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Para perguntas rápidas, envie um email para dataprinceton. edu. Não há appts. Necessário durante as horas de caminhada. Nota: o laboratório DSS está aberto enquanto Firestone estiver aberto, sem compromissos necessários para usar os computadores de laboratório para sua própria análise. A introdução ao Stata Stata é um pacote de análise estatística com recursos de programação. Uma variedade de tarefas pode ser realizada com a emissão de comandos interativamente a partir da linha de comando. Existem comandos incorporados no Stata que permitem ao usuário fazer análises estatísticas, como regressão em conjuntos de dados pré-formatados. Os comandos Statas também podem ser combinados em seqüências para resolver problemas complexos de gerenciamento e análise de dados. Essas seqüências de comandos podem ser salvas nos arquivos Stata do e executadas uma e outra vez. Comandos de emissão Os comandos podem ser executados de uma em cada vez no prompt do Stata (janela de comando no Stata para Windows). Basta digitar o comando e pressionar a tecla Enter. Alternativamente, grupos de comandos podem ser inseridos em arquivos que podem ser executados. Ajuda on-line da Statas Existe uma ajuda on-line disponível dentro da Stata. Para obter ajuda para um comando, basta digitar ajuda e o nome do comando. Se o comando existe e você digitou o nome corretamente, a tela de ajuda desse comando será exibida. Se você não tem certeza de qual comando você precisa, você pode digitar pesquisa e uma palavra-chave. A Stata exibirá uma lista de comandos e outros recursos associados a essa palavra-chave, se houver alguma. Clique no nome de um dos comandos ou recursos para exibir a tela de ajuda. Alternativamente, você pode usar o menu Ajuda e clicar no comando Stata se você conhece o comando ou procure se não. O Stata exibe uma tela de uma vez por vez. Para avançar para a próxima tela, acerte a barra de espaço ou clique no prompt mais no canto inferior esquerdo da janela de resultados. Se você viu o suficiente, acerte o controle-k (mantenha pressionada a tecla de controle e digite k) no Windows ou controle-c no Unix para cortar o fluxo de informações. Alternativamente, clique no botão de quebra, que é um círculo vermelho com um X através dele perto do topo da janela do Stata. Interface do sistema operacional A Stata inicia sua pasta ou diretório de trabalho padrão, normalmente C: dados ou C: stata. Se você não alterá-lo para outra coisa, a Stata assumirá que qualquer nome de arquivo que você digita está no diretório padrão. Como normalmente seus dados estarão em outros diretórios, você precisará do comando cd (C hange D ireuário): Isso altera o diretório para C: temp e, até que você emita outro comando de cd, o Stata agora procurará arquivos lá. No caso de você não ter certeza de onde você está, você sempre pode descobrir ao fornecer o comando pwd (P rint W orking D irector): Às vezes você pode precisar alocar memória adicional para sua sessão Stata, como quando você está trabalhando com um grande Arquivo. Se você receber esta mensagem da Stata ao tentar abrir um arquivo de dados: então você deve aumentar a quantidade de memória disponível para sua sessão Stata. Heres como. Descubra como é grande o arquivo. Primeiro, emita o comando claro para remover o arquivo da memória. Em seguida, emita o comando desc usando filename: Na parte superior das informações listadas é o tamanho do arquivo, em bytes. Existem 1.000.000 de bytes em um megabyte, portanto, se o tamanho for 11.000.000, então o arquivo é de 11 megabytes. Por exemplo: Isso mostra que o arquivo possui 1248 observações, 104 variáveis ​​e é apenas um pouco mais de 11,5 megabytes. Emita a memória de conjunto de comandos para aumentar a quantidade de memória. Por exemplo, o seguinte comando aloca 15 megabytes de memória para a sessão Stata atual: Configure a memória para um número um e meio a duas vezes o tamanho do arquivo que você está tentando ler. Nota: configurar a memória para um número desnecessariamente grande irá atrasar o Stata para baixo, ou mesmo para congelar completamente. Agora, leia seu arquivo de dados. Como reduzir os requisitos de memória Você pode reduzir seus requisitos de memória salvando seus dados de forma mais eficiente. Você pode usar o comando compress para reduzir a quantidade de memória que seus dados consomem. Você precisa salvar a nova versão do arquivo para que as alterações permaneçam em vigor. Emita o comando Stata salvo seguido por um novo nome para seu arquivo Stata ou pelo operando de substituição. Por exemplo, irá salvar um novo arquivo do Stata chamado myfile2.dta. Você terá o arquivo original, myfile. dta, mais o novo arquivo. Alternativamente, o seguinte comando substituirá o arquivo original: Manter o seguimento do seu trabalho É muito importante manter cópias permanentes do trabalho que você faz em Stata. A maneira de fazer isso é usar o comando log: uma vez que você emitiu o comando log, a partir de então tudo que você digita e toda a saída que o Stata produz automaticamente é registrada no arquivo. log que você especificou. O arquivo. log é salvo automaticamente quando você sai do Stata. Um arquivo. log é um arquivo de texto simples que você pode abrir e editar em Word, Excel, Notepad e muitos outros pacotes de software. É importante que você digite. log no final do comando log. Não faça isso: se você fizer isso, o Stata abrirá automaticamente um arquivo de log chamado 090904.smcl. O tipo de arquivo. smcl é um formato Stata especial que só pode ser aberto no Stata - não é muito útil se você quiser analisar seus resultados. Statas Built-in Calculator: display Há um comando Stata chamado display (abreviado di) que, quando usado a partir da linha de comando, atua como uma calculadora embutida: copie 2007 The Trustees of Princeton University. Todos os direitos reservados. Dataprinceton. edu NOTA: A informação é para a Universidade de Princeton. Sinta-se livre para usar a documentação, mas não podemos responder perguntas fora de Princeton. Esta página foi atualizada pela última vez: Razão Sharpe BREAKING Down Relação Sharpe A relação Sharpe tornou-se o método mais utilizado para calcular o retorno ajustado ao risco no entanto, pode ser impreciso quando Aplicado a carteiras ou ativos que não possuem uma distribuição normal dos retornos esperados. Muitos ativos possuem alto grau de kurtosis (cauda gordo) ou negatividade negativa. O índice Sharp também tende a falhar ao analisar as carteiras com riscos não-lineares significativos, como opções ou warrants. Metodologias alternativas de retorno ajustadas ao risco emergiram ao longo dos anos, incluindo o Sortino Ratio. Return Over Maximum Drawdown (RoMaD) e Treynor Ratio. A Teoria Moderna da Carteira afirma que a adição de ativos a um portfólio diversificado que possui correlações de menos de um entre si pode diminuir o risco do portfólio sem sacrificar o retorno. Essa diversificação servirá para aumentar o índice de Sharpe de um portfólio. Relação de Sharpe (retorno médio do portfólio Taxa sem risco) Desvio padrão do retorno da carteira A fórmula de taxa Sharpe ex-ante usa retornos esperados, enquanto o índice Sharpe ex-post usa retornos realizados. Aplicações da Razão de Sharpe A razão de Sharpe é freqüentemente usada para comparar a mudança nas características gerais de retorno de risco de uma carteira quando um novo ativo ou classe de ativos é adicionado a ela. Por exemplo, um gerente de portfólio está considerando adicionar uma alocação de fundos de hedge à sua carteira de ações de investimento 5050 existente, que possui um índice Sharpe de 0,67. Se a alocação de novas carteiras for 404020 ações, títulos e uma diversificada alocação de hedge funds (talvez um fundo de fundos), o índice Sharpe aumenta para 0,87. Isso indica que, embora o investimento em hedge funds seja arriscado como uma exposição autônoma, ele melhora a característica risco-retorno da carteira combinada e, assim, acrescenta um benefício de diversificação. Se a adição do novo investimento baixou o índice Sharpe, não deve ser adicionado ao portfólio. O índice de Sharpe também pode ajudar a explicar se os retornos do excesso de carteiras são devidos a decisões de investimento inteligente ou a um risco demais. Embora um portfólio ou fundo possa desfrutar de retornos mais elevados do que seus pares, é apenas um bom investimento, se esses retornos mais altos não vierem com um excesso de risco adicional. Quanto maior o índice Sharpe de carteiras, melhor será o desempenho ajustado ao risco. Uma relação Sharpe negativa indica que um ativo sem risco seria melhor do que a segurança que está sendo analisada. Críticas e alternativas O índice Sharpe usa o desvio padrão dos retornos no denominador como seu proxy do risco total do portfólio, o que pressupõe que os retornos são normalmente distribuídos. A evidência mostrou que os retornos sobre os ativos financeiros tendem a desviar-se de uma distribuição normal e podem fazer interpretações da relação Sharpe enganadoras. Uma variação da razão Sharpe é a razão Sortino. Que remove os efeitos dos movimentos ascendentes dos preços no desvio padrão para medir apenas o retorno contra a volatilidade do preço decrescente e usa a semivariância no denominador. A relação de Treynor usa risco sistemático. Ou beta () em vez de desvio padrão como a medida de risco no denominador. O índice Sharpe também pode ser jogado por fundos de hedge ou por gerentes de portfólio que procuram aumentar seu histórico aparente de retorno ajustado ao risco. Isso pode ser feito através de: Alongamento do intervalo de medição: Isso resultará em uma menor estimativa de volatilidade. Por exemplo, o desvio padrão anualizado dos retornos diários é geralmente superior ao dos retornos semanais, o que, por sua vez, é maior do que o retorno mensal. Combinando os retornos mensais, mas calculando o desvio padrão dos retornos mensais não compostos. Escrever fora do dinheiro coloca e convoca um portfólio: esta estratégia pode potencialmente aumentar o retorno, cobrando a opção premium sem pagar por vários anos. Estratégias que envolvem assumir o risco de inadimplência. risco de liquidez. Ou outras formas de risco de catástrofe têm a mesma capacidade de relatar uma relação Sharpe tendencialmente elevada. (Um exemplo é os índices Sharpe de fundos de hedge neutros do mercado antes e depois da crise de liquidez de 1998.) Suavização dos retornos: usando certas estruturas derivadas, marcação infrequente ao mercado de ativos ilíquidos ou usando modelos de preços que subestimam ganhos ou perdas mensais podem Reduzir a volatilidade relatada. Eliminando rendimentos extremos: porque esses retornos aumentam o desvio padrão reportado de um fundo de hedge, um gerente pode optar por tentar eliminar os melhores e os piores retornos mensais a cada ano para reduzir o desvio padrão.