一、描述性结果分析

1.1一般统计指标

outreg2 using xxx.doc, replace sum(log) title(Decriptive statistics)


         /*
        【1】xxx.doc 为输出文件名为 xxx 的 word 文档命令;
        同理,若需要输出为 excel 表格则更改代码为 xxx.xsl;
        【2sum(log) 即输出一般统计指标命令,
        一般统计指标包括样本数、中值、标准误、最大值和最小值;
        【3】title(Decriptive statistics) 为自定义输出表格的名称命令,
        可在括号内自行编辑表格名称
        */

1.2部分变量结果的输出

outreg2 using xxx.doc, replace sum(log) ///
        keep(var1 var2 var3)            ///
        title(Decriptive statistics)
       
 *加入了keep(var1 var2 var3)

1.3全部统计指标的输出
    

outreg2 using xxx.doc, replace sum(detail) ///
        title(Decriptive statistics)
       
 /*
  sum(detail)为输出全部统计指标命令,
  除去一般统计指标外还包括方差、偏度、峰度、极差等指标
 */

1.4部分变量部分统计指标输出
  

outreg2 using xxx.doc, replace sum(log)        ///
        keep(var1 var2 var3) eqkeep(N min mix) ///
        title(Decriptive statistics)
        
/*
eqkeep(N min mix) 为保留部分统计指标输出命令,
这里以样本数、最大值和最小值为例
*/

1.5分组描述性统计

bysort var1: outreg2 using xxx.doc,  ///
             replace sum(log)        ///
             title(Decriptive statistics) 
        
    *bysort var1 为按照变量var1 进行分组命令
        

1.6频数输出
    

outreg2 var1 using xxx.doc, replace ///
        cross title(Decriptive statistics)
    
*代码中 var1 即所需描述频数的分组变量

二、回归结果输出

2.1线性回归结果输出
  

outreg2 using xxx.doc, replace tstat bdec(3) tdec(2) ctitle(y) 


    /*
    【1】ctitle为自定义表格内标题命令,
    如果不进行设定则直接输出为被解释变量名;
    【2】按照outreg2命令输出的表格内相关系数下括号内数字为标准误,
    因此我们一般利用命令 tstat 将其更改为 t 值;
    【3】相关系数bdec(3)保留3位有效数字;
    【4】t值tdec(2),保留 2 位有效数字
    */


    2.2面板固定效应回归结果输出
    

outreg2 using xxx.doc, replace           ///
            tstat ctitle(y) bdec(3) tdec(2)  ///
            keep(var1 var2 var3)             ///
            addtext(Company FE, YES, Year FE, YES )

       
         /*
        【1】addtext 为在表中增加信息命令,
        由于 Stata 进行固定效应回归后单纯利用
        outreg2命令输出不会展示是否控制固定效应,
        因此我们需要利用 addtext 命令追加;
        【2】keep()命令的作用是保持输出表格简洁,
        括号中是所有需要展示的变量;
        【3】ctitle为自定义表格内标题命令,
        如果不进行设定则直接输出为被解释变量名;
        */

2.3逐步增加变量回归合并输出
    

outreg2 using xxx.doc, replace tstat bdec(3) tdec(2) ctitle(y)
outreg2 using xxx.doc, append  tstat bdec(3) tdec(2) ctitle(y)

        *增加变量回归后再利用 outreg2 + append 命令进行合并输出

2.4不同模型回归结果合并输出
    

outreg2 using xxx.doc, replace tstat bdec(3) tdec(2) ctitle(model1)
outreg2 using xxx.doc, append  tstat bdec(3) tdec(2) ctitle(model2) 
outreg2 using xxx.doc, append  tstat bdec(3) tdec(2) ctitle(model3)

 2.5包含两阶段回归的结果输出——以2SLS为例
  

 *第一阶段
    ivregress2 2sls y var3 (var1=var2), first
    est restore first
    outreg2 using xxx.doc, cttop(first) tstat bdec(3) tdec(2) replace
 
*第二阶段
    ivregress2 2sls y var3 (var1=var2), first
    outreg2 using xxx.doc, cttop(two) tstat bdec(3) tdec(2) replace
       

        /*
        两阶段回归输出时,若只展示第二阶段回归,
        则直接利用第二阶段回归输出代码即可。
        如需展示第一阶段回归结果,
        利用命令先将第一阶段回归结果保存输出,
        再输出第二阶段回归结果。
        */

2.6自定义统计量的输出
      

*在 logit 估计之后报告伪 R 平方实例
        outreg2 using xxx.doc, replace tstat bdec(3) tdec(2) ///
                addstat(Pseudo R-squared, `e(r2_p)')
          
            /*
            logit 模型回归是没有R方的,
            因此在报告时我们需要输出伪R方的值,
            在正常输出回归表格代码后增加 addstat() 命令
            可以增加报告伪R方
            */
*加F值、调整后R2、和F检验的P值
            outreg2 using xxx.doc, replace ///
                    tstat bdec(3) tdec(2) ///
                    e(r2_a,F) addstat(F test,e(p))

            /*
            与增加伪R方类似,
            增加F检验同样是利用 addstat 命令,
            括号内代码更换为 F test,e(p) 即可
            */


            
    

        
    
    


 

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