Stata 12 meses de média móvel

Primeiro, a divulgação completa eu tentei fazer isso estritamente no MS Access com subconsultas correlacionadas, e tinha alguma ajuda sobre este post 12 meses de média móvel por pessoa, data que eu pensei que meus dados seriam pequenos o suficiente para chug, mas é horrível Como Uma alternativa, eu vou tentar executar isso em R e, em seguida, escrever resultados para uma nova tabela no MS Access Tenho dados tais que eu tenho os seguintes campos. Seguindo o exemplo vinculado por Andrie para um período de 5 anos, em oposição a A média de 5 anos R Cálculo de médias de 5 anos em dados de painel Eu estou tentando começar o rolamento média de 12 meses para o campo de amt pelo representante Aqui está o meu código. Infelizmente, este doesn t trabalho eu estou recebendo o seguinte error. I m não sei porquê Isso está acontecendo Eu preciso converter explicitamente dados para um objeto zoo Se sim, não sei como lidar com a dimensionalidade extra resultante do campo personid Qualquer ajuda seria muito apreciada. asked Oct 11 13 at 14 18.Just algumas dicas, Como eu não trabalho em todos os com série de tempo ddp Ly requer uma entrada de quadro de dados, por isso don t convertê-lo para um representante de dados de objeto zoo Eu acho que deve ser apenas representante e rollmean12 não deve ser chamado com argumentos Em vez disso, você deve re-escrever a função para extrair as colunas que você quer Então, Algo como this. If você faz ddply há um link para uma publicação muito útil em JSS. answered Oct 11 13 em 17 36.Your Answer.2017 Stack Exchange, Inc. Stata Análise de Dados e Software Estatístico. Nicholas J Cox, Durham University , Reino Unido Christopher Baum, Boston College. egen, ma e suas limitações. O comando mais óbvio para calcular métricas móveis é a função ma de egen Dada uma expressão, ela cria uma média móvel - period dessa expressão Por padrão, é tomada como 3 deve ser ímpar. No entanto, como a entrada manual indica, egen, ma não pode ser combinado com varlist e, por essa razão sozinho, não é aplicável a dados de painel Em qualquer caso, ele está fora do conjunto de comandos especificamente escritos Para séries temporais ver séries temporais f Ou detalhes. Aproximações alternativas. Para calcular médias móveis para dados de painel, há pelo menos duas escolhas. Ambos dependem do conjunto de dados ter sido tsset de antemão. Isto é muito vale a pena fazer não só você pode salvar-se repetidamente especificando variável de painel e variável de tempo, Stata se comporta de forma inteligente, dada qualquer lacuna nos dados.1 Escreva sua própria definição usando generate. Using operadores de séries temporais como L e F dar a definição da média móvel como o argumento para uma instrução generate Se você fizer isso, você é, Naturalmente, não limitado às médias móveis ponderadas não ponderadas centradas calculadas por egen, ma. Por exemplo, as médias móveis igualmente ponderadas de três períodos seriam dadas por. E alguns pesos podem facilmente ser especificados. Você pode, naturalmente, especificar um Expressão como log myvar em vez de um nome de variável, como myvar. Uma grande vantagem desta abordagem é que Stata automaticamente faz a coisa certa para o painel de dados levando e atraso valores são trabalhados wi 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 pode ser útil para Gerando uma expectativa adaptativa de 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 fixa Um atraso de 4 períodos pode ser especialmente comummente usado com timeseries trimestrais. 2 Use egen, filtro de SSC. Use o filtro de função egen escrito pelo usuário do pacote egenmore no SSC No Stata 7 atualizado após 14 de novembro de 2001, você pode instalar este pacote by. after que ajuda egenmore aponta para detalhes sobre o filtro Os dois exemplos Acima seria renderizado. Nesta comparação a abordagem de gerar é talvez mais transparente, mas vamos ver um exemplo do oposto em um momento Os retornos são um numlist leva sendo retornos negativos neste caso -1 1 expande para -1 0 1 ou chumbo 1, lag 0 , Lag 1 Os coeficientes, um outro numlist, multiplicar o correspondente atraso ou itens de liderança, neste caso, os itens são myvar e O efeito da opção normalizar é a escala de cada coeficiente pela soma dos coeficientes para que coef 1 1 1 normalizar é Equivalente a coeficientes de 1 3 1 3 1 3 e coef 1 2 1 normalizar é equivalente a coeficientes de 1 4 1 2 1 4. Você deve especificar não só os atrasos, mas também os coeficientes Devido a egen, ma fornecer o caso igualmente ponderado, o A principal razão para egen, filtro é apoiar o caso desigualmente ponderada, para o qual você deve especificar coeficientes Também poderia dizer-se que obrigando os usuários a especificar coeficientes é um pouco de pressão extra sobre eles a pensar sobre quais os coeficientes que eles querem A principal justificação Para os pesos iguais é, nós supomos, a simplicidade, mas os pesos iguais têm propriedades do domínio da freqüência ruim, para mencionar apenas uma consideração. O terceiro exemplo acima poderia ser. either de que é apenas aproximadamente tão complicado quanto a aproximação da geração Há uns casos em que egen , Filtro dá uma formulação mais simples do que gerar Se você quer um filtro binomial de nove períodos, que os climatologistas acham útil, then. looks talvez menos horrível do que, e mais fácil de obter direito than. Just como com a abordagem de gerar, egen, filtro funciona corretamente Com dados do 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 escrito pelo usuário tsgraph é inteligente sobre conjuntos de dados tsset Instale-o em um Stata 7 atualizado por ssc inst tsgraph. What sobre subconjunto com if. None dos exemplos acima fazer uso de se restrições Na verdade egen, ma não permitirá se a ser especificado Ocasionalmente as pessoas wa Nt para usar se ao calcular as 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. Interpretação de Wreak Eu não quero ver quaisquer resultados para As observações excluídas. Strong interpretação 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, observações 1-42 estão incluídos, 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. A maioria das pessoas iria para a interpretação fraca, mas se isso é correto, egen, o filtro não suporta se você pode sempre ignorar o que você não quer ou mesmo definir valores indesejados a falta depois b Y usando replace. Uma nota sobre resultados faltando nas extremidades da série. Como as médias móveis são funções de atrasos e leads, egen, ma produz faltando onde os atrasos e leads 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 contraste, nem gerar nem egen, filtro faz, ou permite, nada de especial para evitar resultados faltantes Se algum dos valores necessários para o cálculo está 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 considerar qualquer ciência subjacente que pode ser levado a bear. How para calcular uma média de 12 meses Rolling. A regular de 12 meses Média reduz um ano de números mensais em um único número médio Uma média móvel de 12 meses ou média móvel, é simplesmente uma série de médias de 12 meses durante vários períodos consecutivos de 12 meses Esta ferramenta estatística c Uma ajuda para avaliar a direção geral de uma série de dados mensais porque suaviza os efeitos das mudanças mês a mês Você pode usar uma média móvel de 12 meses para analisar quase qualquer tipo de números mensais, como receitas, lucros, Os preços das ações ou os saldos da conta. Junte os dados mensais para os quais você deseja calcular uma média móvel de 12 meses Você precisa de pelo menos 13 meses consecutivos de informações, mas quanto mais você tiver, mais útil será a média móvel. Por exemplo, Suponha que você deseja calcular uma média móvel de 12 meses para os seguintes 14 meses de vendas. No exemplo, adicione os números de vendas mensais de janeiro a dezembro de 2017. 50,000 55,000 60,000 65,000 70,000 75,000 72,000 70,000 68,000 71,000 76,000 85,000 817,000.Divide your Resultado por 12 para calcular o valor médio mensal para o mais antigo período de 12 meses Isto representa a primeira média móvel. Neste exemplo, divida 817.000 por 12. 817.000 12 meses 68.083 para a primeira média móvel. E números mensais para o próximo período consecutivo de 12 meses Inclui o período de 12 meses anterior, exceto o mês mais antigo Inclui também o mês mais novo imediatamente após o período de 12 meses anterior. No exemplo, o próximo período consecutivo de 12 meses é Fevereiro de 2017 até janeiro de 2018 Adicione os números de vendas mensais para obter 840.000.Divide seu resultado por 12 para calcular a segunda média móvel No exemplo, divida 840.000 por 12. 840.000 12 70.000 segunda média móvel. Adicionar os dados mensais para a próxima 12 consecutivos E divida seu resultado por 12 para calcular a terceira média móvel. Repita o mesmo cálculo para cada período subseqüente de 12 meses para calcular as médias de rolamento restantes. No exemplo, adicione as vendas mensais de março de 2017 até fevereiro de 2018 para obter 852.000 Dividir 852.000 por 12 para obter uma terceira média móvel de 71.000. As médias de rolamento de 12 meses são 68.083, 70.000 e 71.000, que mostram uma tendência de vendas crescente durante o peri dado Od. Plot seus números mensais e média móvel de 12 meses em um gráfico para ver a tendência de seus dados.