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1.把STKCD转成字符型且把股票代码格式设为6位：tostring STKCD, format(%06.0f) replace

2.取字符变量V2的1到4位并存为字符变量V5：gen str4 v5=substr(v2,1,4)

3.根据v1 、v5 求v4的平均值：collapse (mean)v4,by(v1 v5)

4.根据code、date 求Z1、Z2的协方差：

5.强制修改格式：destring,force  replace

6.根据code、date 求Z1、Z2的协方差：

egen gg = group(code date), label lname(code_date)
  qui sum  gg
  global N = r(max)
  dropvars cov
  gen cov = .
  forvalues i = 1/$N{
    qui corr z1 z2 if (gg==`i'), cov
    qui replace cov = r(cov_12)  if  (gg==`i')
  }

7.逐步回归：stepwise,pr(0.05) hier:reg  y x1 x2  逐个剔除，而且从后往前检验，到第一个p<0.05的变量即停止。

stepwise,pe(0.05) hier: reg y x1 x2 x3 x4 从前往后检验并加入，到第一个不符合的即停止。

8.删除重复项： duplicates drop

9.删除v1为空值的行： drop if  v1==.

10.检验以下两方程中X1的系数是否显著差异：reg y x1 x2 x3 if group==1 与reg y x1 x2 x3 if group==0

oreach i of var x?{
g `i'a=`i'*group
g `i'b=`i'*!group
}
reg y group x??
test _b[x1a]=_b[x1b]

11.两阶段最小二乘回归：

ivregress 2sls ami001 v23 lnvol v25 v26 v27 v28 (v5 = v8 mb v12 v13 prof v16),r

其中r代表稳健性检验
12.判断该用固定效应还是随机效应

xtset v1 v2

xtreg v3 v6 v7 mb  v9 v10 prof  v12 v13 roll,fe

estimates store fe

xtreg v3 v6 v7 mb  v9 v10 prof  v12 v13 roll,re

estimates store re

hausman re fe ,constant sigmamore

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