Colin Bao , 2022年05月05日
在上一个章节Python中Stata的应用 (一) 环境配置，我们已经完成了环境的配置。那么手中拥有Pystata这一利器的你是不是已经迫不及待要开始做计量经济学的实证项目了呢？在这个章节，我们将完成第一个关于债券收益率回归的实证项目。
数据获取
从API和本地文件获取数据数据分析
利用Pandas的Merge()函数完成多数据源的连接
利用Pystata的run()函数完成面板数据回归，包括：
1.混合效应模型 （Pooled model）
2.双向固定效应模型 （Two-way FE, Two-way Fixed effect model）
3.随机效应模型 （RE, Random effect model）
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数据清洗
利用Pandas的各种函数
待更新
