【Stata】数据批量季节调整教程

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一、关于季节调整：

之前是一直在用 Eviews 做 X-12 的季节调整，但是调整选项和 Stata 的相比确实有点少了，影响精度。
另外，做 BigData 的模型动则 几千个 个体不可能一个个在 Eviews 里手动调整，有人提到过用 Eviews 命令行批量执行，但是控制选项又很困难（我也没试过，命令行能不能跑起来也是个问题），总的来说用 Stata 季节调整是最优的。

二、问题：

用 Stata 最大的问题就是不好批量做季节调整，于是踩了一些坑，思考了一套最快的批量调整方案。

1. 在调整前你需要具备 Stata 季节调整程序，可以在这里下：
https://bbs.pinggu.org/thread-2625052-1-1.html


2. 下完之后只需要把 x12a 文件夹里的 x12a.exe 放到你的 Stata 的 plus 目录就可以，下面介绍如何找 plus 目录：
（1）在 Stata 里执行 sysdir ，就会显示你的 PLUS 目录
（2）直接把 x12a.exe 放到 plus 目录下即可

P.S. 感谢 niuniuyiwan 提供本步教程参考，原帖子：
https://bbs.pinggu.org/thread-3742755-1-1.html


3. 安装季节调整包，命令：

1. findit sax12

复制代码

三、解决方案

注：假如你只需要调整几个变量，不需要查看本教程，直接输入命令 db sax12 调整即可，可以参考 Lee_iris 这套不错的设定方案：
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=6945402


1. 先把大量数据导进 Stata ，我们这里假设的是 多变量 、 面板数据 ，注意变量名字统一用英文，中文 x12a.exe 不识别，建议使用 var01 这种形式的命名，为后续操作提供便利。

2. 生成时间序列，确定时间区间。在 Stata 执行以下代码：

1. gen t=tm(2009m1)+_n-1
   
2. tsset t, monthly

复制代码

这段代码的作用是先生成时间数据，之后设定，下面介绍修改项：
（1）其中 tm() 函数要根据你的时间形式来选取，如果是 2009m1 也就是只有到月度的数据（最常用的），使用 tm() 函数即可，如果是精确到 日 ，请自行百度找到相应函数替换。
（2）其中 tm() 函数内是数据的起始时间，这里是假定为了 2009m1 开始，可以自行替换自己的起始时间，注意 tsset 之后根据显示的确认一下你的时间区间是否正确。

3.  Python 批量拼接生成执行代码，举例：

1. sax12 var01, satype(single) inpref(z1.spc) outpref(z1) transfunc(none)  regpre( const td ) ammaxlag(2 1) ammaxdiff(2 1) ammaxlead(12) x11mode(add) x11seas(x11default)

复制代码

注：这里的配置方案参考了 Lee_iris 提供的，感谢。

（1）有三个需要拼接的地方，第一个是变量 var01，第二个是 .spc 文件，我们这里假定为了 z+序号 形式的，为了给后续操作提供便利，建议使用相同格式，第三个是输出前缀，这里同样使用 z+序号 的前缀格式。
（2）设定参数生成语句。

1. # 需要自己修改的只有 n 参数：面板个体数 + 1

复制代码

这个代码会含在最后的下载文件里，只需要更改参数 n 即可，改成你的 面板数据个体数 （这里假定有 34 个省，那就是 35 ）

P.S.
如果你不熟悉 Python ，可以参考格式自行用熟悉的语言拼接生成。另外如果你只有 几十个个体 ，文件里还提供了生成好的 几十个 命令行，无需进行这一步。

4. 将批量生成的代码在 Stata 里跑完，执行过程会不断有 控制台 窗口弹出，不要点击，否则会导致暂停。另外，还会自动打开 季节调整报告 ，无需理会，最后一并关掉即可。
注：如果报错，说明你的 季节调整程序 即 x12a.exe 没有放对位置，或者 sax12 库没有安装，亦或是空格出错，单词中断了，自行检查，可以先跑一条试试看。

5. 跑完之后打开你的 Stata 安装根目录，下面会有一大堆 z+序号 格式的文件，全部复制备份起来，如果你想了解每一个文件的内容并做 X-12 季节调整 分析和预测，请打开以 .out 为结尾的文件查看 季节调整报告。
之后把本帖尾下载文件内的 Python 程序 SeasonalAdjustmentDataExtraction.py 放到该目录，用 Python 编辑器或者记事本修改其中两个参数，代码较长就不展示了，里面自带备注。

6. 执行完毕提供的 .py 脚本之后，自动清理冗余的 z+序号 文件，同时生成 SeasonalAdjustmentDataExtraction.csv 汇总表格，点开即为 季节调整 后的 面板数据 结果，横向为时间期数，纵向为按 var01 即 Stata 命名顺序排列的个体。

四、其他

本流程需要的两个文件以及包含在 下载文件 中，有很多人可能不会用 Python ，也没有关系，下载一个 Python 安装包安装之后，就可以直接双击执行提供的脚本文件了，编辑时使用记事本或 Python 编辑器均可。

虽然流程有点小复杂，但是都有相应的机械化方案，还是比较快的，不过，Eviews 有最新的 X-13 解决方案，不过其 自动化 还是问题。

五、下载文件

Stata批量季节调整方案.zip (784.49 KB, 需要: 5 个论坛币)

2020-3-2 05:55:34 上传

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关键词：Stata 季节调整 X-12 大数据