El uso de loops se hace imprescindible cuando se necesita realizar cálculos repetitivos. Utilizar loops tiene muchas ventajas, por ejemplo, si es necesario hacer correcciones en todas las especificaciones de los cálculos deaseados, va a simplificar el trabajo. Así que aquí les presento algunas características deseables en la implementación de un loop que ejecuta un gran número de regresiones, y exporta sus resultados:
- Elegir el método apropiado para la regresión en función del tipo de la variable dependiente. Por ejemplo, usted podría querer estimar el modelo mediante MCO (regress) cuando la variable dependiente es continua y/o un probit o un modelo logit cuando es discreta (una variable dicotómica).
- Progresivamente añadir las variables explicativas en el modelo y exportar todos los resultados en una sola tabla. Esto puede hacerse utilizando las opciones replace y append del comando outreg2, pero es mejor escribir una sola línea de comando dentro de un loop realizar los cambios apropiados.
Entonces supongamos que deseamos estimar una serie de modelos econométricos que son bastante similares en términos de las variables explicativas que se incorporan, pero se diferencian entre ellos en términos de las variables dependientes, por ejemplo:
Modelo 1: outcome1 = b1 + b2 * x1 * x2 + b3 X3 + X4 * b4 + e
Modelo 2: outcome2 = b1 + b2 * x1 * x2 + b3 X3 + X4 * b4 + e
Además también quiere añadir progresivamente conjuntos de variables explicativas. Así por ejemplo se desea estimar:
Modelo 1: outcome1 = b1 + b2 * x1 * x2 + e
Modelo 2: outcome1 = b1 + b2 * x1 * x2 + b3 X3 + X4 * b4 + e
Modelo 3: outcome2 = b1 + b2 * x1 * x2 + e
Modelo 4: outcome2 = b1 + b2 * x1 * x2 + b3 X3 + X4 * b4 + e
Por supuesto, el código debería funcionar para un número n de variables explicativas y un número k de variables explicativas. Vamos a hacerlo:
[sourcecode language=”text” firstline=”1″ highlight=”1,6,10,11,12,16,17,18,23,32,35,36,45,46,51,52,57,61,63,70,72″ padlinenumbers=”false”]/*Lo voy a hacer primero es definir conjuntos de variables explicativas utilizando globals, por ejemplo:*/
global CONTROLGROUP1 "x1 x2"
global CONTROLGROUP2 "x3 x4"
* Y también agregar las variables dependientes en el global OUTCOMES
global OUTCOMES "outcomevar1 outcomevar2 "
/*Empiezo por generando un loop sobre los tipos de las variables a explicar, en este caso tenemos variables discretas 0-1 y ordinales.
Para cada variable discreta 0-1 vamos a correr un modelo probit, y para cada variable ordinal vamos a correr un ordinal probit
*/
global TIPO "disc ord"
foreach tipo of global TIPO {
/ * Esta es una característica interesante: el uso de vartyp para separar las variables dependientes en grupos de variables discretas y ordinales.
En este caso, en la primera iteracion del loop asignará todas las variables discretas al global OUTCOMEBYTYPE,la segunda asignan las variables ordinales a OUTCOMEBYTYPE y así sucesivamente.
* /
vartyp $OUTCOMES, list(`tipo’)
global OUTCOMEBYTYPE "`r(varlist)’"
/ * Ahora asigne la metodología de regresión apropiada para cada tipo de variable explicativa * /
if "`tipo’"=="disc" {
local method "dprobit"
}
else {
local method "oprobit"
}
/ * Iniciar el loop de los variables dependientes sobre las cuales se estimara* /
foreach outcome of global OUTCOMEBYTYPE {
/ * Al no utilizar replace y append al exportar el resultado de las regresiones, tendremos que borrar el archivo de salida
si ya existe * /
capture confirm file reg_`outcome’.txt
if !_rc {
erase reg_`outcome’.txt
}
else {
* Ninguna acción si no encuentra el archivo
}
/ * Inicia el loop que acumula variables explicativas. Utilizar <em>while</em> en lugar de foreach permitirá añadir facilmente más
grupos de variables explicativas * /
global i = 1
global CONTROLS "$CONTROLGROUP1"
while $i < 4 {
/ * Por último, las líneas para correr la regresión y exportar los resultados. Es importante la utilización de capture al hacer esto
ya que si cualquiera de las iteraciones de la regresión presenta error (por ejemplo, debido a que una iteracion no presenta observaciones), el loop continuará y no se quedará frenará ante el error* /
capture noisily xi: `method’ `outcome’ $CONTROLS if respondiente==1 [fweight=pesosf]
capture noisily outreg2 using reg_`outcome’.txt, append bdec(6) e(all)
*Las siguientes lineas hacen el truco para añadir los grupos de variables explicativas
global i = $i + 1
global CONTROLS "$CONTROLS ${CONTROLGROUP$i}"
*Cerrar el loop de variables explicativas
}
/* Puedo utilizar este espacio para correr otra especificacion que no siga el formato general del loop*/
macro drop CONTROLS
macro drop i
*cerrar el loop de variables dependientes
}
*cerrar el loop de tipos
}