金融计量第一次作业

作业"/>

金融计量第一次作业

金融计量第一次作业

• HW01-2018.10.13
• • 第1题
  • • 第(1)小题
    • 第(2)小题
    • 第(3)小题
    • 第(4)小题
    • 第(5)小题
    • 第(6)小题
  • 第2题
  • • 第(1)小题
    • 第(2)小题
    • 第(3)小题
    • 第(4)小题
    • 第(5)小题
    • 第(6)小题
    • 第(7)小题
  • 附录：完整代码

HW01-2018.10.13

第1题

使用 sysuse nlsw88.dta, clear命令调入 Stata 数据文件 nls88.dta, 并完成如下统计分析：

第(1)小题

• 题目

(1). 统计如下变量的平均值、标准差、中位数、最小值和最大值，并列表呈现出来，并输出为 Excel 或 Word 文档，名称为 Table01.xlsx 或 Table01.docx：
age grade wage hours ttl_exp tenure

• 解答

sysuse nlsw88.dta,clear
ssc install sum2docx, replace
sum2docx age grade wage hours ttl_exp tenure using      ///E:\stata15\ado\personal\Assignment1\Table01.docx,   ///mean(%6.2f) sd(%6.2f) median(%6.2f) min(%6.2f)     ///max(%6.2f) title("Table01")

可以看到，文件Table01已经输出并保存到相应文件夹中，打开文件可以看到得到的统计结果。

第(2)小题

• 题目

(2). 产生如下变量：

• age2: 该变量的所有观察值等于 age 变量中相应观察值的平方
• ln_wage = ln(wage): 工资变量的自然对数
• wage_hour = wage/hours : 工资变量 wage 与小时 hours 的比值
• dum: 该变量是一个虚拟变量（dummy variable），其取值为：
  • dum = 1如果某个妇女的 wage 大于所有妇女的平均工资
  • dum = 0 如果某个妇女的 wage 小于或等于所有妇女的平均工资

• 解答

gen age2 = age^2                     //增加新变量age2
gen ln_wage = ln(wage)               //增加新变量ln_wage
gen wage_hour = wage/hours           //增加新变量wage_hour
egen a_wage = mean(wage)
gen dum = 1                          
replace dum = 0 if wage<=a_wage      //增加虚拟变量dum

可以看到，数据表中已经产生了新的变量

第(3)小题

• 题目

(3). 绘制 ttl_exp 变量的直方图和密度函数图，分别保存/输出 (提示：可使用 graph export 命令) 为 His_ttl.png 和 Kendi_ttl.png，并作简单解释。

• 解答

histogram ttl_exp     //直方图
graph export E:\stata15\ado\personal\Assignment1\His_ttl.png,replace
kdensity ttl_exp      //密度函数图
graph export E:\stata15\ado\personal\Assignment1\Kendi_ttl.png,replace

可以看到，两张图片已经保存到指定文件夹。



从直方图和密度函数图可以发现，totel work experience呈左偏态分布，集中位置在15左右，但10至20的频数远比20至30多。

第(4)小题

• 题目

(4). industry 变量表示妇女所在的行业，请做如下统计：

• (1) 每个行业的观察值个数；
• (2) 各个行业妇女的平均工资(wage)、平均工作时数(hours)、平均年龄(age)；
• (3) 列表统计不同行业中白种人、黑种人和其他人种的比例

• 解答

tab industry
tabstat wage hours age, by(industry)
tab race industry, column

得出结果（1），第一列即为各行业观察值

               industry |      Freq.     Percent        Cum.
------------------------+-----------------------------------Ag/Forestry/Fisheries |         17        0.76        0.76Mining |          4        0.18        0.94Construction |         29        1.30        2.24Manufacturing |        367       16.44       18.68Transport/Comm/Utility |         90        4.03       22.72Wholesale/Retail Trade |        333       14.92       37.63
Finance/Ins/Real Estate |        192        8.60       46.24Business/Repair Svc |         86        3.85       50.09Personal Services |         97        4.35       54.44Entertainment/Rec Svc |         17        0.76       55.20Professional Services |        824       36.92       92.11Public Administration |        176        7.89      100.00
------------------------+-----------------------------------Total |      2,232      100.00

得出结果（2）

        industry |      wage     hours       age
-----------------+------------------------------
Ag/Forestry/Fish |  5.621121  34.47059  39.94118Mining |  15.34959        40     37.25Construction |  7.564934  35.65517  38.62069Manufacturing |  7.501578  40.89373   38.9891
Transport/Comm/U |  11.44335  39.85556  39.27778
Wholesale/Retail |  6.125897  35.24699  39.28829
Finance/Ins/Real |  9.843174  38.51563  38.82813
Business/Repair  |   7.51579  33.15116  38.73256
Personal Service |  4.401093  32.09375  39.23711
Entertainment/Re |  6.724409  34.35294  40.11765
Professional Ser |  7.871186  36.71655  39.23908
Public Administr |  9.148407  38.54545  39.15909
-----------------+----------