如题、小白正在用STATA写硕士论文。。。。
关于银行信用危险和ZF干预的主题、

用的是2000-2014的面板数据、考虑到潜在内生性问题、在使用双向固定效应之后把equity和total assets作为工具变量使用工具变量法进行估算

得到的结果如下：


双向固定效应（2year-window)
双向固定效应（4year-window)
工具变量法（2year-window)
工具变量法（4year-window)

面板数据：

面板1：全数据（中日韩）
面板2：中国
面板3：日本
面板4：韩国

附上假设符号：

5个银行特殊变量、2个ZF干预变量（关心变量）、3个宏观变量


请各位STATA大神帮看一下数据结果如何~

存在的疑问是：
1、5个银行特殊变量或多或少都符合假设，但是其中loans growth却一直出现于假设相反的符号，怎么解释呢？？
2、3个宏观变量与假设结果非常不一致，一会正一会负的，当出现与假设不一致的结果的时候，怎么解释？？
3、根据样本的大小，日本样本数量最多、其次是中国、韩国，可是在total assets的自然对数为自变量的时候，全体样本的符号显著，但是并不与样本数量最多的日本的符号一致，需要怎么解释呢？

一直怀疑是回归的方法存在问题，可是请教过教授，教授表示方法上是可行的。。。现在不知道怎么解释出来的结果，，，

对于关心变量，”ZF干预对减少银行风险是理所当然的事情“（我们系某个教授这么认为），所以加入ZF干预变数的符号应该是负号。但是回归结果出来是正号，说明在对于减少银行信用风险上ZF干预并不是有效的，应该重点深入研究其原因、以及着手于采用别的方法来控制风险。——大致论文的论理是这样，这样可行吗？