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隨著時代的發(fā)展，數(shù)據(jù)變得非常重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)可以幫助企業(yè)做出更明智的決策，并提供更好的服務(wù)。在大數(shù)據(jù)時代，時間序列數(shù)據(jù)是其中一個非常重要的部分，它記錄著一段時間內(nèi)的數(shù)據(jù)變化情況，比如零售銷售業(yè)務(wù)中的每日銷售額、天氣預(yù)報(bào)中的氣溫變化、股票交易中的價格變化等等。由于時間序列數(shù)據(jù)的特殊性，存在缺失的情況，這會給數(shù)據(jù)的管理帶來一定的困難。因此，對時間序列數(shù)據(jù)缺失數(shù)據(jù)庫的管理成為了一個非常重要的話題。
創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家集網(wǎng)站建設(shè),婁底企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),婁底品牌網(wǎng)站建設(shè),網(wǎng)站定制,婁底網(wǎng)站建設(shè)報(bào)價,網(wǎng)絡(luò)營銷,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,婁底網(wǎng)站推廣為一體的創(chuàng)新建站企業(yè)，幫助傳統(tǒng)企業(yè)提升企業(yè)形象加強(qiáng)企業(yè)競爭力?？沙浞譂M足這一群體相比中小企業(yè)更為豐富、高端、多元的互聯(lián)網(wǎng)需求。同時我們時刻保持專業(yè)、時尚、前沿，時刻以成就客戶成長自我，堅(jiān)持不斷學(xué)習(xí)、思考、沉淀、凈化自己，讓我們?yōu)楦嗟钠髽I(yè)打造出實(shí)用型網(wǎng)站。
我們需要明確時間序列數(shù)據(jù)的特殊性。時間序列數(shù)據(jù)是按時間順序排列的數(shù)據(jù)，這意味著每一個時間點(diǎn)都對應(yīng)著一個具體的數(shù)值或觀察值。例如，股票價格、銷售額等都是時間序列數(shù)據(jù)，存在時間序列數(shù)據(jù)的可能存在以下特點(diǎn)：
1. 高維度：時間序列數(shù)據(jù)往往是高維度的，這是因?yàn)槊總€時間點(diǎn)都需要記錄一個具體的值。
2. 數(shù)據(jù)缺失：由于各種原因，時間序列數(shù)據(jù)中可能存在數(shù)據(jù)缺失的情況。
3. 噪聲：時間序列數(shù)據(jù)中經(jīng)常會存在噪聲，需要通過數(shù)據(jù)清洗和平滑算法來降低噪聲的影響。
接下來，我們需要掌握如何管理時間序列數(shù)據(jù)缺失數(shù)據(jù)庫。以下是一些有效的方法：
1. 插值法：在時間序列數(shù)據(jù)缺失的情況下，我們可以使用插值法來填補(bǔ)缺失的值。主要的插值方法有線性插值、平滑插值、多項(xiàng)式插值等等。
2. 數(shù)據(jù)清洗：對于時間序列數(shù)據(jù)中的異常值、錯誤值等需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，這樣可以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。
3. 時間戳索引：對于時間序列數(shù)據(jù)，使用特定的時間戳索引可以使數(shù)據(jù)更容易管理和組織。通過時間戳索引可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速查詢和訪問。
4. 數(shù)據(jù)聚合：對于長周期的時間序列數(shù)據(jù)，我們可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合操作，這樣可以降低數(shù)據(jù)維度，減小數(shù)據(jù)量，同時提高數(shù)據(jù)訪問和管理的效率。
5. 自適應(yīng)算法：在利用時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測或者分析的時候，我們可以使用一些自適應(yīng)算法，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、決策樹等等，這些算法可以通過調(diào)整模型參數(shù)來對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理。
除了以上幾個方法，還有一些其他的數(shù)據(jù)管理技巧可以使用，比如數(shù)據(jù)歸一化、緩存技術(shù)、優(yōu)秀數(shù)據(jù)可視化工具等等，都可以提高數(shù)據(jù)的管理效率及數(shù)據(jù)的可靠性。
時間序列數(shù)據(jù)的管理是數(shù)據(jù)管理中的一個重要方向，針對時間序列數(shù)據(jù)的特殊性，我們可以使用一些特殊的技巧來管理它們，從而提高數(shù)據(jù)利用的價值。這一領(lǐng)域的研究還非常有意義，相信未來會出現(xiàn)更多更高效的數(shù)據(jù)管理方案。
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- python 時間序列分析 收斂性問題
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python 時間序列分析 收斂性問題
Python與R相比速度要快。Python可以直接處理上G的數(shù)據(jù)；R不行，R分析數(shù)據(jù)缺念早時需要先通過數(shù)據(jù)庫把大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)據(jù)（通過groupby）才能交給R做分析，因此R不可能直接分析行伏雀為詳單，只能分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果。所以有人說：高櫻Python=R+SQL/Hive，并不是沒有道理的。
英克軟件月序怎么設(shè)置
英克軟件月序是指計(jì)算機(jī)中表示日期的一種格式，英文為”YYYY-MM”，即年份-月份的形式。設(shè)置月序可以幫運(yùn)拍絕助計(jì)算機(jī)更方便地進(jìn)行時間計(jì)算和排序。設(shè)置月序的方法如下：
1. 打開控制面板。
2. 點(diǎn)擊”時鐘、語言和區(qū)域”。
3. 點(diǎn)擊”更改日期、時間或數(shù)字格式”。
4. 在旁姿彈出的窗口中，選擇”格式”選項(xiàng)卡。
5. 在”格式”選賀好項(xiàng)卡中，點(diǎn)擊”自定義格式”按鈕。
6. 在”自定義格式”對話框中，輸入”yyyy-mm”。
7. 點(diǎn)擊”確定”按鈕，完成月序的設(shè)置。
設(shè)置月序可以幫助計(jì)算機(jī)更方便地進(jìn)行時間計(jì)算和排序。例如，在使用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，可以通過設(shè)置月序來方便地對日期進(jìn)行排序和計(jì)算。此外，月序還可以用于數(shù)據(jù)庫中對日期的查詢和排序。在實(shí)際生活中，月序也經(jīng)常被用于表示日期，例如發(fā)票、合同等文件中的日期格式。
英克軟件月序指的是英克軟件系統(tǒng)中，每個月份對應(yīng)的序號。默認(rèn)情況下，英克軟件月序是從1開始，每個并遲月依次遞增。如果需要更改英克軟件月序，可以按照以下步驟進(jìn)行設(shè)置：
步驟1：打開英克軟件系統(tǒng)，進(jìn)入“設(shè)置”界面。
步驟2：在“設(shè)置”界面純銀中，選擇“月序”選項(xiàng)。
步驟3：在“月序”界面中，可以手動輸入需要設(shè)置的月份序號，也可以選擇“從某月開始絕褲李”或“從某年開始”的選項(xiàng)。
步驟4：設(shè)置完成后，點(diǎn)擊“保存”按鈕即可。
更改英克軟件月序的原因可能有很多，比如對于一些特殊的行業(yè)或部門來說，月度序號可能需要按照特定的規(guī)則來設(shè)置，以便更好地進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和分析。此外，某些企業(yè)可能需要將月序與財(cái)務(wù)報(bào)表或其他管理工具進(jìn)行匹配，以便更好地進(jìn)行業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)和分析?？傊?，月序的設(shè)置需要結(jié)合具體的業(yè)務(wù)需要和管理要求來進(jìn)行決策，并且需要在實(shí)踐中進(jìn)行不斷的調(diào)整和優(yōu)化。
英克軟件月序的設(shè)置可以通過以下步驟進(jìn)行：
1. 打開英克軟件，選擇需要設(shè)置月序的工程；
2. 在工程界面中，點(diǎn)擊“設(shè)置”按鈕，在彈出的設(shè)置界面中找到“序號”選項(xiàng)；
3. 在“序號”選項(xiàng)中，可以設(shè)置“月序”、“日序”、“周序”等不同類型的序號，選擇“月序”，在下方的文本框中輸入月序號即可。
設(shè)置英克軟件月序的原因是為了方便工程的管理和進(jìn)度的跟蹤。在工程項(xiàng)目中，不同的任務(wù)茄純和工作需要按照一定的順序進(jìn)行，而月序作為一種時間序列的表示方法，可以很好地幫助我們了解當(dāng)前工程的進(jìn)度和完成情況，同時也凳梁有助于協(xié)調(diào)和管理不同工作之間的關(guān)系。棗納運(yùn)另外，通過設(shè)置月序，我們可以很方便地對工程進(jìn)度進(jìn)行監(jiān)控和調(diào)整，及時發(fā)現(xiàn)問題并采取措施，提高工程的質(zhì)量和效率。
除了設(shè)置月序之外，英克軟件還可以設(shè)置其他類型的序號，如日序、周序等，以滿足不同工程項(xiàng)目的需求。此外，英克軟件還具有任務(wù)分配、資源管理、進(jìn)度跟蹤、成本控制等多種功能，可以為工程項(xiàng)目提供全面的管理和支持。
英克軟件中的“月序”是指在工資管理和計(jì)算中，為每個月絕神份設(shè)置編號。具體設(shè)置方法如下：
1. 打開英克軟鋒并件，進(jìn)入“工資計(jì)算”界面。
2. 點(diǎn)擊左側(cè)菜單欄中的“系統(tǒng)功能”，選擇“月序管理”。
3. 在右側(cè)界面中，會列出已有的月序信息。如果你需要添加新的月序，點(diǎn)擊“新增”按鈕，在彈出的對話框中輸入新的月序名稱和編號，點(diǎn)擊“確定”保存。
4. 如果需要修改或刪除已有的月序信息，選中對應(yīng)的月序，點(diǎn)擊“編輯”或“刪除”按鈕即可。
注意：月序一旦設(shè)置，不建議隨意更改，因?yàn)檫@可能會導(dǎo)致工資計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)錯誤。如果需要更改月份編號，請確保在新一年度開始前完成，并通知銀宏跡所有相關(guān)人員進(jìn)行備案。
對于英克軟件（Inkscape）而言，余凳月序（Moon Phases）是它的一個插件，可以用來顯示月相圖。您可以按照以下步驟設(shè)置月序插件：
1. 打開Inkscape軟件，在菜單欄中選擇“文件”，然后選擇“新建”。
2. 在頁面上繪制一個圓，表示月亮?？梢赃x擇“橢圓”工具，按住Shift鍵繪制一個圓形。
3. 選擇“插件”菜單，然后選擇“月序”。
4. 在彈出的“月相設(shè)置”窗口中，可以設(shè)置日期和時間來顯示特定時刻的月相。也可以設(shè)置選項(xiàng)來更改月相圖的顯示方式。
5. 點(diǎn)擊“應(yīng)用”按鈕，月相圖會在繪圖頁面中顯示。
注意：如果您沒有找到“插件”菜單，請確保已經(jīng)安裝了月旁磨序插件。您可以在Inkscape的官豎啟旅方網(wǎng)站上找到插件下載和安裝說明。
stata怎么做時間序列
//lecture 9
//繪值
散點(diǎn)圖
并添加圖例：
scatter le year, c(l) xlabel((20)2023, grid) legend(on)
//顯示圖例（自帶的label，并未修改）
//le 變量的標(biāo)簽 圖例是變量的標(biāo)簽,所以蠢蔽修改圖例可以先修改標(biāo)簽
//不改變真正的label
scatter le_male le_female year, c(l) legend(label(1 “Male”) label(2 “Female”))
//繪值le_m、le_f 散點(diǎn)圖并添加圖例，將圖例分別改成“male”and“female”
scatter le_male le_female year, c(l) legend(on order(1 “male” 2 “female”))
//和上一行一樣
twoway (line le_male year, lpattern(dash)) (line le_female year, lcolor(red) lpattern(dot)) (line le_w year, lcolor(green)), legend (on order(1 “Male” 2 “Female” 3 “White”) col(1) ring(0) pos(4) title(“標(biāo)題”) subtitle(“子標(biāo)題”))
//twoway（將幾張圖畫在同一個里面）：展示之一個圖是什么（），第二是什么（）第三個是什么。。。。。，用括號的形式展示出這個圖形是什么，lpattern是線的圓睜形式 dash是虛線 （默認(rèn)為實(shí)線），dot是點(diǎn)，lcolor是線的顏帶腔州色
//其中pattern必須改 因?yàn)榇蛴〕龊诎追植磺孱伾?/p>
//pos（4）是把圖例放在四點(diǎn)鐘方向（右下角）默認(rèn)為六點(diǎn)鐘方向， ring（0）是放在圖形里面 col（）是一行放幾個元素
sysuse “auto.dta”,clear
scatter mpg weight
//散點(diǎn)圖
twoway(scatter mpg weight if foreign == 0)(scatter mpg weight if foreign == 1) , legend(on order(1 “
國產(chǎn)車
” 2 “進(jìn)口車”))
scatter mpg weight, by(foreign)
//以foreign，domestic作區(qū)分 與twoway不同，這個是分別獨(dú)立做圖 散點(diǎn)圖
scatter mpg weight, by(foreign, total)
//并添加一張包含所有觀測值
scatter mpg weight, by(foreign, total rows(1))
//將繪制的圖形改為一行排列
scatter mpg weight, by(foreign, total holes(3))
//將繪制圖形的留白放在左下方
scatter mpg weight, by(foreign,total title(“My Title”))
//將圖形添加一個全標(biāo)題
scatter mpg weight, subtitle(” “) by(foreign, total title(“my title”))
//將每個小圖的標(biāo)題去掉
scatter mpg weight, subtitle(ring(0) pos(12) nobexpand) by(foreign, total title(“my title”))
//將每個圖的小標(biāo)題位置更改
//如果foreign變量沒有標(biāo)簽怎么辦？
label drop origin
scatter mpg weight, by(foreign, total title(“My Title”))
label define origin_v 0 “國產(chǎn)” 1 “進(jìn)口”
label values foreign origin_v
scatter mpg weight, by(foreign, total title(“My title”))
twoway (scatter mpg weight if foreign == 0) (scatter mpg weight if foreign == 1, msymbol(x)),legend(order(1 “國產(chǎn)” 2 “進(jìn)口”))
scatter mpg weight || lfit mpg weight , by(foreign, row(1))
//繪制散點(diǎn)和線性復(fù)合圖形，根據(jù)foreign分組，添加一個總體圖 排成一行
scatter mpg weight || lfit mpg weight, legend(cols(1) ring(0)) by(foreign, legend(pos(4)))
//將圖例變?yōu)橐涣酗@示，放置四點(diǎn)鐘方向
scatter mpg weight || lfit mpg weight ||,legend(rows(1)) by(foreign, total legend(at(3) pos(0)))
//將圖例放在2×2的留白處
scatter mpg weight || lfit mpg weight ||, by(foreign, total legend(off))
//將圖例放在2×2的留白處
//scheme選項(xiàng)
help scheme
//軸線選擇選項(xiàng)
help axis_choice_options
//example
sysuse auto,clear
scatter mpg price weight
//繪制散點(diǎn)圖，要求兩個y軸變量共用y軸
twoway (scatter mpg weight) (scatter price weight)
//一樣
twoway (scatter mpg weight) (scatter price weight, yaxis(2))
//繪制散點(diǎn)圖，并使用兩個y軸
twoway ( scatter mpg weight ) (scatter price weight, yaxis(2)), xlabel(1000(500)5000) ytick(#10, axis(2)) ylabel(#8, axis(1))
//每一個
坐標(biāo)軸
添加刻度和標(biāo)識，x軸大約10個刻度，左邊的y軸大約8個刻度，右邊的大約10個刻度
//添加軸線選項(xiàng)
help added_line_options
//圖形保存選項(xiàng)
sysuse auto,clear
help area
sysuse gnp96, clear
graph twoway area d.gnp96 date
//時間序列數(shù)據(jù)
gen dev_gnp = gnp96 – l.gnp96
twoway(line gnp96 date) (area d.gnp96 date, yaxis(2))
twoway(line gnp96 date) (area dev_gnp date, yaxis(2))
twoway(line gnp96 date) (line dev_gnp date, lpattern(dot) lcolor(1))
//繪制如下復(fù)雜圖：
graph use area_gnp
sysuse gnp96,clear
#delimit ;
twoway area d.gnp96 date, xlabel(#20, angle(90))
ylabel(-100(50)200,angel(0))
ytitle(“Billions of 1996 Dollars”)
xtitle(“”)
subtitle(“Change in US GNP”,pos(11))
note(“Source: US Department of Commerce, Bureau of Economics”)
;
#delimit cr
//換行功能換車
graph save area_gp, replace
//lecture 10
sysuse lifeexp, clear
help histogram
//
直方圖
?，主要繪制連續(xù)變量，密度圖，還要乘以寬度才是
頻數(shù)
twoway histogram le
//le是lexp的簡稱，直方圖描述從多少到多少有多少個
//by 在有0，1變量時候可以用
twoway hist le, bin(10)
twoway hist le, bin(5)
//設(shè)置幾個柱子
twoway hist le, width(5)
//設(shè)置柱子的寬度
twoway hist le, gap(10)
//柱子之間的間隙
twoway hist le, horizontal
//橫過來，水平直方圖
twoway hist le, percent
//以百分比形式顯示
help graph bar
help graph hbar
//條圖，主要繪制離散變量
sysuse citytemp, clear
graph bar (mean) tempjuly tempjan
graph bar tempjuly tempjan, over(region)
//默認(rèn)設(shè)置為均值，按照地區(qū)（東南西北）劃分
graph bar tempjuly tempjan, over(region) bargap(30)
//兩個柱狀之間的位置可以調(diào)，可以重疊，也可以分開一點(diǎn) -30代表重疊 30代表分開
graph bar tempjuly tempjan, over(region) stack
//可以把兩個變量堆積在一起，一般堆積的是個數(shù) 均值沒啥意義
graph bar tempjuly tempjan, over(division)
//數(shù)據(jù)中有兩個分類變量，可以根據(jù)division再分類
tab division if region == 1
tab division if region == 2
graph bar tempjan, over(division) over(region)
//每一個region下又分幾個division
graph bar tempjuly tempjan, over(region, gap(10))
//條與條之間的間隔
graph bar tempjuly tempjan, over(region, descending)
//數(shù)據(jù)中west是4 所以按4321排列
graph bar tempjuly tempjan, by(region)
//按region分別繪制四個圖
//圖形保存選項(xiàng)：
sysuse auto,clear
scatter mpg price weight
graph save fig1, replace
graph use fig1
//讀取已存儲圖形
graph export fig1.png, replace
//運(yùn)行時要保證scatter mpg price weight 這個圖是打開的 否則運(yùn)行不了
cd /Victor/stata
//電子地圖：
findit spmap
help spmap
unicode encoding set gb18030
unicode translate “china_label.dta”
//必須先清零數(shù)據(jù)，然后運(yùn)行一遍路徑名 才能運(yùn)行這兩行命令
use “china_label.dta”, clear
//example 1
use china_label, clear
gen xx = uniform()
spmap xx using “china_map.dta”, id(id) title(“
中國地圖
“,size(*0.8)) label(label(ename) xcoord(x_coord) ycoord(y_coord) size(*.8)) plotregion(icolor(stone)) graphregion(icolor(stone)) fc(Greens) clnumber(8) oc(white ..) osize(medthin ..)
//clnumbers 代表8種不同的綠色
//example 2
tab name
replace name = subinstr(name, “省”, “”, .)
replace name = subinstr(name, “市”, “”, .)
replace name = subinstr(name, “自治區(qū)”, “”, .)
replace name = subinstr(name, “壯族自治區(qū)”, “”, .)
replace name = subinstr(name, “
特別行政區(qū)
“, “”, .)
replace name = subinstr(name, “自治區(qū)”, “”, .)
replace name = subinstr(name, “爾”, “”, .)
tab name
//改名字
foreach x of numlist 1/5{
gen num`x’=uniform()
}
//產(chǎn)生0到1的
隨機(jī)數(shù)
format x %9.3g
foreach x of numlist 1/5{
spmap `x’ using “china_map.dta”,id(id) title(“中國地圖”, size(*0.8)) label(label(ename) xcoord(x_coord) ycoord(y_coord) size(*.8)) plotregion(icolor(stone)) graphregion(icolor(stone)) fc(Greens) clnumber(8) oc(white ..) osize(medthin ..) graph export “china0`x’.png”, replace
}
//lecture 11
sysuse auto, clear
summarize mpg weight
//summarize 后面可以接一個或多個變量，個數(shù) 均值 最小更大值
summarize mpg, detail
//會有關(guān)于數(shù)據(jù)其他的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
help summarize
tabulate mpg, sort
//離散變量排序之后用表統(tǒng)計(jì)
tabulate foreign
//更好是分類變量去tabulate,展示各個種類有多少個，占多大比例（離散的）
help tabulate
sysuse nlsw88, clear
tab occ
//不同職業(yè)的樣本在我的數(shù)據(jù)庫里面分別有多少個，比例大小，總的樣本數(shù)量是多少
tab industry
sysuse auto, clear
tabstat mpg price weight rep78 , stat(n mean sd min median max) c(s)
//c(s)是轉(zhuǎn)置過來這個矩陣，默認(rèn)閱讀方式是：列是統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，行是變量名稱
help tabstat
//
下劃線
是代表可以簡寫，只寫c(s)
//可以規(guī)定format 總長度多少個單位，小數(shù)點(diǎn)前面，后面有多少個單位，統(tǒng)一成一個格式
tabstat mpg price weight rep78 , by(foreign) stat(n mean sd min median max) c(s)
//by是以什么分類展示
//輸出表格（不要復(fù)制）：
ssc install logout
logout, save(summarize) tex word excel dec(3) replace: tabstat mpg price weight rep78 , stat(n mean sd min median max) column(s) long format
//不建議導(dǎo)出成tex word 因?yàn)樵贓xcel還要進(jìn)一步編輯，xml格式的可以在excel打開 rtf是可以從word打開 就可以應(yīng)用在論文里面了。replace替換原來的 dec（3）代表小數(shù)點(diǎn)后統(tǒng)一保留三位數(shù)，replace后面與之前一模一樣 ，column是列
logout, save(summarize) tex word excel dec(3) replace: tabstat mpg price weight rep78 , by(foreign) stat(n mean sd min median max) c(s)
//save(文件名)
use nei_sample.dta, clear
describe
duplicates tag newid year, gen(dup)
edit newid year if dup >= 195
duplicates drop newid year, force
help merge
duplicates drop newid year, force
//一個地方會有n個企業(yè)
merge m:1 fips year using “county_na.dta”
//根據(jù)county的代碼和時間調(diào)用
//有三部分的merge，merge=1和2是不需要的地方 只保留3（matched） 因?yàn)闆]有企業(yè)的觀測值（0），而merge=1則是有企業(yè)的觀測值（1），而merge=2沒有政策的觀測值（0）（觀測到了企業(yè)污染，卻沒有觀察到關(guān)于政策的變量）
//我們關(guān)心企業(yè)所在的地區(qū)是否有環(huán)境政策
//做一個最簡單的回歸，政策對污染的影響：(regress)
foreach v of varlist reg_* {
replace `v’= 0 if `v’ == .
}
//將missing變成0
reg co reg_co
gen lco = ln(co)
reg lco reg_co
//有0的問題
//add a set of dummies(虛擬變量）, tear , industry, county
gen fips_st = substr(fips,1,2)
//state（截取fips編號的前兩位）
gen sic2 = substr(sic,1,2)
//industry
gen sic1 = substr(sic2,1,1)
keep if sic1 == “2” | sic1 == “3”
//manufacturing only 或
gen lco = log(co)
//generate log
reg lco reg_co
//reg_co代表有無監(jiān)管，有就是1（非常不準(zhǔn)）表中的_cons代表截距
xi: reg lco reg_co i.year
//按照年份，每年加一個虛擬變量，是這一年就是一
//with year FE （根據(jù)每一年不一樣回歸 ）
//年份前的系數(shù)是相對于基年的增加或減少，添加年份虛擬變量
//分離出宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊的影響
bys year: egen id_sum = count(newid)
//？
xi : reg lco reg_co id_sum i.year
//with year FE, multicolinearity
//如果觀測值是1996年的，那么iyear1996=1，這個統(tǒng)一的因素會影響所有的企業(yè)（宏觀經(jīng)濟(jì)因素，所有企業(yè)都受影響），今年的這個企業(yè)和明年的這個企業(yè)外部環(huán)境是不一樣的，是什么不重要，要capture這個東西
xi : reg lco reg_co i.year i.sic2
//with industry FE（不同產(chǎn)業(yè)的影響）
xi : reg lco reg_co i.year i.sic2 i.fips_st
//with state FE(省對環(huán)境保護(hù)的壓力的影響）
xi : reg lco reg_co i.year i.sic2 i.fips
//with county FE
duplicates drop newid year， force
xtset newid year
//set panel
xi: reg lco reg_co i.newid
//通過添加dummy
xi: xtreg lco reg_co, fe
//先進(jìn)行差分 （常用）
//這兩行的結(jié)果相同
xi: xtreg lco reg_co i.year , fe
//year
xi: xtreg lco reg_co i.year i.fips_st, fe
//state fe
xi: xtreg lco reg_co i.year i.sic2, fe
//industry fe
//下標(biāo)都是固定效益 用希臘字母帶下標(biāo) c是位置 j是行業(yè) t為第t年的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢/技術(shù)進(jìn)步（系統(tǒng)性） i表示企業(yè)自身的固定效益，是觀察不到的個體特征因素（有些企業(yè)管理水平天生高，低）
sort newid sic2
by newid: gen newsic2 = sic2
xi: xtreg lco reg_co i.newsic2, fe
//企業(yè)不更改行業(yè)屬性
//two-way fised effects with firm fixed effects
xi:xtreg lco reg_co i.teay*i.newsic2, fe
//industry-year FE
xi:xtreg lco reg_co i.teay*i.fips_st, fe
findit outreg2
//默默地回歸quite
qui xi: xtreg lco reg_co i.newsic2,fe
outreg2 using result1.xls,excel keep(reg_co) dec(3) addtext(Firm FE, Y,Stata-Year FE,n,Industry-Year FE,n)
//keep只保留關(guān)心的系數(shù)，小數(shù)點(diǎn)后面保留多少位
//數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入與導(dǎo)出，亂碼處理，變量構(gòu)造，數(shù)據(jù)的整理，數(shù)據(jù)變量的修改，相互轉(zhuǎn)換
//數(shù)據(jù)可視化，在統(tǒng)計(jì)中summary statistic table 然后在fixeffect model 簡單地看了一下
//將回歸結(jié)果用excel報(bào)告
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本文題目：時間序列數(shù)據(jù)缺失數(shù)據(jù)庫：如何管理數(shù)據(jù)？ (如果時間序列缺少數(shù)據(jù)庫)
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