❶ stata psm控制年份固定效应命令
操作方法如下：
xtreg表示对面板数据进行回归，前缀xt可以说是面板数据命令的标志，与OLS的回归命令reg相区别。
在这个例子中，被解释变量为exit1，后面4个全是解释变量，fe表示fixedeffect，处理的是个体固定效应，r表示robust，即采用聚类稳健标准误，对于面板数据估计，r自动聚类到截面维度，若要更改聚类层面，可以手动将r换成cluster（hy），括号内为想要聚类的层面，比如hy（行业）。
关于R-sq，也就是RSquare，这里也要强调一下，可以发现，回归结果显示了三个R-aq，到底应该用哪一个呢？之前讲过，固定效应有三种估计方法，Stata默认的是组内估计（Withinestimate），因此这三个R-sq里应该用第一个：within=0.02。
不过也有一个“聪明”的办法来识别，即通过命令将回归结果直接导出到word，然后再看软件给出的是哪一个R-sq（导出回归结果的命令之前有提过，像outreg2以及esttab等都能很好实现）。
❷ 如何在stata中做面板数据回归分析
在stata中进行面板数据回归分析，需运用paneldata命令，例如使用xtreg、xttab、xtline等命令。在启动分析前，首先要对数据进行预处理，包括剔除缺失值和异常值。接着，需选择合适的面板数据回归模型，并进行模型估计和分析。在选择模型时，要考虑到数据特征和研究目的。同时，控制变量的选择和处理同样重要，合理选择控制变量有助于提高回归结果的准确性和可靠性。此外，结果检验也是必不可少的步骤，包括对模型的显着性、拟合优度以及模型假设的检验。解释结果时，需结合实际背景和理论知识，确保结果的合理性和解释的准确性。
在完成回归分析后，可视化结果可以增强报告的直观性和说服力。可以利用stata内置的图形功能，如twoway、scatter、line等，绘制回归结果的图形。此外，报告是展示研究结果的关键途径，需详细说明数据来源、处理过程、所选模型、变量解释、回归结果、图形展示等信息。在撰写报告时，应注意逻辑清晰、语言简洁，使读者能够轻松理解研究内容和结论。
值得注意的是，面板数据回归分析过程中，模型选择和控制变量的选择是关键。不同的模型适用于不同类型的数据和研究目的。例如，固定效应模型和随机效应模型适用于不同的假设条件。因此，需根据具体情况选择合适的模型。控制变量的选择应基于理论基础和研究目的，确保其对解释变量的影响显着且合理。此外，还需进行模型假设检验，确保模型的假设条件得到满足。
综上所述，在stata中进行面板数据回归分析是一项复杂但重要的任务。通过合理的数据预处理、模型选择、控制变量处理以及结果检验，可以确保分析结果的准确性和可靠性。同时，结果的可视化和详细报告有助于提高研究的可读性和说服力。