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作者:连玉君 ( lianxh.cn )
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实证分析中,经常需要进行加总计算。Stata 中的 generate
命令以及更为强大的 egen
命令都提供了 sum()
函数。然而,需要特别注意的是,二者的功能有很大的差异。先看看如下范例:
clear
input x
1
2
3
4
end
gen sx_gen = sum(x)
egen sx_egen = sum(x)
list , clean noobs
结果如下:
. list , clean noobs
x sx_gen sx_egen
1 1 10
2 3 10
3 6 10
4 10 10
可见,gen
提供的 sum()
函数执行的是「累积加总」,而 egen
提供的 sum()
函数则进行「整体加总」。
计算各个年度的销售总额 (sx_egen),以及每家公司当年的市场份额 (sale_per):
clear
input id year sale
601 2011 0.1
602 2011 0.2
601 2012 0.3
602 2012 0.4
603 2012 0.5
end
bysort year: gen sx_gen = sum(sale)
bysort year: egen sx_egen = sum(sale)
gen sale_per = sale/sx_egen*100 //市场份额
format sx* sale* %3.1f
list, noobs sepby(year)
结果如下:
. list, noobs sepby(year)
+-------------------------------------------------+
| id year sale sx_gen sx_egen sale_per |
|-------------------------------------------------|
| 601 2011 0.1 0.1 0.3 33.3 |
| 602 2011 0.2 0.3 0.3 66.7 |
|-------------------------------------------------|
| 601 2012 0.3 0.3 1.2 25.0 |
| 602 2012 0.4 0.7 1.2 33.3 |
| 603 2012 0.5 1.2 1.2 41.7 |
+-------------------------------------------------+
基于上述 egen
命令的 sum()
函数运算方法,很容易求取用于衡量行业集中度的指标 ——「赫芬达尔指数 HHI」。若不想自己写命令,也可以直接使用我此前编写的外部命令 hhi5
,只需在 Stata 命令窗口中执行如下命令即可安装:
ssc install hhi5, replace
用法也很简单:
. sysuse nlsw88,clear
. gen sale = ln(wage)
. hhi5 sale, by(industry)
. hhi5 sale hour, by(industry race) prefix(hhi5) top(5) minobs(10)
. br industry race hhi*
前文已经提及,generate
提供的 sum()
函数为「累计求和」。一个典型的应用便是在「事件研究法」中求取股票的 累积超额回报率。
有关事件研究法的详细介绍,参见连享会此前的热门推文「Stata:短期事件研究法一文读懂」(也可以查看 「微信版」)
如下命令也提供了能够满足更高阶需求的求和函数,有兴趣的读者可以自行挖掘,我们也会在后续的推文中就此专题进行详细分析。
help egenms
// egen function to create a moving sum.help egenmore
命令的 rsum()
函数help egenmore
命令的 sumoth(exp)
函数help tscollap
//to compact timeseries into dataset of means, sums, end-of-period values
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