这个问题不容易解决，关键在于stata是先把数据掉入内存，然后才执行后续运算。
虽然这种处理方式有助于提高运算速度，但对于大型数据就会面临你所言的问题。
我想，你可以尝试如下几种途径：
其一，采用 compress 命令，精简数据的存储。
其二，在为stata分配空间之前（如 set matsize, set memory），先关闭计算机中的其它程序，尤其是不必要的后台程序，这样就可以多留出一些内存空间以便分配给stata。虽然你的内存是2.4G，但由于有大量的后台程序在运行，能够分配给stata的空间自然就非常有限。
其三，你可以尝试在 mata 环境下进行运算，方法如下：
  mata
         stata("stata command")
    end
其四，你或许需要考虑模型的设定，有些虚拟变量可能是不必要的，你看看是否可以精简模型，删除一些多余的虚拟变量。

如果仍然解决不了，我们再商议。

连老师：
谢谢你的回复！
现在老板要求我做用panel data 做time-varying importer and exporter fixed effect model. 这需要产生随时间变化的进口国和出口国的虚拟变量。
xi, pre(d1_) i.im*i.year
xi, pre(d2_) i.ex*i.year

where d1_* will be the time-varying importer fixed effects and d2_* will be the same
but for exporters.

我选择了87个进口国和出口国18年的数据，这意味着我会有3000多虚拟变量。
另外我选择的是做似然估计，运算很难收敛！我是不是stata什么内容没学，所以导致这么难做？

不知道这样的情况怎么改善？

非常感谢！


孙林

现在看来不是stata存储空间受限的问题。很可能是你的数据或模型设定的问题。
对于有3000多个虚拟变量的模型而言，采用最大似然估计无法收敛也可以想象。通常对于连续变量，如果样本较大，容易满足正态分布假设，而对于如此多的离散变量，不知这一假设是否能够满足。而且计算出来的似然函数值也可能很不连续，导致MLE的熟练条件很难满足，自然就无法顺利收敛了。

我想，你可以先做一个简单一点的模型，逐步扩展，这样容易找出问题所在。