在上一条经验中我们介绍了stata中_n和_N的用法，按照约定，我们来介绍一下如何在stata中对数据进行加工，本章将要介绍的内容包括：_N的妙用、差分、对数差分、移动平均（未来在介绍去除时间趋势时还会用到）本章内容较多，还需要在看完经验之后自己去实践一下。在下一条经验中，我们还会介绍滞后项、前推项、增长率的相关知识。工具/原料morestata电脑方法/步骤

第一步先打开stata，然后打数据导入到stata当中。

需要注意的是，我们需要打开一个有时间变量的数据，又些操作需要用到时间变量。为了演示方便，我们打开系统自带的数据

sysuse sp500.dta

打开数据查看一下，发现第一列date是表示时间的量。

我们想生成最大值，与最大值的差，还有数据的变化范围这三个向量。

sort open

gen o_max = open //开盘价的最大值

gen o_diff = open - open // 开盘价与最大值的差

gen b_diff = open - open // 最大值与最小值之间的范围

其中：open,表示的就是第一个数值，open指的就是第n个数。

我们想生成差分（这个十分常用，有两种使用办法）

第一种：

gen n = _n

tsset n

gen D_open = D.open

第二种

sort date

gen d_open = open - open

list ?_open in 1/10 //此处用了我们之前介绍的小技巧

第二种方法十分通用，可以用于所有类型的数据。

对数差分，这个更是常用！因为如果要是做时间序列的模型（VAR族），都需要对数据做对数差分，这是十分方便的，对数差分的经济意义就是增长率。

方法一

gen ln_open = ln(open)

gen D_ln_open = D.ln_open

方法二

gen dln_open = ln(open) - ln(open)

我平时经常使用第一种方法比较直观，第二种也可以，比较简单

可以观察下图，发现生成的数据完全一致

移动平均，直接上命令，观察命令就是，我加上我前面内个数加上后面内个数除以3就是我的移动平均，你在我后面，你加上我，加上你后面的内个数再除以3就是你的移动平均。

gen mv3_open = (open + open + open) / 3

list open mv3_open in 1/10

思考个小问题，算完之后会缺几个数？

答案是2，缺第一个和最后一个，不懂可以自己输命令试试

注意事项

要多用stata进行练习

遇到不会的问题，在stata里输入help查询一下