Stata数据处理:ascol-mtoq-日收益转周-月-季-年度数据

发布时间:2020-10-07 阅读 24

Stata 连享会   主页 || 视频 || 推文

温馨提示: 定期 清理浏览器缓存,可以获得最佳浏览体验。

课程详情 https://gitee.com/arlionn/Course   |   lianxh.cn

课程主页 https://gitee.com/arlionn/Course

作者:朱红兵 (南京大学)


目录


本文要点:

  • 解释简单收益率和对数收益率的差异;
  • 使用 ascol 将日收益率数据转换为**周\月\季\年 度数据;
  • 使用 mtoq 将月数据转换为季度数据;

1。 两种收益率的计算

例如 我们有下述股票的日度价格序列:

股票id 日期 价格
1 20180101 15
1 20180102 19
1 20180103 17
1 20180104 16
1 20180105 20
1 20180106 18
1 20180107 19

根据简单收益率和对数收益率计算公式:

简单算术收益率 EQ1

连续对数收益率 EQ2

我们可以计算出简单收益率和对数收益率如下:

股票id 日期 简单收益率 对数收益率 1+简单收益率
1 20180102 0.2667 0.2364 1.2667
1 20180103 -0.1053 -0.1112 0.8947
1 20180104 -0.0588 -0.0606 0.9412
1 20180105 0.2500 0.2231 1.2500
1 20180106 -0.1000 -0.1054 0.9000
1 20180107 0.0556 0.0541 1.0556

2. 区间内收益率的计算

在实证研究中,很多时候我们希望得到周收益率或者月度收益率,那么如何根据日度收益率得到这些指标呢?

可能很多同学会想当然地认为:直接加总日收益率即可!为题在于:直接对简单收益率进行加总得到的周(月)收益率等于对数日收益率的加总吗?我们可以用上述数据来测试看一下(计算 2018 年 1 月 2 日至 2018 年 1 月 7 日的持有期收益率):

  • 简单收益率的加总:
  • 对数收益率的加总:
  • 两者差异:

问题: 为什么两者会相差 0.0718 呢?哪种计算方法才能准确反应投资者在 2018 年 1 月 2 日至 2018 年 1 月 7 日 期间内的持有收益呢?  

答案对数日收益率的加总,即下式 (EQ3):

因为,区间内简单日收益率的加总意味着投资者每天都在进行交易,而非在区间内买入并持有至末期。当然,我们也可以通过简单算术日收益率计算区间内的持有期收益,但是需要采用下述方法:

持有期收益率 (EQ4):

或者采用 (EQ5):

3. Stata 命令介绍:ascol

3.1 安装 ascol

在 Stata 命令框中输入下述命令并回车,即可实现安装:

ssc install ascol, replace

3.2 如何调用该命令进行收益率计算?

ascol 的完整语法格式如下:

ascol varname, returns([simple | log]) ///
      prices ///
      keep([all | vars]) ///
      frequency_options  ///
      timevar(varname) panelvar(varname) ///
      generate(newvar)

其中:

  • varname 主要是收益率序列或者价格序列。
  • returns() 中可选择 simplelog。其中,simple 表明 varname 是简单收益率;log 代表对数收益率。若 varname 设定的是价格序列,则这里的选择会指导具体收益率序列的计算方式。
  • prices 指定了 varname 中序列的类型是否为价格序列,如果是收益率序列则无需填写。
  • keep 选项可保留计算后的重复数据,例如日收益率转换为月收益率后,在相同月会出现多个相同的收益率观测,如果选择了 keep 命令则保留了相同的观测,反之则只每个时间点上保留一个观测,剔除了重复观测
  • frequency_options 中可设定 toweektomonthtoquarter, toyear,即由日收益率转换为不同频率 (周,月,季,年) 的收益率。
  • timevar()panelvar() 选项可设定数据的时间变量和截面变量。
  • generate() 可设定新生产的收益率序列的名称。

3.3 Stata 范例

下述代码来源于 ascol 的官方帮助文档,读者可自行前往查看

/*生产收益率序列*/
clear
set obs 1000
gen date=date("1/1/2012" , "DMY")+_n
format %td date
tsset date
gen pr=10
replace pr=pr[_n-1]+uniform() if _n>1
gen simpleRi=(pr/l.pr)-1
gen logRi = ln(pr/l.pr)
save "stocks.dta", replace

/*Example 1: From Daily to weekly -  simple returns*/
use stocks, clear
ascol simpleRi, toweek returns(simple)

/*Example 2: From Daily to weekly -  log returns*/
use "stocks", clear
ascol logRi, toweek returns(log)

/* Example 3: From Daily to monthly -  prices*/
use "stocks", clear
ascol pr, tomonth price

3.4 补充一个新命令 mtoq

前文介绍的 ascol 命令虽然可以将日收益率转换为其他频率的收益率,但是有些时候我们下载的收益率月度收益率,那如何将其转换为季度收益率呢?我们写了一个新的命令 mtoq 来实现这一功能。

Step1:安装 mtoq

/* 1. 没有安装 github 命令的请先通过下述命令进行安装 */
net install github, from("https://haghish.github.io/github/")  replace

/* 2. 安装过 github 命令的同学可忽略上述命令,直接进行下述安装 */
github install zhbsis/mtoq

Step2:调用 mtoq

mtoq 命令的语法非常简洁,如下:

mtoq varlist, by(string) [Statistics(string)]

其中,

  • varlist 中填写对数收益率序列,可同时填写多个序列。
  • by 选项中填写个体和时间截面的id,例如股票类数据可填写 stkcd(股票代码) ym(年月时间标记)
  • Statistics 选项中可填写 Stata 官方命令 egen 中的常见 option ,例如 mean、sum 等,默认为 mean 处理,在月度收益率转换为季度收益率的时候通常填写 sum 选项。

Tipsmtoq 命令可以有更为广泛的用途。上面的例子是对收益率序列进行转换,但 mtoq 也可以转换其他变量,如 换手率 (TurnOver)。若想通过加总月度换收益率得到季度的换手率,可输入:

mtoq TurnOver, by(stkcd ym) s(sum)


相关课程

连享会-直播课 上线了!
http://lianxh.duanshu.com

免费公开课:


课程一览

支持回看,所有课程可以随时购买观看。

专题 嘉宾 直播/回看视频
最新专题 DSGE, 因果推断, 空间计量等
Stata数据清洗 游万海 直播, 2 小时,已上线
研究设计 连玉君 我的特斯拉-实证研究设计-幻灯片-
面板模型 连玉君 动态面板模型-幻灯片-
面板模型 连玉君 直击面板数据模型 [免费公开课,2小时]

Note: 部分课程的资料,PPT 等可以前往 连享会-直播课 主页查看,下载。


关于我们

  • Stata连享会 由中山大学连玉君老师团队创办,定期分享实证分析经验。直播间 有很多视频课程,可以随时观看。
  • 连享会-主页知乎专栏,300+ 推文,实证分析不再抓狂。
  • 公众号推文分类: 计量专题 | 分类推文 | 资源工具。推文分成 内生性 | 空间计量 | 时序面板 | 结果输出 | 交乘调节 五类,主流方法介绍一目了然:DID, RDD, IV, GMM, FE, Probit 等。
  • 公众号关键词搜索/回复 功能已经上线。大家可以在公众号左下角点击键盘图标,输入简要关键词,以便快速呈现历史推文,获取工具软件和数据下载。常见关键词:课程, 直播, 视频, 客服, 模型设定, 研究设计, stata, plus, 绘图, 编程, 面板, 论文重现, 可视化, RDD, DID, PSM, 合成控制法

连享会主页  lianxh.cn
连享会主页 lianxh.cn

连享会小程序:扫一扫,看推文,看视频……

扫码加入连享会微信群,提问交流更方便

✏ 连享会学习群-常见问题解答汇总:
https://gitee.com/arlionn/WD