stata基准回归的步骤，以及代码和稳健性检验

Stata基准回归的步骤如下：

1. 导入数据：使用`use`命令导入数据文件。

2. 描述性统计：使用`summarize`命令对变量进行描述性统计，包括均值、标准差、最小值、最大值等。

3. 确定自变量和因变量：根据研究问题确定自变量和因变量。

4. 进行回归分析：使用`regress`命令进行回归分析，例如：

regress y x1 x2

其中，`y`为因变量，`x1`和`x2`为自变量。

5. 检验回归模型的拟合程度：使用`estat`命令检验回归模型的拟合程度，例如：

estat vif

该命令可以检验自变量之间的多重共线性。

6. 检验回归模型的显著性：使用`test`命令检验回归模型的显著性，例如：

test x1 x2

该命令可以检验自变量的系数是否显著不为零。

7. 进行稳健性检验：使用`robust`命令进行稳健性检验，例如：

regress y x1 x2, robust

该命令可以使用异方差稳健标准误来估计回归系数的标准误。

8. 检验回归模型的异方差性：使用`hettest`命令检验回归模型的异方差性，例如：

hettest y x1 x2

该命令可以检验回归模型的异方差性是否显著。

9. 检验回归模型的残差正态性：使用`normality`命令检验回归模型的残差正态性，例如：

predict res, residuals
normality res

该命令可以检验回归模型的残差是否符合正态分布。

10. 结果展示：使用`outreg2`命令将回归结果导出到Word或Excel中进行结果展示，例如：

outreg2 using result.doc, replace

以上是Stata基准回归的步骤和代码，希望对你有所帮助。