롤링 표준 편차

나는 ROA의 롤링 표준 편차를 추정하기 위해 Stata를 사용합니다 (전년도의 4 창 사용). 이제는 ROA에서 최소 3 회의 관측 (4 점 만점)이있는 롤링 표준 편차 만 유지하려고합니다. Stata를 사용하여 이것을 어떻게 할 수 있습니까?롤링 표준 편차

ROA roa_sd . .
. . . . .0108869.
.0033411. 나는 코멘트에 위의 링크 0.0030827 0.0043739 0.0029793 0.0038275

출처

2014-03-30 user3477686

이 질문 때문에 오프 주제 것으로 보인다 "코드를 묻는 질문이 문제에 대한 최소한의 이해가 해결되는 것을 보여 주어야합니다. 그들은 작동하지 않은 이유를 시도 솔루션 및 예상 결과를 포함합니다." http://stackoverflow.com/help/on-topic –

여기에서 ROA에 대해 설명하지 않습니다. 질문에 부수적 인 것처럼 보이지만 동시에 답변 할 수있는 사람들이 당신과 똑같은 분야에서 일하고 있다고 가정하지 않는 것이 가장 좋습니다. –

다른 곳에서 교차 게시 한 적이 있나요? 이 정확한 질문에 대한 대답은 [여기 블로그에 있습니다] (http://statadaily.wordpress.com/2014/03/31/rolling-standard-deviations-and-missing-observations/)입니다. –

가 귀하의 질문은 blog post에 대한 답변 0.0032814 0.0053356
는 (그것은 단지 2 유효한 값을 사용하여 계산 된이 값이 누락되어야한다) . rolling을 사용하고 관측 수가 임계 값을 충족시키지 못하면 σ를 제거하는 추가 화면을 추가 할 수 있습니다.

그러나 시그마 및 베타 (예 : 표준 편차 및 단 변수 회귀 계수)와 같은 간단한 계산의 경우 수동 방법을 사용하면 훨씬 효과적 일 수 있습니다. rolling 솔루션과 내 수동 솔루션을 비교하십시오.

/* generate panel by adpating the linked code */ 
clear 
set obs 20000 
gen date = _n 
gen id = floor((_n - 1)/20) + 1 
gen roa = int((100) * runiform()) 
replace roa = . in 1/4 
replace roa = . in 10/12 
replace roa = . in 18/20 

/* solution with rolling */ 
/* http://statadaily.wordpress.com/2014/03/31/rolling-standard-deviations-and-missing-observations/ */ 
timer on 1 
xtset id date 
rolling sd2 = r(sd), window(4) keep(date) saving(f2, replace): sum roa 
merge 1:1 date using f2, nogenerate keepusing(sd2) 
xtset id date 
gen tag = missing(l3.roa) + missing(l2.roa) + missing(l1.roa) + missing(roa) > 1 
gen sd = sd2 if (tag == 0) 
timer off 1 

/* my solution */ 
timer on 2 
rolling_sd roa, window(4) minimum(3) 
timer off 2 

/* compare */ 
timer list 
list in 1/50

수동 솔루션이 훨씬 빠릅니다.

. /* compare */ 
. timer list 
    1: 132.38/  1 =  132.3830 
    2:  0.10/  1 =  0.0990

는 개인 고뇌 파일 디렉토리에 rolling_sd.ado로 (또는 현재 작업 디렉토리를) 다음 저장합니다. 누군가이 코드를 간소화 할 수있을 것이라고 확신합니다. 이 코드는 창의 앞쪽 가장자리에서 최소 데이터 요구 사항을 충족한다는 추가 이점이 있습니다 (즉, 네 가지 모두를 기다리는 대신 처음 세 번 관측으로 시그마를 계산 함).

*! 0.2 Richard Herron 3/30/14 
    * added minimum data requirement 
*! 0.1 Richard Herron 1/12/12 

program rolling_sd 
    version 11.2 
    syntax varlist(numeric), window(int) minimum(int) 

    * get dependent and indpendent vars from varlist 
    tempvar n miss xs x2s nonmiss1 nonmiss2 sigma1 sigma2 
    local w = `window' 
    local m = `minimum' 

    * generate cumulative sums and missing values 
    xtset 
    bysort `r(panelvar)' (`timevar'): generate `n' = _n 
    by `r(panelvar)': generate `miss' = sum(missing(`varlist')) 
    by `r(panelvar)': generate `xs' = sum(`varlist') 
    by `r(panelvar)': generate `x2s' = sum(`varlist' * `varlist') 

    * generate variance 1 (front of window) 
    generate `nonmiss1' = `n' - `miss' 
    generate `sigma1' = sqrt((`x2s' - `xs'*`xs'/`nonmiss1')/(`nonmiss1' - 1)) if inrange(`nonmiss1', `m', `w') & !missing(`nonmiss1') 

    * generate variance 2 (back of window, main part) 
    generate `nonmiss2' = `w' - s`w'.`miss' 
    generate `sigma2' = sqrt((s`w'.`x2s' - s`w'.`xs'*s`w'.`xs'/`nonmiss2')/(`nonmiss2' - 1)) if inrange(`nonmiss2', `m', `w') & !missing(`nonmiss2') 

    * return standard deviation 
    egen sigma = rowfirst(`sigma2' `sigma1') 
end

출처

2014-03-31 00:09:15

롤링 표준 편차

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