回归调整显著Stata代码

优化代码，提升优化步骤有任何问题可以咨询
提供代调整服务

• 在实际做论文实证分析过程中经常会出现结果不显著，或者结果方向与假设相反的情况，
• 正规的做法应当是调整控制变量、调整解释变量和被解释变量的计算方法，调整数据区间和数据筛选条件
• 在这些方法都试过之后如果还得不到想要的结果的话，可以尝试本文提到的速成方法
  

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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