Stata：gen 和 egen 中的 sum() 函数异同

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作者：连玉君 ( lianxh.cn )

目录

1. 此求和非彼求和

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」。

2. 扩展应用：分组求和

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 |
  +-------------------------------------------------+

用法1：求取赫芬达尔指数

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*

用法 2：计算累计超额回报率

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」)

3. 扩展阅读

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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