statsby结果里为什么有缺失值

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Jones模型分行业分年度的截面数据用statsby保存系数时有几个出现缺失值，但是当单独回归时是没有问题的
65. |        P   2008           .           .           .          .          .          .          . |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
66. |        P   2009           .           .           .          .          .          .          . |
67. |        P   2010           .           .           .          .          .          .          . |
68. |        P   2011           .           .           .          .          .          .          . |
69. |        Q   2009           .           .           .          .          .          .          . |
70. |        Q   2010           .           .           .          .          .          .          . |
     |-------------------------------------------------------------------------------------------------|
71. |        Q   2011           .           .           .          .          .          .          . |
72. |        R   2008   -8.38e+07    .2177303    .0301719   1.87e+07   .0261004   .0968178   .9882135 |
73. |        R   2009           0   -.3918916     .188719          0   .2667421   .1767955   .5412533 |



单个回归


. reg  gaa_w a_w reva_w ppea_w if g==66, noconstant

      Source |       SS       df       MS              Number of obs =      59
-------------+------------------------------           F(  3,    56) =   18.25
       Model |  .214442505     3  .071480835           Prob > F      =  0.0000
    Residual |  .219376708    56  .003917441           R-squared     =  0.4943
-------------+------------------------------           Adj R-squared =  0.4672
       Total |  .433819214    59  .007352868           Root MSE      =  .06259

------------------------------------------------------------------------------
       gaa_w |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
         a_w |   1.15e+07   2.18e+07     0.53   0.599    -3.21e+07    5.52e+07
      reva_w |   -.125439   .0305213    -4.11   0.000    -.1865805   -.0642975
      ppea_w |  -.0569351   .0182956    -3.11   0.003    -.0935857   -.0202845
------------------------------------------------------------------------------


另外使用过上述方法与使用下面个两种方法是不是等价的呢
方法2
reg y (industry#year)##c.x*
predict yp
predict e,r

*生成各回归的系数及其标准差、t值、p值，拟合优度r2：
statsby _b _se r2=e(r2) n=e(df_r),clear by(industry year): reg y x*
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
}
方法三使用forvalues 函数

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关键词：statsby stats 缺失值 noconstant forvalues 2011 模型 行业

我知道怎么回事了，我弄错了，下面的66并不是与上面的66对应的

楼主你好，想请教一下，用琼斯模型做截面数据分年度分行业求残差并且能保存下来的命令是怎么做的啊？