与Stata的第三次亲密接触，心已有所属！
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采集｜青岛大学 张晓敏；后期制作 | 阿黄 田田 朵朵
编辑｜浙江外国语学院 斯雯审核｜华北电力大学 杨宜靓；
终审｜北京交通大学 水皮｜李高波
栏目策划 | Stata 服务部；
实证会计
【Stata训练营 3/10】
往期回顾
•Stata 迅速提升
•分享嘉宾：小蹊 博士
•7月5日 19:30-22：00
•授课平台：CCtalk在线直播
各位盟友：
经过长时间的筹备和规划，我们的第三期Stata直播课程终于和大家见面了！（和去年开课的时间惊人地吻合呢）
下面带你回顾基础班第三堂课的精彩瞬间：
精彩分享
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讲授内容
“实证会计与Stata训练营03期”的第三次课程于7月5日19：30开始，经过前两天的基础学习，今天小蹊老师为我们讲授的主要内容是回归模型的三张表的表格输出、组间差异性检验等。重点讲述了回归的不同方法，比如固定效应，随机效应，面板回归，logit回归等。今天的内容是论文写作中比较常用的部分，但老师告诉我们一开始的数据处理是十分重要的，会影响表格输出的成功与否。
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学习理由
1、 重点讲解会计专业领域的Stata使用方法，突出针对性和实用性。
2、 Stata 软件体积小巧，简单易懂且功能强大。对于学术界而言，为了处理数据专门学习一门编程语言（如：C、Python）未免有点小题大做，使用最基础的SPSS和EViews拿来做科研又显得不够专业。统计软件太多，而Stata以其独有的容量小简单易学等特点，成为众多实证研究爱好者的首选计量分析软件。
3、从入门到精通一条龙的服务，让还是小白甚至自诩为学渣的你，暑假期间能够快乐地学习Stata语言，轻松拿下这把数据分析的利器。
4、本次直播课程是联盟收获友谊的平台，更是我们每个会计学子心向联盟的桥梁。
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学员在线反馈
老师如约来到直播间。经过前两次直播学习，小伙伴们将互帮互助精神发挥的淋漓尽致，对于在直播间提出问题的同学，总有不少同学帮助回复解决问题。
「学员反馈分享滑动☝」
课程回顾
课程最初先导入了两张报表合并的数据。复习了两职合一的做法。
Tips：制造业取到第二级下属代码，如C3；非制造业取到第一级代码即可，如J。
✓规模是否影响业绩
✓描述性统计表。首先要熟悉missing命令，missing命令即，如果里面后面跟的变量中有一个缺失值（.或者是空），就会等于1，没有缺失值就会等于0，会产生missing1变量来标记缺失值。事实上，回归的时候，存在缺失的观察值不会进入回归样本中，我们用missing命令标记出缺失值后保证描述性统计与回归结果的一致。
✓输出描述性统计表
1.tabstat 命令可以理解为tab输出+stats统计量
2.tabstat varlist, stats(n mean median sd min max)
输出 描述性统计量（n观察值数量mean均值median中位数 sd标准差min最小值max最大值）
3.by(var) 可以输出分类描述性统计，如当dou=1、当dou=2时，用by(dou)选项则分别输出两组的描述性统计。
4.表格行列颠倒时，使用c(s)可以使行列转换。
5.if miss1==0表示仅输出所有变量都有值的描述性统计。
✓Q：如何输出？
A：使用logout命令输出。
① 步骤一：先安装logout外部命令，findit logout
②步骤二：command区域输入命令：logout save (任意文件名) excel replace:tabstat roe size dou_dum ldfzbl soe if miss1==0 ,s(n mean median sd max min) c(s) long f(%9.3g)意为：把结果输出保存到（任意文件名.xml）里，对这些变量进行描述统计，统计量、转置、常数据、九位数，可以有三位小数。
③改成by格式后就可以出现图（见下图），命令为：logout, save(任意文件名) excel replace: tabstat roe size ldfzbl soe if miss1==0 ,by(dou_dum) s(n mean median sd max min) c(s) long f(%9.3g)
✓Q:相关系数表如何输出?
A:使用logout命令。命令为：logout, save(任意文件名) excel/word replace: pwcorr_a roe size dou_dum ldfzbl soe if miss1==0,sig star1(0.01) star5(0.05) star10(0.1) 而后根据excel或word文件进行手动编辑即可。
✓详解回归命令
robust的作用：稳健标准误，修正异方差。
cluster(code)的作用：聚类稳健的标准误。一旦给定个体在时间上是不独立的，即各期之间会有相关性，用cluster(code)来修正组内自相关和异方差。因为在推导过程中并未假定同方差，故也是异方差稳健的。使用聚类稳健标准误的前提是，聚类中的个体数较少，而聚类数很多。
备注：虽robust与cluster(code)调整内容与原理略有不同，但二者作用等价，建议二者选用其一。当然，cluster的标准会更高一些，所以同时放会出现和只放cluster结果一样的现象。
rubost的作用：不改变参数估计的值，只是为了得出在异方差（或自相关）下参数的一致性标准误，在命令中可以简写为r。
cluster的作用：聚类调整，如cluster(industry)假设行业间残差项不相关，而行业内部的残差是有自相关性的。
✓reg VS areg：固定效应中，用areg和reghdfe更快一些。因为areg中的 absorb() 选项通过组内去心的方式把个体效应去除，absorb() 选项中areg只能放一个，reghdfe能吸收多个。而 reg 命令中，则是通过添加虚拟变量 （i.id） 来控制个体效应的。
✓reg VS arag：面板数据模型中用areg和reghdfe更快一些
小蹊老师还多次用excel表格举例，生动形象的解释了group与gen aa=group的区别。因网络故障、电脑重装等原因，小蹊老师安装outreg2命令有些费时，但直播间的大家都在耐心等待，熟悉老师讲授的其他知识如predict的三种写法、分组好还是交乘好、组间差异检验等。
✓predict的三种写法：分别为全样本预测、样本内预测、样本外预测。
✓Q:分组好还是交乘好
A：小蹊老师认为交乘好，因为分组中有较多的人为操纵。
两者区别在于：reg假设size、soe系数不发生改变，且用了全样本；而分组假设size、soe系数发生变化，且用了子样本，子样本分布也不同。
现在两种方法都可用，但小蹊老师建议用交乘；如果要用分组，则要进行组间系数差异检验。
✓组间系数差异性检验
✓Tips：1.选中命令后，运行命令快捷键：Ctrl+D
2.不懂的命令要善用help。
今天的课程约有126人参加，有盟友外出参会,在驻地认真学习收看直播耶!
课程22：00准时结束，老师还对明天的课程进行了预告。群内同学们的好评如潮。明天同一时间，与小蹊老师不见不散！
会计学术联盟
实证会计与Stata应用训练营03期组委会
2019年7月7日
课程介绍：
“会计学术联盟”由国内外青年会计博士联合发起的高层次交流平台。不忘初心，服务成长。通过整合会计领域优质资源，努力打造为有缘人成长服务的“高端会计生态圈”。牢记使命：传播会计前辈思想，引领青年一代成长；不忘初心：因缘分而相聚，因互助而成长，因智慧而光华。
为了满足众多联盟粉丝对Stata，以及实证会计论文学习的需求，在总结2018年《实证会计与Stata应用技能训练营第2期》经验的基础上，会计学术联盟拟在2019年7月举办《实证会计与Stata应用技能训练营03期》。
本课程共计10次课，30课时，折合5天时间：2019年7月3日——7月17日。课程内容设计上有Stata软件基础介绍、Stata编程提升、实证论文方法论系列讲座和C刊论文实证设计Stata复制案例。另外还赠送您收看“会计文献”“实证会计八股文解析”和“会计文献技能训练营”视频。
通过举办此次训练营，帮助您系统学习文献技能、实证会计方法论与Stata会计专业领域应用。以期可以为广大，甚至偏远地区青年教师，博士，硕士生，优秀本科生提供线上学习服务，助力学术成长，同时也实现会计学术联盟优秀盟友的社会价值。
今日小编：浙江外国语学院的才女小雯，浙江东阳人嗷，有问题可以给我留言交流与探讨噢~
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