STATA面板数据命令：基准回归/中介效应/Sobel检验/Bootstrap检验/调解效应/merge

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1.m:1对应合并
use "C:\Users\asus\Desktop\firm.dta"
merge m:1 id year using "C:\Users\asus\Desktop\province.dta"
drop if _merge==1
drop _merge
save  "C:\Users\asus\Desktop\merge.dta",replace
2.去除NUM!
destring lnscale, force replace
drop if lnscale==.

bysort scode :gen obs=_N
drop if obs==1

winsor2 y x controls, replace cuts(1 99) 缩尾处理

3.xtset id year
补全缺失值
by id: ipolate var year, gen(var1) 补中间数据
by id: ipolate var year, gen(var2)epolate 补首尾
4.summarize
logout, save(result1) word replace:summarize y x c 输出描述性分析

5.xtreg y x i.year,fe r 双向固定效应
reghdfe y x controls,absorb(scode year icode) vce(robust) keepsingletons

outreg2 using result2.doc, replace tstat bdec(3) tdec(2) ctitle( )  输出带星号的结果，相关系数保留 3 位有效数字，t 值保留 2 位有效数字，y不写的话会输出自变量的名字。如果需要输出为 excel 表格则更改代码为 xxx.xsl 即可。
outreg2 using 1.doc, replace tstat bdec(3) tdec(2) ctitle( ) keep( ) addtext(Firm FE, Yes,Year-Industry FE, Yes)

outreg2 using 1.doc, replace tstat bdec(3) tdec(2) ctitle( ) keep( ) addtext(Province FE, Yes,Year FE, Yes,Controls,Yes)
面板数据双向固定效应结果输出，keep() 命令的作用是保持输出表格简洁，括号中是所有需要展示的变量。
outreg2 using 1.doc, append  tstat bdec(3) tdec(2) ctitle( ) keep( ) addtext(Province FE, Yes,Year FE, Yes)  append 为合并命令，先进行了y和x1两个变量回归，之后增加变量x2回归后再利用 outreg2 + append 命令进行合并输出。

6.tab year, gen(dummy_year) 生产时间虚拟变量

gen bad =0

replace bad=1 if rep78 > 2

replace bad =. if rep78==. 将缺失值对应的bad也替换为缺失值

todummy wage ,values (50) percentile

7.中介效应
xtreg m x i.year,fe r 中介变量和自变量
xtreg y m x i.year,fe r
sgmediation y, mv(m) iv(x) cv(c) 用 sobel 方法检验中介变量，c代表控制变量
bootstrap r(ind_eff) r(dir_eff), reps(500) : sgmediation y, mv(m) iv(x) cv(c)  计算中介效应和间接效应
estat bootstrap, percentile bc  计算置信区间
直接效应 _bs_1 和间接效应 _bs_2，bs_2置信区间不包括0，中介效应成立

8.地区异质性
inlist2 id,values(1,2,3,6,9,10,11,13,15,19,21) name(east)
reghdfe lninn lnrobot sa lnscale lnage ci roa lnpgdp open envir lninfra is if east==1,absorb(scode year icode) vce(robust) keepsingletons

分组：astile sa_4=sa, nq(4)

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关键词：Bootstrap stata面板数据 Bootstra Sobel检验 STATA面板

xtreg y x i.year, fe vce(cluster id)

更正：
logout, save(result1) word replace:summarize 输出描述性分析

调节效应
bys id: center m x controls
bys id:g x_m = c_x * c_m
xtreg y m x x_m controls i.year,fe r

2SLS工具变量法
1. ivregress2 2sls y x1 (x2=iv),r first    x1代表外生解释变量，只有一个解释变量可以不写x1，x2是解释变量，iv是工具变量
2.estat firststage,all forcenonrobust  弱工具变量检验（恰好识别）
estat overid 过度识别（工具变量个数>内生变量个数）
3.est sto first
4.outreg2 using temp.doc, bdec(3) replace
5.outreg2 [first second] using temp.doc, bdec(3) replace 输出结果

sgmediation和bootstrap那一步不用放时间和个体固定效应吗，那这个结果有什么用呢

还有，检验中介变量的逐步回归法也没放控制变量，这样是可以的吗

albert@wu 发表于 2022-12-25 11:33
还有，检验中介变量的逐步回归法也没放控制变量，这样是可以的吗

那个是我没写上去，要加控制变量的

albert@wu 发表于 2022-12-25 11:32
sgmediation和bootstrap那一步不用放时间和个体固定效应吗，那这个结果有什么用呢

按照我查阅的资料，segmediation命令是没有放固定效应的，具体为什么我也不太清楚呢

mona_134 发表于 2022-12-25 13:16
按照我查阅的资料，segmediation命令是没有放固定效应的，具体为什么我也不太清楚呢

如果是这样的话，segmediation和bootstrap结果可信吗，就怕答辩时会被老师challenge
因为我做bootstrap的时候不加固定效应是没问题的，可以跑出来，但是按照其他教学视频那样加了固定效应的话，reps（1000）只能跑出几十个或者一两百个，其余结果都是显示红叉，甚至bootstrap结果跟segmediation结果不一致