常数项新问题

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假如时间为2001-2009年，有200家公司，每家公司每年都有观察值，一个因变量，一个自变量，如何在每年做出每个公司的回归方程，并且能把每个回归方程的常数项导出来（因为该变量是下一模型的因变量）。急切求助！

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关键词：常数项 新问题 一个因变量 回归方程 因变量 因变量 自变量 模型 如何

用R做lm然后用lm$coef[1,1]把每家公司的截距项估计调出来，然后每次的截距项估计赋值到一个长度200的向量里面，以后就可以调用向量了。

楼主讲得较高深和浓缩，有些不明白，具体的stata程序怎么写？

假如时间为2001-2009年，有200家公司, firm，每家公司每年都有观察值，一个因变量y，一个自变量x，

如何在每年做出每个公司的回归方程，并且能把每个回归方程的常数项导出来（因为该变量是下一模型的因变量）。

statsby , by(firm):regress y x

then, you will get a new data set, which has 200 observations (i.e., firm) with three variables, firm id, _b_x,  and _b_cons

save this data set.

done!

这按公司的估计，如何同时按年和公司估计出好几千个同样的值？

gainend 发表于 2012-10-17 09:28
这按公司的估计，如何同时按年和公司估计出好几千个同样的值？

你是不是说每家公司每年都有一串数据，然后你希望在每年每家公司里都构建一个回归方程？

statsby , by(year firm):regress y x

then, you will get a new data set, which has 1800 observations (i.e., firm across year) with four variables, year，firm id, _b_x,  and _b_cons

save this data set. 9*200,数据包里会有1800行数据，代表每个模型的constant.

done!

多谢了

statsby _b _se r2=e(r2) n=e(df_r),clear by(company): reg  这里添加回归的变量就可以啦
foreach v of var _b*{
loc s=substr("`v'",4,.)
g _t_`s'=`v'/_se_`s'
g _p_`s'=ttail(_eq2_n, abs(_t_`s'))*2
}