如何获得全部的个体影响

想要分析31个省的个体影响，双向固定效应模型以第一个省份为基准，只能得出30个省份的。求助，用什么stata命令能够得出全省份的个体影响呢？
看到有文献（第二张图，基于28个省的数据）用的固体影响变截距模型，可以看出28个省的个体影响，请问大神们做这个的命令怎么写呢？

试试类似

1. webuse grunfeld, clear
   
2. xtset company year
   
3. xtreg invest mvalue kstock, fe
   
4. tab company, gen(dc)
   
5. reg invest mvalue kstock dc1-dc10, noconstant

复制代码

黄老师说得很对，实质就是最小二乘虚拟变量法，固定效应模型的本质就是加入N-1个虚拟变量

黃河泉 发表于 2017-8-25 17:39
试试类似

谢谢黄老师呢，我试了tab company, gen(dc)    reg invest mvalue kstock dc1-dc10, noconstant这个命令，得到的个体系数有280以上，这么大会不会不正常呀，还有一组全是负的，看起来和一般的回归系数相差很大。
如果用 reg invest mvalue kstock dc1-dc10, r 可以吗？只是又会遗漏一个省份。。。

镜子Jing 发表于 2017-8-25 22:49
谢谢黄老师呢，我试了tab company, gen(dc)    reg invest mvalue kstock dc1-dc10, noconstant这个命令， ...

不会吧！请看我的结果：

1. webuse grunfeld, clear
   
2. 
   
3. . xtset company year
   
4.        panel variable:  company (strongly balanced)
   
5.         time variable:  year, 1935 to 1954
   
6.                 delta:  1 year
   
7. 
   
8. . xtreg invest mvalue kstock, fe
   
9. 
   
10. Fixed-effects (within) regression               Number of obs     =        200
    
11. Group variable: company                         Number of groups  =         10
    
12. 
    
13. R-sq:                                           Obs per group:
    
14.      within  = 0.7668                                         min =         20
    
15.      between = 0.8194                                         avg =       20.0
    
16.      overall = 0.8060                                         max =         20
    
17. 
    
18.                                                 F(2,188)          =     309.01
    
19. corr(u_i, Xb)  = -0.1517                        Prob > F          =     0.0000
    
20. 
    
21. ------------------------------------------------------------------------------
    
22.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
23. -------------+----------------------------------------------------------------
    
24.       mvalue |   .1101238   .0118567     9.29   0.000     .0867345    .1335131
    
25.       kstock |   .3100653   .0173545    17.87   0.000     .2758308    .3442999
    
26.        _cons |  -58.74393   12.45369    -4.72   0.000    -83.31086     -34.177
    
27. -------------+----------------------------------------------------------------
    
28.      sigma_u |  85.732501
    
29.      sigma_e |  52.767964
    
30.          rho |  .72525012   (fraction of variance due to u_i)
    
31. ------------------------------------------------------------------------------
    
32. F test that all u_i=0: F(9, 188) = 49.18                     Prob > F = 0.0000
    
33. 
    
34. . tab company, gen(dc)
    
35. 
    
36.     company |      Freq.     Percent        Cum.
    
37. ------------+-----------------------------------
    
38.           1 |         20       10.00       10.00
    
39.           2 |         20       10.00       20.00
    
40.           3 |         20       10.00       30.00
    
41.           4 |         20       10.00       40.00
    
42.           5 |         20       10.00       50.00
    
43.           6 |         20       10.00       60.00
    
44.           7 |         20       10.00       70.00
    
45.           8 |         20       10.00       80.00
    
46.           9 |         20       10.00       90.00
    
47.          10 |         20       10.00      100.00
    
48. ------------+-----------------------------------
    
49.       Total |        200      100.00
    
50. 
    
51. . reg invest mvalue kstock dc1-dc10, noconstant
    
52. 
    
53.       Source |       SS           df       MS      Number of obs   =       200
    
54. -------------+----------------------------------   F(12, 188)      =    391.97
    
55.        Model |    13097228        12  1091435.66   Prob > F        =    0.0000
    
56.     Residual |  523478.114       188  2784.45805   R-squared       =    0.9616
    
57. -------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.9591
    
58.        Total |  13620706.1       200  68103.5304   Root MSE        =    52.768
    
59. 
    
60. ------------------------------------------------------------------------------
    
61.       invest |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
    
62. -------------+----------------------------------------------------------------
    
63.       mvalue |   .1101238   .0118567     9.29   0.000     .0867345    .1335131
    
64.       kstock |   .3100653   .0173545    17.87   0.000     .2758308    .3442999
    
65.          dc1 |  -70.29669   49.70796    -1.41   0.159    -168.3537    27.76035
    
66.          dc2 |   101.9058   24.93832     4.09   0.000     52.71093    151.1007
    
67.          dc3 |  -235.5718   24.43162    -9.64   0.000    -283.7672   -187.3765
    
68.          dc4 |  -27.80929   14.07775    -1.98   0.050    -55.57995   -.0386303
    
69.          dc5 |  -114.6168   14.16543    -8.09   0.000    -142.5604   -86.67319
    
70.          dc6 |  -23.16129   12.66874    -1.83   0.069    -48.15244    1.829856
    
71.          dc7 |  -66.55347   12.84297    -5.18   0.000    -91.88833   -41.21862
    
72.          dc8 |  -57.54565   13.99315    -4.11   0.000    -85.14941    -29.9419
    
73.          dc9 |  -87.22227   12.89189    -6.77   0.000    -112.6536   -61.79091
    
74.         dc10 |  -6.567843   11.82689    -0.56   0.579    -29.89831    16.76262
    
75. ------------------------------------------------------------------------------

复制代码