stata
stata 如何判断前一个与后一个？
如何判断前一个与后一个？
1、使用系统自带的数据做RESET检验，sysuse auto，解释：导入系统中自带数据，autodescirbe解释：看看数据的构成。
2、reg price rep78 headroom trunk weight length，解释：对数据进行回归。
3、使用y的拟合值进行RESET检验，estat ovtest，发现p的拟合值为0.051这个数比较接近拒绝域，我们认为我们可能遗漏了高次项。
4、直接使用解释变量的高次项进行RESET检验，estat ovtest，rhs。解释：添加了选项rhs，发现在5%的水平上拒绝原假设，认为遗漏了高阶非线性项。
5、经过数次尝试之后，发现gen wight2weight^2，reg price rep78 weight2 headroom trunk weight length，效果显著。
实证控制变量选几个？
一般是25个。控制变量在进行科学实验的概念，是指那些除了实验因素(自变量)以外的所有影响实验结果的变量，这些变量不是本实验所要研究的变量，所以又称无关变量、无关因子、非实验因素或非实验因子。
只有将自变量以外一切能引起因变量变化的变量控制好，才能弄清实验中的因果关系。控制变量衍生到生活中的作用是控制一定影响因素从而得到真实的结果。
计量经济模型的内生性主要来源？
内生性主要由以下原因造成：1. 遗漏变量：如果遗漏的变量与其他解释变量不相关，一般不会造成问题。否则，就会造成解释变量与残差项相关，从而引起内生性问题。2. 解释变量与被解释变量相互影响而产生内生性问题。3. 度量误差 （measurement error）：由于关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差（regression error）的一部分，从而导致内生性问题。
遗漏重要解释变量的后果？
遗漏重要变量会对回归方程产生影响：遗漏重要解释变量一般会导致扰动项与其他解释变量相关，即违反外生性假定，这会导致参数估计的不一致，这个是不能接受的。另外，在时间序列中遗漏变量也可能会产生序列相关问题。
如果该变量与剩余的变量相关，小样本下，系数OLS估计量是有偏的，大样本也是非一致性的，主要是因为被剔除的解释变量包含在随机误差项里，这时解释变量与随机误差项相关，产生内生性问题；如果变量与剩余的变量无关，斜率项系数满足无偏性和一致性，但截距项系数却是有偏的。