ResiDuaL Story

* 지금 아래의 코드처럼, 간혹 이렇게 길고 지루한 코드를 짜기 위해서 머리가 아픈 적은 누구나 있겠죠...  그 밑에 축약된 코드문이 있는데,.쭉 한 번 내려가 보도록 하죠, 내려가면서 그 규칙성을 한 번 생각해보면 좋아요!! ...gogo //28 replace income2031=0 if age_1999==28 //29 replace income2031=0 if age_1999==29 replace income2030=0 if age_1999==29 //30 replace income2031=0 if age_1999==30 replace income2030=0 if age_1999==30 replace income2029=0 if age_1999==30 //31 replace income2031=0 if age_1999==31 replace income2030=0 if age_1999==31 replace income2029=0 if age_1999==31 replace income2028=0 if age_1999==31 //32 replace income2031=0 if age_1999==32 replace income2030=0 if age_1999==32 replace income2029=0 if age_1999==32 replace income2028=0 if age_1999==32 replace income2027=0 if age_1999==32 //33 replace income2031=0 if age_1999==33 replace income2030=0 if age_1999==33 replace income2029=0 if age_1999==33 replace income2028=0 if age_1999==33 replace income2027=0 if age_1999==33 replace income2026=0 if age_1999==33 //34 replace income2031...

사실, 오늘 말할 것은 제목 뽑기가 가장 어려운 일이네요....그러니까 오늘 무엇을 할 것이냐하면, 예를 들어 이런 데이터와 작업이 있다고 하죠.... 한국, 중국, 미국의 기업매출 자료가 각각 세개의 파일로 나뉘어 있다. 한국은 1990년 10개 기업, 91년 20개 기업, 92년 30개 기업 중국은 90년 20개 기업, 91년 14개 기업 미국은 90년 10개, 91년 8개, 92년 30개, 93년 50개 기업 이때, 각 국가 파일별로 각연도별 매출액 평균액을 계산한다고 하자.. 당연히 이러한 작업은 각 연도별로 평균액을 계산하는 것은 루프문으로 작성하는 것이 효율적이다. 그러나 문제는 국가별로 시작연도는 같은데, 마지막 연도가 다르다는 점...이걸 어떻게 자동(?)으로 연동할까? 먼저, 한국파일을 열어서 아래의 실행문을 돌리면, 연도의 기초통계가 나올 것이고....     su year 스타타는 이러한 기초통계결과를 임시로 저장한다. 무엇을 저장하는지는 return list 를 실행해 보길.... 여튼 위와 같은 경우 실행한다고 가정하면, r(max) = 1992   이라는 부분이 있다...바로 이걸 이용하면 각 국가별 파일마다 마지막연도를 특정값으로 지정하지 않고 쓸 수 있다....     su year     forvalues yy = 1990(1)`r(max)' {        su  매출액변수 if year == `yy'     } 완전 자동화하려면, 3개의 파일을 append로 합치고  각 국가별 작업도 루프로 작성하면 됨. foreach cc in 한국 중국 미국 {     su year if countryname == "`cc'"     forvalues yy = 1990(1)`r(max)' {   ...

* ########################################### * 9. 퇴직시점별 Peak Value == 퇴직연기시 납부할 추가 보험료 고려.. * ########################################### * 사업주 부담분 포함     gen pval = .       lab var pval "정점가치"       su yage       loc Amin = r(min)       loc Amax = r(max) * 법정수급연령[구 60세]는 불필요...이후 시점이 없기때문임.         forvalues myval = `Amin'(1)`Amax'  {    // 퇴직연기시 최대기대자산값 구하기.       by sn: gen TempMax = epw if yage == `myval'       by sn: replace TempMax = max(TempMax[_n-1], epw) if yage >= `myval'       by sn: replace TempMax = TempMax[_N] if yage >= `myval'       by sn: gen MaxAge = yage if epw == TempMax      // 최대기대자산의 획득 연령       by sn: replace MaxAge = sum(MaxAge) if yage >= `myval'       by sn: replace MaxAge = MaxAge[_N] if yage >= `myval'   ...

* 10.3. 퇴직연기시 최대 기대효용과 현재 퇴직시 기대효용의 차이    loc mygamma = int(`Gamma'*100)   // 정수화: 감마는 1보다 작고 소수점 두 자리..   loc mykappa = int(`Kappa'*100)   // 정수화: 카파는 1보다 크고 소수점 두 자리    gen opv_g`mygamma'_k`mykappa' = .    lab var opv_g`mygamma'_k`mykappa' "Option Value[G=`Gamma',K=`Kappa']"    su yr    loc YrMin = r(min)    loc YrMax = r(max) forvalues myval = `YrMin'(1)`YrMax'  {         by sn: gen TempMax = Vh_y`myval' if yr == `myval'       by sn: replace TempMax = max(TempMax[_n-1], Vh_y`myval') if yr >= `myval'       by sn: replace TempMax = TempMax[_N] if yr >= `myval' ** 퇴직연기를 통해 얻을 수 있는 최대기대자산의 효용        by sn: gen Vh_max_y`myval' = TempMax - Vh_y`myval' if  yr == `myval'  //  ** Option Value  // 퇴직연기에 따른 최대기대자산에서 현재 퇴직하는 경우의 기대자산의 차이    by sn: replace opv_g`mygam...