rangestat，让统计量灵活滚动起来！
本文作者：陈梦华，河南大学经济学院
本文编辑：尚晨曦
技术总编：李婷婷
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引 言
想必大家都会遇到有关滚动统计量数据的处理，众所周知
rolling命令可以实现向后滚动统计量，然而rolling的龟速让人望而却步。以往的推文《asrol命令——让你的描述性统计信息滚动起来》介绍了asrol命令来计算变量在滚动窗口下的描述性统计量，面对大型数据运行速度比rolling快很多，但asrol使用起来比较单一。比asrol更厉害的是， rangestat命令可基于退化窗口、滚动窗口、递归窗口、反向递归窗口或特定窗口进行计算，能够自由设定窗口，并且可使用Stata中的内置函数或者编写的Mata函数。接下来本文就为大家介绍 Stata 滚动界的大佬rangestat命令！一rangestat命令介绍rangestat命令为外部命令，使用前需安装：
ssc install rangestat首先看一下这个命令的语法：
rangestat (stat) { varlist | new_varname=varname } [ { varlist | new_varname=varname } ...] [if] [in], interval(keyvar low high) [ options ]| stat | 含义 |
|---|---|
| obs | 原始观测值的个数 |
| count | 滚动窗口中非缺失值的个数 |
| missing | 滚动窗口中缺失值的个数 |
| mean | 平均值 |
| sum | 求和 |
| sd | 标准差 |
| variance | 方差 |
| min | 滚动窗口中的最小值 |
| max | 滚动窗口中的最大值 |
| median | 中位数 |
| first（nm） | 滚动窗口（非缺失值）中的第一个观测值 |
| last（nm） | 滚动窗口（非缺失值）中的最后一个观测值 |
new_varname=varname 为计算的滚动统计量命名。如果省略该命令，将自动生成一个新变量，其名称为varname_stat 。例如计算变量invest的滚动均值生成的新变量为——invest_mean。rangestat支持限定符 if和in来计算限定样本的观测值。[option]包括：
interval (keyvar low high)：定义了计算当前统计量的滚动窗口。keyvar 是一个指定时间的数值型变量，如日、周、月、季度或年。（low high）用来指定滚动窗口的闭区间界限。
by(varlist)：分组计算滚动统计量。
excludeself：滚动计算中剔除当期观测值。
describe：显示创建的新变量的名称。
local(name)：定义一个包含新创建变量名的宏。
sysuse nlsw88, clearrangestat (mean) mwage=wage (count) cwage=wage,interval(age -1 1) excludeself by(race industry) describe //设置新生成wage滚动均值的变量名为mwage、非缺失值个数的变量名为cwage。//指定excludeself选项时，将忽略每个当前观测值变量wage的值。list age *wage in 10list age *wage in 20*一种以往的方法用以校对结果:sum wage if inrange(age, age[10]-1, age[10]+1) & race == race[10] & industry == industry[10] & _n != 10sum wage if inrange(age, age[20]-1, age[20]+1) & race == race[20] & industry == industry[20] & _n != 20数据集简介：
1. 退化窗口
最简单的情况是使用具有相同keyvar值的观测值来计算统计量，即下界和上界与keyvar的值相同，我们指定了low和high同时设为0。下面的例子使用具有相同rep78的观测值来计算变量mpg和perice的最小值和均值。
sysuse auto,clearrangestat (min) price mpg (mean) price mpg,interval(rep78 0 0)sort rep78 makelist in 1/102. 滚动窗口
下面的例子计算每家公司投资额invest的5年滚动平均值、标准差和非缺失值的个数。
webuse grunfeld, clearset seed 1234replace invest = . if uniform() < .1drop if uniform() < .1 rangestat (mean) invest (sd) invest (count) invest, ///interval(year -2 2) by(company)list in 1/10keyvar含有缺失值或者观测值个数小于设定的窗口间隔，那么rangestat会自动忽略，没有删除期数不够的结果，而是用真实的期数进行计算。该类窗口类似于依次累加。当“.”指定为low时，表示不设置滚动窗口的下限，计算的是上界对应的观测值之前的所有观测值。使用0指定high表示当期。
webuse grunfeld, clearrangestat (sum) invest mvalue kstock, interval(year . 0) by(company)list in 1/104. 反向递归窗口
low，“.”设为high，在 Stata 中，系统缺失值大于任何非缺失值的值。例如，interval (year 1950 .)表示将使用大于等于1950年的所有观测值进行计算。webuse grunfeld, clearrangestat (sum) invest, interval(year 0 .) by(company)list in 1/105. 特定窗口
我们还可以指定一个不能通过简单地在low或high上添加#来计算的间隔，下面的示例查找price相近的汽车的平均维修记录，要求在目前汽车价格的10%以内。
sysuse auto, cleargen low = .9 * price gen high = 1.1 * price //自定义一个窗口的下界和上界rangestat (mean) rep78, interval(price low high)list in 1/10| 新变量 | 含义 |
|---|---|
| reg_nobs | number of obs |
| reg_r2 | R-squared |
| reg_adj_r2 | adj. R-squared |
| b_mvalue | coef of mvalue |
| b_kstock | coef of kstock |
| b_cons | coef of constant |
| se_mvalue | standard error of mvalue |
| se_kstock | standard error of kstock |
| se_cons | standard error of constant |
webuse grunfeld, clearrangestat (reg) invest mvalue kstock, interval(year -6 0) by(company)list in 1/10invest是因变量，mvalue、kstock是自变量，在过去7年的时间窗口内做滚动回归。
结果如下：
注意：在Stata的回归过程中，由于当前观测区间内的共线性(reg)将返回缺失值。
我们也可以使用内置函数 (cov) 来获取两个变量的协方差。下面的例子，我们创建了100家公司50个月的每日股票回报虚拟数据，根据每日数据，计算月度协方差。
clearset seed 123123set obs 100gen long firm = _nexpand 50bysort firm: gen month = _nexpand 21bysort firm month: gen ret_day = _ngen return = runiform() if runiform() < .99gen weight = runiform()egen firm_month = group(firm month)rangestat (cov) return weight, interval(firm_month 0 0) describelist in 1最后，我们为大家揭秘雪球网(https://xueqiu.com/)最新所展示的沪深证券和港股关注人数增长Top10。
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