【Stata】利用Stata快速完成一篇实证论文的模板（代码分享）

╰+攻爆jí腚メ 2023-09-27 14:10 14阅读 0赞

#### 目录：利用Stata快速完成一篇实证论文的模板 ####

*  一、数据整理
 *  二、描述性统计
 *  三、相关性分析
 *  四、共线性诊断
 *  五、模型选择检验
 *  六、检验结果，应该选择固定效应回归分析
 *  七、滞后效应
 *  八、分组回归
 *  九、调节效应
 *  十、中介效应
 *  十一、控制时间&个体
 *  十二、数据集

## 一、数据整理 ##

rename 综合税率A x2
    rename 净资产收益率ROE y
    rename 资产负债率 x1
    rename 总资产周转率A x3
    rename 资产对数 x4
    rename 前十大股东持股比例 x5

*xtset 股票代码 截止日期
    encode 股票代码 ,gen(id)
    encode 截止日期 ,gen(time)
    xtset id time

## 二、描述性统计 ##

logout,save(基本统计描述)word replace:tabstat y x1 x2 x3 x4 x5,s(N mean p50 sd min max) f(%12.3f) c(s)

## 三、相关性分析 ##

logout,save(相关分析)word replace:pwcorr_a y x1 x2 x3 x4 x5

## 四、共线性诊断 ##

reg y x1 x2 x3 x4 x5,r
    vif
    logout,save(共线性诊断)word replace:vif

order y x1 x2 x3 x4 x5

## 五、模型选择检验 ##

reg y x1 x2 x3 x4 x5
    est store ols

xtreg y x1 x2 x3 x4 x5,fe

检验个体效应 ，表明固定效应优于混合ols模型 ，p<0.05表示个体效应显著，固定效应更好

qui xtreg y x1 x2 x3 x4 x5,re
    xttest0

检验时间效应，结果随机效应也优于混合ols模型，p<0.05表示随机效应显著

xtreg y x1 x2 x3 x4 x5,re
    est store re
    
    xtreg y x1 x2 x3 x4 x5,fe
    est store fe

hausman fe re

上面是豪斯曼检验，结果拒绝原假设，选用固定效应模型 p<0.05固定效应，大于0.05 随机效应

outreg2 using "豪斯曼检验", word ctitle(FE)  adds(Hausman, `r(chi2)',p-value,`r(p)')replace //输出hausman结果

## 六、检验结果，应该选择固定效应回归分析 ##

reg y x1 x2 x3 x4 x5
    est store ols
    
    xtreg y x1 x2 x3 x4 x5,fe
    est store fe
    
    xtreg y x1 x2 x3 x4 x5,re
    est store re
    
    esttab ols fe re using 实证结果.rtf, replace b(%12.3f) se(%12.3f) nogap compress s(N r2 r2_a)star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) //加入了调整R2，r2_a

## 七、滞后效应 ##

xtreg y x1 x2 x3 x4 x5 L.x5 ,fe
    est store fe1
    
    xtreg y x1 x2 x3 x4 x5 L2.x5 ,fe
    est store fe2
    
    esttab fe fe1 fe2 using 滞后效应.rtf, replace b(%12.3f) se(%12.3f) nogap compress s(N r2 r2_a)star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) //加入了调整R2，r2_a

## 八、分组回归 ##

order y x1 x2 x3 x4 x5 股权性质
    
    encode 股权性质,gen(分组)
    order y x1 x2 x3 x4 x5 x6 // 国企 = 2  外资 = 3 私企 = 4
    
    xtreg y x1 x2 x3 x4 x5 if 分组 == 2 ,fe
    est store fe3
    
    xtreg y x1 x2 x3 x4 x5 if 分组 == 3 ,fe
    est store fe4
    
    xtreg y x1 x2 x3 x4 x5 if 分组 == 4 ,fe
    est store fe5
    
    esttab fe fe3 fe4 fe5 using 分组回归.rtf, replace b(%12.3f) se(%12.3f) nogap compress s(N r2 r2_a)star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) //加入了调整R2，r2_a

## 九、调节效应 ##

gen TJ = x4*x5
    
    xtreg y x1 x2 x3 x4 x5 TJ ,fe
    est store fe6
    
    esttab fe fe6 using 调节效应.rtf, replace b(%12.3f) se(%12.3f) nogap compress s(N r2 r2_a)star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) //加入了调整R2，r2_a

## 十、中介效应 ##

* rename 托宾Q值TQ ZJ
    
    xtreg y x1 x2 x3 x4 x5 ,fe
    est store fe7
    
    xtreg ZJ x1 x2 x3 x4 x5 ,fe
    est store fe8
    
    xtreg y x1 ZJ x2 x3 x4 x5 ,fe
    est store fe9
    
    esttab fe7 fe8 fe9 using 中介效应.rtf, replace b(%12.3f) se(%12.3f) nogap compress s(N r2 r2_a)star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) //加入了调整R2

## 十一、控制时间&个体 ##

xtreg y x1 x2 x3 x4 x5 i.id i.time ,fe
    
    estadd local id "Yes"
    estadd local time "Yes"
    
    est sto fe10
    
    esttab fe10 using 控制个体时间回归.rtf, replace b(%12.3f) se(%12.3f) nogap compress drop(*.id *.time) s(N r2 r2_a id time)star(* 0.1 ** 0.05 *** 0.01) //加入了调整R2

## 十二、数据集 ##

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