rangestat，让统计量灵活滚动起来！ – Stata |
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引 言
想必大家都会遇到有关滚动统计量数据的处理，众所周知rolling命令可以实现向后滚动统计量，然而rolling的龟速让人望而却步。以往的推文《asrol命令——让你的描述性统计信息滚动起来》介绍了asrol命令来计算变量在滚动窗口下的描述性统计量，面对大型数据运行速度比rolling快很多，但asrol使用起来比较单一。比asrol更厉害的是， rangestat命令可基于退化窗口、滚动窗口、递归窗口、反向递归窗口或特定窗口进行计算，能够自由设定窗口，并且可使用Stata中的内置函数或者编写的Mata函数。接下来本文就为大家介绍 Stata 滚动界的大佬rangestat命令！
一
rangestat命令介绍
rangestat命令为外部命令，使用前需安装： ssc install rangestat首先看一下这个命令的语法： rangestat (stat) { varlist | new_varname=varname } [ { varlist | new_varname=varname } ...] [if] [in], interval(keyvar low high) [ options ] stat()包括的具体统计量： stat 含义 obs 原始观测值的个数 count 滚动窗口中非缺失值的个数 missing 滚动窗口中缺失值的个数 mean 平均值 sum 求和 sd 标准差 variance 方差 min 滚动窗口中的最小值 max 滚动窗口中的最大值 median 中位数 first（nm） 滚动窗口（非缺失值）中的第一个观测值 last（nm） 滚动窗口（非缺失值）中的最后一个观测值 new_varname=varname 为计算的滚动统计量命名。如果省略该命令，将自动生成一个新变量，其名称为varname_stat 。例如计算变量invest的滚动均值生成的新变量为——invest_mean。 rangestat支持限定符 if和in来计算限定样本的观测值。[option]包括： interval (keyvar low high)：定义了计算当前统计量的滚动窗口。keyvar 是一个指定时间的数值型变量，如日、周、月、季度或年。（low high）用来指定滚动窗口的闭区间界限。 by(varlist)：分组计算滚动统计量。 excludeself：滚动计算中剔除当期观测值。 describe：显示创建的新变量的名称。 local(name)：定义一个包含新创建变量名的宏。 先举个例子来理解一下这些选项：计算同种族、同行业且与自身年龄上下相差1岁的人群在一年内的平均工资（不包括自身）。 sysuse nlsw88, clearrangestat (mean) mwage=wage (count) cwage=wage,interval(age -1 1) excludeself by(race industry) describe //设置新生成wage滚动均值的变量名为mwage、非缺失值个数的变量名为cwage。//指定excludeself选项时，将忽略每个当前观测值变量wage的值。list age *wage in 10list age *wage in 20*一种以往的方法用以校对结果:sum wage if inrange(age, age[10]-1, age[10]+1) & race == race[10] & industry == industry[10] & _n != 10sum wage if inrange(age, age[20]-1, age[20]+1) & race == race[20] & industry == industry[20] & _n != 20
数据集简介： 为了更好的理解、掌握rangestat这个命令，我们通过一个数据集（grunfeld.dta）——研究公司的投资额和资本存量如何影响公司市值，来为大家详细展示rangestat命令的用法。这个数据集包含了六个变量，其中company和year分别代表公司的代码和年份，共有10个公司，每家公司有20个年度的数据；invest代表公司的投资额；mvalue代表公司的市场价值；kstock代表公司的资本存量。 下面我们来介绍一下不同的间隔窗口：1. 退化窗口 最简单的情况是使用具有相同keyvar值的观测值来计算统计量，即下界和上界与keyvar的值相同，我们指定了low和high同时设为0。下面的例子使用具有相同rep78的观测值来计算变量mpg和perice的最小值和均值。 sysuse auto,clearrangestat (min) price mpg (mean) price mpg,interval(rep78 0 0)sort rep78 makelist in 1/10
2. 滚动窗口 下面的例子计算每家公司投资额invest的5年滚动平均值、标准差和非缺失值的个数。 webuse grunfeld, clearset seed 1234replace invest = . if uniform() < .1drop if uniform() < .1 rangestat (mean) invest (sd) invest (count) invest, ///interval(year -2 2) by(company)list in 1/10 从结果发现，如果keyvar含有缺失值或者观测值个数小于设定的窗口间隔，那么rangestat会自动忽略，没有删除期数不够的结果，而是用真实的期数进行计算。
该类窗口类似于依次累加。当“.”指定为low时，表示不设置滚动窗口的下限，计算的是上界对应的观测值之前的所有观测值。使用0指定high表示当期。 webuse grunfeld, clearrangestat (sum) invest mvalue kstock, interval(year . 0) by(company)list in 1/10
4. 反向递归窗口 该类窗口类似于依次递减。下面的例子将0设为low，“.”设为high，在 Stata 中，系统缺失值大于任何非缺失值的值。例如，interval (year 1950 .)表示将使用大于等于1950年的所有观测值进行计算。 webuse grunfeld, clearrangestat (sum) invest, interval(year 0 .) by(company)list in 1/10
5. 特定窗口 我们还可以指定一个不能通过简单地在low或high上添加#来计算的间隔，下面的示例查找price相近的汽车的平均维修记录，要求在目前汽车价格的10%以内。 sysuse auto, cleargen low = .9 * price gen high = 1.1 * price //自定义一个窗口的下界和上界rangestat (mean) rep78, interval(price low high)list in 1/10
invest是因变量，mvalue、kstock是自变量，在过去7年的时间窗口内做滚动回归。 结果如下：
注意：在Stata的回归过程中，由于当前观测区间内的共线性(reg)将返回缺失值。 我们也可以使用内置函数 (cov) 来获取两个变量的协方差。下面的例子，我们创建了100家公司50个月的每日股票回报虚拟数据，根据每日数据，计算月度协方差。 clearset seed 123123set obs 100gen long firm = _nexpand 50bysort firm: gen month = _nexpand 21bysort firm month: gen ret_day = _ngen return = runiform() if runiform() < .99gen weight = runiform()egen firm_month = group(firm month)rangestat (cov) return weight, interval(firm_month 0 0) describelist in 1
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