蒙特卡洛模拟 stata

### 如何在Stata中实现蒙特卡洛模拟

#### 使用`simulate`命令进行蒙特卡洛模拟

为了在Stata中执行蒙特卡洛模拟，可以利用内置的`simulate`命令。该命令允许定义一个程序（例如`simgtest`），它将执行一次模拟迭代所需的所有操作[^1]。

program define simgtest, rclass
    version 17
    drop _all
    set obs 100
    gen x = invnorm(uniform())
    reg y x
    return scalar b = _b[x]
end

上述代码定义了一个名为`simgtest`的过程，用于生成一组随机数并估计回归系数。接下来，通过`simulate`命令重复调用这个过程，并收集每次的结果：

simulate rb=r(b), reps(1000): simgtest
summarize rb

这段脚本会运行1000次仿真试验并将结果存储于变量`rb`之中，最后计算这些仿真的统计摘要信息。

#### 设计循环结构以控制多次运行

除了使用`simulate`外，在某些情况下还需要设计循环语句来管理更多的复杂逻辑或条件判断。常用的循环指令包括但不限于`forvalues`, `foreach`, 和 `while`等[^2]。

例如，如果想要创建不同参数设定下的多个场景，则可以通过嵌套循环方式轻松达成目标：

clear all
set seed 12345
local nreps = 1000
tempfile results
postfile handle str8 scenario float beta using "`results'"

forvalues i=1/3 {
    local mu = (`i'-1)*2+1
    
    quietly forvalues j=1/`nreps' {
        clear
        set obs 100
        generate e = rnormal()
        generate x = runiform()*`mu'
        generate y = 2*x + e
        
        regress y x
        post handle ("Scenario `i': μ=`mu'") (_b[x])
    }
}

postclose handle
use `results', clear
list, sepby(scenario)

这里展示了如何构建三个不同的均值水平(`μ`)下各一千轮实验的数据集，并记录每一轮得到的斜率估计值[^3]。