1.9万 6 3:33 App stata~行业代码处理 1705 -- 6:52 App 13.stata～merge横向匹配 936 -- 2:48 App 1.计量学习~与其他学科关系 3973 -- 3:30 App 11.state~删除缺失值 445 -- 2:49 App 15.计量学习～修正决定系数及其作用 2.3万 1 4:10 App 7.stata~缩尾处理 298 -- 4:56 App...
&, 空格 之类的特殊符号， //Stata 会自动忽略这些特殊符号数据 横向合并：增加变量 -merge- /...
并利用Stata13.0对数据进行如下处理:①缺失值的处理。把含有缺失值的样本,从初选样本中删除。②异常值的处理。通过winsor命令进行5%的缩尾处理。 2 长期投资政策及其影响因素的描述性统计分析 长期投资政策变量、成长机会变量、激励机制变量和控制变量的描述性统计结果,见表2。 从表2可以发现:①在长期投资政策变量中,...
关注 Stata不显著?试试这5招! 首先,我得承认,经济学的“道”应该是准确地把握事物之间的联系,然后通过回归分析得到符合预期的结果。但有时候,缺乏经济学素养也没关系,掌握一些“术”,也能在面对结果不显著时有所作为。 增加控制变量 📈 有时候,增加一些与解释变量x不太相关,但与被解释变量y相关的控制变量,可...
如何在5小时内完成Stata数据分析? 📚 数据来源:利用国泰安数据库或Wind数据库等资源获取数据。 🧹 数据清洗: 去除缺失值 剔除金融行业数据 对连续变量进行上下1%的缩尾处理,以减少极端值的影响 删除资不抵债(负债率大于1)的企业 剔除净利润小于0的企业 排除上市不足1年的企业 📈 模型设计:根据研究假设设计模...
Winsorize方法就是将数据缩尾(trimming),即将数据的极值或离群值截断或替换为数据的边缘值,进而调整数据的分布情况,提高数据的可靠性和鲁棒性。 Stata中的Winsorize方法可通过程序“winsor”实现,其基本语法如下: winsor varlist [, options] 其中,“varlist ”指定需要处理的变量名, “options”为winsor的可选项...
研究样本数据的筛选过程如下:1、剔除数据不全的;2、剔除金融行业的上市公司数据;3、对所选样本数据进行了5%的缩尾处理,剔除极端值,最终得到224个样本。研究数据均来自CSMAR国泰安数据库,使用EXCEL、SAS和STATA工具对数据进行分析。 (二)研究模型与变量 1、研究模型...
本文通过Stata15.0对模型进行回归估计,表3(略)报告了模型(1)的回归结果。由表3(略)可知,核心解释变量信用环境水平(CEI)的回归系数在5%的显著性水平上显著为负,表示地区信用环境水平越高,企业的税法遵从度就越高。假设H1得证。 从控制变量看,企业规模Size的系数符号为正...
5.多期DID或渐进DID或交叠DID, 最新Stata执行命令整理如下供大家学习,6.多期DID前沿方法大讨论, e.g., 进入-退出型DID, 异质性和动态性处理效应DID, 基期选择问题等,7.交叠DID中平行趋势检验, 事件研究图绘制, 安慰剂检验的保姆级程序指南!8.欣慰! 营养午餐计划终于登上TOP5! 交叠DID+异质性稳健DID!9....
在Stata中处理缺失值和异常值是数据清洗过程中的重要步骤,可以采取以下方法: 缺失值的处理: 1.查看缺失情况:使用`misstable`命令来查看数据的缺失情况。 2.删除缺失值:如果确定缺失值不影响分析结果或样本量足够大,可以使用`dropmiss`命令来删除含有缺失值的观测。 3.数据填充:使用`replace`命令结合条件命令对缺失值...