Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions [615627]

Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Intro duction à ST A T A
Nathalie Colombier & Julien Licheron
A ctivité o rganisée pa r PROJECT
Jeudi 3 Juillet 2008
Nathalie Colombier & Julien Licheron Intro duction à ST A T A

Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
P ourquoi ST A T A ?
Logiciel intuitif : interface et fenêtres
Relativement exible : disp ose souvent de nomb reuses options,
et p ermet aussi de p rogrammer
Grosse communauté d'utilisateurs : nomb reux mo dules
supplémentaires, aide et do cumentation sur Internet, travail
des " Stata b o ys "
P a rticulièrement adapté aux va riables qualitatives
Utilisé dans des disciplines autres que l'économie (nance,
épidémiologie, biologie, . . . )
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Plan de la Présentation
1 Intro duction
2 Fichiers de Stata
3 T raiter les V a riables
4 Statistiques Descriptives
5 V a riables Qualitatives
6 Séries T emp o relles
7 Données de P anel
8 Quelques Extensions
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Présentation ST A T A
Stata se p résente sous la fo rme de 4 fenêtres :
Review : ache l'histo rique des commandes tap ées pa r l'utilisateur
et p ermet d'en rapp eler une facilement.
Results : utilisée p our acher tous les résultats des commandes
tap ées pa r l'utilisateur.
V a riables : détaille toutes les va riables p résentes dans la base de
données actuellement ouverte dans Stata ( Stata ne p eut ouvrir
qu'une seule base de données en même temps ).
Command : p ermet à l'utilisateur d'entrer les commandes.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Présentation ST A T A
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Présentation ST A T A
⇒ Une ba rre de menus qui p ermet d'exécuter les commandes les plus
courantes sous Stata sans avoir à se servir de la fenêtre Command .
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Présentation ST A T A
Deux icônes p ermettant d'acher la base de données ( Data Edito r
ou Data Bro wser ) également accessibles pa r le biais du menu
( Data/Data Edito r ou Data/Data Bro wser ) et directement à pa rtir
de la fenêtre de commandes ( edit ou b ro wse ).
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Présentation ST A T A : Fichiers et rép ertoires
Stata utilise plusieurs t yp es de chiers, nommés d'ap rès leurs extensions :
1 Fichier .do : Fichiers de commandes, lisibles dans n'imp o rte quel
éditeur de texte et bien entendu pa r le Do-le Edito r inclu dans
Stata. Ils p ermettent à l'utilisateur de lancer plusieurs commandes
Stata en une seule op ération et de ga rder une trace des commandes
exécutées
2 Fichier .smcl : Fichiers d'aide (.hlp, ) ou de log (extension lib re, en
général .log). Ces chiers s'achent dans le View er Stata ou dans
n'imp o rte quel éditeur de texte. La syntaxe smcl p ermet à Stata
d'acher le gras, les italiques, etc.
3 Fichier .dta : Fichiers de données au fo rmat Stata.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Présentation ST A T A : Do-le edito r
Il est p ossible de lancer l'intégralité du do-le ou d'en exécuter seulement
une pa rtie.
⇒ P our cela, il sut de sélectionner la pa rtie souhaitée du .do avant de
cliquer sur Do ou Run.
La seule diérence entre Run et Do est que la seconde commande ache
les résultats dans la fenêtre Results, alo rs que la p remière est silencieuse.
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Présentation ST A T A : Do-le edito r
L'ouverture du Do-File Edito r p eut se faire en appuy ant sur l'icône
co rresp ondante dans la ba rre de menu, en sélectionnant dans le menu
Windo ws/Do-le Edito r/New le , ou en entrant do edit dans la fenêtre
Command.
Lo rsqu'on utilise Stata, il est p référable d'utiliser un chier Do-le .
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Présentation ST A T A : Do-le edito r
Un page blanche appa raît, et c'est sur cette page blanche que l'on inscrit
toutes les commandes que l'on veut faire exécuter sur nos données. P our
exécuter tout ou une pa rtie des commandes, il sut d'appuy er sur l'icône se
trouvant sur la ba rre d'outil du chier Do-le.
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Présentation ST A T A : Do-le edito r
Commandes utiles à insérer en p réambule du do-le :
1 Gestion de la mémoire : Lo rsque Stata doit ouvrir une base de données,
celle-ci est intégralement cha rgée en mémoire.
⇒ P our un état des lieux de la mémoire, memo ry .
Stata disp ose pa r défaut de 10 mégas de mémoire ⇒ toute base de plus
de 10 mégas ne s'ouvrira pas sauf si on mo die la quantité de mémoire
disp onible p our Stata.
P our vérier la taille de la base à cha rger, on utilise la commande
describ e using mabase.dta .
Si celle-ci nécessite 100 mégas, set memo ry 100m ⇔ set mem 100m .
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Présentation ST A T A : Do-le edito r
2 Log : P our conserver une trace complète de tout ce qui s'ache dans la
fenêtre Results au cours d'une session (commandes/résultats…), il est
p ossible (et p référable!) de créer un chier log.
Stata p ermet de créer des log au fo rmat texte (option text), ou au fo rmat
smcl (option smcl). Ce dernier fo rmat p ermet un achage du log dans le
View er Stata très p rop re, mais complique la lecture du log avec d'autres
logiciels.
P our commencer un nouveau chier de log :
log using monchier
ou bien
log using D: \ Home\ ncolombi \ MES
DOCUMENTS \ do cument \ économétrie \ essai.smcl,text .
P our le fermer log : log close .
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Présentation ST A T A
P our mettre le log à la suite du log issu de la p récédente session Stata :
app end .
P our débuter à pa rtir d'un chier vierge : replace .
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Présentation ST A T A : Do-le edito r
3 Gestion de l'achage :
P our supp rimer l'achage des résultats d'une commande,
quietly commande .
P our détailler au maximum les op érations réalisées pa r Stata :
set trace on .
P our que Stata ne stopp e pas au cours de l'exécution d'un
do-le lo rsque l'achage des résultats atteint le bas de la
fenêtre Results, set mo re o .
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Présentation ST A T A : Do-le edito r
EN RÉSUMÉ
On débute le p rogramme avec la commande clea r an de vider la
mémoire de Stata.
On sp écie la taille de la mémoire à allouer set memo ry 100m ⇔ set
mem 100m .
on indique quelle base utiliser use
D:\ do cument \ économétrie \ EPCV\ indo05.dta .
il est conseillé d'ouvrir un chier log : log using nouveaunom.log,
replace (pa r défaut à la racine) ou bien sp écier l'emplacement du log :
log using D: \ Home\ ncolombi \ MES
DOCUMENTS \ do cument \ économétrie \ essai.smcl
commencer le p rogramme pa r set mo re o
il est p ossible d'inclure des commentaires dans le p rogramme en les
encadrant pa r des  * 
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Description des données
Les va riables sous Stata p euvent être numériques ou alphanumériques.
Les va riables numériques p euvent être de diérents t yp es, selon la
p récision (et la place en mémoire) nécessaire.
Les va riables alphanumériques (en rouge dans b ro wser) sont des chaînes
de ca ractères quelconques (string, str), d'une longueur maximale de 244
ca ractères. P our transfo rmer une chaîne en va riable numérique, destring
va riable, options . P a rmi les options, gen(va r) ou replace .
Stata sto ck e pa r défaut une va riable sous fo rme de chaîne lo rsque la
va riable contient au moins un ca ractère non-numérique (souvent va riables
manquantes)
⇒ Il est imp ossible d'utiliser cette va riable dans une régression. P our
contraindre Stata à igno rer les ca ractères non numériques, l'option fo rce .
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Généralités
Lo rs de l'écriture de p rogrammes :
P our chaque nouvelle commande il faut passer à la ligne, il est
inutile de nir pa r , ou ;. P a r contre, à chaque commande
sont asso ciées des options et la structure est :
nom_de_commande va riables_concernées, options
Stata ne tient pas compte des espaces multiples
Minuscules/majuscules : les commandes sont à tap er en
minuscules, attention aux noms de va riables comp o rtant des
majuscules.
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Op érateurs et fonctions mathématiques
Quelques rema rques :
En ce qui concerne le signe = , il existe une pa rticula rité. Lo rsque le
signe = est une conjecture (à tester) ou une condition et non une
dénition, on doit le remplacer pa r == .
Les valeurs manquantes (symb olisées pa r un p oint . sous Stata)
sont les plus grandes valeurs. Ainsi, l'exp ression salaire > 1500 est
vraie si le salaire est sup érieur strictement à 1500 ou manquant .
P our ne conserver que les valeurs sup érieures à 1500 et non
manquantes, il faut p réciser : salaire>1500 & salaire<.
Les op érateurs suivent l'o rdre de p rio rité habituel. L'op érateur Et
est p rio ritaire sur l'op érateur Ou.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Op érateurs et fonctions mathématiques
A ddition + Soustraction −
Multiplication ∗ Division /
Egalité = Inégalité ∼= ou! =
Exp osant /hatwide pa rtie entière int()
Racine sqrt() Exp onentielle exp()
Loga rithme log() V aleur absolue abs()
Sup. (resp. Inf.) > (resp. < ) Sup. (resp. Inf ) ou égal >= (resp. <= )
Ou | Et &
Minimum min() Maximum max()
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
T rois exp ressions : b y , if et in
Ces trois exp ressions p euvent s'utiliser avec la majo rité des commandes
Stata. On p eut les combiner les unes avec les autres.
1 b y p ermet d'appliquer une commande à chaque valeur d'une
va riable. La syntaxe de cette exp ression est b y va riable :
commande va riable .
En amont, il faut que la base de données soit classée pa r cette
va riable. On p eut utiliser so rt avant b y , ou p our classer et eectuer
le b y en même temps, b yso rt .
Exemple : b yso rt sexe : summa rize salaire p ermet d'obtenir le
salaire mo y en des femmes et des hommes.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
T rois exp ressions : b y , if et in
2 if p ermet de n'appliquer la commande qu'aux observations
remplissant une condition pa rticulière.
Syntaxe : commande va riable if condition .
Exemple : summa rize salaire if age==18 | age>20 &
age<=50 donne les statistiques descriptives de la va riable salaire
p our les observations dont la va riable age est égale à 18 ou comp rise
entre 20 (exclu) et 50 (inclus).
L'op érateur & est p rio ritaire, les pa renthèses sont inutiles ici.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
T rois exp ressions : b y , if et in
3 in p ermet de n'appliquer la commande qu'aux observations se
situant dans un intervalle donné.
Syntaxe : commande va riable in condition .
Exemple : summa rize salaire in 10/20 donne les statistiques
descriptives de la va riable salaire p our les observations de la 10ème
à la 20ème ligne de la base de données.
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Décrire et manipuler des données
describ e : ache la liste de toutes les va riables, le t yp e et les
éventuels lab els (p eu utilisé) ⇔ des .
ds : liste les va riables
co deb o ok va riable : détaille la va riable ie. mo dalités p ossibles,
fréquences, nomb re de données manquantes, . . .
rename ancien_nom nouv_nom : Renomme la va riable
ancien_nom en nouv_nom.
replace x= 12 : Remplace le contenu de la va riable x pa r 12 ( x
devient une constante).
replace x= y if y> 10& y∼=. : Remplace la valeur de x pa r
celle de y , si y est sup érieur à 10 et contient une valeur.
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Décrire et manipuler des données
drop x : Supp rime la va riable x .
drop _all : Supp rime toutes les va riables
k eep x : Conserve la va riable x, supp rime toutes les autres.
lab el va r va riable lab el : A ttribue à une va riable x un lab el (une
étiquette).
Exemple : lab el va r lnsal "loga rithme du salaire b rut".
global liste va r1 va r2 va r3 . . . va rn : p ermet de générer une
liste de va riables app ellée 'liste'.
regress salaire $liste ⇔ regress salaire va r1 va r2 va r3 . . . va rn
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Décrire et manipuler des données
Dans le cadre notamment de l'économétrie des va riables qualitatives, le
co dage est déterminant et il est souvent nécessaire de générer ou
mo dier des va riables.
Créer des va riables : deux commandes existent :
generate p ermet de créer des va riables qui nécessitent des calculs
simples
egenerate (extended generate) s'imp ose lo rsque les calculs se
complexient un p eu ou que l'utilisation de fonctions statistiques
sp éciques est nécessaire.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Décrire et manipuler des données
Exemples d'utilisation de generate :
gen x = 12 : crée une constante nommée x, qui vaut 12.
gen x = log(a*b)-sqrt(abs(b)) : La nouvelle va riable
x= log( a× b)−/radicalbig
| b| .
gen x = (sexe==Homme) : x est égal à 1 si la va riable sexe
contient la chaîne de ca ractère Homme, 0 sinon.
gen x = y[_n-1] : x est égale à la valeur de l'observation
p récédente de y .
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Décrire et manipuler des données
Exemples d'utilisation de egenerate :
egen x = sd[y] : x, constante, est égal à l'éca rt-t yp e de y .
egen x = p ctile(y), p(50) : x est égal à la médiane de y .
Replace : p ermet de reco der, de remplacer certaines valeurs d'une
va riable pa r d'autres valeurs :
replace satis=1 if satis==2|satis==3 : remplace satis pa r la
valeur 1 si satis est égale à 2 ou 3.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
F usionner des bases de données
Stata ne p eut ouvrir qu'une seule base de données en même temps. P our
travailler simultanément sur deux bases de données : soit ouvrir base 1,
l'enregistrer puis ouvrir base 2 ; soit ouvrir deux sessions Stata en
pa rallèle.
⇒ P our fusionner deux bases de données, deux cas sont à distinguer
selon que l'on souhaite ajouter des observations ou bien des va riables :
1 Ajouter de nouvelles observations :
app end using nom_de_la_base2
Il faut bien entendu que les va riables aient rigoureusement le même
nom dans les deux bases de données.
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F usionner des bases de données
2 Ajouter de nouvelles va riables : il est imp ératif que les données soient
o rdonnées de la même facon dans les deux bases ( so rt
nom_de_va riable(s) ). Base 1 ouverte.
merge nom_de_va riable(s) using nom_de_base2,
options
Une nouvelle va riable _merge est créée et indique le résultat
de la fusion. Les options les plus usitées : unique (conserve
observations non fusionnées base 1 et 2), uniqmaster
(conserve observations non fusionnées base 1) et uniqusing
(conserve observations non fusionnées base 2).
joinb y nom_de_va riable(s) using nom_de_base2,
options : la diérence avec merge est que joinb y ne conserve
que les observations p our lesquelles il y a eu fusion.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Statistiques Descriptives
summa rize va riable (sum) p ermet d'obtenir les statistiques
descriptives usuelles. L'option detail p ermet d'en avoir plus.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Statistiques Descriptives
tabulate va riable (tab) calcule les fréquences des valeurs p rises pa r
une va riable, et p ermet de créer des tableaux croisés p our deux
va riables.
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Statistiques Descriptives
tabulate va riable, ro w col cel (tab) p ermet de créer des tableaux
croisés p our deux va riables avec toutes les fréquences
conditionnelles asso ciées.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Statistiques Descriptives
count if condition renvoies le nomb re d'observations qui
remplissent la condition imp osée. P eut être asso ciée à b y .
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Statistiques Descriptives : co rrélation et cova riance
p w co rr va riable1 va riable2 donne la matrice de co rrélations entre
les va riables. L'option sig p ermet d'obtenir le résultat du test de
nullité du co ecient de co rrélation.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Statistiques Descriptives : co rrélation et cova riance
co rr va riable1 va riable2, cov p ermet d'obtenir la matrice des
va riance-cova riances.
p w co rr va riable1 va riable2 va riable3 p ermet d'obtenir les
co ecients de co rrélation pa rtielle entre les va riables p rises deux à
deux.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
T ests sur la mo y enne, la va riance et la distribution des
va riables
ttest p ermet de compa rer les mo y ennes de deux va riables.
A ttention : ce test rep ose sur l'hyp othèse implicite d'égalité des
va riances des deux va riables. L'option unequal p ermet de relâcher
celle-ci.
Exemples :
ttest age, b y(homme) , p our tester la signicativité de la diérence
d'âge entre hommes et femmes.
ttest age=40 : p our savoir si l'âge mo y en est égal à 40 ans.
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T ests sur la mo y enne, la va riance et la distribution des
va riables
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V a riables qualitatives : mo dèle binaire
On p eut utiliser le mo dèle logit ou p robit .
Les commandes sont du t yp e :
logit va riable_expliquée va riable_explicatives .
p robit va riable_expliquée va riable_explicatives .
P a r exemple :
p robit ho rlib homme age cspinter cspintel cycle1 cycle23
useintbu joigndepb
logit ho rlib homme age cspinter cspintel cycle1 cycle23
useintbu joigndepb
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
V a riables qualitatives : mo dèle binaire
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V a riables qualitatives : mo dèle binaire p ost estimation
1 P our obtenir les eets ma rginaux :
ap rès l'estimation d'un mo dèle Logit ou Probit
⇒ on utilise la commande mfx compute .
dans le cadre du mo dèle Probit, la commande dp robit calcule
directement les eets ma rginaux, sans passer pa r les
co ecients.
2 p redict p p ermet d'obtenir la p robabilité p rédite notée p.
3 lstat p ermet d'obtenir le taux de b onnes et mauvaises p rédictions.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
V a riables qualitatives : eets ma rginaux
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V a riables qualitatives : p robabilités p rédites
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V a riables qualitatives : mo dèle multinomiaux
Mo dèles o rdonnés : la syntaxe est similaire à celle utilisée p our les
mo dèles binaires avec les commandes op robit p our le p robit
o rdonné et ologit p our le logit o rdonné.
Mo dèles multinomiaux :
Stata gère assez mal les mo dèles de t yp e Probit multiva riés
comp o rtant plus de 4 alternatives.
Les mo dèles de t yp e Logit multinomiaux pa r contre s'estiment
sans p roblème avec la commande mlogit .
mlogit statut homme diplome age, baseoutcome(1)
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Quelques tests . . .
Hausman :
mlogit statut homme diplome age, baseoutcome(1)
est sto re mo dele1
mlogit statut homme diplome age if statut !=0,
baseoutcome(1)
est sto re mo dele2
hausman mo dele1 mo dele2, alleqs constant
Heckman :
heckman : régression avec p robit de sélection
heckman w age educ age, select(ma rried children educ
age),options
heckp rob : p robit avec p robit de sélection
heckman job educ age, select(ma rried children educ
age),options
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Utilisation des séries temp o relles
P our sp écier la nature temp o relle des données, il faut utiliser
la commande : tsset va riable_temp o relle [, options]
P a r exemple tsset month, monthly
tsll : remplace les "trous" pa r des valeurs manquantes
tsrep o rt : rep o rte des stats sur la structure des séries
temp o relles (trous, observations multiples, . . . )
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Principaux op érateurs de séries temp o relles
L. : op érateur reta rd ( x t− 1 )
L2. : deuxième reta rd ( x t− 2 )
F. : op érateur lead ( x t+ 1 )
F2. : deuxième lead ( x t+ 2 )
D. : op érateur diérence ( x t− x t− 1 )
D2. : op érateur diérence ( x t− x t− 1 )− ( x t− 1− x t− 2 )
S. : op érateur diérence saisonnière ( x t− x t− 1 )
S2. : op érateur diérence saisonnière ( x t− x t− 2 )
Sn. : op érateur diérence saisonnière ( x t− x t− n )
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
/arrowhookleft→ Ces op érateurs p euvent être utilisé directement dans les
commandes, pa r exemple :
sum L.gdp
regress y x1 L.x1 L4.x2
/arrowhookleft→ Ces op érateurs p euvent être combinés, pa r exemple :
L(1/4).gdp : équivalent à L.gdp L2.gdp L3.gdp L4.gdp
F(2/3).inf : équivalent à F2.inf F3.inf
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Quelques mo dèles disp onibles
Mo dèles de régression simples (MCO, MCG)
Exemple : regress y x1 x2, no constant
Mo dèles AR(p), MA(q) ou ARMA(p,q)
Exemple : a rima y x1 x2, a r(2) ma(1/4)
Mo dèle ARIMA(p,d,q)
Exemple : a rima y x1 x2, a rima(2,2,1/4)
Mo dèles ARCH, GARCH et dérivés
Mo dèles V AR, SV AR et VECM
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Mo dèles à va riables instrumentales (TSLS) – ST A T A 9
Exemple : ivreg y x1 (x2 = inst1 inst2), robust
Mo dèles GMM – ST A T A 9
Exemple : ivreg2 y x1 (x2 = inst1 inst2), gmm robust
/arrowhookleft→ Dans ST A T A 10, une seule commande : ivregress
ivregress 2sls y x1 (x2 = inst1 inst2), vce(robust)
ivregress gmm y x1 (x2 = inst1 inst2), vce(robust)
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Quelques tests p our séries temp o relles
T ests de racine unitaire ou de stationna rité
T est de Dick ey-F uller et tests ADF :
dfuller va riable, lags(n) no constant trend
T est de Phillips-P erron :
pp erron va riable, lags(n) no constant trend
T est KPSS : kpss va riable, lags(n) notrend
T ests d'auto co rrélation des erreurs (ap rès une régression)
T est de Durbin-W atson : estat dw atson
T est de Breusch-Go dfrey : estat bgo dfrey , lags(n)
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Utilisation des données de panel
P our dénir la nature de panel des données, il faut utiliser la
commande :
tsset va r_individu va r_temp o relle [, options]
P a r exemple : tsset id qua rter, qua rterly
xtsum : p ermet d'obtenir des stats descriptives intra- et
inter-individuelles (V ersion panel de sum )
xttab : calcule les fréquences intra- et inter-individuelles
(V ersion panel de tab )
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Quelques mo dèles p our données de panel
Mo dèle à eets xes
Exemple : xtreg y x1 x2, fe
Mo dèle à eets aléatoires
Exemple : xtreg y x1 x2, re
Mo dèle avec va riables instrumentales
Exemple : xtivreg y x1 (x2 = inst1 inst2), fe
Mo dèle GMM en panel
Exemple : xtivreg2 y x1 (x2 = inst1 inst2), fe gmm
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Mo dèles de panel dynamique estimés pa r GMM : commande
xtab ond2
Estimateur de Arellano & Bond (1991) – dierence-GMM
Exemple : xtab ond2 y L.y x1 x2, robust small noleveleq
gmmst yle(L.y x1) ivst yle(x2)
Estimateur de Blundell & Bond (1998) – system-GMM
Exemple : xtab ond2 y L.y x1 x2, robust small
gmmst yle(L.y x1, lags(2 .) collapse)
ivst yle(x2, lags(1 .) collapse)
/arrowhookleft→ Plus d'infos sur cette commande :
Ro o dman D. (2006): "Ho w to do xtab ond2: An intro duction to
dierence and system GMM in Stata", Center fo r Global
Development, W o rking P ap er 103 , W ashington.
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
V a riables qualitatives en panel
Probit à eets aléatoires
Exemple : xtp robit y x1 x2, re
Logit à eets xes
Exemple : xtlogit y x1 x2, fe
Probit o rdonné à eets aléatoires
Exemple : reop robit y x1 x2
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Quelques tests p our données de panel
T ests de racine unitaire ou de stationna rité
T est de Levin, Lin & Chu (LLC) :
levinlin va riable, lags(n) no constant trend
T est de Im, P esa ran & Shin (IPS) :
ipshin va riable, lags(n) trend no demean
T est d'Hadri : hadrilm va riable, lags(n) notrend
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Meta-analyse avec ST A T A
P as de commande unique p our la meta-analyse, mais une suite
complète de mo dules développ és pa r les utilisateurs
meta et metan : stats et fo rest plot
meta reg : régression
metafunnel et metabias : funnel plot et tests d'asymétrie
metatrim : "trim and ll" metho d
metainf : tests de sensibilité
. . .
/arrowhookleft→ Plus d'infos sur ces commandes :
http://www.stata.com/support/faqs/stat/meta.html
http://www.blackwellpublishing.com/medicine/bmj/
systreviews/pdfs/chapter18.pdf
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Intro Fichiers T raiter les V a riables Stats Des. Vbles Quali. Séries T emp. P anel Extensions
Exp o rtation des tableaux de résultats
Exp o rtation en chier ASCI I (.out) ou W o rd (.do c) :
commande outreg
regress y x1 x2
outreg using table1.out, title("T able 1") ctitle("A")
regress y x1 x2 x3
outreg using table1.out, app end ctitle("B")
t yp e table1.out
Exp o rtation au fo rmat L A T E X(.tex) : commande est2tex
/arrowhookleft→ Plus d'infos dans le guide de F. Bresson :
http://129.3.20.41/eps/prog/papers/0506/0506001.pdf
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Ajout de nouvelles commandes
P our installer de nouveaux mo dules à Stata (chiers .ado et .hlp) :
ssc install nom_du_mo dule , all
P a r exemple :
ssc install xtab ond2, all
ssc install levinlin, all
P our voir les nouveaux mo dules disp onibles p our Stata (environ 50
mo dules depuis janvier 2008 !):
http://ideas.repec.org/s/boc/bocode.html
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T rouver de l'aide. . .
Aide interne à Stata : help command
Manuels ociels Stata : complètent l'aide en ligne et donnent
des exemples
Site(s) W eb de Stata et du Stata Journal :
http://www.stata.com
http://www.stata- press.com
http://www.stata- journal.com
. . . et également la Statalist !
http://www.stata.com/statalist
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