[学习资料] Stata调整回归显著性常用代码(适用于OLS、固定效应、2SLS、GMM) [推广有奖]

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楼主

baby01

发表于 2022-1-20 23:23:00 |AI写论文

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回归调整显著Stata代码

在实际做论文实证分析过程中经常会出现结果不显著，或者结果方向与假设相反的情况，
正规的做法应当是调整控制变量、调整解释变量和被解释变量的计算方法，调整数据区间和数据筛选条件
在这些方法都试过之后如果还得不到想要的结果的话，可以尝试本文提到的速成方法

复制代码

附件内容：

包含示例数据和代码
代码附有详细注释（每行都有注释）
可以同时调整多个回归结果
适用于OLS、固定效应、2SLS、Tobit、GMM等各种回归
调整原理：通过剔除部分显著影响回归结果的数据
适用数据：样本量尽可能大，最好在4000以上，调整效果较好

示例主要使用OLS回归、固定效应回归、2SLS回归和Tobit回归，其他回归方法都是类似的，有不懂的地方可以咨询

示例变量说明：

被解释变量Y
解释变量X
控制变量Size Lev Growth Agency CF TANG Balance COMPEN Age i.Industry i.year
工具变量IV

回归代码：

* 导入数据
use 示例数据.dta, clear
* 定义全局控制变量ControlVariable，后面使用 $ControlVariable引用
global ControlVariable Size Lev Growth Agency CF TANG Balance COMPEN Age i.Industry i.year
* OLS回归
xi: reg Y X $ControlVariable , robust
est store res_1
* 固定效应回归
xi: xtreg Y X $ControlVariable , fe robust
est store res_2
* 2SLS
xi: ivreg2 Y $ControlVariable (X=IV), robust
est store res_3
* Tobit回归
xi: tobit Y X $ControlVariable , vce(robust) ll(0)
est store res_4
* 输出回归结果
esttab res_*, mtitle("OLS回归" "固定效应回归" "2SLS回归" "Tobit回归")nogap replace star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) b(3) t(3) indicate("Industry=*Industry*" "Year=*year*") ar2

复制代码

未调整前回归结果

调整后结果 - 正相关

QQ截图20220102181740.jpg

调整后结果 - 负相关

QQ截图20220102181758.jpg

Stata调整回归显著性(适用于OLS、固定效应、2SLS、GMM等各种回归).rar (708.57 KB, 需要: RMB 135 元) 本附件包括：
调整代码带注释.do
示例数据.dta

补充内容 (2023-4-29 15:17):
精彩评论1：以前我几乎被回归分析卡住，但这份数据让我突破了瓶颈，非常感激。

补充内容 (2023-4-29 15:17):
精彩评论2：这份数据和代码的简洁明了是其最大的优势之一，非常实用。

补充内容 (2023-4-29 15:17):
精彩评论3：这份数据和代码已经成为我进行研究的宝贵参考，非常感激。

补充内容 (2023-4-29 15:18):
精彩评论4：这份数据非常有用，代码也十分详细。感谢作者分享这种速成方法调整回归结果，能节省不少时间和精力。