wind数据库使用介绍及stata数据处理(结合)PPT
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STATA基本操作入门PPT课件
第8页/共23页
6.2查看变量的统计特征
• 如果要查看满足q≥10000的子样本的统计指标。方法：输入summarize q if q >=10000 • 或者su q if q >=10000
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6.3 查看变量的统计特征
• 如果要查看更多的统计指标 • 方法：输入 su q,detail • 显示了百分位数， 方差，偏度与峰度
第21页/共23页
9.6 图像合并展示
• 将线性拟合和二次拟合这两个图像在一起展示 • 方法:输入graph combine scatter1.gph scatter2.gph
第22页/共23页
谢谢您的观看！
第23页/共23页
第10页/共23页
6.4 查看变量的统计特征
• 如果summarize 后面不输入具体变量，则展示所有变量的统计指标 • 方法：输入summarize 或 su
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7.经验累积分布函数
• 如果要查看q的经验累积分布函数 • 方法：tabulate q 或则 ta q
第12页/共23页
• 展示满足q>=10000的q的数据 • 方法：list q if q >=10000 • 展示满足q>=10000的q和tc的数据 • 方法：list q tc if q >=10000
第7页/共23页
6.1查看变量的统计特征
• 查看变量q的统计特征： • 方法：输入summarize q 或 su q • 展示变量q的样本容量，平均值，标准差，最小值，最大值
8.相关系数
• 如果要显示PL,PF两个变量的相关系数 • 方法：pwcorr pl pf
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6.2查看变量的统计特征
• 如果要查看满足q≥10000的子样本的统计指标。方法：输入summarize q if q >=10000 • 或者su q if q >=10000
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6.3 查看变量的统计特征
• 如果要查看更多的统计指标 • 方法：输入 su q,detail • 显示了百分位数， 方差，偏度与峰度
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9.6 图像合并展示
• 将线性拟合和二次拟合这两个图像在一起展示 • 方法:输入graph combine scatter1.gph scatter2.gph
第22页/共23页
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第10页/共23页
6.4 查看变量的统计特征
• 如果summarize 后面不输入具体变量，则展示所有变量的统计指标 • 方法：输入summarize 或 su
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7.经验累积分布函数
• 如果要查看q的经验累积分布函数 • 方法：tabulate q 或则 ta q
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• 展示满足q>=10000的q的数据 • 方法：list q if q >=10000 • 展示满足q>=10000的q和tc的数据 • 方法：list q tc if q >=10000
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6.1查看变量的统计特征
• 查看变量q的统计特征： • 方法：输入summarize q 或 su q • 展示变量q的样本容量，平均值，标准差，最小值，最大值
8.相关系数
• 如果要显示PL,PF两个变量的相关系数 • 方法：pwcorr pl pf
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《stata基础》课件
Stata的特点
高效可靠、易于使用和学习、 自动化、开放性和灵活性、 强大的图形功能。
Stata的应用领域
Stata被广泛应用于社会科学、 医学和卫生、教育、经济学、 金融、政治科学等领域。
Stata基本操作
1
文件类型
2
Stata的文件类型，如何识别文件类型，
如何处理不同类型的文件。
3
常用命令
4
Stata的常用命令，如何运行命令和脚本。
数据的分割和堆叠
如何按照条件分割数据集，如何 将多个数据集堆叠成一个数据集。
Stata数据分析
1
描述性统计
如何计算描述性统计量，如何画制表和图形。
2
假设检验
基础假设检验、方差分析、非参检验等。
3
回归分析
单因素、多因素、分层回归等基本回归分析方法。
4
面板数据分析
如何处理面板数据，如何进行面板数据分析。
Stata基础课件PPT
本课程详细介绍Stata的基本操作、数据处理和分析、绘图功能和高级应用等 方面。从此你可以掌握Stata的全面操作，数据处理和分析，提高Stata的应用 水平。
Stata介绍
什么是Stata？
Stata是一款强大的数据分析 软件，被广泛应用于多个领 域，如社会科学、健康科学、 教育、经济学、金融、政治 科学等。
Stata的扩展程序
Stata的并行计算
如何下载和安装Stata的扩展程序， 如何使用额外的命令。
如何利用Stata高效地运行大数据 集，如何使用Stata的并行计算。
总结和展望
1 Stata的优缺点
Stata的优点有：强大的数据管理和较高的统计分析能力；缺点有：虽然易学但不便宜， 还需要花时间去了解命令。
stata操作介绍之基础部分PPT幻灯片课件
数据编辑器
38
注意：
1.如果为某一变量输入的第一个值是一个数字，比如对人口、失业率和预 期寿命这些变量，那么stata便会认为这一列是一个“数值变量”，从此 以后只允许数字作为取值。 2.如果为某一变量第一次输入的是非数值字符，比如像地名的输入（或者 输入了带逗号的数字），那么stata会判断此列是字符串或文本变量。 3.在数据编辑器或数据浏览器中，字符串变量值显示为红色，这将其与数 值变量（黑色）或加标签的数值变量（蓝色）区分开来。
23
Stata 菜单栏简介
包含八项下拉菜单:文件、编辑、数据、绘图、统计分析、用户、窗口及帮助。
24
1.9 Stata命令输入
• Stata的命令输入方式： 1、点击菜单栏输入命令； 2、在命令窗口输入命令； 3、运行命令程序（利用.do文件）；
25
1.10 Stata文件格式
• Stata常用的文件格式：
文件类型
扩展名
数据文件
.dta
命令程序文件
.do
运行程序文件
.ado
帮助文件
.hlp
说明
stata使用的数据
一系列命令的集合
用于完成用户提交的数据处理与统 计分析任务的程序文件
与相应的.ado文件有相同的文件名， 形成一堆文件，并提供在线帮助
26
1.11 Stata命令包安装
利用Stata做统计分析时，官方提供的命令包并不一定能满足需 求，因此许多研究者编写了大量的非官方命令包（包括.do文件、 .ado文件和帮助文件），使用此类非官方命令包之前需要对其进行 安装。
Stata中有两个命令对于用户寻找与安装命令包相当有用：search 和findit。
通过这两个命令可以找到相关搜索内容中有哪些额外的命令，点 击链接后安装即可。
Stata 简介及基本操作ppt课件
精选版课件ppt
12
此时，可以点击 Save 图标（也可以点击菜单“File”→ “Save”），将数据存为Stata 格式的文件（扩展名为dta）， 比如wanger_law.dta。
这样，以后就可以用Stata 直接打开这个数据集了（不 需要再从Excel 表中粘贴过来）。
打开的方式有两种。可以点击Open 图标（也可以点击 菜单“File”→“Open”），然后寻找要打开的dta 文件的位 置。
kernel = epanechnikov, bandwidth = 6128.97
精选版课件ppt
17
如果想删除满足“year ≥2001”条件的观测值，则可 使用命令: . drop if year>=2001
反之，如果只想保留满足“year≥2001”条件的观测值， 而删去所有其他观测值: . keep if year>=2001
精选版课件ppt
18
5．考察变量的统计特征 如果想看变量 gov、gcons和gdp的统计特征，可输入命令:
Max 76299.93 44396.9 340506.9
满足条件的统计： . summarize gov gcons gdp if year>2000
如果不指明变量，则将显示数据集中所有变量的统计指标。 summarize
如果要显示内存中某些变量之间的相关系数，可输入命令: . correlate gov gcons pop gdp
. clear 这样，内存中所有的当前数据都被清空，然后可以再打
开另外一个数据集。
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14
2．变量的标签 在变量窗口，每个变量的“名字”（Name）旁边显示了
其“标签”（label）。但目前的标签过于简略，缺乏变量的 解 释信息。
《STATA简易操作》课件
收集生存时间数据和潜在影响因素。
使用Stata进行生存分析，包括数据导 入、选择合适的生存分析模型、参数 估计和结果解释。
分析生存曲线和风险函数，探究影响 因素对生存时间的影响。
进行模型假设检验和模型比较。
案例三：面板数据分析
总结词：利用面板数据分析方
法，探究个体、时间和其他变
量的交互作用。
01
详细描述
绘制折线图
折线图用于展示随时间变化的数据 趋势。
VS
在Stata中，可以通过输入“line yvar xvar”命令来绘制折线图。其中 yvar代表要展示的数据变量，xvar代 表时间变量。还可以通过添加选项来 修改线条样式、标记等。
05
Stata实战案例
案例一：线性回归分析
总结词：通过线性回归分析，探究自变量与因 变量之间的关系。
01
确定研究问题，选择合适的自变量和因变 量。
03
02
详细描述
04
使用Stata进行线性回归分析，包括数据 导入、模型设定、参数估计和结果解释。
分析模型的拟合优度，如判定系数、调整 判定系数等。
05
06
检验模型的假设条件，如线性关系、误差 项独立同分布等。
案例二：生存分析
总结词：利用生存分析方法，研究生 存时间与影响因素之间的关系。 详细描述
多元回归
探讨多个自变量对因变量的影响，以 及交互项和平方项的设定。
面板数据分析
面板数据介绍
阐述面板数据的概念、特点及其在经济学中 的应用。
固定效应与随机效应模型
比较两种模型的适用场景和结果解释。
面板数据的单位根与协整检验
介绍用于检验数据稳定性和长期关系的检验 方法。
使用Stata进行生存分析，包括数据导 入、选择合适的生存分析模型、参数 估计和结果解释。
分析生存曲线和风险函数，探究影响 因素对生存时间的影响。
进行模型假设检验和模型比较。
案例三：面板数据分析
总结词：利用面板数据分析方
法，探究个体、时间和其他变
量的交互作用。
01
详细描述
绘制折线图
折线图用于展示随时间变化的数据 趋势。
VS
在Stata中，可以通过输入“line yvar xvar”命令来绘制折线图。其中 yvar代表要展示的数据变量，xvar代 表时间变量。还可以通过添加选项来 修改线条样式、标记等。
05
Stata实战案例
案例一：线性回归分析
总结词：通过线性回归分析，探究自变量与因 变量之间的关系。
01
确定研究问题，选择合适的自变量和因变 量。
03
02
详细描述
04
使用Stata进行线性回归分析，包括数据 导入、模型设定、参数估计和结果解释。
分析模型的拟合优度，如判定系数、调整 判定系数等。
05
06
检验模型的假设条件，如线性关系、误差 项独立同分布等。
案例二：生存分析
总结词：利用生存分析方法，研究生 存时间与影响因素之间的关系。 详细描述
多元回归
探讨多个自变量对因变量的影响，以 及交互项和平方项的设定。
面板数据分析
面板数据介绍
阐述面板数据的概念、特点及其在经济学中 的应用。
固定效应与随机效应模型
比较两种模型的适用场景和结果解释。
面板数据的单位根与协整检验
介绍用于检验数据稳定性和长期关系的检验 方法。
stata基本使用PPT课件
samples
2021/3/9
授课：XXX
4
Creating and using a
database
• Creating a data
– Use data editor
– Insheet
ex. insheet using c:\stata10\ britishmarket.txt
(excel save as .txt )
授课：XXX
6
Dummy variables
• gen ex. gen foreign1=0 replace foreign1=1 if
foreign==“foreign”
• tabulate
ex. tabulate foreign, generate (foreign)
2021/3/9
list for授课e：iXXgX n foreign1
ex. gen lprice=price if price<=5000
replace lprice=0 if lprice==. in 9
gen num=_n
• Egen
(more functions are available)
(functions in ‘STATA 18 ccb’ page
47-50) 2021/3/9
2021/3/9
授课：XXX
3
Data management
• Creating and using a database • Generating and replacing variables • Dummy variables • Creating random data and random
ex. twoway scatter price mpg
2021/3/9
授课：XXX
4
Creating and using a
database
• Creating a data
– Use data editor
– Insheet
ex. insheet using c:\stata10\ britishmarket.txt
(excel save as .txt )
授课：XXX
6
Dummy variables
• gen ex. gen foreign1=0 replace foreign1=1 if
foreign==“foreign”
• tabulate
ex. tabulate foreign, generate (foreign)
2021/3/9
list for授课e：iXXgX n foreign1
ex. gen lprice=price if price<=5000
replace lprice=0 if lprice==. in 9
gen num=_n
• Egen
(more functions are available)
(functions in ‘STATA 18 ccb’ page
47-50) 2021/3/9
2021/3/9
授课：XXX
3
Data management
• Creating and using a database • Generating and replacing variables • Dummy variables • Creating random data and random
ex. twoway scatter price mpg
STATA入门PPT课件
一、数据录入、打开与保存
1.数据录入与读取
直接录入数据 input命令 读入ASCII格式原始数据——使用insheet、 infile、infix等命令 使用Stat/Transfer软件
一、数据录入、打开与保存
2. STATA数据打开 双击直接打开
Do文件中使用use命令
一、数据录入、打开与保存
[STATA演示]
三、变量类型与简单描述统计方法
7. 离散与连续变量
通常，离散变量包括了定类变量和定序变量，统计 描述可参照之；而连续变量包括了定距变量和定比 变量，统计描述同样可参照之。 值得注意的是，在社会科学研究中，定距变量和定 比变量很少单独区分。
四、练习与作业
【1】请在2014年卫计委流动人口动态监测调查数据 之“社会融合与心理健康问卷”部分识别各变量 设置的层次。
二、基本的STATA数据处理命令
6.生成虚拟（哑）变量的命令 –tab region, generate(region) 7.帮助命令
–help command
三、变量类型与简单描述统计方法
1. 变量类型
区分标准之一：离散变量与连续变量
区分标准之二：定比变量、定距变量、 定序变量与定类变量
三、变量类型与简单描述统计方法
第二讲：STATA入门
1.统计软件：STATA14.0
2.数据准备：① 2014年卫计委流动人口动态监测调 查数据之“社会融合与心理健康问卷”部分；②农 民工随迁子女城市融入课题组的“外出务工调查数 据”。
1. 数据录入、打开与保存 2. 基本的STATA数据处理命令 3. 变量类型与简单描述统计方法 4. 练习与作业
4.删除变量或观察值命令 – drop命令 – drop in 1/10 or (-10/-1) – keep命令 – keep var1 var2… – keep if
wind数据库用法(一)
wind数据库用法(一)Wind数据库简介Wind数据库是一种高性能的分布式数据库，它被设计用于高速读写和大规模数据存储、处理。
Wind数据库采用了多副本和分片技术，以提供可靠性、可扩展性和高可用性。
用途•数据存储：Wind数据库可用于存储大规模数据，包括结构化和非结构化数据。
•数据处理：Wind数据库支持快速的数据读写操作，可用于各种数据处理任务。
•分布式计算：Wind数据库内置分布式计算引擎，可用于并行计算和数据分析。
•实时分析：Wind数据库支持实时查询和分析，可用于实时监控和实时决策。
特点•高性能：Wind数据库采用了先进的数据存储和索引技术，能够实现高速的数据读写操作。
•可扩展性：Wind数据库采用了分布式架构，可以轻松实现水平扩展，支持大规模数据存储和处理。
•高可用性：Wind数据库采用了多副本技术，可以保证数据的可靠性和高可用性。
•分布式计算：Wind数据库内置了分布式计算引擎，可用于并行计算和数据分析。
•实时查询：Wind数据库支持实时查询和分析，可以在毫秒级别内完成数据检索。
安装和配置1.下载Wind数据库安装包并解压。
2.运行安装脚本，按照提示完成安装。
3.配置Wind数据库的主节点和从节点，以实现分布式架构。
4.配置数据存储路径和索引路径，以优化数据库性能。
数据读写操作•插入数据：使用INSERT命令将数据插入到Wind数据库中。
•更新数据：使用UPDATE命令更新Wind数据库中的数据。
•删除数据：使用DELETE命令从Wind数据库中删除数据。
•查询数据：使用SELECT命令从Wind数据库中查询数据。
分布式计算1.创建分布式计算任务。
2.设置计算任务的输入数据和计算逻辑。
3.执行计算任务，并获得计算结果。
实时查询1.连接到Wind数据库服务器。
2.编写查询语句，包括选择需要查询的数据表和条件。
3.执行查询语句，并获取查询结果。
总结Wind数据库是一种高性能分布式数据库，适用于大规模数据存储和处理。
STATA命令应用及详细解释(汇总).pptx
数据扩展append： 数据源自stata tutorial 中的fac19 和 newfac clear
3
学海无 涯
use "t:\statatut\fac19.dta" ta region append using "t:\statatut\newfac" ta region 合并后样本量增加，但变量数不变
学海无 涯
STATA 命令应用及详细解释（汇总）
调整变量格式： format x1 .3f ——将 x1 的列宽固定为 10，小数点后取三位 format x1 .3g ——将 x1 的列宽固定为 10，有效数字取三位 format x1 .3e ——将 x1 的列宽固定为 10，采用科学计数法 format x1 .3fc ——将 x1 的列宽固定为 10，小数点后取三位，加 入千分位分隔符 format x1 .3gc ——将 x1 的列宽固定为 10，有效数字取三位， 加入千分位分隔符 format x1 %-10.3gc ——将 x1 的列宽固定为 10，有效数字取三 位，加入千分位分隔符，加入“-”表示左对齐 合并数据： use "C:\Documents and Settings\xks\ 桌 面 \2006.dta", clear merge using "C:\Documents and Settings\xks\桌面\1999.dta" ——将 1999 和 2006 的数据按照 样本（observation）排列的自然 顺序合并起来 use "C:\Documents and Settings\xks\桌面\2006.dta", clear merge id using "C:\Documents and Settings\xks\桌面 \1999.dta" ,unique sort
Wind万德数据库使用说明
1、新闻——经新闻——重大新闻
——热门新闻
——高级搜索
2、宏观——宏观研究平台——搜索作者、标题、收藏，打开——下载
3、股票——多维数据——深度资料——公司资料
——重要股东——十大股东资料
——财务数据
——盈利预测
——同业比较——综合比较——柱状图（筛选）
——右下黑框搜索
——数据浏览器
——待选范围——上证A股（勾选双击增加到当前页）
——选择相关指标——或按拼音选择指标
——数据统计
——修改系数
——保存模板
——导出数据
——导出excel函数
5、——板块数据浏览器——如上
6、宏观——行业经济数据库
——中国宏观数据——国内生产总值——第一产业、第二产业、
第三产业——图形，选择类型
7、Wind搜索
王喆
8、股票——全球市场概览——沪深股票——
——板块管理——交易机会
——行情序列。
STATA学习系列 ppt课件
Source | SS df -------------+-----------------------------Model | .00005593 3 Residual | .000027249 46 -------------+-----------------------------Total | .000083179 49
( 1) medage - 2.0 medagesq = 0.0
F( 1, 46) = 0.15 Prob > F = 0.7021
医学资料
8
1.Census数据,对模型分析
. vce
| medage medagesq pcturban _cons -------------+-----------------------------------medage | 1.5e-06 medagesq | -2.5e-08 4.2e-10 pcturban | 3.2e-07 -5.7e-09 6.9e-07 _cons | -.000022 3.7e-07 -5.0e-06 .00032
-----------------------------------------------------------------------------drate | Coef. Std. Err. t P>|t| -------------+---------------------------------------------------------------medage | .0006238 .0000658 9.48 0.000 pcturban | -.0035028 .0007731 -4.53 0.000 _cons | -.0076466 .0019034 -4.02 0.000 -----------------------------------------------------------------------------医学资料
《STATA第五讲》课件
总结词：在Stata编程中，宏和循环结构的使用可能会 带来一些问题。
错误与调试
详细描述：熟悉常见的语法错误提示，根据错误提示检 查代码；采用逐步调试方法，设置断点、单步执行和查 看变量值，定位和修正逻辑错误。
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
2023
PART 06
Stata常见问题解答
REPORTING
数据处理问题解答
总结词
当遇到数据导入困难时，可能是由于文件格 式、编码或分隔符不正确所致。
详细描述
确保数据文件格式（如.csv、.dta等）与 Stata软件兼容；检查文件编码（如UTF-8 、ANSI等），确保与软件设置一致；确认 数据字段分隔符（如逗号、制表符等）是否 正确。
Stata是一种统计分析软件，专门用于数据管理和统 计分析。
02
它提供了广泛的数据分析工具，包括描述性统计、 回归分析、方差分析、生存分析等。
03
Stata具有易于使用的界面和强大的编程语言，使数 据分析变得简单而高效。
Stata的用途
数据分析
Stata提供了各种数据分析工具， 可以帮助用户进行数据探索、描 述性统计和复杂统计分析。
Cox比例风险模型
研究多个因素对生存时间的影响，并假设风险函 数与时间无关。
ABCD
Kaplan-Meier曲线
非参数方法描述生存函数随时间的变化。
时间依赖性Cox模型
在某些情况下，风险函数可能随时间变化，可以 使用此模型进行描述。
2023
PART 04
Stata编程基础
REPORTING
Stata命令基础
数据管理
Stata具有强大的数据管理功能， 可以方便地导入、导出数据，进 行数据清洗和整理。
《Stata数据管理》PPT课件
24
分位数 • 缩尾处理（winsor） • 截尾处理（truncating）
25
虚拟变量的产生
• 基本方式：使用generate 和 replace命令 ➢ sysuse nlsw88.dta,clear ➢ gen dum race2=0 ➢ replace dum race2=1 if race==2 ➢ gen dum_race3=0 ➢ replace dum_race3=1 if race==3
2
变量的取值类型
• 字符型变量 • 存储格式 str#，#表示该变量存储最多可容纳的字符数 • 如str7
• 数值型变量 • 整数（int） • 浮点（float） • 长整数（long） • 双浮点（float）
• 日期型变量
3
变量的显示格式
• 数值型变量的显示格式 • e格式（科学计数法） • f格式（固定格式） • g格式（一般格式） • c格式（带千分符） • 如%9.0g， %9.0f，%9.0fc
==1
19
数据的纵向合并
• 纵向合并是指把两个数据的样本加总在一起，合并后的数据变量数不 变，但样本量增加
• 纵向合并两个数据之前，需要以下几个步骤： • 两个数据文件里的变量的变量名要一致 • 两个数据文件里相同变量的变量类型要一致
• 合并命令：append • use x1.dta,clear • append using x2.dta • save x1.dta,replace
• 练习： • 调用auto.dta数据表单 • 将数据表单按foreign==0或1分为两个文件分别保存 • 然后合并
20
数据的横向合并：merge
• 横向合并是指将两个数据文件的变量加总在一起。合并后数据的样本 不变，但变量的数量增加。
分位数 • 缩尾处理（winsor） • 截尾处理（truncating）
25
虚拟变量的产生
• 基本方式：使用generate 和 replace命令 ➢ sysuse nlsw88.dta,clear ➢ gen dum race2=0 ➢ replace dum race2=1 if race==2 ➢ gen dum_race3=0 ➢ replace dum_race3=1 if race==3
2
变量的取值类型
• 字符型变量 • 存储格式 str#，#表示该变量存储最多可容纳的字符数 • 如str7
• 数值型变量 • 整数（int） • 浮点（float） • 长整数（long） • 双浮点（float）
• 日期型变量
3
变量的显示格式
• 数值型变量的显示格式 • e格式（科学计数法） • f格式（固定格式） • g格式（一般格式） • c格式（带千分符） • 如%9.0g， %9.0f，%9.0fc
==1
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数据的纵向合并
• 纵向合并是指把两个数据的样本加总在一起，合并后的数据变量数不 变，但样本量增加
• 纵向合并两个数据之前，需要以下几个步骤： • 两个数据文件里的变量的变量名要一致 • 两个数据文件里相同变量的变量类型要一致
• 合并命令：append • use x1.dta,clear • append using x2.dta • save x1.dta,replace
• 练习： • 调用auto.dta数据表单 • 将数据表单按foreign==0或1分为两个文件分别保存 • 然后合并
20
数据的横向合并：merge
• 横向合并是指将两个数据文件的变量加总在一起。合并后数据的样本 不变，但变量的数量增加。
数据管理 Stata统计分析与应用PPT
使用format命令规范变量的显示格式为变量规定显示格式：
format varlist %fmt 或者 format %fmt varlist
显示变量目前所采用的格式：format [varlist]
Page 6
STATA从入门到精通
2.1.3 变量的显示
1re1c】od仍e然命【使令例用：就r2e业c.o1调d】e查v数a有rl据ist集如(rwul表aeg)e[(2.ru-le4)所. 示的一个数据集format.dta，每个变量在Stata中 在本女例性的数任据务中是的抽生取成显一10示个个变样类量本e型并du保c如留at，所下该有：变男量性s用样t数本a字t。e代为替受%教1育4的s程表度，名具体各来说州，0的表示名受称教育，年数因小而于3是，1表字示符受教型育年变数为4到6年 ，后2一表列示列受出教了量育这年些；数分在p类7o。到p9年为，%3表1示1受.0教g育表年数明在1该0到州12，的4表总示受人教口育年，数在是13数到1值5年型，5变表示量受教；育而年数m在1e6d到a18g年e，是表2-15最 1我3们】希有望如将表各2各-个26变州和量表人的2-显2口7示所方的示式的年做两如个龄下数转中据换集位：，其数中，orig显inal.示格式是%9.0g，以浮点型方式存储。我 g生ro成uepx(xp)e—r的—们对建数立希值一，望个并分将命类名变各为量l个o，ge将变xp按e排r量。序的后的显数据示分方为尽式量等做规如模的下x个转子样换本：。 1下中面所利介用s绍这t的a个t命数a令据%创完建1成表4如2s下-9—5所个示—任的务>名。%为a-u1to4. s（即由右对齐改为左对齐）；
Page 7
STATA从入门到精通
state Alabama Alaska Arizona Arkansas California Colorado Connecticut Delaware Florida Georgia
format varlist %fmt 或者 format %fmt varlist
显示变量目前所采用的格式：format [varlist]
Page 6
STATA从入门到精通
2.1.3 变量的显示
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STATA从入门到精通
state Alabama Alaska Arizona Arkansas California Colorado Connecticut Delaware Florida Georgia
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Wind数据库介绍及stata数据处理
——民营上市企业事先财务能力对 多元化选择的实证影响
1
ห้องสมุดไป่ตู้
论文结构
1、提出疑问：多元化选择的契机是否和事先财务能力水平 有关？什么样的？
2、逻辑分析：国内外学者研究结论、从利益最大化、代理 理论、防御型假说及反面论证
3、得出假设：事先财务状况差的企业相比财务状况好的企 业来说更倾向于选择多元化战略。（5个具体假设）
产生差异的原因是06-12年期间由于国家宏观经济政策等原因，企业 的性质（国营变民营）、企业被并购、上市企业退市等原因，使得在 本文条件下和现今条件下得出不一致的样本数量。为追求客观性，突 出重新研究的目的性，以现今条件下得出的数据为基准对本文重新研 究。筛选06年及以前上市的民营企业
2020/3/15
2020/3/15
显变量
股票代码前三位相同
表示专一化，反之则
反
4
操作步骤及注意要点
股票 数据浏览器 地域类 上市时间 股东指标 财务指标（roa leve tato pg fcf）。。结果见
EXCEL 注意事项：一定要先弄清样本选取的条件（避免多次返工）
如果找不到需要选择的指标怎么办（巧用搜索leve fcf） 少量的数据可以在结果导入EXCEL后巧用EXCEL操作 wind中有的可以条件筛选，有的不行
作为反映企业成长能力的净利润增长率，浙江民营企业也存在巨大的差异，正负 增长不同，增速不同，尽管同处于金融危机时期，但表现出来的成长性却有着巨 大的差异。 后金融危机时期同理，各指标在企业之间差距较大。
2020/3/15
9
实证分析
单变量检验 （各变量在组内的均值差异）
2020/3/15
说明多元化企 业和非多元化 企业的确存在 事先财务能力 上的差异，企 业是否选择多 元化与企业财 务能力有关
本符合，经济意义上解释就是，资产报酬率越低，盈利能力越差的企业越倾向多 元化，假设1成立；资产周转率越低，运营能力越差，越倾向多元化，越倾向多 元化，假设3成立；企业自由现金流越少，企业越倾向多元化，假设5成立。
2020/3/15
13
解释：后金融危机时期，leve项的p值显示非常显著，说明资产负债率越低，偿债能力 越强的企业越倾向多元化选择。假设2不成立。 但是从相关性检验来看，roa、pg与d正相关，leve、tato、fcf与d负相关，即除了leve之 外，3、4、5均符合，经济意义解释就是，资产周转率越低，运营能力越差的企业越倾 向多元化选择，假设3成立；净利润增长率越低，发展能力越差的企业越倾向多元化， 假设4成立；自由现金流量越少的企业越倾向多元化选择，假设5成立。
打开wind操作 结果见文件夹【原始数据】 解释模型之后在详细解释为 何选取07-12年指标
2020/3/15
5
根据模型处理数据
本文模型：
Logit模型 非线性 不
适用我们通 常用的OLS 回归
Stata软件 实现
阶段划分
金融危机时期07-09年
后金融危机时期10-12年
哑变量 量 化了的质 变
面板数 据
2、命令 xtlogit（回归）estat clas（模型正确 解释变量的概率） hetpob（处理异方差）
2020/3/15
12
模型拟合度较高， prob>chi2值小于 0.1
解释：金融危机时期，可以看到在5%的显著性水平上，leve项结果显著，Z绝对值 >2，p<0.05。即资产负债率越低，偿债能力越强的企业越倾向进行多元化选择。 表明假设2不成立。 第1、3、4、5，说明在95%的显著性水平上不显著。（将显著性水平放宽至10%） 但是结合相关性分析来看，d与roa leve tato pg fcf 均呈负相关。即1、2、3、5基
大样本数据可以直接用stata命令
答案结果见图片文件夹原始数据【新建数据】
2020/3/15
7
实证分析
1、描述性统计分析（数据表明分析，实证分析前提，描述样本的各变量 ） 特征及其所代表的总体的特征以及发现其数据的内在大致规律
命令 xtdes、xtsum 2、结果
金 融 危 机 时 期
2020/3/15
4、选取样本 、指标选取、定义变量、建立模型 5、实证分析（stata、spass） 6、得出结论
2020/3/15
2
样本选取
筛选条件： 1、浙江省+上市民营企业+2006至2012年 2、剔除ST、PT公司 3、剔除上市年限小于三年的公司 4、剔除财务数据缺失或异常公司
说明：至15年止，浙江省有298家上市企业，论文以06-12年数据为样本， 则需筛选出上市时间为06年及以前上市的企业，而得出的企业数量只 有接近100家。与本文178个样本数量不符合。
进一步用 EXCEL处理数 据，导入
2020/3/15
6
1、为什么是一个logit模型（二值选择模型） 2、为什么是非线性的，所以用logit回归 3、用stata处理logit模型（stata的适用范围） 4、关于面板数据（截面数据 长面板 短面板 T小N大） 5、演示操作如何用excel操作小样本面板数据 （stata只识别数值型）
8
后 金 融 危 机 时 期
3、解释
该分析主要是解释两个时期内，样本企业的各类财务指标在整体上的差异。 反映盈利能力总资产利润率的取值范围在-20.9085—178.8745之间，差异较大； 反映偿债能力的指标，企业之间相差较大，采取的融资方式有着较大的差异，资 产负债率最高达88.41%，具有巨大的财务风险； 代表营运能力的总资产周转率的差异并不是很大，平均值为0.89； 企业的自由现金流相差巨大，现金流状况较差的企业，自由现金流量竟低至4324.39百万元，而现今管理水平较好的公司的自由现金流量可以为3160.224百万 元，企业间差异明显；
10
实证分析
1、变量相关性检验 2、结果
危 机 时 期
后 金 融 危 机 时 期
2020/3/15
11
实证分析
1、回归分析（目的，为什么这里不进行多重共线性检验）
差异解释：对于线性回归一般需要考虑自变量间的共线性，但是这里是logit模型非线性， 所以从经济意义上考虑不进行多重共线性检验。而logit模型会涉及异方差问题，所以这 里对模型进行logit回归后再解决异方差问题。
3
指标选取+定义变量
解释变量（自变量）
财务能力
名义变量
盈利能力 偿债能力 运营能力
发展能力 现金流量
控制变量
操作变量
资产报酬率roa
资产负债率leve
总资产周转率
tato
公司规模size
净现金增长率pg
自由现金流量fcf
被解释变量 （因）
是否进行多元化
（虚拟变量） D=1 多元化 D=0专一化
潜变量
——民营上市企业事先财务能力对 多元化选择的实证影响
1
ห้องสมุดไป่ตู้
论文结构
1、提出疑问：多元化选择的契机是否和事先财务能力水平 有关？什么样的？
2、逻辑分析：国内外学者研究结论、从利益最大化、代理 理论、防御型假说及反面论证
3、得出假设：事先财务状况差的企业相比财务状况好的企 业来说更倾向于选择多元化战略。（5个具体假设）
产生差异的原因是06-12年期间由于国家宏观经济政策等原因，企业 的性质（国营变民营）、企业被并购、上市企业退市等原因，使得在 本文条件下和现今条件下得出不一致的样本数量。为追求客观性，突 出重新研究的目的性，以现今条件下得出的数据为基准对本文重新研 究。筛选06年及以前上市的民营企业
2020/3/15
2020/3/15
显变量
股票代码前三位相同
表示专一化，反之则
反
4
操作步骤及注意要点
股票 数据浏览器 地域类 上市时间 股东指标 财务指标（roa leve tato pg fcf）。。结果见
EXCEL 注意事项：一定要先弄清样本选取的条件（避免多次返工）
如果找不到需要选择的指标怎么办（巧用搜索leve fcf） 少量的数据可以在结果导入EXCEL后巧用EXCEL操作 wind中有的可以条件筛选，有的不行
作为反映企业成长能力的净利润增长率，浙江民营企业也存在巨大的差异，正负 增长不同，增速不同，尽管同处于金融危机时期，但表现出来的成长性却有着巨 大的差异。 后金融危机时期同理，各指标在企业之间差距较大。
2020/3/15
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实证分析
单变量检验 （各变量在组内的均值差异）
2020/3/15
说明多元化企 业和非多元化 企业的确存在 事先财务能力 上的差异，企 业是否选择多 元化与企业财 务能力有关
本符合，经济意义上解释就是，资产报酬率越低，盈利能力越差的企业越倾向多 元化，假设1成立；资产周转率越低，运营能力越差，越倾向多元化，越倾向多 元化，假设3成立；企业自由现金流越少，企业越倾向多元化，假设5成立。
2020/3/15
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解释：后金融危机时期，leve项的p值显示非常显著，说明资产负债率越低，偿债能力 越强的企业越倾向多元化选择。假设2不成立。 但是从相关性检验来看，roa、pg与d正相关，leve、tato、fcf与d负相关，即除了leve之 外，3、4、5均符合，经济意义解释就是，资产周转率越低，运营能力越差的企业越倾 向多元化选择，假设3成立；净利润增长率越低，发展能力越差的企业越倾向多元化， 假设4成立；自由现金流量越少的企业越倾向多元化选择，假设5成立。
打开wind操作 结果见文件夹【原始数据】 解释模型之后在详细解释为 何选取07-12年指标
2020/3/15
5
根据模型处理数据
本文模型：
Logit模型 非线性 不
适用我们通 常用的OLS 回归
Stata软件 实现
阶段划分
金融危机时期07-09年
后金融危机时期10-12年
哑变量 量 化了的质 变
面板数 据
2、命令 xtlogit（回归）estat clas（模型正确 解释变量的概率） hetpob（处理异方差）
2020/3/15
12
模型拟合度较高， prob>chi2值小于 0.1
解释：金融危机时期，可以看到在5%的显著性水平上，leve项结果显著，Z绝对值 >2，p<0.05。即资产负债率越低，偿债能力越强的企业越倾向进行多元化选择。 表明假设2不成立。 第1、3、4、5，说明在95%的显著性水平上不显著。（将显著性水平放宽至10%） 但是结合相关性分析来看，d与roa leve tato pg fcf 均呈负相关。即1、2、3、5基
大样本数据可以直接用stata命令
答案结果见图片文件夹原始数据【新建数据】
2020/3/15
7
实证分析
1、描述性统计分析（数据表明分析，实证分析前提，描述样本的各变量 ） 特征及其所代表的总体的特征以及发现其数据的内在大致规律
命令 xtdes、xtsum 2、结果
金 融 危 机 时 期
2020/3/15
4、选取样本 、指标选取、定义变量、建立模型 5、实证分析（stata、spass） 6、得出结论
2020/3/15
2
样本选取
筛选条件： 1、浙江省+上市民营企业+2006至2012年 2、剔除ST、PT公司 3、剔除上市年限小于三年的公司 4、剔除财务数据缺失或异常公司
说明：至15年止，浙江省有298家上市企业，论文以06-12年数据为样本， 则需筛选出上市时间为06年及以前上市的企业，而得出的企业数量只 有接近100家。与本文178个样本数量不符合。
进一步用 EXCEL处理数 据，导入
2020/3/15
6
1、为什么是一个logit模型（二值选择模型） 2、为什么是非线性的，所以用logit回归 3、用stata处理logit模型（stata的适用范围） 4、关于面板数据（截面数据 长面板 短面板 T小N大） 5、演示操作如何用excel操作小样本面板数据 （stata只识别数值型）
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后 金 融 危 机 时 期
3、解释
该分析主要是解释两个时期内，样本企业的各类财务指标在整体上的差异。 反映盈利能力总资产利润率的取值范围在-20.9085—178.8745之间，差异较大； 反映偿债能力的指标，企业之间相差较大，采取的融资方式有着较大的差异，资 产负债率最高达88.41%，具有巨大的财务风险； 代表营运能力的总资产周转率的差异并不是很大，平均值为0.89； 企业的自由现金流相差巨大，现金流状况较差的企业，自由现金流量竟低至4324.39百万元，而现今管理水平较好的公司的自由现金流量可以为3160.224百万 元，企业间差异明显；
10
实证分析
1、变量相关性检验 2、结果
危 机 时 期
后 金 融 危 机 时 期
2020/3/15
11
实证分析
1、回归分析（目的，为什么这里不进行多重共线性检验）
差异解释：对于线性回归一般需要考虑自变量间的共线性，但是这里是logit模型非线性， 所以从经济意义上考虑不进行多重共线性检验。而logit模型会涉及异方差问题，所以这 里对模型进行logit回归后再解决异方差问题。
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指标选取+定义变量
解释变量（自变量）
财务能力
名义变量
盈利能力 偿债能力 运营能力
发展能力 现金流量
控制变量
操作变量
资产报酬率roa
资产负债率leve
总资产周转率
tato
公司规模size
净现金增长率pg
自由现金流量fcf
被解释变量 （因）
是否进行多元化
（虚拟变量） D=1 多元化 D=0专一化
潜变量