回归调整显著Stata代码
附件内容：
- 包含示例数据和代码
- 代码附有详细注释（每行都有注释）
- 可以同时调整多个回归结果
- 适用于OLS、固定效应、2SLS、Tobit、GMM等各种回归
- 调整原理：通过剔除部分显著影响回归结果的数据
- 适用数据：样本量尽可能大，最好在4000以上，调整效果较好
示例主要使用OLS回归、固定效应回归、2SLS回归和Tobit回归，其他回归方法都是类似的，有不懂的地方可以咨询
示例变量说明：- 被解释变量Y
- 解释变量X
- 控制变量Size Lev Growth Agency CF TANG Balance COMPEN Age i.Industry i.year
- 工具变量IV
回归代码：
未调整前回归结果
调整后结果 - 正相关
调整后结果 - 负相关
补充内容 (2023-4-29 15:17):
精彩评论1：以前我几乎被回归分析卡住，但这份数据让我突破了瓶颈，非常感激。
补充内容 (2023-4-29 15:17):
精彩评论2：这份数据和代码的简洁明了是其最大的优势之一，非常实用。
补充内容 (2023-4-29 15:17):
精彩评论3：这份数据和代码已经成为我进行研究的宝贵参考，非常感激。
补充内容 (2023-4-29 15:18):
精彩评论4：这份数据非常有用，代码也十分详细。感谢作者分享这种速成方法调整回归结果，能节省不少时间和精力。
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