LA MODELLAZIONE EMPIRICA DELLE RELAZIONI ECONOMICHE: APPLICAZIONI IN STATA 7. Maria Elena Bontempi

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1 LA MODELLAZIONE EMPIRICA DELLE RELAZIONI ECONOMICHE: APPLICAZIONI IN STATA 7 Maria Elena Bontempi I LEZIONE: Tipi di dati (cross-section, time-series, panel). Introduzione a Stata e lettura dei diversi tipi di dati in Stata 1. Introduzione Queste note forniscono un introduzione all utilizzo di Stata in versione Intercooled Stata (release 7) in ambiente Windows. Stata è disponibile anche in versione per Macintosh e Unix Al sito web sono disponibili informazioni commerciali, sezione FAQs (frequently asked questions and their answers), Stata Technical Bulletin (STB) e, dal 2001, Stata Journal che contengono nuovi e avanzati programmi di aggiornamento di Stata per particolari esigenze (generalmente file.ado) corredati da articoli di spiegazione e note statistiche. Inviando la subscribe stata all indirizzo è possibile entrare gratuitamente al forum online tra utilizzatori e tecnici di Stata, a cui rivolgersi per sottoporre quesiti e problemi. (disattivare il servizio con il messaggio unsubscribe stata se non si utilizza la per alcuni giorni). Stata è nato come un software econometrico particolarmente utile per dati cross-section e panel (RATs, Eviews, PcGive per dati time-series, TSP e DPD per panel dinamici); i recenti sviluppi delle ultime release (7 e, soprattutto, la 8) consentono di estendere l analisi alle serie storiche ed ai panel dinamici. La versatilità di Stata riguarda quindi: 1. data management; 2. analisi statistica; 3. analisi grafica; 4. analisi econometrica. 2. L accesso a Stata e l aiuto La schermata si compone di 4 finestre: Stata Results: viene visualizzato l output, ossia i risultati dei comandi digitati nel corso della sessione di lavoro Stata Command: si impostano i comandi Review: elenco dei comandi eseguiti dall inizio della sessione, che possono essere richiamati Variables: elenco delle variabili contenute nel dataset in uso I comandi e i nomi delle variabili sono case sensitive: ad esempio, OCC indica una variabile diversa da occ e da Occ. In genere tutti i comandi Stata vanno scritti in carattere minuscolo. E opportuno scegliere la directory in cui lavorare cd d:\data I file di lavoro di Stata sono: -obbligatorio: file di dati (.dta) -opzionali: file in cui è possibile memorizzare l output (.log oppure.smcl) file grafici (.gph) file di programma (.do) file di comando (.ado) file di descrizione di particolari e complicati dati da leggere in stata (.dct) I file di memorizzazione dell output sono molto utili in quanto contengono tutti i comandi ed i risultati ottenuti nel corso della sessione di lavoro. Il formato.smcl (stata markup and control language) è consigliabile se si desidera soltanto stampare quanto ottenuto in una formattazione gradevole dal punto di vista estetico. Il formato preferibile è l estensione.log che, seppure meno gradevole, permette la lettura dell output ottenuto con un qualunque word processor. Inoltre, per i più esperti, costituisce il punto di partenza per la creazione di un file di programma (.do) contenente tutti i comandi che si desidera replicare su diversi dataset. Il comando è: log using lezione1_fe.log Stata lavora in memoria e conviene scegliere quanta RAM allocare ad esso, in base alle dimensioni del data-set in uso ed al tipo di analisi che si intende effettuare. Prima di caricare i dati e di effettuare qualsiasi operazione, il comando è set mem 10m (che equivale a 10 Mb). 1

2 Nel caso in cui ci sia necessità di estendere la memoria durante una sessione di lavoro occorre: accertarsi di avere salvato eventuali modifiche apportate ai dati (cfr. sezione 3), pulire la memoria di Stata con il comando clear, aumentare la memoria: ad esempio, set mem 20m (che equivale a 20 Mb) riaprire il file di dati (cfr. sezione 3) Stata è corredato da una serie di volumi guida al suo utilizzo: Getting Started with Stata for Windows introduce all installazione, lettura dati, stampa; User s Guide fornisce una prima guida veloce ad alcuni insiemi di comandi (analisi preliminare dei dati, regressione, grafici, ecc..) ed un aiuto alla consultazione dei 4 Reference Manuals che contengono, in ordine alfabetico, tutti i comandi stata corredati da sintassi, opzioni disponibili, esempi, note tecniche relative alla formulazione econometrica e riferimenti bibliografici; Graphics Manual riprende ed approfondisce alcuni aspetti relativi ai grafici; Programming Manual è utile per impratichirsi con la programmazione. Fortunatamente, Stata è corredato da un utile aiuto su video che replica il contenuto dei manuali (ad eccezione delle formulazioni econometriche), permette ricerche per parole-chiave ed aggiunge eventuali ulteriori informazioni presenti sul sito web (FAQs, STB, ecc). Se si conosce il particolare comando, si utilizza help log se non si conosce il comando o si desidera avere informazioni più generali search log Sono disponibili anche on-line tutorial o esercitazioni in linea: tutorial contents Current of available tutorials tutorial intro Introduction to Stata tutorial graphics How to make graphs tutorial tables How to make tables tutorial regress Estimating regression models, including 2SLS tutorial anova Estimating one-, two- and N-way ANOVA and ANCOVA models tutorial logit Estimating maximum-likelihood logit and probit models tutorial survival Estimating maximum-likelihood survival models tutorial factor Estimating factor and principal component models tutorial ourdata Description of the data we provide tutorial yourdata How to input your own data into Stata 3. I diversi tipi di dati e la creazione di un dataset Stata (file.dta) 3.1 Uso dell editor Inserimento diretto in Stata: editor: editing dei dati doppio clic sulla colonna name label preserve stata command: save prova Importazione di file.xls. Ad esempio, file occupati_italia.xls clear NB: Attenzione alle virgole! Stata vuole il punto come separatore dei decimali (si controllino le impostazioni internazionali da menù avvio) NB: I dati devono essere inseriti come vettori SERIE STORICHE: un settore (ad esempio, quello agricolo ultag ) per tutti gli anni; l identificativo delle osservazioni temporali è la variabile dates (NB: è fortemente consigliato che l identificativo delle osservazioni sia una variabile numerica) file occupati_italia.xls, foglio dati: copia le prime 2 colonne dates e ultag Stata: editor: 2

3 paste preserve stata command: save occtime rename dates anno save occtime, replace anno ultag CROSS-SECTION: tutti i settori per un solo anno (ad esempio, il 1986). Approccio semplice clear file occupati_italia.xls, foglio dati: copia la riga relativa al 1986 Stata: editor: paste delete var1 var24 var25 preserve I dati così inseriti costituiscono un singolo record e non un vettore di osservazioni; inoltre, manca l identificativo delle osservazioni individuali che creeremo come variabile dsett (NB: di nuovo, è fortemente consigliato l utilizzo di una variabile numerica). stata command: stack var2-var23, into(ult) rename _stack dsett dove _stack indica una variabile creata da stata con il comando stack che è possibile rinominare e utilizzare a piacere. Per ricordarsi a quale settore corrisponde ogni numero di dsett, è possibile aggiungere i nomi dei settori. file occupati_italia.xls, foglio legenda: copia la colonna relativa alla legenda dei settori Stata: editor: paste delete var4 var5 var6 preserve stata command: rename var3 settori dsett ult settori Agricoltura Prodotti energetici Minerali e metalli ferrosi e non ferrosi Minerali e prodotti a base di minerali non metalliferi Prodotti chimici e farmaceutici Prodotti in metallo Mezzi di trasporto 3

4 Prodotti alimentari Prodotti tessili Legno e mobili in legno Carta Prodotti in gomma e materie plastiche Altri prodotti industriali Costruzioni e lavori del Genio Civile Commercio Alberghi e pubblici esercizi Trasporti e comunicazioni Credito e assicurazione Locazione di fabbricati Servizi forniti alle imprese e servizi vari vendibili Amministrazioni pubbliche Servizi domestici e delle Istituzioni sociali private Approccio meno semplice Un alternativa che può rendersi molto utile a seconda della struttura dei dati originari è la seguente: file occupati_italia.xls, foglio dati: copia la riga relativa al 1986 Stata: stata command: clear editor: paste file occupati_italia.xls, foglio dati: copia la riga relativa alle intestazioni (dates, ultag, ecc ) Stata: editor: paste delete dates var1 stata command: generate id=1 I dati sono organizzati in modalità wide: i X i,j id ultag ulten..ultsndv dove i indica la variabile identificativa dei record (nel nostro caso particolare, avendo una sola riga di osservazioni, abbiamo dovuto generare una variabile chiamata id con valore 1); j indica la variabile i cui valori unici identificano una sotto-osservazione (nel nostro caso, si tratta dei diversi settori ag, en, ecc ); infine, X i,j indica le variabili da trasformare sulla base di i e j.. Vogliamo arrivare alla modalità long (vettoriale): i X i,j id settori ult ag en sndv reshape long ult, i(id) j(settori) string (note: j = ag co1 co2 cos cre en loc ma1 ma10 ma11 ma12 ma13 ma14 ma2 ma3 ma4x7 ma8 ma9 sndv1 sndv2 tr var > ) Data wide -> long Number of obs. 1 -> 22 Number of variables 23 -> 3 j variable (22 values) -> settori xij variables: 4

5 ultag ultco1... ultvar -> ult id settori ult 1. 1 ag co co cos cre en loc ma ma ma ma ma ma ma ma ma4x ma ma sndv sndv tr var drop id Abbiamo estratto la radice comune (ult) dal nome delle variabili in colonna, trasformate in un unico vettore. La variabile settori raccoglie invece le radici uniche del nome delle variabili in colonna. Settori è una variabile alfabetica (stringa) di, si spera, facile comprensione (dipende dalla natura dei dati); a questa possiamo associare una variabile identificativa delle osservazioni di tipo numerico con il comando: egen dsett=group(settori), label Quando viene utilizzata nelle analisi, la variabile dsett appare come la variabile settori, grazie alla label da noi attribuita che la rende di più facile comprensione: settori ult dsett 1. ag ag 2. co co1 3. co co2 4. cos cos 5. cre 393 cre 6. en en 7. loc 0 loc 8. ma ma1 9. ma ma ma ma ma ma ma ma ma14 77 ma ma ma2 15. ma ma3 16. ma4x ma4x7 17. ma ma8 18. ma ma9 19. sndv sndv1 20. sndv2 600 sndv2 21. tr tr 22. var var Tuttavia, è in formato numerico (il comando descr verrà spiegato nella sezione 4): descr Contains data 5

6 obs: 22 vars: 3 size: 374 (96.2% of memory free) storage display value variable name type format label variable label settori str5 %9s ult float %9.0g dsett float %9.0g dsett group(settori) Sorted by: Note: dataset has changed since last saved Con il seguente comando è possibile rivedere l associazione tra valore numerico di dsett e label: NB: Si noti che, a differenza dell approccio semplice, l associazione valori numerici e nomi dei settori della variabile dsett è cambiato. label dsett: 1 ag 2 co1 3 co2 4 cos 5 cre 6 en 7 loc 8 ma1 9 ma10 10 ma11 11 ma12 12 ma13 13 ma14 14 ma2 15 ma3 16 ma4x7 17 ma8 18 ma9 19 sndv1 20 sndv2 21 tr 22 var save occcross Supponiamo di voler aggiungere alla nostra analisi anche l occupazione settoriale relativa al 1987, disponibile in un altro data-set di stata, occ1987.dta. use occ1987, clear descr Contains data from occ1987.dta obs: 21 vars: 3 9 Oct :14 size: 357 (96.1% of memory free) storage display value variable name type format label variable label settori str5 %9s ult87 float %9.0g dsett float %9.0g dsett group(settori) Sorted by: dsett Per poter unire i due data-set è fondamentale ordinare le osservazioni per l identificativo numerico (si noti che occ1987 è già ordinato): use occcross, clear sort dsett merge dsett using occ1987 6

7 (label dsett already defined) tab _merge _merge Freq. Percent Cum Total La variabile _merge creata da Stata con il comando merge indica il matching tra i due dataset: 3 indica le osservazioni comuni ai due data-set (21 osservazioni); 1 indica le osservazioni disponibili solo nel data-set di partenza (occcross.dta); 2 indica le osservazioni disponibili nel data-set aggiunto (occ1987.dta). Il valore 1 di _merge indica che occcross contiene 22 osservazioni, mentre occ1987 ne contiene solamente 21: in quest ultimo, infatti, manca l osservazione relativa all agricoltura. settori ult dsett ult87 _merge 1. ag ag co co co co cos cos cre 393 cre en en loc 0 loc ma ma ma ma ma ma ma ma ma ma ma14 77 ma ma ma ma ma ma4x ma4x ma ma ma ma sndv sndv sndv2 600 sndv tr tr var var NB: prima di attuare un ulteriore merge con un altro data-set, ricordarsi di: eliminare la variabile _merge (drop _m), ordinare le osservazioni (sort dsett) e salvare i dati (save nomefile, replace). 3.2 OPZIONALE: Dati in formato testo (.prn,.raw) I dati in colonna devono essere separati da simbolo di tabulazione oppure da virgola. Ad esempio, supponiamo che i dati da leggere in stata siano codice identificativo dell impresa, anno, nome società, fatturato e modello auto. Il file di dati da leggere (auto.prn) è del tipo: 1,1994,Fiat,350,500 2,1994,Ford,400,3000 3,1994,Chev. Monza,,1500 oppure del tipo: Fiat Ford Chev. Monza 1500 E importante verificare la presenza della tabulazione e non dello space con il comando type auto, showtabs In questo caso lo spazio nel nome Chev. Monza ed il valore missing per il fatturato non crea particolari problemi. Per leggere il file attribuendo i nomi desiderati alle variabili insheet codice anno nome fatt modello using auto 7

8 3.3 OPZIONALE: Dati in formato ASCII (.raw,.asc) In questo caso occorre costruire un file di dictionary (auto1.dct) scritto con un editor (Notepad o WordPad e salvato in formato.txt). Il file dictionary indica a Stata quale file di dati deve leggere e ne descrive il contenuto (storage types, nomi, lunghezza e, se si vuole, label delle variabili). Il file di dati (auto1.raw) è in formato libero, separato da spazio, tabulazione o virgola. Le variabili non numeriche devono essere comprese tra doppie virgolette "Fiat" "Ford" "Chev. Monza" 1500 Il comando per leggere i dati è: infile using auto1.dct dove il dictionary è strutturato come segue: dictionary using auto1.raw { long codice "Codice impresa" anno "Anno di bilancio" str79 nome "nome societa'" float fatt "fatturato" float modello "modello" } E il caso più complicato e difficile da leggere: il file di dati auto2.raw ha colonne non separate e contiene variabili non numeriche e non comprese tra doppie virgolette Fiat Ford Chev. Monza 1500 In questo caso lo spazio nel nome Chev. Monza e il missing nel fatturato potrebbero creare problemi, ossia Stata potrebbe modificare l incolonnamento delle variabili e attribuire lo spazio tra Chev. e Monza al fatturato e Monza al modello di auto. Occorre utilizzare un dictionary molto particolareggiato. infile using auto2.dct dove la scrittura del dictionary richiede la conoscenza della struttura del dataset che si desidera leggere dictionary using auto2.raw { _column(1) long codice %8f "Codice impresa" _column(9) anno %4f "Anno di bilancio" _column(13) str79 nome %79s "nome societa'" _column(92) float fatt %10f "fatturato" _column(102) float modello %3f "modello" } 3.4 Il software Stat Transfer può evitare molta della complessità di lettura dei dati in stata 4. Le variabili e la sintassi Torniamo alla spiegazione di alcuni comandi di base use occcross, clear describe Contains data obs: 22 vars: 3 size: 374 (96.2% of memory free) storage display value variable name type format label variable label settori str5 %9s ult float %9.0g dsett float %9.0g dsett group(settori) 8

9 Sorted by: Note: dataset has changed since last saved In prima colonna ci sono i nomi delle variabili che possono essere modificati in qualunque momento con rename. In seconda e terza colonna compaiono il tipo ed il formato delle variabili (utili per la lettura di dati non in formato.xls, cfr. sezioni 3.2 e 3.3). - dati numerici con decimali: float %w.dg w parte intera e d numero fisso di cifre che segue il punto decimale double %w.dg formato più esteso e generale - dati numerici interi: byte %wg formato meno esteso int %wg long %wg formato più generale - dati non numerici: str1 %ws Per ottimizzare la gestione dei dati in memoria Stata modifica lo storage type di ciascuna variabile con il comando compress dsett was float now byte descr Contains data obs: 22 vars: 3 size: 308 (96.2% of memory free) storage display value variable name type format label variable label settori str5 %9s ult float %9.0g dsett byte %9.0g dsett group(settori) Sorted by: Note: dataset has changed since last saved In quarta e quinta colonna del comando descr ci sono le label: variable label (quinta colonna) è quella da noi precedentemente attribuita alla variabile dsett. Possiamo attribuire una label anche alla variabile settori con il comando label var settori nomi dei settori ISTAT descr Contains data obs: 22 vars: 3 size: 308 (96.2% of memory free) storage display value variable name type format label variable label settori str5 %9s nomi dei settori ISTAT ult float %9.0g dsett byte %9.0g dsett group(settori) Sorted by: Note: dataset has changed since last saved Con lo stesso comando e cambiando la frase tra virgolette si può modificare a piacere la label di una certa variabile. value label (quarta colonna) è molto utile quando si desidera mantenere il carattere numerico di una variabile, pur rendendo i suoi valori di immediata comprensione. Ad esempio, per molti comandi avanzati di Stata, come identificativo delle osservazioni occorre utilizzare una variabile numerica (dsett), ma sarebbe comodo che, nel contempo, dsett avesse la medesima comprensibilità della variabile settori, o anche meglio. label define dsettl 1 "agri" 2"commercio" 3 "alberghi" 9

10 label values dsett dsettl label dsettl: dsett: 1 agri 2 commercio 3 alberghi 1 ag 2 co1 3 co2 4 cos 5 cre 6 en 7 loc 8 ma1 9 ma10 10 ma11 11 ma12 12 ma13 13 ma14 14 ma2 15 ma3 16 ma4x7 17 ma8 18 ma9 19 sndv1 20 sndv2 21 tr 22 var dsett dsett 1. agri 2. commercio 3. alberghi Ora la variabile dsett, pur mantenendo il formato numerico, viene visualizzata in un modo ancora più comprensibile. Il comando descr in quarta colonna ci ricorda che abbiamo cominciato ad attribuire label ai valori di dsett tramite la dsettl, a modifica della label originaria creata come group(settori) descr Contains data obs: 22 vars: 3 10

11 size: 308 (96.2% of memory free) storage display value variable name type format label variable label settori str5 %9s nomi dei settori ISTAT ult float %9.0g dsett byte %9.0g dsettl group(settori) Sorted by: Note: dataset has changed since last saved Salviamo le modifiche apportate al dataset: save occcross, replace MISSING DATA La distinzione tra valori missing e valori nulli è indispensabile: un valore missing è un informazione statistica mancante; qualunque operazione aritmetica che coinvolge un valore mancante genera un altro valore missing. I dati numerici missing sono indicati con punto. I dati non numerici missing sono indicati con blank. Immaginiamo che il dato relativo all occupazione nel settore agricolo non sia noto. Comando di modifica del contenuto delle variabili con condizioni replace ult=. if dsett==1 Si possono utilizzare i seguenti OPERATORI RELAZIONALI > maggiore >= maggiore o uguale == uguale!= diverso da < minore <= minore o uguale settori ult dsett 1. ag. agri 2. co commercio 3. co alberghi 4. cos cre en loc ma ma ma ma ma ma ma ma ma4x ma ma sndv sndv tr var Immaginiamo di non conoscere il nome del settore energia replace settori= if dsett==6 Si noti che, nel caso di stringhe, il contenuto dell osservazione va posto tra virgolette. 11

12 settori ult dsett 1. ag. agri 2. co commercio 3. co alberghi 4. cos cre loc ma ma ma ma ma ma ma ma ma4x ma ma sndv sndv tr var Nel caso di stringhe, il contenuto dell osservazione va posto tra virgolette. Immaginiamo di voler generare una nuova variabile pippo: g pippo=ult+1000 (1 missing value generated) Si possono utilizzare i seguenti operatori OPERATORI ARITMETICI + addizione - sottrazione * moltiplicazione / divisione ^ elevamento a potenza settori ult dsett pippo 1. ag. agri. 2. co commercio co alberghi cos cre loc ma ma ma ma ma ma ma ma ma4x ma ma sndv sndv tr var Quando ult è missing pippo viene anch essa missing; quando ult è nulla pippo viene pari a Il comando di eliminazione di una variabile è: drop pippo Rigeneriamo la variabile pippo sotto qualche condizione: 12

13 g pippo=ult+1000 if dsett==1 dsett==2 (21 missing values generated) Si possono utilizzare i seguenti operatori OPERATORI LOGICI & che equivale ad e che equivale a oppure settori ult dsett pippo 1. ag. agri. 2. co commercio co alberghi. 4. cos cre loc ma ma ma ma ma ma ma ma ma4x ma ma sndv sndv tr var Ora la variabile pippo risulta missing per tutti i casi in cui dsett è diversa da 1 e 2; il valore missing per dsett=1 deriva dal valore missing di occ. Esempio del comando summarize che offre le principali statistiche delle variabili summ Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max settori 0 ult dsett pippo Il comando tiene conto delle osservazioni missing e non visualizza alcuna statistica per le stringhe. Se per un qualche motivo ci interessasse creare un nuovo data-set che contenga solamente dsett e pippo: keep dsett pippo save pluto Tutte le modifiche apportate al dataset originario occcross, se non salvate, vengono perse. Possiamo riutilizzare il dataset originario con il comando: use occcross, clear Con l opzione details si ottengono statistiche molto più dettagliate che approfondiremo nella lezione II: summ, d nomi dei settori ISTAT no observations ult Percentiles Smallest 1%

14 5% % Obs 21 25% Sum of Wgt % 393 Mean Largest Std. Dev % % Variance % Skewness % Kurtosis group(settori) Percentiles Smallest 1% 1 1 5% % 3 3 Obs 22 25% 6 4 Sum of Wgt % 11.5 Mean 11.5 Largest Std. Dev % % Variance % Skewness 0 99% Kurtosis pippo Percentiles Smallest 1% % % Obs 1 25% Sum of Wgt. 1 50% Mean Largest Std. Dev.. 75% % Variance. 95% Skewness. 99% Kurtosis. L ordine delle osservazioni non è rilevante nelle cross-section. E invece di fondamentale importanza nelle time-series: l ordine del tempo contiene importanti informazioni economiche use occtime, clear sort anno anno ultag L occupazione decresce negli anni e la media non dà conto di questo fatto economico: summ Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max anno

15 ultag sort ultag anno ultag Ordinando per l occupazione si perde la logica temporale delle osservazioni: summ Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max anno ultag La media continua a dare il medesimo valore di

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