用的是很基本的多元回归模型，Spread=b0+b1 lnicq+b2 market+b3 guarantee+中间等等+b8state+year+industry+残差
这个模型我作了3个回归，一个是全样本，一个是market>中位数组（金融发展繁荣地区），一个是market<中位数组（金融发展落后地区）。假设一是Lnicq对spread有负向作用；另一是金融落后地区中，Lnicq对Spread影响更大。

第一组回归全样本所有变量都放进去了，回归后证明了第一个假设；
后面两组区分金融发展程度，market没放进去回归，分了2次回归
然后回归结果显示，繁荣地区和落后地区lnicq的系数分别是2.37和3.18，都是1%水平上显著。老师跟我说不能直接看系数差值证明差异，让我加上这后两组系数差值的显著性。

在论坛上看了一晚上，好像有chow法和suest的处理能做这个，但我自己实证水平真的不行，就会做个多元回归。。
刚才用suest试了下出错了，感觉是我把market也放进去了 或者 是年度行业虚拟变量没手动生成 造成的？

之前回归用的指令是：
reg spread lnicq market  guarantee term   lev growth TIE state rate lnage i.year i.industry
（year值是2010到2014，industry值是A,B,C,D这种行业分类）
我的操作是:
      reg 上面的一长串变量包括年度行业 if market2==1
       est store market1
      reg 上面的一长串变量包括年度行业 if market2==0
      est store market0
      suest market1 market0（这一步敲回车后出错了，too many base levels specified）
想跟各位大大请教下怎么做分组后，lnicq回归系数的差异分析。能附上大概的指令最好了，可以送论坛币吗！