StataNow の新機能

StataNow については下記リンクをご覧ください。

高次の固定効果

  areg および xtreg コマンドの absorb() オプションを使用して、 線形および固定効果線形モデルで 1 つだけでなく複数の高次元カテゴリ変数を吸収します。
 モデルにこれらのカテゴリ変数のインジケーターを含める従来のアプローチに比べて、 大幅な速度の向上が期待できます。

相関のメタ分析

 メタ分析において、相関係数のメタ分析をサポートするようになりました。
 フォレストプロットやサブグループ分析など、メタ分析のすべての標準機能がサポートされています。

弱い操作変数に対する頑健な推論

 ivregress コマンドでの推定後に estat weakrobust コマンドを使用して、 内生変数に対して Anderson-Rubin 検定または条件付き尤度比 (CLR) 検定を実行します。
 estat weakrobust は、内生変数が 1 つの場合に、関連する信頼区間を算出できます。

操作変数を介したSVARモデル

 ivsvar は、操作変数を使用して SVAR モデルのパラメーターを推定します。
 これらの推定パラメータは、構造インパルス応答関数 (IRF) として知られる動的な因果効果を追跡するために使用できます。 これらの IRF は、SVAR モデルへのショックが時間の経過とともにモデル変数にどのような影響を与えるかを説明します。

VARモデルにおけるロバスト標準誤差

 ベクトル自己回帰 (VAR) モデルをフィッティングするための var コマンドで、vce(robust) オプションを使用してロバストな標準誤差を推定できるようになりました。

ベイズ分位点回帰

 新しい bayes: qreg コマンドは、ベイズ分位点回帰に適合します。
 ベイジアンフレームワークは、モデルベースの標準誤差を含む包括的な推論を提供する 分位回帰係数の完全な事後分布を提供します。

非対称ラプラス回帰のベイズ推定

 bayesmh コマンドには、新しい尤度関数として非対称ラプラス分布 (ALD) が 含まれるようになりました。 ALD を使用すると、顕著な歪度と尖度を伴う非正規の結果をモデル化できます。
 ベイジアン分位点回帰モデルの適合にも使用できます。

Doファイルエディタの機能拡張

Doファイルでは以下の機能が追加されました。

  • 変数名の自動補完
  • コードの折り畳み機能の拡張

変数で配色できるグラフ

下記のコマンドでcolorvar()オプションを使用できます。

  • line
  • connected
  • tsline
  • rline
  • rconnected
  • tsrline

PyStataの機能拡張

PyStataにおいて以下の点が改善されました。

  • オートコンプリート機能の拡張
  • %helpによるヘルプ情報の閲覧
  • Pytho環境におけるStataコマンドの表示制御
  • SFIモジュールにおけるBreakErrorクラス

相関のある変量効果(CRE)モデル

  xtreg コマンドの新しいオプション cre を使用して、パネルデータの相関変量効果(CRE)モデルを簡単に適合させることができます。
 CREモデルは、個々の異質性と説明変数の間の相関から生じる内生性バイアスに対処するのに役立ちます。
 実際、CREモデルで時間とともに変化する変数の係数は、固定効果(FE)モデルから得られる係数と数値的に等価です。

Mundlak適合度検定

 推定後コマンド estat mundlak は、ランダム効果推定と固定効果推定の間の選択を支援するための完全にロバストなMundlak適合度検定を実装します。
 Mundlak検定は、Hausman検定などの他の検定とは異なり、ロバスト推定、ブートストラップ、およびジャックナイフ標準誤差の推定後にも実施することができます。
  estat mundlak は、re、cre、fe オプションを使用した xtreg コマンドの実行後に使用することができます。

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