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雷达卡
有关Stata12灌与手册连接的初步问题，请参考以下帖子
https://bbs.pinggu.org/thread-1153469-1-1.html
这一系列的第二封贴子请参以下
https://bbs.pinggu.org/thread-1153661-1-1.html
【新指令】arfima
【新指令】psdensity
您可以help arfima查看帮助档，或者敲点[TS] arfima连到手册查看。
您可以help psdensity查看帮助档，或者敲点[TS] psdensity连到手册查看。
我想这两个东西应该放在一起，稍懂时间序列的人应当知道，通常学完ARMA的东西后，经常会介绍到频谱的东西。时间序列，从时域的角度或者从频域的角度而言，两者可谓有异曲同工之妙。一些概念或数学推导，真的建议大家去看Greene的书。当然，Hamilton那本经典的时间序列分析应当给他推一下，虽然很旧了！但毕竟这大概是学习时间序列人的圣经吧！总之，arfima与psdensity两个就计量来说，这实在说不上什么新鲜事，但确实，就使用者而言，有了这样的指令，在估计上，非常方便，以我个人经验，做arifima，我可能会从Limdep下手，毕竟Greene的书上有介绍，那么他搭配的软件就有，为什么我不用呢？总之，感谢Stata12，这样以后就更方便了！相较Limdep来说，个人还是偏好Stata的。
对高手们来说，可能都觉得我在说废话！哈！就给初学者一些机会吧！我想arfima说不定对某些人来说，还真没听过，或者是学完ar与ma，再来学到arma，然后学到arima，那个多出的f，就跳过，因为老师累了！不想多说了！不过，也许真有另类的，记得学英语时，有人说，请从f学起。【好像我学到f开头的第一个英文字，是脏话】简言之，arfima可视为是相对于arima来的，他多了个f，这个f是fraction，我知道您英语很好，所以就是分数，也就是说如果有个东西叫I(1)或I(2)【如果说这东西又可表达为差分一次变定态时间序列…】，那么有没有I(0.5)或I(1.2)的东西？太棒了！您简直是天才，所以啰！为什么他加了个f就是这道理。【那种感觉，就像看周星驰的食神电影那样，很想说，是f，我加了f】最后，arfima通常会扯到长期记亿的东西，这东西很重要，主要表现在ac【听过自我相关函数吧！ACF】上，画图时，它会递减很慢，为什么会这样呢？您想，既然，它是I(0.5)，那么相较I(0)【或许您想成定态的时间序列，不必差分就定态】来说，它的ac自然就没有那么快速递减。【必须坦言，这样的逻辑是比较不严谨的，但却比较直觉，至少对我这比较没程度的人，很适用 ＝ ＝ 当然，您高兴的话，书上很多超棒的数学式子推导，自己找】
webuse campito
ac width
arfima width,
如上述，画出来的图，您会发现它递减很慢。很像Granger and Joyeux(1980)的重要结论之一。
psdensity d_arfima omega1
line d_arfima omega1
坦白说，经过上述演练后得到的图看起来没啥用，至少对许多做频谱分析的人来说。
但对有经验的人来说，它刻画了arfima long−memory spectral density，有兴趣的可参考手册，或Hamilton书中的图，
聪明如您，应当能找到极类似的图。也应当知道这样的图代表着什么。
【新指令】tsfilter
您可以help tsfilter查看帮助档，或者敲点[TS] tsfilter连到手册查看。
什么？又是时间序列的东西，唉！先前就说过了！Stata算很努力了！一直在进步，有关filter滤波器【滤子】的东西，它提供了这样方便的东西，有关时间序列，他虽然步调慢些，但东西觉得是让您更轻松。如果要说Stata12在微观方面最大的进展是sem的话，那么可以进一步看出，这一次Stata12也是对时间序列的东西下足功夫的。
滤波器，要说的话，可能不少人是一开始接触到德国数学家【？】的卡尔曼滤波器，不过那是state space【状态空间】的范围，所以别想Stata在这里告诉您相关的东西。【哈！这样我就不用说了！好开心^^】那么，filter到底是什么呢？粗浅的说，滤吗？过滤您知道吗？那么东西过滤后会怎样？会被分解成更小的东西？嗯！您说对了！太棒了！天才！不过，重点放在～分解～这两个字上，或者说过滤成什么东西不晓得，您能说时间序列被分解的较小或过滤的较小？不过，实质景气循环的伟大经济学家Hodrick-Prescott就把时间序列过滤成两种东西，即trend与cycle【如果说一个非定态时间序列，被分解成非定态序列与定态序列，那么trend是非定态与cycle则为定态】。所以hp filter会出现在Stata12的tsfilter一点都不奇怪！不过，最后大概您可猜出，filter应当不只一种！因为过滤应当不只一种方法嘛！众方法各有奇巧妙，就等您去发掘。【除hp外，Stata12亦提供bk、bw、cf等】
据我个人所知，早期我做hp filter是在EViews做的，而在Stata12版前，其实也有可以执行的指令，即指令hprescott【Stata11版须要自行下载】。不过这里，一直让我觉得很怪的是，为什么h就简写，而prescott就要全名，不能因为Prescott拿过诺贝尔经济奖就这样阿！是强迫记忆，呵…
webuse gdp2
tsfilter hp gdp_hp_cycle= gdp_ln,trend(gdp_hp_trend)
tsline gdp_ln
tsline gdp_hp_trend
tsline gdp_hp_cycle
经过上述演练，您一共得到三个图，第一个图，就是原始取log的美国gdp，很明显，透过hp filter的分解，您可以得到后面的第二个图与第三个图，第二个图它就是trend，而第三个图它就是cycle，根据上述cycle应当是stationary，所以您应当可以给它进行unitroot test，看看它是不是stationary，试试看！您将会学地更多。
【新指令】putmata
【新指令】getmata
这两个指令应该合著谈，因为帮助文件档都是一样的。
您可以help mgarch查看帮助档，或者敲点[D] putmata连到手册查看。
记得刚念博士时，我第一次接触的计量软件是Gauss，如同大多数的人一样，钟经樊的learning econometrics with Gauss大概是不少的启蒙讲义【书】吧！还记得当初老师，要我们演练老师的老师Bruce Hansen那些看到就昏头的Gauss code，常常debug到不想念了！直到碰到Stata的mata，才算比较懂得矩阵。但无论如何，我还是很尊敬且佩服使用Gauss的人，毕竟现今不少计量大师，他们都很热心并大方给出Gauss code。就我个人而言，有时还是不得不使用这些Gauss code，说穿了！自己对Stata的掌握还不够阿！即便真的写出来了！运算速度有时还比不上Gauss。【这就如同自己曾使用EViews编程，企图弄出跟Gauss编程一样的东西，但等弄出来后，我傻眼了！运算速度慢死了！算到EViews在颤抖，我真为它心疼】不过Stata也有其讨喜的一面，在运算时，我经常可以去看看我的资料状态，这在除错或思考时，提供不少立即性的援助，而且帮助文件立即连到手册的这项功能，在学习上，真的是令人爱不释手，冲动地很想与之白头。【他白头就好，我不想！＝ ＝】
好像讲太多了！回到真正的心得感想，总之，早期Stata的matrix功能已令人赞许，但有经验的人应当知道，matrix的行列数受到限制，过大的矩阵，Stata也只能说抱歉了！后来，mata出来了！在mata的环境下，哇！matrix好像如鱼得水，再也没有遇人不淑的那种感觉！不过，就咱们使用者来说，她是找到天地了！问题是，资料变量与矩阵转换的麻烦出现了！譬如：一个变量假设有十万个观测值，好的，我想将这个变量弄成矩阵，抱歉，在一般正常Stata环境下，您很难做到，ok！您说到mata环境下做，太棒了！不过，这就带来一个学习Stata的人困扰，也就是，您要记得，两个环境阿！Stata环境下弄一弄，跳到mata环境，然后再从mata环境跳到一般Stata环境…这对喜欢单纯，喜欢从一而终，不喜换来换去的人，造成莫大的困扰。
喜欢Stata的人，我想Colin Cameron那本Microeconometrics Using Stata书中最后的A与B【矩阵与MATA的介绍】十分值得一读。简言之，如果您想从一般Stata环境下的变量弄成矩阵到mata，那么指令st_view应当是您参考的。
如果您想从mata环境下的矩阵，弄成Stata环境下的变量【群】，那么指令st_addvar与st_store应当是您参考的【前者主要是建立变量名，后者才算真正的把那资料给弄进去存，所以才叫store】
从上述，您应当可以看到，哇！有够麻烦，转来转去的，所以啰！新版Stata12的指令putmata与getmata就出来拯救我们了！可以看见旧版的Stata，您要学st_view、st_addvar与st_store才搞定，而且真正在使用时，还颇长的，然而新的Stata12有够直觉，putmata，一看就知道，我要put东西【变量】到mata。聪明如您，一定猜到，getmata则是说，我要get东西【变量】，从mata那里来取得。
最后，那么我要演练什么东西呢？很简单，我要证明一件事，从旧版的Stata指令，如st_view、st_addvar与st_store这些弄出来的东西，按道理，Stata12的新指令putmata与getmata得到的东西，两者应该都是一样的。不过，您大概可以看出，确实Stata12的新指令，让您更轻松更直觉，所以啰！喜不喜欢Stata12这样的新东西呢？
sysuse auto
mata: st_view(X=.,.,("price","mpg"))
putmata XX=(price mpg)
mata: X
mata: XX
上面可以看到X是旧的指令弄出来的矩阵【由变量price与变量mpg构成】，而XX是新的指令putmata弄出来的矩阵【也是由变量price与变量mpg构成】。您可以看到，X与XX是一样的东西。
sysuse auto
putmata K=(weight)
mata: st_addvar(“float”,“oldmyweight”)
mata: st_store(.,”oldmyweight”,K)
getmata (myweight)=K
getmata (myprice mympg)=XX
上面可以看到oldmyweight这变量是由旧的指令弄出来的【由矩阵K所构成】，而myweight是新的指令getmata弄出来的变量【也由矩阵K所构成】。您可以看到，oldmyweight与myweight是一样的东西。至于myprice与mympg这两变量，是假设XX矩阵非Vector的状况。主要用意是，如果旧版指令中，矩阵要创造两个或两个以上的变量该怎么办，留待聪明的您试试看。
【以下预告：等待未来有空再做，也许不会再做，主要的原因是，越来越对以下指令不感兴趣】
【新指令】tw contourline
【新指令】rocreg
【新指令】rocregplot
最最后，喜欢图文并茂的，请下载附件。
【解压缩后，可得到这系列pdf档，一共九页】
【不过，请注意，这附件是繁体中文字，我懒地进行转换，请见谅】
祝 各位 顺心 ＆ 研安
另外，可否有看或下载的人留个言、回复一下，或者加加分！
好希望自己能有一篇能被加精华，或者相当有人气的贴子，虽然我知道那很难！
哈…anyway…愿这论坛…这个版越来越旺…我很喜欢这里，真的学到不少～～～感谢！！！
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