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回到证券分析 好的分析报告 ——明确的观点+严谨的逻辑+数据资料支持 投资学V.S.投资 技术 V.S. 艺术 西医V.S.中医 严谨的理论框架＋规范的分析方法 V.S. 经验积累 * 思考题： 近年来大量中国商品在国内的售价要比它们出口后在国外卖的价格高，有人认为这是因为国内物流成本高导致的。如何检验这一看法？ 为什么千百年来，对绝大多数文明而言，男人总是比女人花心？如何验证？ 现在人们普遍比几十年、几百年前要胖，而且无论是发达国家还是发展中国家，近几十年肥胖症的比例显著提升。肥胖的成因是什么？如何验证？ 星座一般认为和性格、职业甚至命运高度相关。如何检验？ 注：本节内容来自安信证券高善文研究报告! * * 第四节 统计软件——Stata简介 Stata界面 1、Variables——变量窗口 2、Review——历史命令窗口 Page Up返回上次命令；双击该窗口内的命令可运行该命令；单击可在Command窗口显示该命令；右击可以选择保存历史命令到do文件中 3、Stata Results——运行结果窗口 4、Stata Command——命令窗口 * Stata界面 1 * 数据的输入 直接通过stata的菜单窗口中输入。路径 为：data\data editor。（数据量较少时用） 在excel中输入，或者利用已有其他格式的数据，然后用statatransfer软件进行格式转换。（最常用） 通过菜单窗口导入ASCII格式的数据。 路径为：File\Import。 * 数据格式限制 stata的数据对行数（记录数）没有限制，但列数（变量个数）有256列的限制。 stata对数据文件大小的限制：主要来自内存的限制。通过set memory命令更改配置给stata的内存大小。命令为： set memory #[b|k|m|g] [, permanently] * 数据的简单处理 edit命令：调出data editor窗口 list命令：列出变量的所有记录 describe命令：数据格式描述 summarize命令：给出各变量的简单统计（均值、方差、最大、最小值等） summarize [varlist] [if exp] [in range] [, detail| meanonly] gen命令：生成新变量 gen [type] newvar= exp [if exp] [in range] drop命令：删除变量或数据 drop varlist drop if exp (如：x15 x110) replace命令：更改数据值 replace x2=y*10 if y6 * 数据的简单处理 生成滞后变量（之前需要用tsset定义时间维度度量指标） gen xlag=x[_n-1] 生成领先变量 gen xlead=x[_n+1] 生成（年度的）虚拟变量 tabulate year, gen(y) 重复数据的查询和删除 Duplicate list x1 x2 Duplicate drop x1 x2, force 调整变量显示顺序 Order x1 before (x2) * 数据的简单处理 对数据极端值进行winsorize处理 winsor x1, gen(wx1) p(0.01) 安装新命令（如winsor， xtbond2等） findit winsor * 回归命令 OLS回归 reg depvar [varlist] [if exp] [in range] [, level(#) noconstant] WLS回归（加权最小二乘回归） 进行OLS回归 用predict命令保存回归残差 predict e,residual 用e’e作为权重，进行WLS回归 vwls depvar [indepvars] [weight] [if exp] [in range] [, noconstant level(#) ] * 回归命令 加虚拟变量的回归： xi: reg y x1 x2 i. year i. industry 按照个体进行回归，并把每个个体的回归系数保存在某个文件中 statsby, by(stkcd) saving(e:\file1): reg y x1 x2 * 回归命令 面板数据的回归： 前先对数据的横截面维度和时间维度进行定义 tsset id year 然后用xtreg命令，如果是固定影响模型就用 xtreg y x1 x2, fe 如果是随机影响模型就用 xtreg y x1 x2, re 用hausman检验来选择是否能够采用随机影响模型 xtreg y x1 x2, fe est store f xtreg y x1 x2 h