Create Growth Rate In Stata Forex

Ich möchte die Wachstumsraten in Stata für Beobachtungen mit der gleichen ID berechnen. Meine Daten sehen so vereinfacht aus: Jetzt möchte ich für jede ID Wachstumsraten aus den Variablen af ​​von 2010 bis 2011 berechnen: Für zB ID 10 und Variable a wäre es: (3-2) / 2, für Variable b . (5-4) / 4 usw. und speichern die Ergebnisse in neuen Variablen (z. B. Wachstum, Wachstum, etc.). Da ich über 120k Beobachtungen und ca. 300 Variablen habe, gibt es eine effiziente Möglichkeit, dies zu tun (Schleife) Mein Code sieht wie folgt aus (vereinfacht): FYI: Variablen a-f sind numerisch. Aber Stata sagt: local nicht gefunden und ich bin nicht sicher, ob der Code korrekt ist. Muss ich auch zu sortieren für das Jahr zuerst gefragt Aug 25 15 am 8:31 Was Code haben Sie versucht Wanting-Code und mit keiner ist kein Programmierproblem für Stack Overflow. Ndash Nick Cox Vielen Dank für die Erinnerung. Ich habe es in den ursprünglichen Post. Ndash Jay G Aug 25 15 am 9:15 1 Antwort Der spezifische Fehler in ist ein Fehler in der Syntax von foreach. Die hier Syntax wie foreach x von lokalen Variablen erwartet. Angesichts Ihrer vorherigen Verwendung eines lokalen Makros. Mit dem Schlüsselwort in. Foreach nimmt das Wort lokal wörtlich und sucht nach einer Variablen mit diesem Namen: daher die Fehlermeldung. Dies ist die grundlegende foreach-Syntax: siehe seine Hilfe. Dieser Code ist aus weiteren Gründen problematisch. Die Sortierung auf ID garantiert nicht die korrekte Sortierung, hier Zeitreihenfolge nach Jahr. Für jede einzelne ID. Wenn die Beobachtungen innerhalb der ID durcheinander gebracht werden. Ergebnisse werden Müll sein. Der Code geht davon aus, dass alle Zeitwerte vorhanden sind, ansonsten könnte die Zeitlücke zwischen den Beobachtungen ungleich sein. Ein sauberer Weg, um Wachstumsraten zu erlangen Sobald Sie tsset (oder xtset) haben, können die Zeitreihenoperatoren ohne Angst eingesetzt werden: Die korrekte Sortierung erfolgt automatisch und die Bediener sind intelligent über Lücken in den Daten (zB Sprünge von 1982 bis 1984 in jährlichen Daten ). Für weitere Variablen könnte die Schleife, wo ltwhatevergt könnte eine allgemeine (numerische) Liste. EDIT: Die Frage hat sich seit der ersten Buchung geändert und Zinsen für die Berechnung der Wachstumsraten nur von 2010 bis 2011 erklärt, mit der Implikation in dem Beispiel, dass nur jene Jahre vorhanden sind. Der allgemeinere Code oben wird natürlich noch für die Berechnung dieser Wachstumsraten funktionieren. Demographische Methoden Princeton University Dies ist die Website für Eco 572 Research Methoden in der Demografie. Wie im Frühjahr 2016 angeboten. Der Kurs ist Cross-Liste als Pop 502 und Soc 532. Die Website hat eine Sammlung von Handouts, die meisten von ihnen zeigen, wie die Verwendung von Stata oder R (mit dplyr und ggplot2) in der demografischen Analyse. Registrierte Schüler finden den Lehrplan und weitere Materialien auf der Tafel Seite 1. Preise und Standardisierung Heres ein Computing-Handout auf die Wachstumsraten und Verdoppelung Zeit. Das Thema der ersten Klasse, gefolgt von einem auf Preise und Standardisierung. Wo wir über die direkte und indirekte Normung und die Zersetzung von Preisunterschieden, die Themen unserer zweiten Sitzung zu diskutieren. 2. Interpolation und Graduierung In der zweiten Woche beginnen wir mit dem Altersheaping und Myers Index, bevor wir in die wunderbare Welt der Splines einsteigen. Um über laufende Mittel, laufende Linien und alle Arten von Splines zu lernen, lesen Sie die ersten 6 Seiten eines statistischen Demographie-Handouts über Glättung und nicht-parametrische Regression. Die Anwendungen beginnen mit laufenden Mitteln und Linien. Einschließlich der Lowess glatter, und weiterhin mit Regression Splines und Spline-Interpolation. 3. Lebenstische Wir beginnen Woche 3 mit einer Überprüfung der Lebenstabellen und ein Handreich auf Periodenleben Tischaufbau. Wir diskutieren auch die Kaplan-Meir-Schätzung einer Überlebenskurve aus zensierten Daten. 4. Überleben Wie schnell wir altern Wir passen eine Gompertz-Kurve, um erwachsene Sterblichkeit in den USA .. Wir arbeiten mit männlichen Überleben und laden Sie ein, die gleichen Berechnungen für Frauen zu tun. Wir haben eine Illustration von Brasss relationalem Logitmodell und eine Anwendung der Cox-Regression auf die Krebsrezidivdaten, die wir für Kaplan-Meier verwendeten. 5. Unbemerkte Heterogenität Lesen Sie dieses Handout auf unbemerkt Heterogenität als Alternative zu dem Papier in der Leseliste. (Fokus auf Gamma-Heterogenität und die Inversionsformel). Die Illustration beschäftigt sich mit Heterogenität und Mortalität Cross-Overs. 6. Konkurrierende Risiken Wir gehen über das Beispiel in dem Lehrbuch, das mit Mehrfachdekrement - und Ursache-gelöschten Lebenstabellen arbeitet, einschließlich eines vereinfachten Ansatzes, der konstante Risiken in jeder Altersgruppe annimmt. Wir illustrieren Inkrement-Dekrement-Lebenstabellen unter Verwendung eines klassischen Datensatzes zum Verhütungsmittelabbruch. 7. Nuptiality Frühling ist in der Luft und wir wenden uns an ein Studium der Ehe. Das Handout umfasst aktuelle Status-Tabellen. Mit Anwendungen zur Brühe und Dauer des Stillens. Und hier ist die Anwendung der Coale-McNeil und Hernes Modelle der Ehe. 8. Fruchtbarkeitsraten Wir beginnen unsere Studie der Fruchtbarkeit durch die Berechnung der altersspezifischen Fruchtbarkeitsraten aus Umfragedaten mit einer exakten und einer ungefähre Methode. Wir passen Coales Modell der ehelichen Fruchtbarkeit nach dem Alter zu den Daten in Brostroms Papier. Wir wenden dann Seitenmodell an, um Fruchtbarkeit durch Alter und Dauer seit der ersten Vereinigung in den städtischen und ländlichen Gebieten zu studieren. 9. Geburtsintervalle Heres a bith intervals Analyse des Übergangs von der zweiten zur dritten Geburt in Kolumbien im Jahr 1976 durch Kindheit Wohnort. Ich habe illustrative Berechnungen von Quintums und Trimeans und, für ein gutes Maß, ein proportionales Hazards-Modell. 10. Tempo-Effekte Um einen Hintergrund für unsere Diskussion der Tempo-Effekte auf Fertilität und Mortalität zu liefern, ist eine Analyse der US-Fruchtbarkeit 1917-1980 geplant. Einschließlich einer Anwendung der Ryders-Übersetzungsformel und der Bongaarts-Feeney-Tempoanpassung. 11. Bevölkerungsprojektionen Die Handreichungen umfassen eine Anwendung der Kohortenkomponentenmethode auf die schwedischen Daten in dem Lehrbuch unter Verwendung einer Leslie-Matrix und eine Untersuchung der Schlüsselaspekte des Lee-Carter-Ansatzes zur Prognose der Sterblichkeit unter Anwendung der singulären Wertzerlegung Auf US-Daten für 1933-1987 und eine Simulation stochastischer Prognosen. 12. Stabile Bevölkerungen Wir kommen mit zwei Handzetteln auf stabile Populationen zu Ende. Der erste befasst sich mit der Berechnung von Lotkas r und der stabilen äquivalenten Altersverteilung. Nach den Beispielen in den Boxen 7.1 und 7.2 im Lehrbuch. Die zweite beschäftigt sich mit der Schätzung der Bevölkerungsdynamik nach der Preston-Guillot-Methode, die in Kasten 7.3 des Lehrbuchs dargestellt ist, und im Vergleich dazu die Keyfitzs-Formel. Kopie 2016 Germaacuten Rodriacuteguez, Princeton UniversityGrowth Preise und Verdoppelung Zeit Die US-Volkszählung Bureau hat Bevölkerung zählt für die USA von 1790 bis 2010. Ich habe die Zähler bis 2000 aus Tabelle 4 in diesem Census Report (Tabelle 2 hatte etwas anders zählt für 1830 und 1940), und fügte die 2010 count aus Wikipedia. Diese Daten befinden sich in einer ascii-Datei mit dem Namen uspop1790to2010.dat im Abschnitt "Datasets" der Kurswebsite. Die Datei hat zwei Spalten, die Jahr und Bevölkerung darstellen. Die erste Aufgabe besteht darin, die Daten zu lesen. Wir lesen die Bevölkerung so lange, um sicherzustellen, dass wir alle Ziffern bekommen. Wir werden die Bevölkerung in Millionen (sonst erhalten wir schlechte Etiketten) mit absoluten und log-Skalen. Wachstumsraten Was war die Wachstumsrate in der letzten interzensalen Periode? Lasst uns die Bevölkerungszahl für die letzten beiden Zählungen auflisten. Wir geben ein Format, so dass Stata nicht große Zahlen mit wissenschaftlichen Notation 14.0fc sagt, dass Stata bis zu 14 Ziffern ohne Dezimalzahl verwenden, mit einem Komma, um Tausende anzugeben Also die US-Bevölkerung wuchs um 27,323,632 zwischen 2000 und 2010. Überprüfen Sie, dass im vorherigen Interzensal Zeitraum wuchs er um 32.712.048. Wenn wir die Bevölkerungszunahme durch die Bevölkerung zu Beginn der interzensalen Periode aufteilen oder nur das Verhältnis nehmen und einen subtrahieren, so erhalten wir die Bevölkerung um 9,7 in zehn Jahren. Youd denke, dies ist 0,97 pro Jahr, aber das ist nur annähernd, weil es nicht das Wachstum über die zehn Jahre zusammen. Wenn wir mit einer Population P1 und einer Verbindung k mal pro Jahr mit einer Rate r für zehn Jahre beginnen, wird die th-Population zu P2 P1 (1r / k) (10k) wachsen. Die Lösung von r ergibt eine Wachstumsrate von rk (P2 / P) (1 / (10k)) - 1. Heres die Rate erhalten wir mit verschiedenen Werten von k A Einheit Wert von k bedeutet Compoundierung, 12 bedeutet monatlich, und 365 bedeutet täglich. Wir könnten jede beliebige Minute oder jede Sekunde fortsetzen, aber Sie können sehen, dass unsere Berechnung sich schnell einer Grenze nähert. Aus der Elementarkalkung wissen wir, dass als k - Infin unsere Gleichung P2 P1 exp (10 r) wird. Und das Lösen von r ergibt log (P2 / P1) / 10. So dass der Grenzwert ist Dies ist eine mittlere annualisierte Wachstumsrate. Beachten Sie, dass zu der Zeit, die wir alle zwei Monate zusammengesetzt hatten wir bereits den richtigen Wert auf fünf Dezimalstellen. Langsamer wachsen Wir können jetzt die Wachstumsrate für die gesamte (Volkszählung) Geschichte der USA berechnen. Wir behandeln alle Volkszählungen als zehn Jahre auseinander, obwohl dies nicht genau wahr ist: Im Laufe der Zeit hat sich die Volkszählung von August bis Juni und dann April bewegt (Mit Ausnahme von 1920, die im Januar durchgeführt wurde). Wenn Sie eine genauere Berechnung vornehmen möchten, benötigen Sie die angegebenen Daten. Beachten Sie die Verwendung von n-1, um sich auf den vorherigen Wert zu beziehen, wodurch ein fehlender Wert für die erste Zeile erzeugt wird. Weil sich die Wachstumsrate auf den Zeitraum zwischen zwei Volkszählungen bezieht, ist es sinnvoll, sich gegen die Mittelpunkte der Volkszählung zu bewerben, mit Ausnahme der letzten. Die Grafik wird weiter unten in Verbindung mit einer Verdopplungszeit dargestellt. Wir sehen, dass die Wachstumsrate für etwa die Hälfte des 19. Jahrhunderts lag, sank stetig für fast 100 Jahre mit einem Vorkriegs-Dip, erholte sich mit dem Nachkriegs-Baby-Boom und nahm dann seinen Rückgang wieder auf. Verdopplungszeit Bei einer momentanen Wachstumsrate r. Die Verdopplungszeit ist log (2) / r. Die US-Bevölkerung verdoppelte sich alle 22-24 Jahre in der ersten Hälfte des 19. Jahrhunderts, aber die Verdoppelungszeit hat stetig zugenommen (mit Ausnahme einer Vorkriegsspitze) und es dauert jetzt 75 Jahre, um sich zu verdoppeln. Überprüfen Sie, dass in der vorherigen interzensalen Periode die Wachstumsrate 0,0124 betrug und die Verdopplungszeit 56 Jahre betrug. Kopie 2016 Germaacuten Rodriacuteguez, Universität von Princeton