asrol命令——让你的描述性统计信息滚动起来

本文作者：朱巧利

文字编辑：李钊颖

技术总编：李朋冲

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近日有读者给我们发邮件，说需要计算滚动窗口下某个变量的均值和标准差，却不知道如何实现。其实大家都知道，summarize命令可以生成数据整体或者分组后的描述性统计量，但在时间序列分析中，有时需要计算变量在滚动窗口下的描述性统计量，这时summarize命令就功能不足了。不过不要害怕，asrol命令可以帮助我们解决这个问题！接下来，小编就带大家领略一下asrol命令的风采！

asrol命令为外部命令，使用前需安装：

ssc install asrol, replace

一、asrol命令介绍

asrol命令可以在我们设定的滚动窗口中计算描述性统计信息，或与bysort命令结合来分组计算描述性统计量，其语法结构如下：

[bysort]:asrol varlist [if] [in], stat(stat_options) window(rangevar #)

[gen(newvar)by(varlist) minimum(#) add(#) ignorezero perc(#) xf([focal | rangevar])]

其中，stat()选项用于指定所需计算的统计量，为必选项。asrol命令支持计算多个变量的多个统计信息，stat()选项中可以包括的统计量主要有：sd（标准差）、mean（均值）、gmean（几何平均值）、median（分位数）、sum（总和）、product（乘积）等。

接下来为读者介绍asrol命令常用的几个选项：

1、指定滚动窗口——window()选项

window()选项用于指定滚动窗口。这一选项中包含两个参数，第一个参数通常是一个数值型变量的变量名，且一般为时间变量，如年、月、日、季度等。第二个参数是一个指定滚动窗口长度的整数。如在下例中我们要按公司分组依次计算每五年的投资均值，window()选项应设置为：window(year 5)，这一程序如下：

webuse grunfeld, clearbysort company: asrol invest, stat(mean count first last) window(year 5) min(5)list company year invest *_invest in 1/10, abbrev(13)

为了便于展示window()选项的滚动过程，我们在stat()选项中列示了3个额外的统计信息，其中，count是指滚动窗口中非缺失的观测值个数、first为滚动窗口中的第一个观测值、last为滚动窗口中的最后一个观测值。min为选项中minimum的简写，min(5)的含义是指定计算均值需要的最少的观测值个数为5，当滚动窗口中的观测值个数不足5个时，相应的统计量会以缺失值替代。在生成一个变量的多个统计信息或生成多个变量的统计信息时，asrol命令会以一定规则自动为新变量命名。list的结果如下：

滚动窗口是从数据集中的第一个观测值开始。第一次观测中，滚动窗口仅包含当前一个观测值，不满足min()选项要求的最少5个观测值，因此年份为1935时invest的统计信息均为缺失值。接下来观测值开始增加，直到1939年时滚动窗口中观测值个数达到5个，达到了滚动窗口指定的滚动长度5。此时，滚动窗口中的第一个观测值为317.6，最后一个观测值为330.8，invest的均值为341.7（=(317.6+391.8+410.6+257.7+330.8)/5）。随着数据集向下扩展，新的观测值逐个被纳入滚动窗口，由于设定的滚动窗口只能容纳5个观测值，所以之前的观测值也依次退出滚动窗口，数据集就这样滚动了起来。

window()并非必选项，在不设置滚动窗口时，asrol命令与bysort命令组合可以计算分组的描述性统计信息，其性能类似于egen命令。在上例中，我们去掉window()选项，并分别用asrol命令和egen命令中的求均值函数mean()计算invest的均值，程序及结果如下：

webuse grunfeld, clearbysort company: asrol invest, stat(mean) gen(mean_asrol)bysort company: egen mean_egen = mean(invest)list company year invest mean_* if year == 1935, abbrev(10)

可以看到，在不定义滚动窗口时，通过bysort命令对不同公司分组，asrol命令与egen命令生成的每组均值是完全一样的。

2、指定分位数——perc()选项

perc()是计算分位数时需指定的一个选项，不指定perc()选项时，stat(median)默认计算给定窗口中的第50个百分位数。若需要计算给定窗口中的第75个百分位数或第k个百分位数，可将此选项指定为perc(0.75)或perc(k)。示例如下：

webuse grunfeld, clearbysort company: asrol invest, stat(median) window(year 5) perc(0.75) ///gen(median75) min(5)list company year invest median75 in 1/10

3、分组——by(varlist)

其实使用by()这个选项与在开头使用bysort有一样的结果，即：

asrol invest, window(year 5) stat(mean), by(country) bysort country : asrol invest, window(year 5) stat(mean)

这两行命令结果是相同的,只需要使用一个即可，但是使用bysort比使用by有一些速度上的优势，因此推荐大家使用bysort。

二、拥抱asrol

除了asrol命令，rolling命令也能实现窗口滚动，曾经的小编也是用rolling命令在Stata上计算统计量，可它的龟速真的是令小编印象深刻啊！苦恼时间不够用之际，asrol命令如英雄一般脚踏祥云来解救我，这个运行速度让我瞬间爱上了它！在大数据集中，仅运行效率高这一优势就足以使我们放弃rolling命令。我们可以运行以下程序比较asrol命令和rolling命令在计算描述性统计量时的运行速度：

webuse grunfeld, clearset rmsg onbysort company: asrol invest, stat(mean) win(year 10)qui rolling mean = r(mean), clear window(10): sum invest set rmsg off

可见，对于grunfeld这个只有200个观测数的数据来说，同样计算invest在滚动窗口中的均值，asrol命令用时仅0.01秒，而rolling命令用时0.26秒（注：由于网速不同时间会有所不同），几十倍的差距在几十万甚至上百万的大数据集中优势不言而喻，毕竟科研不易，我们要珍惜时间！

此外，asrol命令是在原始数据的基础上直接生成新变量，不用在为后续的数据合并烦心，进一步节省了时间！

以上就是今天为大家介绍的asrol命令的基本用法，小编已经被asrol命令的友好感动，有了asrol命令，再也不用为计算滚动窗口中的描述性统计量忧心啦，需要的小伙伴赶紧学起来吧！

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