楼主: nannanxhm
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[作图问题求助] 我用stata做了很多的回归，想把每个回归中的β系数提取出来做时间序列图应该怎么做 [推广有奖]

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楼主
nannanxhm 发表于 2019-4-9 15:05:05 |AI写论文
5论坛币
这是我跑出来的部分回归，现在需要将这些回归的β系数提取出来做时间序列图。β系数应该怎么提取呢，谢谢各位大佬！



-> 时间 = 201801

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        22
-------------+----------------------------------   F(1, 20)        =      0.91
       Model |  .000504992         1  .000504992   Prob > F        =    0.3517
    Residual |  .011107474        20  .000555374   R-squared       =    0.0435
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =   -0.0043
       Total |  .011612466        21  .000552975   Root MSE        =    .02357

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |   .6869708   .7204247     0.95   0.352    -.8158087     2.18975
       _cons |   .0049275   .0053622     0.92   0.369    -.0062578    .0161128
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201802

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        15
-------------+----------------------------------   F(1, 13)        =     12.44
       Model |  .006145611         1  .006145611   Prob > F        =    0.0037
    Residual |  .006422809        13  .000494062   R-squared       =    0.4890
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.4497
       Total |  .012568421        14  .000897744   Root MSE        =    .02223

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |   1.180851   .3348139     3.53   0.004     .4575299    1.904173
       _cons |  -.0015404   .0059089    -0.26   0.798    -.0143058    .0112249
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201803

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        22
-------------+----------------------------------   F(1, 20)        =      5.15
       Model |  .001203612         1  .001203612   Prob > F        =    0.0345
    Residual |  .004676852        20  .000233843   R-squared       =    0.2047
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.1649
       Total |  .005880463        21  .000280022   Root MSE        =    .01529

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |   .7255983   .3198268     2.27   0.035     .0584513    1.392745
       _cons |   .0015634   .0033022     0.47   0.641    -.0053249    .0084517
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201804

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        18
-------------+----------------------------------   F(1, 16)        =      9.82
       Model |  .002007011         1  .002007011   Prob > F        =    0.0064
    Residual |  .003268469        16  .000204279   R-squared       =    0.3804
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.3417
       Total |   .00527548        17  .000310322   Root MSE        =    .01429

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |   .9553282   .3047824     3.13   0.006     .3092183    1.601438
       _cons |   .0056079   .0034417     1.63   0.123    -.0016881    .0129039
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201805

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        22
-------------+----------------------------------   F(1, 20)        =      8.82
       Model |   .00217558         1   .00217558   Prob > F        =    0.0076
    Residual |  .004935074        20  .000246754   R-squared       =    0.3060
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.2713
       Total |  .007110653        21  .000338603   Root MSE        =    .01571

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |   1.024358   .3449816     2.97   0.008     .3047386    1.743977
       _cons |   .0004633   .0033517     0.14   0.891    -.0065282    .0074548
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201806

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        20
-------------+----------------------------------   F(1, 18)        =      0.91
       Model |  .000379285         1  .000379285   Prob > F        =    0.3533
    Residual |   .00752092        18  .000417829   R-squared       =    0.0480
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =   -0.0049
       Total |  .007900205        19    .0004158   Root MSE        =    .02044

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |  -.3403815   .3572585    -0.95   0.353    -1.090954    .4101908
       _cons |  -.0055691   .0048024    -1.16   0.261    -.0156586    .0045204
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201807

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        22
-------------+----------------------------------   F(1, 20)        =     13.74
       Model |  .001643452         1  .001643452   Prob > F        =    0.0014
    Residual |  .002392027        20  .000119601   R-squared       =    0.4073
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.3776
       Total |  .004035479        21  .000192166   Root MSE        =    .01094

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |   .6678406   .1801616     3.71   0.001       .29203    1.043651
       _cons |    .001738   .0023317     0.75   0.465    -.0031258    .0066018
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201808

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        23
-------------+----------------------------------   F(1, 21)        =     24.78
       Model |  .002832641         1  .002832641   Prob > F        =    0.0001
    Residual |  .002400652        21  .000114317   R-squared       =    0.5413
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.5194
       Total |  .005233293        22  .000237877   Root MSE        =    .01069

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |   .7475967    .150185     4.98   0.000     .4352699    1.059924
       _cons |   .0022728   .0022551     1.01   0.325     -.002417    .0069626
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201809

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        19
-------------+----------------------------------   F(1, 17)        =     16.18
       Model |  .001892841         1  .001892841   Prob > F        =    0.0009
    Residual |  .001989348        17   .00011702   R-squared       =    0.4876
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.4574
       Total |   .00388219        18  .000215677   Root MSE        =    .01082

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |   .7950311   .1976778     4.02   0.001     .3779674    1.212095
       _cons |    .000829   .0025019     0.33   0.744    -.0044496    .0061076
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201810

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        18
-------------+----------------------------------   F(1, 16)        =     32.89
       Model |  .007096298         1  .007096298   Prob > F        =    0.0000
    Residual |  .003452394        16  .000215775   R-squared       =    0.6727
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.6523
       Total |  .010548691        17  .000620511   Root MSE        =    .01469

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |   .8541368   .1489401     5.73   0.000     .5383979    1.169876
       _cons |  -.0025461   .0035345    -0.72   0.482    -.0100389    .0049467
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201811

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        22
-------------+----------------------------------   F(1, 20)        =     13.38
       Model |  .001242916         1  .001242916   Prob > F        =    0.0016
    Residual |  .001857235        20  .000092862   R-squared       =    0.4009
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.3710
       Total |  .003100151        21  .000147626   Root MSE        =    .00964

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |   .5677874    .155197     3.66   0.002     .2440521    .8915228
       _cons |  -.0033127   .0020545    -1.61   0.123    -.0075984     .000973
------------------------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
-> 时间 = 201812

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        20
-------------+----------------------------------   F(1, 18)        =      2.63
       Model |  .001146343         1  .001146343   Prob > F        =    0.1222
    Residual |   .00784193        18  .000435663   R-squared       =    0.1275
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.0791
       Total |  .008988273        19  .000473067   Root MSE        =    .02087

------------------------------------------------------------------------------
          ri |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
          re |    .691744   .4264453     1.62   0.122    -.2041844    1.587672
       _cons |  -.0058601   .0048305    -1.21   0.241    -.0160086    .0042884
------------------------------------------------------------------------------


最佳答案

黃河泉 查看完整内容

请先 ssc install numdate 与 ssc install rangestat，然后试试
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关键词：000504 002007 002175 002832 000973

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沙发
黃河泉 在职认证  发表于 2019-4-9 15:05:06
nannanxhm 发表于 2019-4-10 12:52
----------------------- copy starting from the next line ----------------------------------------- ...
请先 ssc install numdate 与 ssc install rangestat，然后试试
  1. numdate monthly ym = 时间, pattern(YM)
  2. rangestat (reg) ri re, interval(ym 0 0)
复制代码
藤椅
nannanxhm 发表于 2019-4-9 15:12:03
这是回归的图片，复制粘贴的可能太乱了！

QQ图片20190409151121.png (56.47 KB)

QQ图片20190409151121.png

板凳
忧壑空谷兰 发表于 2019-4-9 16:33:45
想请问一下楼主，你的每个方程是单独估计的吧？这样系数可以在不同方程间相互比较吗？
报纸
黃河泉 在职认证  发表于 2019-4-9 17:45:44
这应该是简单问题请附上 3 到 4 个月之资料，我帮你试试！

你若要问程序，永远附上相关资料；若附上资料，永远用 dataex 印出资料。
1.        先 ssc install dataex (并见说明)，将原始 Stata 资料中具有”代表性”的一部分资料列出，以供有意回答者实验之用，并能提供具体操作指令。
2.        请参考说明 https://bbs.pinggu.org/thread-5048204-1-1.html。
地板
nannanxhm 发表于 2019-4-9 22:27:00 来自手机
忧壑空谷兰 发表于 2019-4-9 16:33
想请问一下楼主，你的每个方程是单独估计的吧？这样系数可以在不同方程间相互比较吗？
目的不是把这些系数之间进行比较呢，后面还要作市场指数的图，最后看贝塔系数与市场指数变化有什么关系
7楼
nannanxhm 发表于 2019-4-9 22:39:45
黃河泉 发表于 2019-4-9 17:45
这应该是简单问题请附上 3 到 4 个月之资料，我帮你试试！

你若要问程序，永远附上相关资料；若附上资料 ...
----------------------- copy starting from the next line -----------------------
  1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
  2. clear
  3. input int(price mpg)
  4. 4099 22
  5. 4749 17
  6. 3799 22
  7. 4816 20
  8. 7827 15
  9. 5788 18
  10. 4453 26
  11. 5189 20
  12. 10372 16
  13. 4082 19
  14. end
复制代码
------------------ copy up to and including the previous line ------------------

Listed 10 out of 74 observations



是这样吗？这里是前面十个月的，每个月的数据跑了一个回归。感谢
8楼
黃河泉 在职认证  发表于 2019-4-10 06:37:37
nannanxhm 发表于 2019-4-9 22:39
----------------------- copy starting from the next line ----------------------------------------- ...
這是你的資料嗎？時間變量呢？
9楼
nannanxhm 发表于 2019-4-10 12:52:07
黃河泉 发表于 2019-4-10 06:37
這是你的資料嗎？時間變量呢？
----------------------- copy starting from the next line -----------------------
  1. * Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
  2. clear
  3. input long 时间 float(开盘r 最高r 最低r 收盘r 涨幅r 振幅r 开盘e 最高e 最低e 收盘e 涨幅 振幅 涨幅e 振幅e v16 涨幅f ri re)
  4. 201201 7.28 7.44 7.27 7.36  .0251 .0237  2361.5 2365.99  2298.3 2298.75    -2 2.89   -.02  .0289  .04  .0004        .0247       -.0204
  5. 201201 7.32 7.51  7.3 7.42  .0082 .0285 2290.78 2316.66 2272.15 2276.39  -.97 1.94 -.0097  .0194  .01  .0001        .0081       -.0098
  6. 201201  7.5 7.55 7.35 7.48  .0081  .027 2274.35 2291.89 2254.57  2290.6   .62 1.64  .0062  .0164  .01  .0001         .008        .0061
  7. 201201  7.5  7.8 7.41 7.75  .0361 .0521 2291.18 2368.89 2271.72 2368.57   3.4 4.24   .034  .0424  .07  .0007        .0354        .0333
  8. 201201 7.65 7.83  7.6 7.79  .0052 .0297 2365.77 2449.96 2361.28 2447.35  3.33 3.74  .0333  .0374  .02  .0002         .005        .0331
  9. 201201 7.79 7.87 7.66  7.7 -.0116  .027 2444.76 2453.15 2423.32 2435.61  -.48 1.22 -.0048  .0122    0      0       -.0116       -.0048
  10. 201201 7.69 7.74 7.61 7.66 -.0052 .0169 2426.82 2464.38 2423.32 2435.22  -.02 1.69 -.0002  .0169  .01  .0001       -.0053       -.0003
  11. 201201 7.68 7.69 7.55 7.62 -.0052 .0183 2438.41 2445.79 2374.55 2394.33 -1.68 2.93 -.0168  .0293  .01  .0001       -.0053       -.0169
  12. 201201 7.61 7.62 7.52 7.54 -.0105 .0131 2376.95  2394.5 2345.63 2345.65 -2.03 2.04 -.0203  .0204  .04  .0004       -.0109       -.0207
  13. 201201 7.53  7.9 7.48 7.74  .0265 .0557 2347.57 2462.43 2329.25  2460.6   4.9 5.68   .049  .0568 -.01 -.0001        .0266        .0491
  14. 201201 7.73 7.75 7.56 7.58 -.0207 .0245 2464.92  2485.5 2414.53 2422.19 -1.56 2.88 -.0156  .0288  .01  .0001       -.0208       -.0157
  15. 201201  7.6 7.74 7.59 7.66  .0106 .0198 2423.86 2480.21 2414.99 2468.35  1.91 2.69  .0191  .0269 -.01 -.0001        .0107        .0192
  16. 201201 7.66 7.75 7.63 7.74  .0104 .0157 2476.73 2510.34 2462.59 2504.09  1.45 1.93  .0145  .0193  .01  .0001        .0103        .0144
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  18. 201201 7.71 7.77 7.69 7.76  .0078 .0104 2462.34 2472.84 2447.77 2464.26   .14 1.02  .0014  .0102 -.01 -.0001        .0079        .0015
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  69. 201204 7.24 7.29 7.22 7.27      0 .0096 2564.23  2586.2 2559.78 2574.04  -.25 1.02 -.0025  .0102  .02  .0002       -.0002       -.0027
  70. 201204 7.27 7.29 7.21 7.23 -.0055  .011 2572.36 2578.76 2541.54 2541.88 -1.25 1.45 -.0125  .0145  .01  .0001       -.0056       -.0126
  71. 201204 7.26 7.31 7.19 7.29  .0083 .0166 2550.91 2602.11    2546 2599.91  2.28 2.21  .0228  .0221  .01  .0001        .0082        .0227
  72. 201204 7.28 7.29 7.19 7.23 -.0082 .0137 2598.33 2606.86  2585.3 2596.06  -.15 .829 -.0015 .00829    0      0       -.0082       -.0015
  73. 201204 7.23 7.36  7.2 7.35  .0166 .0221 2591.51 2627.38 2589.35 2626.84  1.19 1.46  .0119  .0146  .02  .0002        .0164        .0117
  74. 201204 7.32 7.33 7.26 7.27 -.0109 .0095 2624.75 2632.09 2599.11 2606.04  -.79 1.26 -.0079  .0126  .04  .0004       -.0113       -.0083
  75. 201204 7.25 7.36 7.19 7.29  .0028 .0234  2594.8  2640.3 2559.46 2604.87  -.04  3.1 -.0004   .031    0      0        .0028       -.0004
  76. 201204 7.26 7.32 7.22 7.28 -.0014 .0137 2598.23 2631.44 2593.33 2625.99   .81 1.46  .0081  .0146  .01  .0001       -.0015         .008
  77. 201204 7.29 7.31 7.23 7.28      0  .011 2632.72 2643.77 2617.09 2631.49   .21 1.02  .0021  .0102  .02  .0002       -.0002        .0019
  78. 201204 7.21 7.25 7.17 7.18 -.0137  .011 2630.55 2637.92  2623.6 2626.16   -.2 .544  -.002 .00544  .02  .0002       -.0139       -.0022
  79. 201205 7.25 7.36 7.24 7.34  .0223 .0167 2660.67 2697.95 2643.53 2683.49  2.18 2.07  .0218  .0207  .03  .0003         .022        .0215
  80. 201205 7.33 7.34 7.29 7.33 -.0014 .0068 2679.52 2693.88 2675.81 2691.52    .3 .673   .003 .00673    0      0       -.0014         .003
  81. 201205 7.32 7.34 7.25 7.27 -.0082 .0123 2689.62 2716.03 2677.14 2715.88   .91 1.45  .0091  .0145  .03  .0003       -.0085        .0088
  82. 201205 7.27 7.31 7.24 7.29  .0028 .0096 2699.45 2717.78 2694.32 2717.78   .07 .864  .0007 .00864  .01  .0001        .0027        .0006
  83. 201205 7.29  7.3 7.19 7.25 -.0055 .0151 2717.41 2717.83 2683.56 2709.12  -.32 1.26 -.0032  .0126  .01  .0001       -.0056       -.0033
  84. 201205  7.2 7.22 7.11 7.11 -.0193 .0152 2685.19 2685.19 2655.32 2657.51  -1.9  1.1  -.019   .011 -.01 -.0001       -.0192       -.0189
  85. 201205 7.11 7.14  7.1 7.12  .0014 .0056 2657.87 2667.68 2649.38 2657.21  -.01 .688 -.0001 .00688  .01  .0001        .0013       -.0002
  86. 201205 7.13 7.15 7.03 7.04 -.0112 .0169 2653.81 2656.28 2613.35 2615.53  -.81 1.63 -.0081  .0163  .03  .0003       -.0115  -.008400001
  87. 201205 7.02 7.05    7    7 -.0057 .0071 2597.64 2618.18  2591.6 2617.37   .07 1.02  .0007  .0102  .03  .0003        -.006        .0004
  88. 201205    7 7.03 6.91 6.94 -.0086 .0171 2610.16 2612.63 2574.08 2574.65 -1.63 1.47 -.0163  .0147  .02  .0002       -.0088       -.0165
  89. 201205 6.94 7.05 6.92 7.03   .013 .0187 2577.96 2619.59  2571.2 2613.94  1.53 1.88  .0153  .0188  .01  .0001        .0129        .0152
  90. 201205    7    7  6.9 6.92 -.0156 .0142 2595.55 2603.19  2567.3 2573.98 -1.53 1.37 -.0153  .0137  .02  .0002       -.0158       -.0155
  91. 201205 6.93    7 6.89 6.98  .0087 .0159 2572.37 2604.22 2563.97 2587.23   .51 1.56  .0051  .0156  .02  .0002        .0085        .0049
  92. 201205    7 7.04 6.98 7.01  .0043 .0086 2598.17  2627.6  2597.6 2627.53  1.56 1.16  .0156  .0116  .02  .0002        .0041        .0154
  93. 201205 7.01 7.03 6.96 6.99 -.0029   .01 2621.79 2635.78 2598.29 2616.87  -.41 1.43 -.0041  .0143  .01  .0001        -.003       -.0042
  94. 201205    7 7.01 6.91 6.96 -.0043 .0143  2613.1 2630.41 2588.21 2595.26  -.83 1.61 -.0083  .0161  .01  .0001       -.0044       -.0084
  95. 201205 6.96    7 6.94 6.99  .0043 .0086 2595.26 2602.17 2565.65  2573.1  -.85 1.41 -.0085  .0141  .02  .0002        .0041       -.0087
  96. 201205 6.81 6.81 6.71 6.78   -.03 .0143  2562.6 2614.85 2545.34 2614.69  1.62  2.7  .0162   .027  .05  .0005       -.0305   .015700001
  97. 201205 6.78 6.79 6.73 6.79  .0015 .0088 2615.15 2658.26 2612.56 2650.85  1.38 1.75  .0138  .0175  .01  .0001        .0014        .0137
  98. 201205 6.76  6.8 6.73 6.77 -.0029 .0103 2646.37 2655.16 2636.52 2642.26  -.32 .703 -.0032 .00703  .01  .0001        -.003       -.0033
  99. 201205 6.74 6.74 6.66 6.68 -.0133 .0118 2623.16 2645.59 2617.23 2632.04  -.39 1.07 -.0039  .0107  .01  .0001       -.0134 -.0039999997
  100. 201206 6.68 6.72 6.68  6.7   .003  .006  2633.6 2653.86 2623.29    2633   .04 1.16  .0004  .0116    0      0         .003        .0004
  101. 201206 6.67 6.67 6.48 6.49 -.0313 .0284 2598.73 2608.32 2558.92 2559.03 -2.81 1.88 -.0281  .0188  .07  .0007        -.032       -.0288
  102. 201206 6.52 6.54 6.47  6.5  .0015 .0108 2565.19 2573.89 2548.76 2558.84  -.01 .982 -.0001 .00982  .01  .0001        .0014       -.0002
  103. 201206 6.51 6.53 6.48  6.5      0 .0077 2564.23 2573.74 2547.33  2557.4  -.06 1.03 -.0006  .0103 -.01 -.0001        .0001       -.0005
  104. end
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Listed 100 out of 1700 observations
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应该是这些数据，这里有六个月的。是将每个月的ri和re做回归，然后提取出这些回归里的β，感谢！！！
10楼
刘思雨。 发表于 2019-4-10 22:23:15 来自手机
nannanxhm 发表于 2019-4-9 15:05
这是我跑出来的部分回归，现在需要将这些回归的β系数提取出来做时间序列图。β系数应该怎么提取呢，谢谢各 ...
请问你这个问题解决了吗，我也刚好碰到这个难题
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