【求助】STATA如何求回归后虚拟变量系数间差异及其显著性

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各位大佬好！

我需要用1965-2018年市场上的数据，每个月对应一个市场上投资者的情绪（高/低）。根据不同的市场情绪（高或者低）做虚拟变量，然后进行回归，之后求高低情绪间的差异，也就是虚拟变量系数之间的差异。
求各位赐教如何能做高低情绪虚拟变量间系数的差异？
对您的热心帮助，我不胜感激！谢谢！

回归方程如下图：
其中ah,al 是虚拟变量，用于指示这个时间处于高情绪还是低情绪。


目前我能做到的：
reg Long_excess MktRF SMB HML i.High i.Low, noconstant robust  //分别求高/低情绪的回归。

我想要求助的： 求ah, al这两个系数的差异，以及差异的显著性。

我的一部分数据如下：

1. [CODE]
   
2. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
   
3. clear
   
4. input float(year month Long_excess) double(MktRF SMB HML) float(High Low H_L)
   
5. 1965  8   4.632236   2.73  2.81  -.96 0 1 0
   
6. 1965  9  2.8955636   2.86   .61   -.1 0 1 0
   
7. 1965 10  4.2788835    2.6  2.48  1.52 0 1 0
   
8. 1965 11  -.3959663   -.03  4.68   .21 0 1 0
   
9. 1965 12 -4.7156677   1.01  2.08  1.95 0 1 0
   
10. 1966  1  -.4437436    .72  3.89  3.49 0 1 0
    
11. 1966  2   4.196238  -1.21  4.54   .27 0 1 0
    
12. 1966  3    .427987  -2.51   .94 -2.07 0 1 0
    
13. 1966  4   7.906649   2.14  3.45  -.54 0 1 0
    
14. 1966  5  -2.850789  -5.66  -4.7 -1.55 0 1 0
    
15. 1966  6  -2.613621  -1.44  1.02    .5 0 1 0
    
16. 1966  7   -3.17817  -1.63  -.44   .96 0 1 0
    
17. 1966  8  -6.418448  -7.91 -3.23   .47 0 1 0
    
18. 1966  9  -1.853531  -1.06 -1.07   .53 0 1 0
    
19. 1966 10  3.5472095   3.86 -6.64  2.87 0 1 0
    
20. 1966 11  11.444662    1.4  4.22 -4.46 0 1 0
    
21. 1966 12 -1.3859863    .13  1.86 -1.22 0 1 0
    
22. 1967  1   9.145117   8.15  8.32  2.22 0 1 0
    
23. 1967  2   5.834916    .78  3.34 -2.17 0 1 0
    
24. 1967  3  4.4612303   3.99  1.63   .31 0 1 0
    
25. 1967  4   8.277814   3.89   .62 -2.64 0 1 0
    
26. 1967  5  -3.675048  -4.33  1.98    .8 0 1 0
    
27. 1967  6   5.431068   2.41  5.96   .96 0 1 0
    
28. 1967  7   2.548094   4.58  3.08  2.65 0 1 0
    
29. 1967  8 -2.1098902   -.89   .47  1.46 0 1 0
    
30. 1967  9   8.679214   3.11   3.1 -2.47 0 1 0
    
31. 1967 10   6.782202  -3.09  1.42 -3.39 0 1 0
    
32. 1967 11  2.3135576    .37    .2 -1.71 0 1 0
    
33. 1967 12  2.0283077   3.05  5.73  -.39 0 1 0
    
34. 1968  1   -6.07327  -4.06  3.91  4.75 0 1 0
    
35. 1968  2 -2.9628284  -3.75 -2.95  1.17 0 1 0
    
36. 1968  3  4.4317164     .2 -1.28  -.59 1 0 1
    
37. 1968  4   10.36403   9.05  5.73 -1.03 1 0 1
    
38. 1968  5   4.927694   2.28  6.43   .84 0 1 0
    
39. 1968  6 -1.1929152    .69  -.17   .67 1 0 1
    
40. 1968  7  -4.919647  -2.72  -1.3  5.48 1 0 1
    
41. 1968  8 -1.4473833   1.34  2.34     1 1 0 1
    
42. 1968  9  1.0831398   4.03  2.76   .24 1 0 1
    
43. 1968 10  -8.093421    .42  -.47  2.89 1 0 1
    
44. 1968 11   8.772859   5.43  2.36   -.9 1 0 1
    
45. 1968 12  -5.746231  -3.94  3.44   .02 1 0 1
    
46. 1969  1  -6.084597  -1.25  -.78  1.69 1 0 1
    
47. 1969  2  -1.845357  -5.84 -3.89    .9 1 0 1
    
48. 1969  3   5.554728   2.64  -.25  -.46 1 0 1
    
49. 1969  4   3.377683   1.46  -.88   .03 1 0 1
    
50. 1969  5  -3.029873    -.1  -.27   .73 1 0 1
    
51. 1969  6   4.154287  -7.18 -5.39 -1.09 1 0 1
    
52. 1969  7  -5.577778     -7 -3.21  1.42 1 0 1
    
53. 1969  8   5.907224   4.68   .94 -3.87 1 0 1
    
54. 1969  9 -1.1981394  -2.98   1.2 -3.19 1 0 1
    
55. 1969 10   4.014991   5.06  3.81 -3.19 1 0 1
    
56. 1969 11  -2.229061  -3.79 -2.53 -1.12 1 0 1
    
57. 1969 12  .59349704  -2.63 -3.67 -3.02 1 0 1
    
58. 1970  1  -8.982457   -8.1   2.9  3.04 1 0 1
    
59. 1970  2   2.301114   5.13  -2.4  4.04 1 0 1
    
60. 1970  3  -1.308261  -1.06 -2.32  4.25 1 0 1
    
61. 1970  4 -12.577822    -11 -6.11  6.39 1 0 1
    
62. 1970  5  -6.620794  -6.92 -4.52   3.6 1 0 1
    
63. 1970  6 -10.758504  -5.79 -2.16   .87 1 0 1
    
64. 1970  7   5.169742   6.93  -.54   .96 1 0 1
    
65. 1970  8    6.15872   4.49  1.52  1.03 1 0 1
    
66. 1970  9  4.5781817   4.18  8.62 -5.58 1 0 1
    
67. 1970 10 -.58754516  -2.28 -4.28   .27 1 0 1
    
68. 1970 11   5.584251   4.59 -4.07  1.63 1 0 1
    
69. 1970 12   4.291851   5.72  2.97  1.01 1 0 1
    
70. 1971  1   3.227231   4.84  7.37  1.38 1 0 1
    
71. 1971  2  2.1020925   1.41  1.88 -1.29 1 0 1
    
72. 1971  3    4.17632   4.13  2.54 -4.04 1 0 1
    
73. 1971  4   4.122289   3.15  -.49   .72 1 0 1
    
74. 1971  5  -6.844477  -3.98  -1.1 -1.38 0 1 0
    
75. 1971  6  -3.355497    -.1 -1.42 -2.06 0 1 0
    
76. 1971  7  -5.877427   -4.5  -1.5   .17 0 1 0
    
77. 1971  8   5.549789   3.79  -.16  2.67 0 1 0
    
78. 1971  9  -.8833993   -.85   .41 -2.96 0 1 0
    
79. 1971 10  -3.824068  -4.42  -1.8  -.43 0 1 0
    
80. 1971 11   1.429232   -.46 -2.85  -1.7 0 1 0
    
81. 1971 12    8.18985   8.71  3.32  -.35 0 1 0
    
82. 1972  1    5.70375   2.49  6.12  1.99 0 1 0
    
83. 1972  2  1.0050969   2.87  1.37 -2.76 0 1 0
    
84. 1972  3  3.6108804    .63  -.27 -1.73 0 1 0
    
85. 1972  4 -1.3858455    .29   .01   .23 0 1 0
    
86. 1972  5  1.1284181   1.25 -2.79 -2.69 0 1 0
    
87. 1972  6  -1.830078  -2.43   .33 -2.51 0 1 0
    
88. 1972  7  1.6449952    -.8 -2.89   .78 0 1 0
    
89. 1972  8  1.8896585   3.26 -4.09  4.69 0 1 0
    
90. 1972  9  -1.508398  -1.14 -2.67   .47 0 1 0
    
91. 1972 10  -3.039828    .52 -2.74  1.37 0 1 0
    
92. 1972 11   .9094566    4.6 -1.11  4.76 0 1 0
    
93. 1972 12   1.799434    .62 -1.86 -2.27 0 1 0
    
94. 1973  1  3.3009074  -3.29 -3.48  2.68 0 1 0
    
95. 1973  2  -2.623552  -4.85 -3.99   1.7 0 1 0
    
96. 1973  3 -1.1218288   -1.3 -2.82  2.78 0 1 0
    
97. 1973  4    -6.1918  -5.68 -3.99  5.69 0 1 0
    
98. 1973  5  -2.832441  -2.94 -6.12   .21 0 1 0
    
99. 1973  6   .0604819  -1.56 -2.95  1.44 0 1 0
    
100. 1973  7   2.279445   5.05  7.91 -5.31 0 1 0
     
101. 1973  8 -3.1913245  -3.82 -2.03  1.14 0 1 0
     
102. 1973  9 -3.1432464   4.75  2.94  2.18 0 1 0
     
103. 1973 10   5.469185   -.83  -.23  1.74 0 1 0
     
104. 1973 11  -9.502658 -12.75  -7.7  4.04 0 1 0
     
105. end

复制代码

[/code]

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关键词：stata 回归 虚拟变量

可以试试

1. reg Long_excess High MktRF SMB HML, robust
   
2. test High = 0

复制代码

黃河泉 发表于 2019-12-27 16:49
可以试试

谢谢您的回答与帮助！
我觉得这个应该能解决分组变量系数之间的对比， 但是在test High = 0 之后输出的结果如下
( 1)  High = 0

       F(  1,   625) =    1.89
            Prob > F =    0.1696

我想请问如何才能把这个结果转换成t-statistic呢？
以及如果是这样做，两组间系数的差异，便是用reg Long_excess High MktRF SMB HML, robust 之后High的系数对吗？但是这样的化，为什么不能直接用High 的t值表示两个虚拟变量间差别的t值呢？

Noaha 发表于 2019-12-28 20:07
谢谢您的回答与帮助！
我觉得这个应该能解决分组变量系数之间的对比， 但是在test High = 0 之后输出的结 ...

直接看

1. reg Long_excess High MktRF SMB HML, robust

复制代码

结果， High 的 t 值。

黃河泉 发表于 2019-12-29 07:40
直接看结果， High 的 t 值。

好的，谢谢！