Stata缩尾

缩尾1.captprogdrop_all//如果内存中存在do文件，请清除；没有，请继续2.progvw//将此do文件命名为vw3.setmoreoff//自动翻屏到最后一页4.cdd:\data//变化目录到d，（把文件默认目录存到d盘）5.importexcelwstock.xls,sheet(BS)firstclear//输入wstock.xlsexcel表格，表单BS（分析表格中的表单BS行变量）6.globalvDivrecvOthrecvInvtr//global全局宏，v指变量Divrecv，Othrecv，Invtr（这三个变量为数值型变量）7.foreachxofvarlist$v{//foreach指循环，x泛指变量中的每一个,$用来限定v变量里的winsor`x',gen(w`x')p(0.05)//winsor变量名，前空两格。对x按5%进行缩尾，并生成以w开头的x。}8.gd=(Divrecv!=wDivrecv)//g指generate:生成一个新的虚拟变量d，如果D不等于缩尾后的D，则d产生数值1，否则产生数值0.9.lComcdH_stkcdDivrecvwDivrecvifd==1//l指list列示表格中的其他变量10.savewyn.dta,replace//保存数据集replace：覆盖以前的数据集（如果以前有的话）11.exportexcelwyn.xls,sheet(sheet1)first(var)replace//再把数据集输出，制成新表格，以wyn.xls命名，并在表格中的sheet1表单中列示。12.end1.****************回归分析************************2./********吴良海，2014/09/25*********/3.captprogdrop_all//如果内存中存在do文件，请清除；没有，请继续4.progREG//将此do文件命名为REG5.setmoreoff//自动翻屏到最后一页6.sysuseauto,clear//调入数据集，并清除7.tabstatprice-forei,stats(nminmeanmediansdmax)///columns(statistics)format(%6.0g)//统计（sabstat）变量Noterecw到Advpay,需以下要数据（观测值、最小值、平均值、终值、标准差、最大值）列出数据，数据显示的格式按6.0g8.corrprice-forei//计算之间的相关系数，corr指皮尔逊乘积距相关系数9.pwcorrprice-forei,sigstar(0.10)//pwcorr指配对相关系数，sig指显著性。配对相关系数（price到forei）,相关系数P值如果小于0.10请加星。10.spearmanprice-forei,stats(rhop)star(0.10)sidakmat//descriptionsidak指可选项，mat即matrix指报告方式为举证方式。斯皮尔曼相关系数（定序变量）11.globalvweightlength//global全局宏，v指变量weight、length为变量12.foreachxofvarlist$v{//foreach指循环，x泛指变量中的每一个,$用来限定v变量里的winsor`x',gen(W`x')p(0.1)//winsor变量名，前空两格。产生新变量，在0.1%的位置上缩尾}13./*regression*/14.regpriceWweightWlengthforeign,noconsbeta//nocons指无截距，beta指标准化值的大小，抽掉量差的差异，将三个变量对price的影响进行比较。reg指回归，price为被解释变量,Wweight指对变量weight进行缩尾。15.eststoreOLS//est指估计，把回归的结果OLS保存起来。16.esttabOLS,stats(r2r2_aNF)star(0.10.050.01)b(%9.2f)//tab指表格，star指把回归的数居加星，%9.2f为系数格式。请以表格形式来报告OLS，把（r2,调整的r2，观测值，统计量）几项数据报告出来。17.regpriceWweightWlengthforeign,beta18.vif//方差膨胀因子，经验值不超过10，解决多元共线性。19.globalcWweightWlength20.foreachyofvarlist$c{sum`y',detailgC`y'=`y'-r(mean)//对中处理，新变量=原始变量-均值gC`y'2=C`y'^2//新变量2次方=对中后的值的乘方，`y’变量，是一个宏(经常变化)}21.regpriceCWweightCWweight2CWlengthCWlength2foreign,beta22.vif23.end分组回归1.captprogdropREGG2.progREGG3.setmoreoff4.sysuseauto,clear//调入数据集，并清除5.byforeign,sort:regpriceweightlength,robust//sort指排序，把分组变量排序，robust指稳健回归，请你区分国产、进口车，并分别进行回归。6.quisumprice,detail//qui静默执行，在结果窗口处不显示，sum描述性统计。取得均值和中位数，根据价格把车分为高价位和低价位。7.returnlist//r类命名有哪些宏8.ggroup1=pricer(mean)//如果price变量的每个值和均值比较，产生分组变量，命名为group1.9.ggroup2=pricer(p50)//产生分组变量，命名为group2.10.bygroup1,sort:regpriceweightlengthforeign,robustbetalevel(90)//做分组回归（第一组回归），执行区间设置为90，（不设置系统默认为95）11.bygroup2,sort:regpriceweightlengthforeign,robust//第二组回归12.labelvaluesgroup2group2lbl//给变量取值做标签（标签名为group2lbl），即对group2lbl作标签13.labeldefinegroup2lbl0低于价格中位数1高于价格中位数//对group2lbl定义作标签14.bygroup2,sort:regpriceweightlengthforeign,robust15.pctilepct_price=price,nq(3)genp(pctx)//pctile指产生百分位数，nq(3)指分位数的数量（请提供3分位数)，genp(pctx)指产生新的变量（请保存分为数值）。把price变量用（1,2,3）这样的标识进行标识，以显示price在那个位置16.xtilepriceq=price,nq(3)//xtile指列联表17.tableforeignpriceq,c(meanmpg)format(%5.2f)//c指内容，请报告mpg这个变量的均值18.bypriceq,sort:regpriceweightlengthforeign,robust19.bypriceq,sort:regpriceweightlengthforeign,robustnocons20.gprice_low=mpgifgroup2==0//产生两个新变量检验，每加仑汽油所跑里程数是否有显著差异。低价车的mpg做变量21.gprice_high=mpgifgroup2==1//高价车的mpg做变量22.ttestprice_low=price_high,unpune//unp指unpair非配对，unp指不相等。这两个新产生的变量是否相等（两组是否存在异方差）。23.gprice_domestic=priceifforeign==024.gprice_foreign=priceifforeign==125.ttestprice_domestic=price_foreign,unpune26.byforeign,sort:ttestprice_low=price_high,unpune27.anovampggroup2//anova做方差分析，va指variety28.anovampgforeign19.anovampgpriceq30.end/**********异方差：多元线性回归模型的FGLS回归************//****＊＊吴良海，安徽工业大学商学院会计系＊＊****//*****************＊2014/10/11＊***************/capprogdropfglsprogfglsnote:当误差结构未知时，可行的FGLS回归setmoreoff#delimit;sysuseauto,clear;regpriceweightlengthforeign,noc/*OLS回归*/;imtest,white/*怀特检验，零假设为同方差*/;predictr,res;glnr2=ln(r^2);reglnr2weightlength;predictplnr2;gw=exp(plnr2);regpriceweightlengthforeign[aw=1/w],noc/*FWLS回归*/;regpriceweightlengthforeign,robustnoc/*稳健回归*/;wls0priceweightlengthforeign,wvar(weightlength)type(loge2)noconsgraph;#delimitcrendfgls//回归步骤：//1.对原方程用OLS进行估计，得到残差项的估计r;//2.计算ln(r^2);//3.用ln(r^2)对所有独立的解释变量进行回归，然后得到拟合值plnr2;//4.计算权数w=exp(plnr2);//5.用1/w作为权重，做WLS回归。1.****干扰项序列相关（自相关）的GLS估计********/2.***吴良海，安徽工业大学商学院会计系，2014/10/16***3.capprogdropar//如果内存中存在do文件，请清除，如果没有，请继4.progar//命名一个以ar为名的do文件5.version13.06.setmoreoff//自动翻屏到最后一页7.useD:\data\10.17\friedman2,clear//请调入系统中自带的数据集8.dropifm1==.//如果m1这个变量等于缺失值，请删除。9.tssettime//time为时间变量，tsset时间序列设置。10.foreachvarofvarlistconsm1m2{//对三个变量consm1m2做循环。11.gln_`var'=ln(`var')//对上述三个变量产生它的对数值，var是宏的名字。12.gdln_`var'=D.ln_`var'//D1表示一阶差分。先有上述变量，才能进行差分。计算三个变量对数的一阶拆分。13.}//一阶拆分表示为D，二阶拆分表示为D2.....14.quiregconsumpm1m2//consump被解释变量和货币突发量m1m2之间的关系。m1m2是否影响consump?程度？qui静静的，结果窗口不显示运行结果。15.dwstat//DurbinWatson检验，2为标准值，如果得到很小的数，说明存在序列相关。DW为人。检验一阶自相关，不能检验高阶自相关。16.returnlist//列示内存中保存的那些值。17.disrho=`=1-r(dw)/2'//计算一阶自相关系数，dw~=2(1-rho)dw代表dis为display显示，rho为相关系数表达式。18.regln_consumpln_m*//原始数据对数形式的序列相关检验19.dwst