Stata上机实验似不相关回归(SUR)特点：即各方程的变量之间没有内在联系，但各方程的扰动项之间存在相关性。例1：使用高中生成绩数据集“hsb2.dta”，估计一个SUR模型。第一个方程的被解释变量为read（阅读成绩），解释变量为write（写作成绩），math（数学成绩），science（科学成绩）。第二个方程的被解释变量为socst（社会实践成绩），解释变量为write（写作成绩），math（数学成绩）。要求：（1）使用迭代法估计SUR模型，并检验两个方程的扰动项是否存在“同期相关”。（2）检验两个方程中变量math的系数是否相等。注意：检验是否存在“同期相关”使用BP检验，BP检验的原假设为“无同期相关”。usehsb2,clearsureg(readwritemathscience)(socstwritemath),corrisuretest[read]math=[socst]math例2：用三家公司的公司投资额对公司市值、资本存量进行回归。（grunfeld2.dta）sureg(invest1=mvalue1kstock1)(invest2=mvalue2kstock2)(invest3=mvalue3kstock3)联立方程组三阶段最小二乘法打开数据文件klein.dta建立如下方程：reg3(consumpwageprivwagegovt)(wageprivconsumpgovtcapital1)非线性回归非线性最小二乘法的思路是，通过泰勒级数将均值函数展开为线性模型。即，只包括一阶展开式，高阶展开式都归入误差项。然后再进行OLS回归，将得到的估计量作为新的展开点，再对线性部分进行估计。如此往复，直至收敛。这种迭代估计
方法
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必须设定初始值和停止法则。初始值的选择对于迅速找到最优解非常重要。例1：利用NLS方法估计非线性消费函数（数据文件：usmacro）nl(realcons={a}+{b}*realgdp^{gamma=1})如果不给定gamma的初始条件将无法达到收敛。例2：估计如下生产函数模型。（数据文件：production），不变替代弹性（CES）生产函数：nl(lnout={b0}-{m=1}/{rho=1}*ln({delta=0.5}*capital^(-{rho})+(1-{delta})*labor^(-{rho})))分位数回归传统回归模型着重考察解释变量x对被解释变量y的条件期望的影响，实际上是“均值回归”。但这种方法容易产生如下问
题
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：1。无法了解y的整体分布；2。结果受极端值影响严重。如果能够估计出条件分布的若干重要的“条件分位数”（conditionalquantiles），比如“中位数”（median）、“分位数”（lowerquartile）、“分位数”（upperquartile），就能对条件分布有更全面的认识。1。中位数回归qregpriceweightlengthforeign2。0.25分位数回归qregpriceweightlengthforeign,quantile(0.25)3。利用自助法重复100次同时计算0.25，0.5，0.75的分位数回归。sqregpriceweightlengthforeign,q(0.250.50.75)reps(100)4。利用自助法重复100次计算[0.25，0.75]的分位数回归。iqregpriceweightlengthforeign,reps(100)
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