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大數(shù)據(jù)時(shí)代的華麗轉(zhuǎn)身+深耕計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的經(jīng)典與前沿方法

重磅來(lái)襲，Stata 16全新版本正式發(fā)布！！！

或許廣大的Stata用戶(hù)們還沒(méi)把 Stata 15捂熱，而 Stata 16已經(jīng)悄然襲來(lái)。大數(shù)據(jù)時(shí)代，知識(shí)加速迭代，Stata 公司加快了步伐，從V15版本令人激動(dòng)的重大升級(jí)到中文版暖心發(fā)布，讓全世界用戶(hù)盡享Stata軟件之美好，正值第三屆Stata中國(guó)用戶(hù)大會(huì)開(kāi)幕之際，屆時(shí)StataCorp LLC 彭華博士將帶您一起探索Stata V16新功能亮點(diǎn)，敬請(qǐng)期待！！！
總結(jié)起來(lái)，Stata 16 主要有以下兩方面的重大升級(jí)。首先，Stata 在大數(shù)據(jù)時(shí)代的華麗轉(zhuǎn)身，與大數(shù)據(jù)相關(guān)的功能突飛猛進(jìn)。其次，Stata 繼續(xù)深耕計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的經(jīng)典與前沿方法。讓我們一起來(lái)看看吧。

Stata 16 在大數(shù)據(jù)時(shí)代的華麗轉(zhuǎn)身

眾所周知，大數(shù)據(jù)（big data）的特點(diǎn)可用4V來(lái)概括，即數(shù)據(jù)規(guī)模龐大（Volume）、數(shù)據(jù)更新頻繁（Velocity）、數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣（Variety）和數(shù)據(jù)價(jià)值巨大（Value）。Stata 16的以下新模塊與功能更新均與此4V有關(guān)。

Lasso

作為大數(shù)據(jù)Volume的一種重要形式，“高維數(shù)據(jù)”（high-dimensional data）在經(jīng)管與社科中也越來(lái)越多地出現(xiàn)，即解釋變量很多，甚至超過(guò)樣本容量的情形。Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，也稱(chēng)“套索估計(jì)量”)及其衍生的系列估計(jì)量正是進(jìn)行高維回歸的主要工具。
為此，Stata 16及時(shí)地推出了Lasso系列的官方命令，包括lasso, elasticnet（彈性網(wǎng)）與 sqrtlasso（平方根Lasso），可估計(jì)線(xiàn)性回歸模型（比如 lasso linear）、二值選擇模型（比如，lasso logit 與 lasso probit）、計(jì)數(shù)模型（比如，lasso poisson）等。
Lasso 系列的估計(jì)量通常使用懲罰回歸（penalized regressions）來(lái)處理高維數(shù)據(jù)，以避免“過(guò)擬合”（overfit）與“方差爆炸”（variance explosion），并進(jìn)行“變量選擇”（variable selection）。這些懲罰回歸對(duì)于回歸系數(shù)過(guò)大的懲罰力度則一般由調(diào)節(jié)參數(shù)（tuning parameter）或 L1范數(shù)（L1 norm）來(lái)控制。
使用 Stata 16的Lasso命令，可以很方便地計(jì)算回歸系數(shù)的整個(gè)路徑（coefficient paths），作為調(diào)節(jié)參數(shù) 或 L1范數(shù)的函數(shù)；并根據(jù)“交叉驗(yàn)證”（cross-validation）選擇最優(yōu)的調(diào)節(jié)參數(shù) ，參見(jiàn)下圖。

不僅如此，Stata 16 官方命令還提供了 Lasso 系列相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)推斷方法，比如計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤、置信區(qū)間，或進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。這些統(tǒng)計(jì)推斷方法包括“double-selection lasso”（比如，dsregress，dslogit，dspoisson），“partialling-out lasso”（比如，poregress，pologit，popoisson），以及“cross-fit partialing out lasso”（比如，xporegress，xpologit，xpopoisson）。

Multiple Datasets in Memory

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，學(xué)界與業(yè)界越來(lái)越需要在內(nèi)存中同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)集。在此前的 Stata 版本中，Stata 內(nèi)存只能有一個(gè)數(shù)據(jù)集。這種設(shè)置雖簡(jiǎn)便易行，在小數(shù)據(jù)時(shí)代也基本夠用，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于數(shù)據(jù)的來(lái)源 Variety 多樣，已成為應(yīng)用的瓶頸。
因此，Stata 16 適時(shí)地推出在內(nèi)存內(nèi)同時(shí)調(diào)用多達(dá)100個(gè)數(shù)據(jù)集的重要功能。比如，你可以很方便地根據(jù)內(nèi)存中多個(gè)數(shù)據(jù)集的信息來(lái)定義一個(gè)新的變量。

Python Integration

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)的興起，Python 無(wú)疑是最炙手可熱的編程語(yǔ)言之一。為此，Stata 16 專(zhuān)門(mén)提供了一個(gè)與 Python 的接口，讓用戶(hù)可以在熟悉的 Stata 界面下調(diào)用 Python，并在 Stata 中顯示運(yùn)行結(jié)果。
比如，此前的 Stata 版本無(wú)法畫(huà)三維立體圖，而在Stata 16中，通過(guò)調(diào)用Python 的 Matplotlib 則不難實(shí)現(xiàn)（參見(jiàn)下圖）。

這也意味著，你可以在 Stata 中，通過(guò) Python 接口，使用 Python 所擅長(zhǎng)的各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括隨機(jī)森林、梯度提升、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等！

Do-file Editor -- Autocompletion and More Syntax Highlighting

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，編程越來(lái)越成為一種基本技能，而不再是“碼農(nóng)”專(zhuān)屬。在 Stata 中編程，無(wú)疑需要一個(gè)很好的 do 文件編輯器（Do-file Editor）。 讓人驚喜的是，Stata 16 的 do 文件編輯器的性能也有了大幅提升，包括 Stata 命令的自動(dòng)填寫(xiě)完成（autocompletion），以及更多語(yǔ)法高亮顯示（syntax highlighting），這無(wú)疑將為 Stata 編程提供很大便利。

Meta-Analysis

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)來(lái)源 Variety 越來(lái)越多，使得我們時(shí)常需要將不同來(lái)源的樣本數(shù)據(jù)之研究結(jié)果整合在一起，即所謂“元分析”（Meta-Analysis）。為此，Stata 16 提供了全新的 Meta-Analysis 模塊，使得元分析變得十分方便、快捷而高效，并輔之以強(qiáng)大的可視化功能（參見(jiàn)下圖）。

Reporting

由于大數(shù)據(jù)的更新頻繁特點(diǎn)（Velocity），使得數(shù)據(jù)分析經(jīng)常需要重復(fù)進(jìn)行，使用更新的數(shù)據(jù)。此時(shí)，研究報(bào)告的可重復(fù)性（Reproducibility）就變得日益重要，即保證任何人只要運(yùn)行你的 Stata 程序即可得到完全一樣的研究報(bào)告。這些研究報(bào)告的格式可以是 Word，PDF，Excel 或 HTML（參見(jiàn)下圖）。

而且，當(dāng)你的數(shù)據(jù)集更新之后，再運(yùn)行一遍你的 Stata，則你的研究報(bào)告也會(huì)相應(yīng)地自動(dòng)更新！Stata 16 新引入或完善的相關(guān)命令包括 dyndoc，markdown，putdocx，html2docx，doc2pdf。

小貼士：還在發(fā)愁如何將 Word 文件轉(zhuǎn)化為 PDF 格式？Stata 16 的 doc2pdf 命令就能幫你搞定！

Import Data from SAS and SPSS

如果你有數(shù)據(jù)在 SAS 或 SPSS 中，想要導(dǎo)入 Stata 以利用其強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)與計(jì)量功能，Stata 16 貼心地提供了專(zhuān)門(mén)的新命令 import sas 與 import spss，使得這種數(shù)據(jù)遷移變得十分方便與快捷，參見(jiàn)下圖。

Stata 16 深耕計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的經(jīng)典與前沿方法

Nonparametric Series Regression

序列回歸（series regression）是非參數(shù)回歸（nonparametric regression）的一種重要方法。它使用多項(xiàng)式（polynomials）、B-樣條（B-splines）或樣條（splines）所構(gòu)成的序列來(lái)近似逼近任意的未知回歸函數(shù)。

Stata 16 全新推出的命令 npregress series 填補(bǔ)了 Stata 在非參數(shù)回歸領(lǐng)域的又一空白，使得非參數(shù)序列回歸變得方便而高效；比如，計(jì)算平均邊際效應(yīng)（average marginal effects）。命令 npregress series 甚至可以估計(jì)“半?yún)?shù)模型”（semi-parametric model），即同時(shí)包含參數(shù)與非參數(shù)部分的模型。

Choice Models

對(duì)于微觀計(jì)量中常用的“離散選擇模型”（discrete choice models），Stata 16 專(zhuān)門(mén)設(shè)立了一個(gè)“選擇模型”（Choice Models）的模塊。在估計(jì)選擇模型之前，你先通過(guò)命令 cmset 來(lái)宣布你的數(shù)據(jù)為選擇模型，然后可用命令 cmsummarize，cmchoiceset，cmtab 或 cmsample 來(lái)考察你的選擇模型。
估計(jì)選擇模型的相應(yīng) Stata 命令也統(tǒng)一帶上了 cm 的前綴，比如
cmclogit：conditional logit model
cmmixlogit：mixed logit model
cmxtmixlogit：panel-data mixed logitmodel
cmmprobit：multinomial probitmodel
cmroprobit：rank-ordered probitmodel
cmrologit：rank-ordered logitmodel
其中，cmxtmixlogit 是 Stata 16的全新命令，用于估計(jì)面板數(shù)據(jù)的混合邏輯模型（mixed logit models for panel data）。

Panel-data ERMs

Stata 15 推出了 ERM（Extended Regression Models）模塊，可以處理同時(shí)出現(xiàn)“內(nèi)生性”（endogeneity）、“樣本選擇”（sample selection）與“處理效應(yīng)”（treatment）這三種并發(fā)癥的情形，或三者的任意組合，非常靈活實(shí)用。Stata 16 則將ERMs 推廣到了面板數(shù)據(jù)中，新引入了xtegress，xteintreg，xteprobit，xteoprobit 等強(qiáng)大命令。

New in Bayesian Analysis

Stata 16 的“貝葉斯分析”（Bayesian Analysis）模塊也有了不少新功能。比如，可使用多個(gè)馬爾科夫鏈（multiple chains）來(lái)檢驗(yàn)現(xiàn)代貝葉斯分析所依賴(lài)的馬爾科夫鏈蒙特卡洛（Markov China Monte Carlo）是否收斂；以及使用后驗(yàn)分布（posterior distribution）進(jìn)行“貝葉斯預(yù)測(cè)”（Bayesian predictions），參見(jiàn)下圖。

Nonlinear DSGE Models

繼 Stata 15 推出估計(jì)線(xiàn)性 DSGE 模型的命令 dsge 之后，Stata 16 更上一層樓，可以通過(guò)命令 dsgenl 來(lái)估計(jì)非線(xiàn)性 DSGE 模型。 使用命令dsgenl，無(wú)須再手工將 DSGE 模型線(xiàn)性化，直接輸入非線(xiàn)性的 DSGE 模型，Stata 即會(huì)自動(dòng)地對(duì)它進(jìn)行線(xiàn)性化與估計(jì)。這無(wú)疑是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)者的福音啊！

xtheckman

Stata 16新推出的命令 xtheckman，使得 Heckman 的樣本選擇模型（sample model）也可以在面板數(shù)據(jù)中估計(jì)啦！