怎么在论文中解释stata的R方，关于这个问题有以下解释：正确解释在stata 面板回归结果中有三个R方 ，分别是within between overall。然后仔细看一下里面关于within estimator那一部分，基础知识还是要自己看看才能掌握的比较好。搞明白了within，剩下的就能理解了R方是看模型的拟合情况，越高表示模型拟合的越好。F检验是检验模型的系数是不是整体显著不为0，两个值都不可以判断模型是不是设定正确。你可以看一些模型设定的检验，但是有一种观点认为所有的模型本质上都是错误的，只是有一些模型预测效果更好而已。刚好最近开始复习到。R用于测试回归相关性，取值范围在【0，1】。越接近1，回归越完美。R^2可以算是goodness of fit（拟合优度test），同上，越接近于1，数据 fit 回归线越好。越接近于0时，相关性越差。F就是用于检验回归关系是否显著的。贡献一波我的课本和笔记，看着很乱hh，但内容就是这些内容。
这个应该是没有问题的，数据都是一样的，中介软件不同而已，最会数据带入的都是自己算法中的，不会对计算结果产生影响。实证分析是指排除了主观价值判断，只对经济现象、经济行为或经济活动及其发展趋势做客观分析，只考虑经济事物间相互联系的规律，并根据这些规律来分析和预测人们经济行为的效果。实证分析简言之就是分析经济问题“是什么”的研究方法。侧重研究经济体系如何运行,分析经济活动的过程、后果及向什么方向发展,而不考虑运行的结果是否可取。实证分析法在一定的假定及考虑有关经济变量之间因果关系的前提下,描述、解释或说明已观察到的事实,对有关现象将会出现的情况做出预测。客观事实是检验由实证分析法得出结论的标准。
这个应该是没有问题的，数据都是一样的，中介软件不同而已，最会数据带入的都是自己算法中的，不会对计算结果产生影响。实证分析是指排除了主观价值判断，只对经济现象、经济行为或经济活动及其发展趋势做客观分析，只考虑经济事物间相互联系的规律，并根据这些规律来分析和预测人们经济行为的效果。实证分析简言之就是分析经济问题“是什么”的研究方法。侧重研究经济体系如何运行,分析经济活动的过程、后果及向什么方向发展,而不考虑运行的结果是否可取。实证分析法在一定的假定及考虑有关经济变量之间因果关系的前提下,描述、解释或说明已观察到的事实,对有关现象将会出现的情况做出预测。客观事实是检验由实证分析法得出结论的标准。
有数据和参考论文没有有的话发我邮箱哈邮箱看我个人资料哈我用stata很快帮你搞定
stata代做不属于学术不端，stata这种程序变得是控制变量的排列组合方式，比如大家每次用不同的控制变量运行的结果不一样，这个程序可以帮助大家筛选出能够让核心解释变量显著的所有控制变量组合，一秒钟显示出来，一键显著！此方法不改变原始数据的，运行结果和数据可以向学校期刊公布。
实证分析论文写法如下：
1、阅读教材。
首先要具备一定的计量经济学基础。计量理论的学习推荐阅读《计量经济学导论》，计量经济学的一些基本理论要掌握，如果觉得《计量经济学导论》有难度，可以通过这本书先学习一些基础的计量知识，比如什么是内生性，稳健性等等。
在模型实现时，stata代码的撰写可直接参考陈强老师的书，这本书非常具有实用性，可以自学，随用随查即可。计量经济学中经济学才是核心，计量只是方法，不要把重心放错。
2、前沿文献。
阅读教材的同时可以多看一些实证类的文章加深理解，同时多多学习实证的套路，在阅读教材和前沿文献中不断积累，形成自己的想法，也就是论文的核心——创新点。
文献可以从知网进行查找，国内顶级的期刊有经济研究、中国工业经济、管理世界等（进入知网首页，搜索栏右侧点期刊，即可查看整个期刊中的文章）。
3、搜集数据。
在打好基础后，接下来要找做实证的数据了，根据自己的论文选题去查找数据。数据是实证论文重要的部分，如果数据找不到或者数据质量差，那么论文选题即使再创新，实证部分也无法完成。
因此不妨在找数据的过程中确定自己的选题。至于数据来源，可以从中国统计年鉴、中国城市统计年鉴以及一些数据库进行查找。
1、提出假设。提出两个或多个变量间的因果关系，不是随便提出的，那这个假设模型该如何提出，不是随便建立的，而是根据前人的研究总结优化出来的，需要根据一些定性的变量转化为定量的指标来说明问题。同时变量间还要进行相关性的分析。
2、搜集变量指标的数据。这个往往涉及搜集资料的能力，这种一般难以学来，更多的需要靠自己花时间摸索。如果是通过问卷建立的指标，那主要就通过李克特量表等进行量化转化，进而搜集到样本数据。如果搜集公司的某些账目数据就需要通过大量搜集整体，基本每个方向，每个点，能否有指标数据，是否需要自己建立指标标准都需要考量。
3、进行数学归纳。这里主要就是考察数据间的相关性，这个是我们初高中有一种基础的线性回归关系中就已经涉及到，通过描点找到一条趋势线，进而通过趋势线求导公式，而这个公式中的变量系数就是相应的回归关系。而这个目前有大量的数据软件，常见如Excel、Spss、Stata、Origin、Eview等。
注意事项：
论文写作中其他应注意的问题。论文的写作是建立在他人已有研究基础上的，肯定涉及他人的观点、资料（包括外文资料），但引用时均应注明出处，切忌抄袭。
论文不要写成说明材料或教科书，而应有自己的观点，因为论文是给导师以及这个领域内的专家看的；也不要将论文写成领导报告或政策建议，论文的重点在于其创新之处。
这个应该是没有问题的，数据都是一样的，中介软件不同而已，最会数据带入的都是自己算法中的，不会对计算结果产生影响。实证分析是指排除了主观价值判断，只对经济现象、经济行为或经济活动及其发展趋势做客观分析，只考虑经济事物间相互联系的规律，并根据这些规律来分析和预测人们经济行为的效果。实证分析简言之就是分析经济问题“是什么”的研究方法。侧重研究经济体系如何运行,分析经济活动的过程、后果及向什么方向发展,而不考虑运行的结果是否可取。实证分析法在一定的假定及考虑有关经济变量之间因果关系的前提下,描述、解释或说明已观察到的事实,对有关现象将会出现的情况做出预测。客观事实是检验由实证分析法得出结论的标准。
《stata论文视频》百度网盘资源免费下载
链接:
没地方乱搞,要认真对待和负责 谢谢你的耐心点诚心的
一一对应一一道来
计量经济学实验报告参考格式：
一、介绍主题，提出感兴趣的主要问题
实验报告的前几段应该对主题进行有趣的描述。研究项目的介绍部分应该包括以下两个部分（按顺序排列）：
1、主题说明；
2、对方法的描述。
二、回顾现有文献
其他研究人员可能已经研究了相关主题，所以报告的一个部分应该回顾关于这个主题的其他研究。
三、描述概念或理论框架
计量经济学的应用研究不同于统计分析，其特征之一是支持实证工作的理论结构。
四、解释计量经济学模型
开发了模型的理论结构之后，同学需要将其与经验、方法（也就是统计分析和观察方法）联系起来，这种方法在形式上被称为经济计量模型。
五、讨论估算方法
因为估计通常是假设某些统计条件成立，所以从计量经济学模型到估计可能并不完全简单。
六、详细描述数据
详细描述所使用的数据。要解决这些问题：
1、数据集是如何获得的及其来源;
2、数据的性质;
3、数据覆盖的时间范围;
4、数据收集的方式和频率;
5、观察到的结果;
6、计量经济学模型中使用的任何变量的汇总统计数据(平均值、标准差等)。
七、解释报告结果
读者可能不太了解计量经济学模型的规格、变量的规模以及其他相关信息，因此同学需要为读者提供相应的解释。
八、总结学到的东西
研究项目的结论应该综合结果，并解释其如何与报告的主要问题相关联。
题主的Y变量有四个类型：不付股利，支付现金，回购，和两者结合，所以可以用多项probit回归（Multinomial probit regression）。在Stata软件里面使用mprobit命令就可以。具体就是：mprobit y x1 x2 x3 x4
计量经济学实验STATA:stata基本知识：1、基本操作 ：（1）窗口锁定：Edit-preferences-general preferences-windowing-lock splitter（2）数据导入；（3）打开文件：use E:\ （4）日期数据导入： gen newvar=date(varname, “ymd”) format newvar %td 年度数据 gen newvar=monthly(varname, “ym”) format newvar %tm 月度数据 gen newvar=quarterly(varname, “yq”) format newvar %tq 季度数据（5）变量标签 ：Label variable tc ` “total output” ’（6）审视数据： describe list x1 x2 list x1 x2 in 1/5 list x1 x2 if q>=1000 drop if q>=1000 keep if q>=1000（7）考察变量的统计特征: summarize x1 su x1 if q>=10000 su q,detail su tabulate x1 correlate x1 x2 x3 x4 x5 x6 （8）画图 ： histogram x1, width(1000) frequency kdensity x1 scatter x1 x2 twoway (scatter x1 x2) (lfit x1 x2) twoway (scatter x1 x2) (qfit x1 x2) （9）生成新变量： gen lnx1=log(x1) gen q2=q^2 gen lnx1lnx2=lnx1*lnx2 gen larg=(x1>=10000) rename larg largedrop large g large=(q>=6000) replace large=(q>=6000) drop ln*（10）计算功能： display log(2)（11）线性回归分析： regress y1 x1 x2 x3 x4 vce #显示估计系数的协方差矩阵 reg y1 x1 x2 x3 x4,noc #不要常数项 reg y1 x1 x2 x3 x4 if q>=6000 reg y1 x1 x2 x3 x4 if large reg y1 x1 x2 x3 x4 if large==0 reg y1 x1 x2 x3 x4 if ～large predict yhat predict e1,residual display 1/_b[x1] test x1=1 # F检验，变量x1的系数等于1 test (x1=1) (x2+x3+x4=1) # F联合假设检验 test x1 x2 #系数显著性的联合检验 testnl _b[x1]= _b[x2]^2（12）约束回归 ： constraint def 1 x1+x2+x3=1 cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1) cons def 2 x4=1 cnsreg y1 x1 x2 x3 x4,c(1-2)（13）stata的日志 ： File-log-begin-输入文件名 log off 暂时关闭 log on 恢复使用 log close 彻底退出（14）stata命令库更新 ：Update all help command