stata跑出来的结果在F值、P值的地方出现很多的缺失值.该如何解决？

ROA、ROE这类相关性高的变量只放一个就行，同时放会造成多重共线，分布一个变量一个变量地加入模型，把会造成F值确实的变量剔除

应该是共线性问题比较严重

应该是多重共线性的问题，楼主可以先检验一下

应该是存在共线性问题

说明变量之间存在多重共线性，需要剔除同种类变量重新回归。说明里面很多变量说的都是一回事。

模型有问题，修改估计方式

单纯看命令运行结果只显示了三个虚拟变量之间存在严重共线性，其他自变量之间的共线性问题尚未可知。建议按照规范的建模步骤，先确定普通面板模型的模型设定，再改写成面板门槛模型。在变量选取方面，主要考虑两个标准。一是自变量之间的相关性，一般相关系数超过0.7且显著的话就可能存在多重共线性问题了，也可以通过VIF来检测。二是自变量对因变量的解释力，可以结合回归系数显著性以及相关文献研究结论综合判断。在模型形式选取方面，①选择固定效应模型还是随机效应模型，②固定效应模型的话控制哪些固定效应，③检验是否存在组间异方差、组内自相关、组间同期相关等问题。其中③的结果决定了采取什么类型的稳健标准误。在确保普通面板模型调试到最优后，再估计面板门槛模型，否则就会出现各种意想不到的问题。

共线性问题，剔除不必要的变量就行。或者可以用R语言回归，R语言可以自动处理共线性问题。

过拟合了呀亲，一般来说阳性事件数是拟合变量的5到10倍比较合适，而且要看有没有共线性VIF多少咩

公司金融方面的研究，你得先确保满足回归的那些假设