Stata：如何找到在时间序列数据集中改变状态的公司
Stata: How to find firms which changed the status in the time-series dataset
我有一个数据集，其中包含有关不同公司及时表现的信息。它有变量：公司 ID、年份、公司的出口状态（基本上，如果是出口商，则为 1）。我想知道有多少公司（在特定组中，在特定时间间隔内）做出了出口决定，例如将导出状态从 0 更改为 1。我想通过转换为 csv 然后通过 python 脚本解析来避免蛮力方法。
这是一种使用滞后运算符的方法：
clear
input firm_id t exp
0 1 0
0 2 1
1 1 0
1 2 1
1 3 1
2 1 0
2 2 1
2 3 0
3 1 1
3 2 1
4 1 0
4 2 0
end
xtset firm_id t
gen start_exp = cond(exp==1 & L.exp==0,1,0)
bys t: sum start_exp
我有一个数据集，其中包含有关不同公司及时表现的信息。它有变量：公司 ID、年份、公司的出口状态（基本上，如果是出口商，则为 1）。我想知道有多少公司（在特定组中，在特定时间间隔内）做出了出口决定，例如将导出状态从 0 更改为 1。我想通过转换为 csv 然后通过 python 脚本解析来避免蛮力方法。
这是一种使用滞后运算符的方法：
clear
input firm_id t exp
0 1 0
0 2 1
1 1 0
1 2 1
1 3 1
2 1 0
2 2 1
2 3 0
3 1 1
3 2 1
4 1 0
4 2 0
end
xtset firm_id t
gen start_exp = cond(exp==1 & L.exp==0,1,0)
bys t: sum start_exp