Esta estrutura de dados é completamente imprópria para a finalidade. Assumindo um id identificador você precisa remodelar. por exemplo. Em seguida, uma média móvel é fácil. Use tssmooth ou apenas gerar. por exemplo. Mais sobre por que sua estrutura de dados é bastante imprópria: não só o cálculo de uma média móvel precisa de um loop (não necessariamente envolvendo egen), mas você estaria criando várias novas variáveis extras. Usá-los em qualquer análise subseqüente seria algo entre estranho e impossível. EDIT III dar um loop de amostra, enquanto não se deslocando da minha posição que é má técnica. Eu não vejo uma razão por trás de sua convenção de nomenclatura em que P1947 é um meio para 1943-1945 Eu suponho que é apenas um erro de digitação. Vamos supor que temos dados para 1913-2012. Por meio de 3 anos, perdemos um ano em cada extremidade. Isso poderia ser escrito de forma mais concisa, à custa de uma enxurrada de macros dentro de macros. Usando pesos desiguais é fácil, como acima. A única razão para usar o egen é que ele não desiste se houver faltas, o que o acima fará. Por uma questão de exaustividade, note que é fácil lidar com falhas sem recorrer a egen. E o denominador Se todos os valores estiverem em falta, este reduz-se a 0/0, ou em falta. Caso contrário, se algum valor estiver faltando, adicionamos 0 ao numerador e 0 ao denominador, que é o mesmo que ignorá-lo. Naturalmente, o código é tolerável como acima para médias de 3 anos, mas para esse caso ou para a média durante mais anos, que iria substituir as linhas acima por um loop, que é o que egen does. Stata: Análise de Dados e Software Estatístico Nicholas J , E suas limitações O comando mais óbvio de Statarsquos para calcular médias móveis é a função ma () de egen. Dada uma expressão, cria uma média móvel - period dessa expressão. Por padrão, é tomado como 3. deve ser ímpar. No entanto, como a entrada manual indica, egen, ma () não pode ser combinado com varlist:. E, por esse motivo, não é aplicável aos dados do painel. Em qualquer caso, ele está fora do conjunto de comandos especificamente escrito para séries de tempo ver série de tempo para obter detalhes. Abordagens alternativas Para calcular médias móveis para dados de painel, existem pelo menos duas opções. Ambos dependem do conjunto de dados ter sido tsset previamente. Isto vale muito a pena fazer: não só você pode salvar a si mesmo repetidamente especificando variável de painel e variável de tempo, mas Stata se comporta inteligentemente, dado quaisquer lacunas nos dados. 1. Escreva sua própria definição usando generate Usando operadores de séries temporais como L. e F.. Dar a definição da média móvel como o argumento para uma declaração de geração. Se você fizer isso, você não estará, naturalmente, limitado às médias móveis ponderadas (não ponderadas) centradas calculadas por egen, ma (). Por exemplo, as médias móveis ponderadas de três períodos seriam dadas por e alguns pesos podem ser facilmente especificados: Você pode, naturalmente, especificar uma expressão como log (myvar) em vez de um nome de variável como myvar. Uma grande vantagem dessa abordagem é que a Stata faz automaticamente a coisa certa para os dados do painel: os valores iniciais e retardatários são elaborados nos painéis, exatamente como a lógica determina que eles devam ser. A desvantagem mais notável é que a linha de comando pode ficar bastante longa se a média móvel envolver vários termos. Outro exemplo é uma média móvel unilateral baseada apenas em valores anteriores. Isso poderia ser útil para gerar uma expectativa adaptativa do que uma variável será baseada puramente em informações até à data: o que alguém poderia prever para o período atual com base nos últimos quatro valores, usando um esquema de ponderação fixo Especialmente comumente usado com timeseries trimestrais.) 2. Use egen, filter () de SSC Use o filtro de função egen escrito pelo usuário () do pacote egenmore em SSC. No Stata 7 (atualizado após 14 de novembro de 2001), você pode instalar este pacote após o qual a ajuda egenmore aponta para detalhes sobre filter (). Os dois exemplos acima seriam renderizados (nesta comparação, a abordagem de gerar é talvez mais transparente, mas veremos um exemplo do oposto em um momento). Os retornos são um numlist. Sendo os retornos negativos: neste caso, -1/1 se expande para -1 0 1 ou chumbo 1, atraso 0, atraso 1. Os coeficientes, outro número, multiplicam os correspondentes itens atrasados ou principais: neste caso, esses itens são F1.myvar. Myvar e L1.myvar. O efeito da opção de normalização é escalar cada coeficiente pela soma dos coeficientes para que o coeficiente (1 1 1) normalize seja equivalente a coeficientes de 1/3 1/3 1/3 e o coeficiente (1 2 1) normalize seja equivalente A coeficientes de 1/4 1/2 1/4. Você deve especificar não só os atrasos, mas também os coeficientes. Como egen, ma () fornece o caso igualmente ponderado, a razão principal para egen, filter () é suportar o caso desigualmente ponderado, para o qual você deve especificar coeficientes. Poderia também ser dito que obrigando os usuários a especificar coeficientes é uma pequena pressão extra sobre eles para pensar sobre quais coeficientes eles querem. A principal justificativa para pesos iguais é, suponhamos, simplicidade, mas pesos iguais têm propriedades de domínio de frequência ruim, para mencionar apenas uma consideração. O terceiro exemplo acima pode ser qualquer um dos quais é quase tão complicado quanto a abordagem gerar. Há casos em que egen, filter () dá uma formulação mais simples do que gerar. Se você quer um filtro binomial de nove períodos, que os climatologistas acham útil, então parece talvez menos horrível do que, e mais fácil de obter do que, Assim como com a abordagem de geração, egen, filter () funciona corretamente com dados de painel. Na verdade, como dito acima, depende do conjunto de dados ter sido tsset previamente. Uma dica gráfica Depois de calcular suas médias móveis, você provavelmente vai querer olhar para um gráfico. O comando tsgraph escrito pelo usuário é inteligente sobre conjuntos de dados tsset. Instale-o em um STATAT 7 atualizado por ssc inst tsgraph. Que sobre subconjunto com se nenhum dos exemplos acima fazer uso de se restrições. Na verdade egen, ma () não permitirá se a ser especificado. Ocasionalmente as pessoas querem usar se ao calcular médias móveis, mas seu uso é um pouco mais complicado do que é normalmente. O que você esperaria de uma média móvel calculada com if. Vamos identificar duas possibilidades: Fraca interpretação: Eu não quero ver nenhum resultado para as observações excluídas. Interpretação forte: Eu nem quero que você use os valores para as observações excluídas. Aqui está um exemplo concreto. Suponha como uma conseqüência de alguma condição if, as observações 1-42 são incluídas, mas não observações 43 sobre. Mas a média móvel para 42 dependerá, entre outras coisas, do valor para a observação 43 se a média se estender para trás e para a frente e for de comprimento pelo menos 3, e dependerá também de algumas das observações 44 em diante em algumas circunstâncias. Nossa suposição é que a maioria de povos iria para a interpretação fraca, mas se aquele está correto, egen, filter () não suporta se qualquer um. Você sempre pode ignorar o que você donrsquot quer ou mesmo definir valores indesejados para desaparecer depois usando substituir. Uma nota sobre resultados faltando nas extremidades da série Como as médias móveis são funções de defasagens e derivações, egen, ma () produz faltando onde os atrasos e as derivações não existem, no início e no final da série. Uma opção nomiss força o cálculo de médias móveis mais curtas e não centralizadas para as caudas. Em contrapartida, nem gerar nem egen, filter () faz, ou permite, nada de especial para evitar resultados em falta. Se algum dos valores necessários para o cálculo estiver faltando, então esse resultado está faltando. Cabe aos usuários decidir se e o que a cirurgia corretiva é necessária para essas observações, presumivelmente depois de olhar para o conjunto de dados e considerando qualquer ciência subjacente que pode ser levado a bear. MOVAVG: Stata módulo usando Mata para gerar médias móveis Quando solicitar uma correção , Mencione por favor estes artigos identificador: RePEc: boc: bocode: s457476. Veja informações gerais sobre como corrigir material no RePEc. Para questões técnicas sobre este item, ou para corrigir seus autores, título, resumo, informações bibliográficas ou download, entre em contato: (Christopher F Baum) Se você é autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, recomendamos que o faça aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item que estamos incertos sobre. Se as referências estiverem totalmente ausentes, você pode adicioná-las usando este formulário. Se as referências completas listarem um item que está presente no RePEc, mas o sistema não tiver vinculado a ele, você pode ajudar com este formulário. Se você souber de itens ausentes citando este, você pode nos ajudar a criar esses links adicionando as referências relevantes da mesma maneira como acima, para cada item referente. Se você é um autor registrado deste item, você também pode querer verificar a guia de citações no seu perfil, pois pode haver algumas citações esperando confirmação. Tenha em atenção que as correcções podem demorar algumas semanas para filtrar os vários serviços RePEc. Mais serviços MyIDEAS Seguir séries, jornais, autores e mais Novos artigos por e-mail Inscrever-se para novas adições ao RePEc Registro de autor Perfis públicos para pesquisadores de economia Rankings Vários rankings de pesquisa em economia e campos relacionados Genealogia Quem foi um estudante de quem, usando RePEc BiblE Artigos curados artigos de amp papéis vários temas de economia MPRA Carregar seu artigo para ser listado em RePEc e IDEAS EconAcademics agregador de blogs para a pesquisa de economia Plágio Casos de plágio em Economia Papéis do mercado de trabalho RePEc série de trabalho de papel dedicado ao mercado de trabalho Fantasy League Pretend você está no leme De um departamento de economia Serviços do StL Fed Dados, pesquisa, apps amp mais do St. Louis FedIn Stata, como faço para criar uma nova variável com base em dados existentes Seguem-se exemplos de como criar novas variáveis no Stata usando o gen ( Para criar) e egen comandos: Para criar uma nova variável (por exemplo, newvar) e definir seu valor para 0. use: Para criar uma nova variável (por exemplo, Total) a partir da transformação de variáveis existentes (por exemplo, a soma de v1, v2, v3 e v4), use: Em alternativa, use egen com a opção rowtotal embutida: O comando egen trata valores ausentes como 0. Para criar uma variável (Por exemplo, avg) que armazena a média de quatro variáveis (por exemplo, v1, v2, v3 e v4), use: Use o / (barra) para denotar divisão e um asterisco para multiplicação. Alternativamente, use o egen com a opção built-in rowmean: Stata também permite que você aproveite as funções internas para transformações variáveis. Para obter ajuda adicional, consulte os arquivos de ajuda no Stata (para cada um dos tópicos a seguir, digite o comando de ajuda correspondente): EWMA: Stata (por exemplo, para obter o log natural de v1 e criar uma nova variável Módulo para calcular média móvel exponencialmente ponderada Ao solicitar uma correção, mencione por favor estes itens identificador: RePEc: boc: bocode: s338701. Veja informações gerais sobre como corrigir material no RePEc. 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