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2024年4月16日发(作者：连接mysql的完整命令)
stata两阶段最小二乘法结果导出
Stata两阶段最小二乘法(2SLS)通常用于解决内生性问题。在进
行估计时，需要先进行第一阶段的回归，得到内生变量的预测值，然
后将其代入第二阶段的回归方程中进行估计。在Stata中，可以使用
ivregress 2sls命令进行2SLS估计，本文将重点介绍如何导出Stata
2SLS的结果。
首先，打开Stata软件，使用命令ivregress 2sls进行2SLS的
回归分析。例如，我们使用Stata的auto数据集来进行分析，首先需
要将mpg作为内生变量，使用price、mpg、headroom、turn为解释变
量进行第一阶段回归，得到内生变量mpg的预测值，代码如下：
```
use auto, clear
ivregress 2sls mpg (price headroom turn = weight displacement
length), first
```
上述代码中，ivregress 2sls mpg代表以mpg作为因变量进行
2SLS回归分析，而(price headroom turn = weight displacement
length)代表将price、headroom、turn作为内生变量，在第一阶段回
归方程中使用weight、displacement、length作为解释变量进行回归。
第一阶段的回归结果会输出到Stata的结果窗口中，我们可以直
接将其复制下来，保存为一个变量。例如，我们将第一阶段回归的结
果保存为一个变量reg_result，代码如下：
```
scalar reg_result = _b[_IV_endog_1]
```
上述代码中，_b[_IV_endog_1]代表了mpg的预测值，即第一阶
段回归中内生变量的系数。由于在2SLS中，我们需要将预测出来的内
生变量代入第二阶段的回归方程中，因此，通过上述代码，成功保存
了内生变量的预测值。
接下来，我们需要进行第二阶段的回归分析。代码如下：
```
ivregress 2sls price (headroom turn = weight displacement
length mpg), first
```
上述代码中，ivregress 2sls price代表以price作为因变量进
行2SLS回归分析，而(headroom turn = weight displacement
length mpg)代表headroom和turn为内生变量，运用weight、
displacement、length和mpg与price进行回归。
完成第二阶段回归后，我们需要将结果导出。可以使用命令
outreg2将结果输出到Stata的结果窗口。outreg2是一个非官方命令，
需要通过命令ssc install outreg2安装。安装完成后，我们需要加
上命令noomit，可以将所有变量的结果都导出。代码如下：
```
ivregress 2sls price (headroom turn = weight displacement
length mpg), first
outreg2 using "reg_", noomit
```
上述代码中，outreg2 using "reg_", noomit代表将
回归结果输出到一个名为reg_的文档中，其中noomit代
表输出所有变量的结果，而不仅仅是显著变量的结果。
最后，我们可以打开reg_文件，查看结果。在该文
件中，第一行展示了回归结果的标题，其中方括号表示置信区间，而p
则表示p值。之后的每一行都展示了一个变量的回归结果，其中包括
系数、标准误、置信区间、p值等信息。通过这些信息，我们可以进一
步了解自变量和因变量之间的关系。
总结来说，通过本文的介绍，我们可以轻松掌握Stata 2SLS的
结果导出方法，包括第一阶段的回归结果的保存和第二阶段回归结果
的输出。这将有助于我们更深入地了解变量之间的关系，进而进行更
为准确的统计分析。
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