Question

我有一个如下所示的面板数据集：

ID   Time   Income
1    1      20
1    2      15
1    3      30
1    4      10
1    5      40
1    6      22
1    7      18
1    8      35
1    9      16
1    10     26
1    11     50
1    12     17
1    13     18

...

2    1      19
2    2      44

...

我想生成一个名为＆＃34; Ave_Rank＆＃34;的新变量，它是用这种方法获得的：

对于每个ID，对于Time with>的观察; 10，排名前10（t-10 至t-1）收入;最大的等级为10，最小获得等级1.
Ave_Rank是收入的平均排名 t-1，t-3，t-5，t-7，t-9。

示例：

在t = 11 [Ave_Rank =（7 + 9 + 6 + 1 + 2）/ 5 = 5]

ID   Time   Income   Rank   Ave_Rank
1    1      20       5       
1    2      15       2
1    3      30       8
1    4      10       1
1    5      40       10
1    6      22       6
1    7      18       4
1    8      35       9
1    9      16       3
1    10     26       7
1    11     50              5

t = 12 [Ave_Rank =（10 + 3 + 4 + 9 + 7）/ 5 = 6.6]

ID   Time   Income   Rank   Ave_Rank     
1    2      15       2
1    3      30       7
1    4      10       1
1    5      40       9
1    6      22       5
1    7      18       4
1    8      35       8
1    9      16       3
1    10     26       6
1    11     50       10          
1    12     17              6.6

我知道一个（冗长的）方法可以使用以下方法生成滞后（从1到10）：

tsset ID Time
gen income1 = l.Income
gen income1 = l2.Income

...

gen income10 = l10.Income

然后从长到长重塑：

reshape long income, i(ID_Time) j(time_lag)

然后为每个ID_Time生成排名：

bys ID_Time: egen income_rank = rank(income)

最后，生成所需的Ave_Rank变量：

by ID_Time: egen Ave_Rank = mean(income_rank) if time_lag == 1 | time_lag == 3 | time_lag == 5 |time_lag == 7 |time_lag == 9

但我想知道是否有办法使用rangestat（或Mata和rangestat的组合）完成任务。

非常感谢你的时间。

Answer 1

正如尼克指出的那样，你可以用rangerun（来自SSC）来做到这一点。对于每次观察，rangerun将使用仅包含所需10个周期窗口内的观察的数据集运行even_rank程序。 even_rank程序按income命令观察，将数据减少到偶数观察（t-1是第10次观察），然后计算平均值。

clear all

* Example generated by -dataex-. To install: ssc install dataex
clear
input byte(id time income)
1  1 20
1  2 15
1  3 30
1  4 10
1  5 40
1  6 22
1  7 18
1  8 35
1  9 16
1 10 26
1 11 50
1 12 17
1 13 18
end
isid id time, sort

program even_rank
    if _N < 10 exit
    sort income time
    gen rank = _n
    sort time
    keep if mod(_n,2) == 0
    sum rank, meanonly
    gen Ave_Rank = r(mean)
    drop rank
end
rangerun even_rank, by(id) interval(time -10 -1) verbose

使用rangestat

1 个答案: