玩转stata：分组回归的秘密武器－statsby
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实证分析中经常需要按年度、行业进行回归。如果仅仅使用regress命令，那么必然造成进行重复多次的繁重劳动。本期介绍一种STATA已经提供了相应的命令完成这个貌似繁重的工作，即statsby，这个可以专门用来处理分组数据的命令。
一、statsby的命令格式及说明
statsby命令格式为：
statsby [exp_list] [, options ]: command
其具体内容，请参见STATA的help文件，即：
help statsby
在分组回归中，statsby最重要的是如下三个部分：
（1）[, options ]，应使用分组变量，如：“,by(year industry)”；
（2）command，应选用相应的回归命令，如果是OLS，那么就为“regress y x1 x2”；
（3）[exp_list]，要统计的相应参数，如：系数拟合值、拟和优度、自由度等，可参见对应command的help文件。
综合起来，命令可以写为：
use “data.dta”,clear
sort year industy
Statsby _b _se e(r2) e(r2_a) e(df_m) e(df_r) e(F)e(N), by(year industry) saving(d:\results.dta, replace): regress y x1 x2
其中：
d:\statsbydata.dta为举例使用数据库，包括变量为：y、x1、x2、year和industry，其中year和industry是用来做分组回归的分组标识变量；
sort是排序命令，建议养成好习惯对分组变量排序，为了后续研究做准备。
_b为各变量的回归系数；
_se为各变量的标准误；
e(r2)为回归方程的拟和优度r2；
e(r2_a)为回归方程的调整后r2；
e(df_m)为回归方程的模型自由度，一般的统计、计量的书籍都记为(K-1)；
e(df_r)为回归方程的剩余自由度，一般的统计、计量的书籍都记为(n-K)；
e(F)为回归方程的F值；
e(N)为进入回归方程的有效样本数N，一般的统计、计量的书籍都记为n，也即前述提及的n；
by(year industry)，使用变量year和industry作为分组变量，进行分组统计；
saving(results.dta, replace)，将结果保存，也可以保存在临时表里；
regress y x1 x2，进行回归，这部分可以参看regress命令自身格式进行扩充。
此命令结束后，将在D盘下产生一个名字为results.dta的文件，上述统计量都将在此文件中。这里需要说明的是_b和_se是系统生成的向量，因此不能随便赋给变量，而e()则是标量，可以赋值给一个变量，譬如在命令中可以写：“r_square=e(r2)”，这样在results.dta就会出现一个r_square，替代原有的系统默认生成的变量。即使是系统生成的变量，也不用担心，因为变量的label可以区分具体的变量意义。
二、举例
*案例一
use d:/sample.dta,clear
xtset stkcd year
/*分年份和分行业做回归*/
bys ind year: reg sale staff wage fixed adminfee
/*分年份和分行业做回归,并且选取其各自回归系数为变量的内容*/
statsby _b, by(ind year) saving(123.dta, replace): reg sale staff wage fixed adminfee
merge m:1 ind year using 123.dta
gen yhat = staff*_b_staff + wage*_b_wage + fixed*_b_fixed + adminfee*_b_adminfee + _b_cons
*案例二
import excel "return_residual.xls", ///
sheet("Sheet1") firstrow case(lower) clear
// 方法一
egen t = group(year)
qui sum t
local Nt = r(max)
egen s = group(ind)
qui sum s
local Ns = r(max)
gen res = .
forvalues t = 1/`Nt' {
forvalues s = 1/`Ns' {
cap qui reg return returntl1 size if (t==`t' & s==`s')
cap qui predict e if e(sample), res
cap qui replace res = e if e(sample)
cap drop e
}
}
save example,replace
// 方法二
statsby _b, by(ind year) saving(123.dta, replace): reg return returntl1 size
merge m:1 ind year using 123.dta
gen res2 = return - returntl1*_b_returntl1 - size*_b_size - _b_cons
set matsize 1000
qui reg return (s#t)##(c.returntl1 c.size)
predict res3, res
// 确认结果
scatter res3 res2 res
*案例三
use soccer.dta,clear
*按行业回归：
egen gr=group(state)
quietly sum gr
local gmax=r(max)
forvalue i=1/`gmax' {
reg score goals loss if gr==`i'
}
*按年度回归：
egen grt=group(year)
quietly sum grt
local gmax=r(max)
forvalue t=1/`gmax' {
reg score goals loss if grr==`t'
}
*照年份和行业分组
egen g3=group(year state)
quietly sum g3
local gmax=r(max)
forvalue t=1/`gmax' {
reg score goals loss if grr==`t'
}
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2017年12月18日
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