summarize lnGDP lnGDP_pop_reg lnGDP_area...,detail 3.多时点DID模型 3.1前期变量准备 *生成核心变量 gen DID=0 replace DID=1 if Year>Merge_year1 *将全部控制变量设置全局代替变量X和Y *县级控制变量 global X lnarea lnreg thr_cty sec_cty lnphone lnFisRev lnFisExp lnsaving lnloan lnstu_pri ...
2.2 基准回归Stata演示 2.2.1 创建面板数据 代码: 在对面板数据进行基准回归前,需要先使用代码xtset创建面板数据,否则回归会报错。“strongly balanced”说明面板数据是平衡数据。2.2.2 构造核心解释变量(交互项) (1)方法一_匹配法 代码: 将基础数据.dta导入面板数据中,从而可以在不同政策执行年份下构造核心解...
2.2 平行趋势检验Stata演示 2.2.1 创建面板数据 代码：在对面板数据进行基准回归前，需要先使用代码xtset创建面板数据，否则回归会报错。“strongly balanced”说明面板数据是平衡数据。2.2.2 构造核心解释变量（交互项）代码：将基础数据.dta导入面板数据中，从而可以在不同政策执行年份下构造核心解释变量（交互项）...
三月苏苏:Stata实证全流程代码/多时点DID模型 发布于 2022-12-14 01:30・IP 属地浙江 Stata stata连享会 内生性 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 其他方式登录
在进行实证研究时，Stata 是一种广泛使用的统计软件。以下内容将介绍实证研究全流程中使用 Stata 的基本步骤，重点是多时点差异影响模型（DID）的构建。首先，导入数据是研究的起点。需设定文件路径并导入 dta 格式数据，这一步骤确保了研究数据的完整性与正确性。数据清洗是保证研究质量的关键。使用诸如定义...