好像要先讲stata中的矩阵转换成mata中的矩阵，现在mata中设置一个只有缺失值的矩阵，然后用st_view把stata中X矩阵的数据转换到mata中你设置的新矩阵中，然后就可以用求特征根的命令了。
思路是这样的，不知对你有没有帮助，自己查查help文档。
mata
V=st_view(X, ., .)
p=.
l=.
eigensystem(V, p,l)

非常感谢你，我好好学习一下。

执行V=st_view(X, ., .)时错误提示是“X not found”。之前已经按步骤创建了X矩阵啊。看了help文件，仍然没弄好。能麻烦您再指点一下吗？多谢了。

不好意思，刚才弄错了，应该用v=st_matrix("x")把stata中矩阵转换到mata中，所以改写为：
v=st_matrix("x")
p=.
l=.
eigensystem(v, p,l)
p
l
结果为
p
                      -.723241249    .129430781 + .330324585i    .129430781 - .330324585i
  2 |                -.580525181                  .792993021                  .792993021
  3 |                -.284953867   -.007865144 - .383946807i   -.007865144 + .383946807i
  4 |                -.220148611    -.29553534 + .019452345i    -.29553534 - .019452345i
  5 |                 -.10123484    .008825556 + .100104836i    .008825556 - .100104836i
。。。
l
                               1                           2                           3
    +-------------------------------------------------------------------------------------
  1 |                 5.70476568   -.068718011 - 1.70348216i   -.068718011 + 1.70348216i
    +-------------------------------------------------------------------------------------
                               4                           5
     ---------------------------------------------------------+
  1      -.28366483 - .67491643i     -.28366483 + .67491643i  |
     ---------------------------------------------------------+

成功了！非常感谢你帮助我，谢谢！你太赞了！