DASP操作手册：基于stata测算基尼系数，洛伦兹曲线，以及贫困线等

贫困脆弱性具有动态性、前瞻性特征，它根据农村居民当前福利水平综合评估农村居民未来面 临风险冲击的可能性与农村居民的风险冲击抵御能力，从而有效识别出农村居民的相对贫困状态。 有学者从发展经济学角度出发，将贫困脆弱性测度方法分为风险暴露脆弱性(VER)、期望效用脆弱性(VEU)以及预期贫困脆弱性(VEP)。其中，VER 主要用于估计个人或家庭遭受风险冲击后产生的事后福利损失。VEU 和VEP 主要用未来的期望福利来度量脆弱性，但在已有数据维度不足以刻画个人偏好及消费变动性的条件下，VEU 的实际应用受到很大限制。基于上述原因，大部分文献都选择 VEP 方法测度农村居民贫困脆弱性。

13.5 区间估计原理 区间估计与点估计不同，它寻求一个区间，该区间以一定的概率保证真正的总 体参数值包含在其中，当然，对于一个特定的样本，它可能包含参数真值，也可 能不包含。 *============================begin================================= capt prog drop bb prog bb drawnorm x,n(100) m(5) sds(10) d clear /*生成一个均值u=5,标准差o=10的正态随机变量样本，样本容量为100*/ quietly sum x end ***将上述抽样试验进行100次，得到100个样本均值mean和标准差sd simulate mean=r(mean) sd=r(sd), reps (100) nodots: bb g n=_n *在已知总体方差前提下（总体标准差为10），求100个子样本95%的置信区间 g zlow=mean-invnorm(0.975)*10/sqrt(100) g zhigh=mean+invnorm(0.975)*10/sqrt(100) *在总体方差未知的前提下，用样本标准差sd替代，需要借助t统计量 g tlow=mean-invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100) g thigh=mean+invttail(99,0.025)*sd/sqrt(100) *考察总体均值是否在子样本的95%置信区间内，如不在则标记为1，否则为零 g zsign=(zlow<5& zhigh>5)

Stata在探索异质性来源—Meta 回归分析中的应用

写一个过程statA，该过程统计一个数组（数组中元素为双字长）中有多少正整数，该过程有两个参数传递。

数据年份:2002-2021年（剔除缺失值后仅剩2002-2021） 数据来源：国泰安数据库 数据处理: 1.保留沪深A股股票（可自行选取其他市场） 2.剔除金金融、房地产行业（可自行其他标准） 3.保留正常交易股票，剔除终止上市、暂停上市以及停牌股票 4.对连续变量在上下 1%的水平上进行缩尾处理 5.剔除缺失数据

Meta分析简明教程：No.28 STATA应用初步.pptx

该存储库包含Jonathan I. Dingel和Brent Neiman的注释“ ”注释下的代码。 这是一个完整的复制程序包，从头开始生成从和下载所有必需数据的，从头开始产生所有结果。 结果 如果您只想下载我们的结果而不运行任何复制代码，则可以获取以下CSV文件： 和行业水平结果 （感谢 ） 代码组织 工作流被组织为一系列任务。 每个任务文件夹包含三个文件夹： input ， code ， output 。 一个任务的输出被一个或多个下游任务用作输入。 描述了任务之间的输入-输出关系。 我们使用实用程序来自动化该工作流程。 下载此复制程序包（并安装相关软件）后，只需在命令行中键入make ，即可复制出现在纸张中的图形和表格。 软件需求 该项目的任务是通过Stata代码和Shell脚本实现的。 任务流结构使用符号链接。 要运行代码，您必须已安装Stata。 我们在Mac OS X上使用

数据年份:2000-2021年 数据来源：国泰安数据库 数据内容： 1.以息税前利息/总资产与息税折旧摊销前利润/总资产作为计算风险变量 2.包含t-2到t期，t-1到t+1期，以及t到t+2期三年窗口的风险标准差测算 数据处理: 1.保留沪深A股股票（可自行选取其他市场） 2.剔除金融行业股票数据（可自行其他标准） 3.保留正常交易股票，剔除终止上市、暂停上市以及停牌股票 4.对连续变量在上下 1%的水平上进行缩尾处理 5.剔除ROA缺失数据 数据说明: 与现有的都不同，仅有标准差数据，无极差数据 详情可见主页介绍

Stata的教程，需要学习的拿取