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本篇内容主要讲解“如何解决stata出现“no observations”的问题”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何解决stata出现“no observations”的问题”吧!
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在stata中进行回归、时间序列分析、面板数据分析时,常常会出现“no observations”的问题,如下所示:
这是2009年1月-2017年12月的美国国债利率的相关时间序列的excel格式数据。
我们通过stata中的file——import——Excel spreadsheet菜单操作导入excel文件时,并将第一行作为变量命名后,就将excel文件导入到stata里
此时,我们对TB1YR进行单位根检验(首先需要tsset DATE定义时间变量),会出现“no observations”的问题
这个问题通过查询相关网站及其资料,可以发现“no observations”的问题并不完全是TB1YR这个变量出现缺失值或者变量数值为字符型的原因,主要原因来自于DATE这个日期变量虽然在这里为整数数值型(int)或者数值型(float)变量,但是它的数据格式:1/1/2009,并不符合传统的stata关于时间、日期的数据格式。
在网上许多人针对该问题,提出了destring DATE, replace的办法,将DATE转换为“数值型变量”的方法,但是这个方法并不奏效:
DATE already numeric; no replace表明DATE已经是numeric型无需转换。
网上还有很多人采用了很多方法,但是也不有效,那针对这种问题该怎么办呢?
笔者认为,既然问题出在DATE上,且通过各种手段无法改变DATE的属性的情况下,不妨重新生成一个关于日期的变量t,并赋予数值型数值,可以解决该问题。
因为日期变量DATE或t并不参与实际的回归或时间序列分析过程,而是一个定义的指标性变量。解决的过程如下:
通过egen t=group(DATE)生成一个完全数值型的时间变量,然后用tsset t 将其定义,最后进行单位根检验,可以看到不会出现“no observations”的问题。
此时t变量的呈现形式为:
到此,相信大家对“如何解决stata出现“no observations”的问题”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是创新互联网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!