stata, out of rangeデータを見つける

list idcode age wage if wage > 50 で見つける。というきわめて単純な方法。ただし、上の範囲を設定していないので、これだと欠損値も拾う。

if条件と欠損値 ダミー変数 in Stata

gen  tall =(height > 190)

条件を括弧で囲むと、条件が真である場合、括弧内は１の値をとり、他の場合はゼロの値をとる。

上述のコードは、"height">190である場合、"tall"変数に１を割り当て、その他の場合にはゼロを割り当てる。しかし、"height"が欠損である場合、どうなるか。Stataは欠損数値が他の数値よりも大きいものとして扱う。したがって欠損であれば、190よりも大きいとして扱われる。その結果、"height" が欠損である場合、その観察値はどれもこの新しい変数"tall"に対して１を割り当ててしまう！

gen tall = (height > 190) if height ! = .

QOG, Quality of Government"データ取得stataモジュール

「政府の質」データを取得するモジュール
 'QOG': module to access the most recent release of the "Quality of Government" time-series data

DESCRIPTION/AUTHOR(S)
   
       qoguse loads the most recent release of the "Quality of
      Government  (QOG)" time-series data from the internet into
      memory. Also included in this package is qogmerge which  merges
      the latest release of QOG-data to the data stored in the memory.

データセットのコードブック
   

stata ver12

Mac版stataを12にバージョンアップ。Review, Results,Command等の画面はこれまで分離、フロート型だったが、統一された。ささいなことだが、以外と使い勝手が良くなった。また、Do-file Editorもマック版でもようやく色分け、ハイライト表示となり、コマンドを書くさいのミスを減らすことができるかもしれない。ver12ではSEMが売りらしいが、未だ、試しておらず。時間が空いたら、少しずつ試すことにしたい。

World Bank Open Database

Stataモジュール：wbopendata
　世銀のデータベースからデータのダウンロードを可能にするモジュール。世銀のデータベースにはDoing Business, Education Statistics, Enterprise Surveys等が含まれる。1960年以降、256以上の国・地域をカバー

Boeri & Ours Labor Econ

T. Boeri and J. van Ours: The Economics of Imperfect Labor Markets.の第１章、第10章（雇用保護法制）および第12章（積極的労働市場政策）がダウンロード可能。また、各章の講義スライドとstataデータがここからダウンロードできる。

Handbook on Impact Evaluation

Handbook on Impact Evaluation: Quantitative Methods and Practices, S. Khandker, G. Koolwal and H. Samad, World Bank, October 2009.

パート１においては、Impact Evaluationの理論・方法が紹介され、パートⅡにおいてはstataを利用した分析手法が紹介されている。stataのサンプルデータ等はこちらから。また、本書のpdf版はKhandkerのページからダウンロードできる。

Macro Data 4 Stata

Macro Data 4 Stata.インターネット上に提供されている、多くのマクロデータをStata形式に変換して提供。Stataで利用する際にはもちろん便利であるが、インターネット上に分散した多くのマクロデータを収集したサイトとしても有益。なお、転載許可を得られていないデータも一部もある。

Stataモジュール: paragr

係数を比較する簡便な方法を提供。順序ロジット等のパラレル仮定をビジュアル化する。

* Unconstrained gologitの例
sysuse auto, clear
egen money=cut(price), group(5)
gologit money headroom mpg weight length turn displacemen
paragr displacement

Stataモジュール:intgph

Logit等の非線形モデルの交互作用を計算し、結果をグラフに描く。

Stataモジュール: eofplot

主成分分析（因子分析）後に係数（負荷）を描くadoファイル

平均処理効果nnmatch

最近傍マッチングを使った、平均処理効果を推定するためのコマンド。
　nnmatch

postar3

postgr3
estimationコマンド後にグラフを作成するadoフィアル

Using postgr3 with multiple regression, no interactions
Using postgr3 with multiple regression, with interactions
More on options when using postgr3
postgr3 with other estimation models

nonparametric

lowess
locpr: local linear regression
kernreg

stata SE ver.11 Mac版

購入してから、はじめて、使ってみた。何よりも、前バージョン(ver.8　随分長く使いました）との大きな違いは日本語が通る、ということである。グラフでも日本語が表示可能だし、do-editorでも問題なく、日本語が入る。でも、いちいち、日本語へ切り替えて使うのも面倒なので、とりあえずはコメントのさいに使用するくらいかなあ。

Stata SE ver.11へバージョンアップ

stata intercooled8からstata SE11へ一挙にバージョンアップ。なぜか、購入したver.8はintercooledであったにもかかわらず、シリアルナンバーはse用。それでSEでないとバージョンアップは不可能ということで、およそ１万円アップにもかかわらず、SE.ver.11にアップグレード。Mac版ということでdo-editorが、stata本社のHP画面と違っている模様、外見だけではなく、昨日も違うようである。とはいえ、いまだまったく使っておらず、これからさまざまな機能を試す予定。

lincom

回帰分析を実行後の仮説検定の手法の１つ。

lincom exp

　expは係数の線形結合

see pp.186-7, Adkins & Hill, Using Stata for Principles of Econometrics, 3rd ed.

tscollapモジュール

月次データを、四半期デーや年次データに変換するルーティン。

（例）
webuse air2, clear
tsmktim ym, start(1949m1) <---1949年１月から始まる月次データ
tsset tm <---------------事前に必ず指定しておく必要あり
tscollap (first) firts_air=air (last) last_air=air, to(q) gen(quarte)<----月次データairを、四半期の最初の月のairデータを利用しコンパクトにする。それをfirst_airに保存、同じく四半期の最後のairデータをlast_airに保存。オプションのto(q)は月次データをquarterlyデータにしなさいということ。また、gen(quarte)はquarterという名前の四半期データ表示系列を作成しなさいよ、というコマンド。

が、stat( )でmean,sumがなぜか機能しない。なぜ？　で、月次データを４半期ごとに平均をとるために
　generate qtr=qofd(dofm(ym))
　format qtr %tq
　collapse　mair=air,by(qtr)

tsmktimモジュール

月次データの作成を終えたところで、BaumのAn Intro..を眺めていたら、彼によって作成されたモジュールtsmktimが利用可能であることを知る。このモジュールは、年、月、週および日次データを作成する

tsmktim time, start(1996m1)　<-----括弧にスタートの日をいれる

ssc install tsmktim

1996m1形式（月次）データの処理 in stata

外部データから月次データを読み込んだ際、1996m1等の形がストリングデータとして読み込まれてしまった。で、変換の仕方がよく分からないので、新たに時間変数を作成することに（この方が手っ取り早い？）


観察値が1996年の１月から始まるとする。
　generate time=m(1996m1)+n_1-1
　format time %tm <-----------------timeは月次データですよと教える。

あとは通常どおりtssetコマンドで
　tsset time <------------------------timeが時系列データだと教える