stata正则表达式案例

以下是一个Stata正则表达式的案例：
假设我们有一个包含姓名和电话号码的数据集，我们想要提取出所有包含中文字符的姓名。

// 导入数据集
import delimited "data.csv", clear

// 使用正则表达式提取包含中文字符的姓名
gen chinese_name = regexs(0) if regexm(name, "[\u4e00-\u9fa5]")

// 查看结果
list name chinese_name

这个案例中，我们使用了`regexm`函数来判断姓名中是否包含中文字符，然后使用`regexs`函数来提取出中文姓名。最后，我们使用`list`命令来查看结果。

相关问题

stata正则表达式

Stata中使用正则表达式可以进行模式匹配和文本处理操作。以下是一些常见的Stata正则表达式的用法：

1. 匹配包含特定模式的字符串：使用`regexm()`函数。例如，`regexm("hello world", "world")`将返回1，因为字符串中包含"world"这个模式。

2. 替换符合特定模式的字符串：使用`regexr()`函数。例如，`regexr("hello world", "world", "universe")`将返回"hello universe"。

3. 提取符合特定模式的字符串：使用`regexs()`函数。例如，`regexs(1, "hello world", "([a-z]+)")`将返回"hello"，因为它提取了字符串中的小写字母单词。

4. 删除符合特定模式的字符串：使用`regexr()`函数。例如，`regexr("hello 123 world", "[0-9]+", "")`将返回"hello world"，因为它删除了字符串中的数字。

这只是一些常见用法，Stata正则表达式的功能非常丰富，你可以根据自己的需求进行更复杂的模式匹配和文本处理操作。

stata金融实证分析案例

以下是一些 Stata 金融实证分析案例：

1. Fama-French三因子模型

Fama-French三因子模型是一个解释股票收益率的流行模型。它将股票收益率分解为市场风险、市值因子和账面市值比因子。使用Stata，可以使用CAPM或Fama-French三因子模型来解释股票收益率，并估计因子回报和风险溢价。

2. 市场微观结构分析

市场微观结构研究包括交易成本、市场深度、流动性和价格发现等方面。使用Stata，可以对这些变量进行统计分析，并且可以使用事件研究方法来研究市场反应。

3. 金融时间序列

金融时间序列分析包括波动率建模、协整关系和因果关系分析。使用Stata，可以进行波动率建模、VAR模型估计、Granger因果关系测试和协整检验等分析。

4. 资产定价模型

资产定价模型是用来解释资产价格的模型。CAPM和Fama-French三因子模型是两个流行的资产定价模型。使用Stata，可以估计这些模型的参数，并进行模型比较。

5. 金融风险管理

金融风险管理包括价值-at-risk、条件价值-at-risk、风险收益比和Beta等方面。使用Stata，可以计算这些指标，并对其进行统计分析。