请问回归连续变量的交互项一般都用什么模型啊？交互项不显著怎么处理？

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大神们，小白请问大家回归连续变量的交互项一般都用什么模型？
还有需不需要控制个体和时间效应呀？
试着用reg回归了一下，交互变量不显著应该怎么处理呢？
感谢感谢
我用得如下语句：
reg LD fintech  GDP M2  INF LNA LIQ CI c.fintech#c.LNA 目的是看银行规模会不会影响金融科技对银行的负面影响

我还用了这样的语句：
reg LD fintech  GDP M2  INF LNA LIQ CI c.fintech#c.LNA ，robust
xtreg LD fintech  GDP M2  INF LNA LIQ CI c.fintech#c.LNA
xtreg LD fintech  GDP M2  INF LNA LIQ CI c.fintech#c.LNA i.year i.number, robust
xtreg LD fintech  GDP M2  INF LNA LIQ CI c.fintech#c.LNA i.year i.number, fe robust
都不行
请大神指点一下吧，感谢感谢！！！

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关键词：连续变量 怎么处理 交互项 robust Number

1. 分析交互项影响时，使用你这样的命令就可以，两个变量乘在一起
2. 需要控制时间效应与固定效应
3. 看你的回归结果倒不是交互项的问题，而是你所有的变量都不显著
4. 我也做银行的研究，关于金融科技的测度可能要多考虑，
5. 考虑滞后的影响

wdlbcj 发表于 2021-10-9 16:57
1. 分析交互项影响时，使用你这样的命令就可以，两个变量乘在一起
2. 需要控制时间效应与固定效应
3. 看 ...

非常感谢您的回复！
我用的金融科技不是文本挖掘法建立的，使用的北大数字普惠金融指数替代的，可能合理性不是太强
用固定效应的时候，可以固定年份，银行个体效应都被 omitted了，没有效果
目前通过增加一个控制变量使得交互项变得显著了，您能帮忙看下这样行吗，还需要额外做什么检验吗
还想请教您一下：关于交互变量的解释我这样是不是对的呢：我的模型是核心解释变量的系数为负值，越小越好，那交互效应的估计系数如果为正，是不是说明随着调节变量的增加，核心解释变量对被解释变量的效果越差

wdlbcj 发表于 2021-10-9 16:57
1. 分析交互项影响时，使用你这样的命令就可以，两个变量乘在一起
2. 需要控制时间效应与固定效应
3. 看 ...

您好，回归结果是这张
调完发现其他变量也是都不显著了，这应该怎么办呢