स्टाटा फॉरेक्स में जेड स्कोर्स उत्पन्न करना

अगर एक विशिष्ट डेटा सेट के लिए एक अंक विशिष्ट है या यदि यह असामान्य है तो जेड-स्क्वायर डाउन डाउन जेड स्कोर्स भी सांख्यिकीविदों और व्यापारियों के लिए प्रकट होता है। इसके अलावा, जेड-स्कॉर्ज़ यह भी संभव बना सकते हैं कि विश्लेषक अलग-अलग आंकड़ों के सेट से स्कोर को अपनाने के लिए स्कोर कर सकें जो एक दूसरे के साथ तुलना में सही हो। उपयोगिता परीक्षण, Z - स्कोर के वास्तविक-जीवन के आवेदन का एक उदाहरण है। यह शब्द अधिक सामान्यतः ऑल्टन जेड-स्कोर के रूप में जाना जाता है न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के प्रोफेसर एडवर्ड ऑल्टमैन ने 1 9 60 के दशक के आखिर में जेड-स्कोर फॉर्मूला को विकसित और पेश किया, जो समय-उपभोक्ता के लिए एक समाधान के रूप में और कुछ हद तक भ्रामक प्रक्रिया निवेशकों को यह निर्धारित करने के लिए गुज़रता था कि कंपनी के दिवालिया होने के करीब कितनी कंपनी थी। हकीकत में, ज़्ड-स्कोर फार्मूला ऑल्टन ने विकसित किया कि एक कंपनी के समग्र वित्तीय स्वास्थ्य के विचार के साथ निवेशकों को उपलब्ध कराया गया। ऑल्टमैन जेड-स्कोर्फ़ फॉर्मूला ऑल्टमैन जेड-स्कोर एक क्रेडिट-ताकत परीक्षण का उत्पादन है जो एक सार्वजनिक रूप से व्यापारिक विनिर्माण कंपनी के लिए दिवालिएपन की संभावना को मापने में मदद करता है। जेड-स्कोर पांच प्रमुख वित्तीय अनुपातों पर आधारित है जिन्हें एक कंपनी की वार्षिक 10K रिपोर्ट से मिला और गणना की जा सकती है। ऑल्टमैन जेड-स्कोर का निर्धारण करने के लिए इस्तेमाल की गई गणना निम्नानुसार है: Z-Score 1.2 ए 1.4 बी 3.3 सी 0.6 डी 1.0 ई इस समीकरण में: एक कार्यशील कैपिटलल संपत्ति बी बरकरार रखी हुई कमाई की कुल संपत्ति सी ब्याज और करों (ईबीआईटी) की कुल आय से पहले आय डी इक्विटीटल देनदारियों के बाजार मूल्य ई Salestotal संपत्ति आमतौर पर, 1.8 से नीचे का स्कोर इंगित करता है कि एक कंपनी शायद दिवालिया होने के लिए बढ़ रही है या उसके अधीन है। इसके विपरीत, 3 से अधिक स्कोर वाले कंपनियों को दिवालिया होने का अनुभव होने की संभावना कम है। ऑल्टमैन जेड-स्कोड प्लस ऑल्टमैन ने 2012 में ऑल्टमैन जेड-स्कोउस प्लस को विकसित और जारी किया। इस फॉर्मूला का उपयोग सार्वजनिक और निजी दोनों कंपनियों के मूल्यांकन के लिए किया जाता है और गैर-विनिर्माण कंपनियों के साथ-साथ विनिर्माण कंपनियों के लिए भी इसका इस्तेमाल किया जा सकता है ज़ेड-स्कोर प्लस संयुक्त राज्य अमेरिका की कंपनियों के लिए और साथ ही संयुक्त राज्य के बाहर कंपनियों के लिए उपयुक्त है। मेरे पास एक असंतुलित पैनल डेटा सेट (देश और वर्ष) हैं। सादगी के लिए कहें कि मेरे पास एक चर, एक्स है, जो कि मैं माप रहा हूं पैनल डेटा को देश द्वारा पहले क्रमबद्ध किया गया (एक 3-अंकीय संख्यात्मक देश-कोड) और तब वर्ष तक। मैं एक. do फाइल लिखना चाहूंगा जो एक नया चर, जेडएक्स उत्पन्न करता है, जिसमें वेरिएबल x के मानकीकृत मान शामिल होते हैं। चर को पूर्ववर्ती (अनन्य) मी समय अवधि से घटाकर मानकीकृत किया जाना चाहिए, और उसके बाद उन समान समय अवधियों से मानक विचलन द्वारा विभाजित किया जाना चाहिए। यदि यह संभव नहीं है, तो एक लापता मूल्य लौटाएं। वर्तमान में, यह कोड मैं पूरा करने के लिए उपयोग कर रहा हूं निम्न है (अब स्पष्टता के लिए संपादित किया गया है) रोलिंग के साथ मेरा संघर्ष यह है कि जब रोलिंग को विंडो की लंबाई 5 रोलिंग का उपयोग करने के लिए सेट किया जाता है, तो यह स्वचालित रूप से विंडो लंबाई 1,2,3, 4 का अर्थ पहली, दूसरी, तीसरी और चौथी प्रविष्टियों के लिए है (जब औसत के लिए उपलब्ध 5 पूर्ववर्ती प्रविष्टियां नहीं हैं) वास्तव में, यह सामान्य रूप से ऐसा करता है - यदि पहला गैर-लापता मान प्रविष्टि 5 पर है, तो प्रवेश 5 पर लंबाई 1 रोलिंग औसत, प्रवेश 6 पर लंबाई 2 रोलिंग औसत होगा। और फिर आखिरकार लंबाई 5 चलती औसत 9 प्रविष्टि पर। मेरा मुद्दा यह है कि मुझे यह नहीं चाहिए, इसलिए मैं इन गणनाओं को निष्पादित करने से बचना चाहूंगा। अभी तक, मैं केवल यह समझने में सफल रहा हूं कि उनके द्वारा किए जाने के बाद उन्हें कैसे हटाना है, जो दोनों अक्षम और परेशान है मैंने एक को जोड़ने की कोशिश की, अगर - rolling-statement करने के लिए खंड: लेकिन यह समस्या को ठीक नहीं किया और उत्पादन इस अर्थ में अजीब है कि 1) अगर winlen बराबर है, कहते हैं, 10, परिणामस्वरूप zx में 15 अनुपलब्ध मान हैं चर के बजाय 9। 2) हालांकि ज़ेक्स में अतिरिक्त लापता मूल्य हैं, अवलोकन अभी भी खिड़की की लंबाई 1 के रूप में शुरू होता है, फिर विंडो लंबाई 2 का अर्थ है, आदि। जो मुझे समझ में नहीं आता है। मुझे कौन सा मानना ​​है कि मैं मौलिक रूप से समझ नहीं पा रहा हूं 1) कौन-से-रोलिंग - क्या कर रहा है और 2) यदि क्लाउड-रोलिंग के संदर्भ में काम करता है तो? मुझे यकीन नहीं है कि मैं पूरी तरह से समझता हूं लेकिन मुझे आपकी समस्या क्या है, इसके आधार पर जवाब देने की कोशिश कर रहा हूं, और निककॉक्स की टिप्पणी पर आधारित है। जब रोलिंग एक विंडो लंबाई 5 रोलिंग मतलब का उपयोग करने के लिए सेट किया गया है। अगर पहले गैर-लापता मान प्रविष्टि 5 पर है, तो प्रवेश 5 पर लंबाई 1 रोलिंग औसत, प्रवेश 6 पर लंबाई 2 रोलिंग औसत होगा। यह अपेक्षित है। रोलिंग राज्यों की सहायता: विंडो का आकार कैलेंडर अवधि को दर्शाता है, अवलोकन की संख्या नहीं। अगर डेटा अनुपलब्ध है (उदाहरण के लिए, सप्ताहांत की वजह से), कमांड द्वारा इस्तेमाल किए गए अवलोकनों की वास्तविक संख्या विंडो से कम हो सकती है ()। यह वास्तव में एक लंबाई 1 रोलिंग औसत नहीं कर रहा है, लेकिन मुझे लगता है कि बाद में मिलता है। कुछ उदाहरणों के लिए यह देखने के लिए कि रोलिंग क्या करता है: नोट: मैं चरणों के विकल्प का उपयोग करने के लिए चीज़ें का पालन करना आसान है चूंकि तारीख चर क्वार्टर में है, इसलिए मैं विंडिज (4) और चरणज़ (4) सेट करता हूं, इसलिए रोलिंग सिर्फ साल दर आकलन कर रहा है। मुझे आशा है कि देखना आसान है। उदाहरण 1 अपेक्षा के अनुसार करता है यहां कोई समस्या नहीं है दूसरी ओर उदाहरण 2, आपके लिए और अधिक रोचक होना चाहिए। हमने कहा था कि क्या मामलों कैलेंडर अवधि हैं। इसलिए इसका अर्थ पूरे वर्ष (चार क्वार्टर) के लिए गिना जाता है, भले ही इसमें यादें शामिल हों तीन यादें और एक गैर-अनुपलब्ध हैं संक्षेप में पूरे वर्ष के माध्य की गणना होती है, लेकिन सारांशों को अनदेखा करता है, इसलिए यह केवल गैर-यादों का मतलब दिखाता है, जो इस मामले में केवल एक मान है। उदाहरण 3 में वर्ष के सभी चार तिमाहियों के लिए याद किया गया है। इसलिए, आउटपुट को सारांशित करें (लापता)। आपकी समस्या, जैसा कि मैं समझता हूं, यह है कि जब आप उदाहरण 2 जैसी स्थिति का सामना करते हैं आप आउटपुट को लापता होने की तरह पसंद करते हैं। यह वह जगह है जहां मुझे लगता है कि निक कॉक्स की सलाह अंदर आती है। आप ऐसा कुछ करने की कोशिश कर सकते हैं: यह कहते हैं: यदि खिड़की के लिए गैर-यादों की संख्या (आर (एन)। संक्षेप द्वारा भी गणना की जाती है), विंडो आकार के समान नहीं है , फिर इसे लापता के साथ बदलें।