想要得到回归自变量的系数，使用_b[x1]的话只能最后一年，想要每一年对应每一年的，可以做到吗。还是需要分年来做了。。。。。数据如下图，就是想得到每一年的X1、X2、X3的系数
year = 2010, ind = c

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =       352
-------------+----------------------------------   F(3, 348)       =      8.05
       Model |  .207326882         3  .069108961   Prob > F        =    0.0000
    Residual |  2.98846588       348  .008587546   R-squared       =    0.0649
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.0568
       Total |  3.19579277       351  .009104823   Root MSE        =    .09267

------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x1 |   -3215956    5486306    -0.59   0.558    -1.40e+07     7574534
          x2 |   .0327677   .0098759     3.32   0.001     .0133436    .0521917
          x4 |  -.0889873   .0249083    -3.57   0.000     -.137977   -.0399976
       _cons |   .0300595   .0107276     2.80   0.005     .0089603    .0511586
------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------
-> year = 2011, ind = c

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =       353
-------------+----------------------------------   F(3, 349)       =    180.46
       Model |  7.20147714         3  2.40049238   Prob > F        =    0.0000
    Residual |  4.64229968       349  .013301718   R-squared       =    0.6080
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.6047
       Total |  11.8437768       352  .033647093   Root MSE        =    .11533

------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x1 |    7090395    7725270     0.92   0.359     -8103547    2.23e+07
          x2 |  -.0193722   .0009728   -19.91   0.000    -.0212854    -.017459
          x4 |  -.1663484   .0342385    -4.86   0.000    -.2336881   -.0990088
       _cons |   .0678789   .0127534     5.32   0.000     .0427957    .0929621
------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------
-> year = 2012, ind = c

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =       353
-------------+----------------------------------   F(3, 349)       =     94.45
       Model |  6.05705496         3  2.01901832   Prob > F        =    0.0000
    Residual |  7.46016575       349  .021375833   R-squared       =    0.4481
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.4434
       Total |  13.5172207       352  .038401195   Root MSE        =     .1462

------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x1 |  -8.11e+07   1.32e+07    -6.13   0.000    -1.07e+08   -5.50e+07
          x2 |    -.04569   .0066137    -6.91   0.000    -.0586978   -.0326823
          x4 |  -.2278938   .0484217    -4.71   0.000    -.3231289   -.1326587
       _cons |   .1012408   .0174936     5.79   0.000     .0668346    .1356469
------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------
-> year = 2013, ind = c

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =       352
-------------+----------------------------------   F(3, 348)       =      2.50
       Model |  .104144466         3  .034714822   Prob > F        =    0.0596
    Residual |   4.8379648       348  .013902198   R-squared       =    0.0211
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.0126
       Total |  4.94210927       351  .014080083   Root MSE        =    .11791

------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x1 |   2.21e+07   1.14e+07     1.93   0.054    -398832.9    4.46e+07
          x2 |  -.0075528   .0160364    -0.47   0.638    -.0390932    .0239875
          x4 |  -.0642721   .0369144    -1.74   0.083    -.1368755    .0083313
       _cons |   .0030376   .0141529     0.21   0.830    -.0247984    .0308736
------------------------------------------------------------------------------

----------------------------------------------------------------------------------------------------
-> year = 2014, ind = c

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =       353
-------------+----------------------------------   F(3, 349)       =     27.31
       Model |  .353388384         3  .117796128   Prob > F        =    0.0000
    Residual |  1.50536332       349  .004313362   R-squared       =    0.1901
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.1832
       Total |  1.85875171       352  .005280545   Root MSE        =    .06568

------------------------------------------------------------------------------
           y |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          x1 |    2503567    7051280     0.36   0.723    -1.14e+07    1.64e+07
          x2 |   .0492326    .011525     4.27   0.000     .0265655    .0718998
          x4 |  -.1642818   .0218867    -7.51   0.000    -.2073282   -.1212353
       _cons |   .0352501   .0080996     4.35   0.000       .01932    .0511802
------------------------------------------------------------------------------