[程式] 使用stata分年分組計算出一階自我相關
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[軟體程式類別]:
Stata
[程式問題]:
一階自我相關(first-order autocorrelation)
[軟體熟悉度]:
中(3個月到1年)
[問題敘述]:
需計算各公司各年(共四年)的前16季EPS的一階自我相關(first-order autocorrelation)
目前我已經將各公司以及分年設為panel data了
但卡在corrgram eps, lags(1)--->這個程式碼後面不能加上if
因此我無法利用迴圈計算出各公司各年之first-order autocorrelation
然而,如果我將資料刪減至只剩一家公司的16季資料時,就可以順利跑出來了..
也就是說土法煉鋼的方法下...我一家公司做4次...但我樣本有1000家公司..
那我需要共跑4000次...才能計算出4000個一階自我相關的變數
希望版上有強人可以幫我解惑...讓我知道如何使用迴圈或其他的程式碼
順利計算出一階自我相關(亦即earnings persistence)
如果順利跑出來的話...我願意花全部的P幣...目前是也沒多少錢XD
[程式範例]:
以下是我資料的摘錄:(每一id都有28季的資料,我將每16季分為一組,用year_2008,2009..)
id month eps year_2008 year_2009
1 1 .42 1
1 2 .35 1
1 3 .43 1
1 4 .4 1
1 5 0 1 1
1 6 1.25 1 1
1 7 .5 1 1
1 8 .22 1 1
1 9 .18 1 1
1 10 .62 1 1
1 11 .72 1 1
1 12 .71 1 1
1 13 .6 1 1
1 14 .58 1 1
1 15 .99 1 1
1 16 .38 1 1
1 17 .39 1
1 18 .69 1
1 19 .33 1
1 20 .34 1
我寫過的程式碼:
gen persistence_2008=.
forvalues i=1(1) 1367 {
corrgram eps, lags(1) if id==`i'
replace persistence_2008 = r(AC) if id==`i'
}
希望有強者可以指點我正確的方法...謝謝!
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