首先对面板数据进行声明：
前面是截面单元，后面是时间标识：
tsset company year
tsset industry year
产生新的变量：gen newvar=human*lnrd
产生滞后变量Gen fiscal(2)=L2.fiscal
产生差分变量Gen fiscal(D)=D.fiscal
描述性统计：
xtdes ：对Panel Data截面个数、时间跨度的整体描述
Xtsum：分组内、组间和样本整体计算各个变量的基本统计量
xttab 采用列表的方式显示某个变量的分布
Stata中用于估计面板模型的主要命令：xtreg
xtreg depvar [varlist] [if exp] , model_type [level(#) ]
Model type 模型
be Between-effects estimator
fe Fixed-effects estimator
re GLS Random-effects estimator
pa GEE population-averaged estimator
mle Maximum-likelihood Random-effects estimator
主要估计方法：
xtreg： Fixed-, between- and random-effects, and population-averaged linear models
xtregar：Fixed- and random-effects linear models with an AR(1) disturbance
xtpcse ：OLS or Prais-Winsten models with panel-corrected standard errors
xtrchh ：Hildreth-Houck random coefficients models
xtivreg ：Instrumental variables and two-stage least squares for panel-data models
xtabond：Arellano-Bond linear, dynamic panel data estimator
xttobit ：Random-effects tobit models
xtlogit ： Fixed-effects, random-effects, population-averaged logit models
xtprobit ：Random-effects and population-averaged probit models
xtfrontier ：Stochastic frontier models for panel-data
xtrc gdp invest culture edu sci health social admin,beta
xtreg命令的应用：
声明面板数据类型：tsset sheng t
描述性统计：xtsum gdp invest sci admin
1.固定效应模型估计：
xtreg gdp invest culture sci health admin techno,fe
固定效应模型中个体效应和随机干扰项的方差估计值(分别为sigma u 和sigma e），二者之间的相关关系(rho)
最后一行给出了检验固定效应是否显著的F 统计量和相应的P 值
2.随机效应模型估计：
xtreg gdp invest culture sci health admin techno,re
检验随机效应模型是否优于混合OLS 模型：
在进行随机效应回归之后，使用xttest0
检验得到的P 值为0.0000，表明随机效应模型优于混合OLS 模型
3. 最大似然估计Ml：
xtreg gdp invest culture sci health admin techno,mle
Hausman检验
Hausman检验究竟选择固定效应模型还是随机效应模型：
第一步：估计固定效应模型，存储结果
xtreg gdp invest culture sci health admin techno,fe
est store fe
第二步：估计随机效应模型，存储结果
xtreg gdp invest culture sci health admin techno,re
est store re
第三步：进行hausman检验
hausman fe
Hausman检验量为：
H=(b-B)´[Var(b)-Var(B)]-1(b-B)～x2(k)
Hausman统计量服从自由度为k的χ2分布。当H大于一定显著水平的临界值时，我们就认为模型中存在固定效应，从而选用固定效应模型，否则选用随机效应模型
如果hausman检验值为负，说明的模型设定有问题，导致Hausman 检验的基本假设得不到满足，遗漏变量的问题，或者某些变量是非平稳等等
可以改用hausman检验的其他形式：
hausman fe, sigmaless
对于固定效应模型的异方差检验和序列相关检验：
Xtserial gdp invest culture sci health admin techno
异方差检验：
xtreg gdp invest culture sci health admin techno,fe
xttest3 (Modified Wald statistic for groupwise heteroskedasticity in fixed effect model)
随机效应模型的序列相关检验：
xtreg gdp invest culture sci health admin techno,re
Xttest1
Xttest1用于检验随机效应(单尾和双尾) 、一阶序列相关以及两者的联合显著
检验结果表明存在随机效应和序列相关，而且对随机效应和序列相关的联合检验也非常显著
可以使用广义线性模型xtgls对异方差和序列相关进行修正：
xtgls gdp invest culture sci health admin techno, panels(hetero)，修正异方差
xtgls gdp invest culture sci health admin techno, panels(correlated)，修正依横截面而变化的异方差
xtgls gdp invest culture sci health admin techno, panels(hetero) corr(ar1)，修
正异方差和一阶序列相关ar(1)
