遇到您描述的情况，可能涉及几个方面的问题。在处理如此大规模数据和复杂模型时，计算确实可能非常耗时，但超过50小时可能指向一些需要优化的地方。针对您的情况，以下是一些建议：

1. **变量数量问题**：您提到变量数量为790个，这是非常高的变量维度，尤其是在处理逻辑回归和计算平均边际效应（AME）时。高维度可能导致计算量指数级增加。考虑使用变量选择方法（如向前选择、向后删除或基于惩罚的方法等）来减少变量数量。

2. **并行计算**：虽然您使用的是Stata MP版本，能够进行并行计算，但需要确认是否充分利用了所有的核心。可以在Stata中使用`set processors`命令来指定使用的核心数，确保充分利用您的i9-10900k CPU。例如，`set processors 10`可以指定使用10个核心。

3. **内存管理**：尽管您有32GB的内存，但在处理大型数据集和复杂模型时，还是可能遇到内存不足的问题。可以尝试优化数据存储格式，比如将浮点数从double类型转换为float类型来节省空间（但要注意精度损失的可能）。

4. **分步计算**：如果可能，尝试将模型拆分为更小的部分分别运行，然后再汇总结果。这种方法可能需要更多的手动操作，但有助于识别具体哪个步骤耗时最长，也可能提高整体效率。

5. **软件和硬件限制**：尽管Stata MP对并行计算有优化，但在处理极其庞大的数据集和复杂计算时，仍然可能受到软件和硬件的限制。考虑使用专门的统计计算环境或服务器，这些平台可能提供更高效的计算资源。

6. **查看日志和进度**：虽然Stata在长时间运行的任务中不易显示详细进度，但可以通过查看日志文件或设置中间输出来监控进度。比如，可以在代码中加入一些输出命令，以便了解当前执行到哪个步骤。

7. **寻求专业建议**：考虑到您的任务的复杂性，可能需要咨询统计学或Stata专家的建议。特别是在模型设计和优化方面，专业人士可能提供更具体的指导。

8. **软件更新**：确保您的Stata版本是最新的，因为新版本可能包含性能改进和bug修复。

最后，如果上述建议仍然无法显著改善运行时间，可能需要重新考虑模型设计和数据处理策略。希望这些建议能对您有所帮助！

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delta method估计AME确实比较慢