab) permet de créer des tableauxcroisés pour deux variables avec toutes les fréquencesconditionnelles associées.
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Statistiques Descriptives
count if condition renvoies le nombre d'observations quiremplissent la condition imposée. Peut être associée à by.
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Statistiques Descriptives : corrélation et covariance
pwcorr variable1 variable2 donne la matrice de corrélations entreles variables. L'option sig permet d'obtenir le résultat du test denullité du coe�cient de corrélation.
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Statistiques Descriptives : corrélation et covariance
corr variable1 variable2, cov permet d'obtenir la matrice desvariance-covariances.
pwcorr variable1 variable2 variable3 permet d'obtenir lescoe�cients de corrélation partielle entre les variables prises deux àdeux.
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Tests sur la moyenne, la variance et la distribution des
variables
ttest permet de comparer les moyennes de deux variables.
Attention : ce test repose sur l'hypothèse implicite d'égalité desvariances des deux variables. L'option unequal permet de relâchercelle-ci.
Exemples :
ttest age, by(homme), pour tester la signi�cativité de la di�érenced'âge entre hommes et femmes.
ttest age=40 : pour savoir si l'âge moyen est égal à 40 ans.
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Tests sur la moyenne, la variance et la distribution des
variables
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Variables qualitatives : modèle binaire
On peut utiliser le modèle logit ou probit.
Les commandes sont du type :
logit variable_expliquée variable_explicatives.
probit variable_expliquée variable_explicatives.
Par exemple :
probit horlib homme age cspinter cspintel cycle1 cycle23useintbu joigndepb
logit horlib homme age cspinter cspintel cycle1 cycle23useintbu joigndepb
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Variables qualitatives : modèle binaire
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Variables qualitatives : modèle binaire post estimation
1 Pour obtenir les e�ets marginaux :
après l'estimation d'un modèle Logit ou Probit⇒ on utilise la commande mfx compute.
dans le cadre du modèle Probit, la commande dprobit calculedirectement les e�ets marginaux, sans passer par lescoe�cients.
2 predict p permet d'obtenir la probabilité prédite notée p.
3 lstat permet d'obtenir le taux de bonnes et mauvaises prédictions.
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Variables qualitatives : e�ets marginaux
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Variables qualitatives : probabilités prédites
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Variables qualitatives : modèle multinomiaux
Modèles ordonnés : la syntaxe est similaire à celle utilisée pour lesmodèles binaires avec les commandes oprobit pour le probitordonné et ologit pour le logit ordonné.
Modèles multinomiaux :
Stata gère assez mal les modèles de type Probit multivariéscomportant plus de 4 alternatives.Les modèles de type Logit multinomiaux par contre s'estimentsans problème avec la commande mlogit.mlogit statut homme diplome age, baseoutcome(1)
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Quelques tests . . .
Hausman :
mlogit statut homme diplome age, baseoutcome(1)
est store modele1
mlogit statut homme diplome age if statut !=0,baseoutcome(1)
est store modele2
hausman modele1 modele2, alleqs constant
Heckman :
heckman : régression avec probit de sélectionheckman wage educ age, select(married children educage),optionsheckprob : probit avec probit de sélectionheckman job educ age, select(married children educage),options
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Utilisation des séries temporelles
Pour spéci�er la nature temporelle des données, il faut utiliserla commande : tsset variable_temporelle [, options]Par exemple tsset month, monthly
ts�ll : remplace les "trous" par des valeurs manquantes
tsreport : reporte des stats sur la structure des sériestemporelles (trous, observations multiples, . . . )
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Principaux opérateurs de séries temporelles
L. : opérateur retard (xt−1)
L2. : deuxième retard (xt−2)
F. : opérateur lead (xt+1)
F2. : deuxième lead (xt+2)
D. : opérateur di�érence (xt − xt−1)
D2. : opérateur di�érence (xt − xt−1)−(xt−1 − xt−2)
S. : opérateur di�érence saisonnière (xt − xt−1)
S2. : opérateur di�érence saisonnière (xt − xt−2)
Sn. : opérateur di�érence saisonnière (xt − xt−n)
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↪→ Ces opérateurs peuvent être utilisé directement dans lescommandes, par exemple :
sum L.gdp
regress y x1 L.x1 L4.x2
↪→ Ces opérateurs peuvent être combinés, par exemple :
L(1/4).gdp : équivalent à L.gdp L2.gdp L3.gdp L4.gdp
F(2/3).inf : équivalent à F2.inf F3.inf
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Quelques modèles disponibles
Modèles de régression simples (MCO, MCG)Exemple : regress y x1 x2, noconstant
Modèles AR(p), MA(q) ou ARMA(p,q)Exemple : arima y x1 x2, ar(2) ma(1/4)
Modèle ARIMA(p,d,q)Exemple : arima y x1 x2, arima(2,2,1/4)
Modèles ARCH, GARCH et dérivés
Modèles VAR, SVAR et VECM
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Modèles à variables instrumentales (TSLS) - STATA 9Exemple : ivreg y x1 (x2 = inst1 inst2), robust
Modèles GMM - STATA 9Exemple : ivreg2 y x1 (x2 = inst1 inst2), gmm robust
↪→ Dans STATA 10, une seule commande : ivregress
ivregress 2sls y x1 (x2 = inst1 inst2), vce(robust)
ivregress gmm y x1 (x2 = inst1 inst2), vce(robust)
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Quelques tests pour séries temporelles
Tests de racine unitaire ou de stationnarité
Test de Dickey-Fuller et tests ADF :dfuller variable, lags(n) noconstant trend
Test de Phillips-Perron :pperron variable, lags(n) noconstant trend
Test KPSS : kpss variable, lags(n) notrend
Tests d'autocorrélation des erreurs (après une régression)
Test de Durbin-Watson : estat dwatson
Test de Breusch-Godfrey : estat bgodfrey, lags(n)
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Utilisation des données de panel
Pour dé�nir la nature de panel des données, il faut utiliser lacommande :tsset var_individu var_temporelle [, options]Par exemple : tsset id quarter, quarterly
xtsum : permet d'obtenir des stats descriptives intra- etinter-individuelles (Version panel de sum)
xttab : calcule les fréquences intra- et inter-individuelles(Version panel de tab)
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Quelques modèles pour données de panel
Modèle à e�ets �xesExemple : xtreg y x1 x2, fe
Modèle à e�ets aléatoiresExemple : xtreg y x1 x2, re
Modèle avec variables instrumentalesExemple : xtivreg y x1 (x2 = inst1 inst2), fe
Modèle GMM en panelExemple : xtivreg2 y x1 (x2 = inst1 inst2), fe gmm
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Modèles de panel dynamique estimés par GMM : commandextabond2
Estimateur de Arellano & Bond (1991) - di�erence-GMM
Exemple : xtabond2 y L.y x1 x2, robust small noleveleqgmmstyle(L.y x1) ivstyle(x2)
Estimateur de Blundell & Bond (1998) - system-GMM
Exemple : xtabond2 y L.y x1 x2, robust smallgmmstyle(L.y x1, lags(2 .) collapse)ivstyle(x2, lags(1 .) collapse)
↪→ Plus d'infos sur cette commande :Roodman D. (2006): "How to do xtabond2: An introduction todi�erence and system GMM in Stata", Center for GlobalDevelopment, Working Paper 103, Washington.
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Variables qualitatives en panel
Probit à e�ets aléatoiresExemple : xtprobit y x1 x2, re
Logit à e�ets �xesExemple : xtlogit y x1 x2, fe
Probit ordonné à e�ets aléatoiresExemple : reoprobit y x1 x2
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Quelques tests pour données de panel
Tests de racine unitaire ou de stationnarité
Test de Levin, Lin & Chu (LLC) :levinlin variable, lags(n) noconstant trend
Test de Im, Pesaran & Shin (IPS) :ipshin variable, lags(n) trend nodemean
Test d'Hadri : hadrilm variable, lags(n) notrend
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Meta-analyse avec STATA
Pas de commande unique pour la meta-analyse, mais une suitecomplète de modules développés par les utilisateurs
meta et metan : stats et forest plot
metareg : régression
metafunnel et metabias : funnel plot et tests d'asymétrie
metatrim : "trim and �ll" method
metainf : tests de sensibilité
. . .
↪→ Plus d'infos sur ces commandes :http://www.stata.com/support/faqs/stat/meta.html
http://www.blackwellpublishing.com/medicine/bmj/
systreviews/pdfs/chapter18.pdf
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Exportation des tableaux de résultats
Exportation en �chier ASCII (.out) ou Word (.doc) :commande outreg
regress y x1 x2outreg using table1.out, title("Table 1") ctitle("A")regress y x1 x2 x3outreg using table1.out, append ctitle("B")type table1.out
Exportation au format LATEX(.tex) : commande est2tex↪→ Plus d'infos dans le guide de F. Bresson :http://129.3.20.41/eps/prog/papers/0506/0506001.pdf
Nathalie Colombier & Julien Licheron Introduction à STATA
Intro Fichiers Traiter les Variables Stats Des. Vbles Quali. Séries Temp. Panel Extensions
Ajout de nouvelles commandes
Pour installer de nouveaux modules à Stata (�chiers .ado et .hlp) :ssc install nom_du_module, all
Par exemple :
ssc install xtabond2, all
ssc install levinlin, all
Pour voir les nouveaux modules disponibles pour Stata (environ 50modules depuis janvier 2008 !):http://ideas.repec.org/s/boc/bocode.html
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Intro Fichiers Traiter les Variables Stats Des. Vbles Quali. Séries Temp. Panel Extensions
Trouver de l'aide. . .
Aide interne à Stata : help command
Manuels o�ciels Stata : complètent l'aide en ligne et donnentdes exemples
Site(s) Web de Stata et du Stata Journal :http://www.stata.com
http://www.stata-press.com
http://www.stata-journal.com
. . . et également la Statalist !http://www.stata.com/statalist
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