❶ stata psm控制年份固定效應命令
操作方法如下：
xtreg表示對面板數據進行回歸，前綴xt可以說是面板數據命令的標志，與OLS的回歸命令reg相區別。
在這個例子中，被解釋變數為exit1，後面4個全是解釋變數，fe表示fixedeffect，處理的是個體固定效應，r表示robust，即採用聚類穩健標准誤，對於面板數據估計，r自動聚類到截面維度，若要更改聚類層面，可以手動將r換成cluster（hy），括弧內為想要聚類的層面，比如hy（行業）。
關於R-sq，也就是RSquare，這里也要強調一下，可以發現，回歸結果顯示了三個R-aq，到底應該用哪一個呢？之前講過，固定效應有三種估計方法，Stata默認的是組內估計（Withinestimate），因此這三個R-sq里應該用第一個：within=0.02。
不過也有一個「聰明」的辦法來識別，即通過命令將回歸結果直接導出到word，然後再看軟體給出的是哪一個R-sq（導出回歸結果的命令之前有提過，像outreg2以及esttab等都能很好實現）。
❷ 如何在stata中做面板數據回歸分析
在stata中進行面板數據回歸分析，需運用paneldata命令，例如使用xtreg、xttab、xtline等命令。在啟動分析前，首先要對數據進行預處理，包括剔除缺失值和異常值。接著，需選擇合適的面板數據回歸模型，並進行模型估計和分析。在選擇模型時，要考慮到數據特徵和研究目的。同時，控制變數的選擇和處理同樣重要，合理選擇控制變數有助於提高回歸結果的准確性和可靠性。此外，結果檢驗也是必不可少的步驟，包括對模型的顯著性、擬合優度以及模型假設的檢驗。解釋結果時，需結合實際背景和理論知識，確保結果的合理性和解釋的准確性。
在完成回歸分析後，可視化結果可以增強報告的直觀性和說服力。可以利用stata內置的圖形功能，如twoway、scatter、line等，繪制回歸結果的圖形。此外，報告是展示研究結果的關鍵途徑，需詳細說明數據來源、處理過程、所選模型、變數解釋、回歸結果、圖形展示等信息。在撰寫報告時，應注意邏輯清晰、語言簡潔，使讀者能夠輕松理解研究內容和結論。
值得注意的是，面板數據回歸分析過程中，模型選擇和控制變數的選擇是關鍵。不同的模型適用於不同類型的數據和研究目的。例如，固定效應模型和隨機效應模型適用於不同的假設條件。因此，需根據具體情況選擇合適的模型。控制變數的選擇應基於理論基礎和研究目的，確保其對解釋變數的影響顯著且合理。此外，還需進行模型假設檢驗，確保模型的假設條件得到滿足。
綜上所述，在stata中進行面板數據回歸分析是一項復雜但重要的任務。通過合理的數據預處理、模型選擇、控制變數處理以及結果檢驗，可以確保分析結果的准確性和可靠性。同時，結果的可視化和詳細報告有助於提高研究的可讀性和說服力。