控制年份和行业效应

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看论文经常看到控制年份和行业效应，是通过设置年份和行业虚拟变量吗，具体要用什么命令呢？报的是您论文班，前面一些讲座没听过，请连老师多指教！如果不是普通面板，是动态面板或者门限回归的面板，那么这个行业和年份效应又该如何控制？谢谢！祝连老师新年快乐，万事如意！

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关键词：行业效应 虚拟变量 动态面板 新年快乐 万事如意 行业 动态 论文 如何

stata 初级视频 A2_data 中讲解了多种产生虚拟变量的方法。

Stata 学术论文班 Ye_Lian_JJYJ2012 一讲中也频繁使用了虚拟变量。

你可以使用 tab year, gen(dumyr) 产生年度虚拟变量，然后作如下回归
xtreg y x dumyr*, fe

也可以直接在回归中添加虚拟变量：
xtreg y x i.year, fe

因变量是Risk,自变量是In, 控制了年份差距以后回归就自动把In给删除了？In是一个宏观变量，类似GDP增长率每个企业都一样，Risk是微观变量，每个企业有区别，这样做的结果是说我的宏观自变量对Risk实际上没有影响吗？如果没有控制年份差距，In对Risk 的影响是显著的。以下是研究结果，谢谢连老师！

xtreg Risk In  Asset Debtratio dumyr*, fe
note: In omitted because of collinearity
note: dumyr6 omitted because of collinearity

Fixed-effects (within) regression               Number of obs      =      6498
Group variable: code1                           Number of groups   =      1083

R-sq:  within  = 0.0975                         Obs per group: min =         6
       between = 0.0166                                        avg =       6.0
       overall = 0.0407                                        max =         6

                                                F(7,5408)          =     83.51
corr(u_i, Xb)  = 0.0089                         Prob > F           =    0.0000

------------------------------------------------------------------------------
        Risk |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       In     |          0  (omitted)
       Asset |  -.0583756   .0155412    -3.76   0.000    -.0888426   -.0279085
   Debtratio |   .0618058   .0321258     1.92   0.054    -.0011736    .1247852
      dumyr1 |   .2179454   .0182062    11.97   0.000     .1822539    .2536369
      dumyr2 |   .2348878   .0175804    13.36   0.000     .2004232    .2693524
      dumyr3 |   .2382286   .0173067    13.77   0.000     .2043005    .2721567
      dumyr4 |   .2379443   .0170861    13.93   0.000     .2044486    .2714399
      dumyr5 |   .0049089   .0167917     0.29   0.770    -.0280095    .0378273
      dumyr6 |          0  (omitted)
       _cons |   1.314766    .338426     3.88   0.000     .6513151    1.978218
-------------+----------------------------------------------------------------
     sigma_u |  .56839638
     sigma_e |  .39014821
         rho |  .67974162   (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
F test that all u_i=0:     F(1082, 5408) =    12.42          Prob > F = 0.0000

In 与 Year dummies 完全共线性了。