Finance One

아래 두 링크 참조했는데, 링크에 소개된 방법을 그대로 따르면 제 컴퓨터에서는 몇 가지 에러가 납니다 (예를 들면 그럴 필요가 없어 보이는데, x 좌표의 범위를 (-20,20)으로 한정하라든지, dta 확장자를 안 넣어주면 에러가 난다든지). 아래 소개하는 예는, 최소한 제 컴에서는 아무런 문제 없이 돌아갔습니다. 쓰시는 컴 사양과 데이타에 맞춰서 알아서 쓰시기 바랍니다.

- How do I graph data onto a map? (http://www.stata.com/support/faqs/graphics/tmap.html)

- Creating maps with Stata (http://huebler.blogspot.com/2005/11/creating-maps-with-stata.html)

1. 먼저 tmap, shp2dta, mif2dta 세 가지 파일이 필요합니다. 만약에 이 파일들이 없을 경우, Stata 명령어창에서

ssc install tmap

ssc install shp2dta

ssc install mif2dta

차례로 쳐 주면 알아서 깔립니다. 인터넷 연결이 되어 있어야 합니다.

tmap 은 본인의 데이타와 좌표 정보를 이용해서 그래프를 그려주는 프로그램입니다.

좌표를 비롯해서 여러 정보를 포함한 지도 파일에는 ESRI (Enviroment Systems Research Institute) 에서 개발한 shapefile (확장자 shp)과 MapInfo interchange format (확장자 mif)이 있는데, shp2dta 와 mif2dta 는 shp 파일과 mif 파일을 Stata 에서 쓸 수 있게끔 만들어 주는 명령어들입니다. 즉, shp 파일을 쓰면 shp2dta를, mif 파일을 쓰면 mif2dta 를 쓰면 됩니다. 이 예제에서는 shapefile 을 이용하기 때문에 mif2dta 는 쓸 필요 없습니다.

2. 필요한 지도를 찾아야 합니다. 보통 google 에서 "필요한 나라/지역 + shapefile" 치면 대부분 찾아집니다. 미국의 경우 "United States + shapefile" 하면 주별 경계가 표시된 shp 파일 찾을 수 있습니다. 세계 각국의 지도는 http://www.cdc.gov/epiinfo/shape.htm 에 있습니다. 여기서는 한국지도를 쓰겠습니다.

http://www.cdc.gov/epiinfo/asia.htm 에서 South Korea 를 클릭하면 자동압축 파일이 나오는데, 편리한 폴더(제 경우는 c:\data)에 풀어 놓으면 5개의 파일이 생깁니다. 파일 중 ks.shp 가 있는데 이 파일을 Stata 에 맞게끔 바꿔줘야 합니다.

cd c:\data

먼저 작업폴더를 바꿔줍니다. 다음 shp2dta 를 이용하면 두 가지 파일이 생깁니다. 하나는 국가이름, 지역이름 등의 정보를 가진 파일이고, 또 하나는 (x,y) 좌표정보를 가진 파일입니다.

shp2dta using ks, database(skdb) coordinates(kcord) genid(id)

shp파일을 변환합니다. ks는 다운 받은 shp 파일 이름입니다. database ( ) 안에는 국가이름, 지역이름 등의 정보를 포함할 파일 이름을 지정해주고, coordinates ( ) 안에는 좌표 정보를 포함할 파일 이름을 지정해 줍니다. 그리고, genid ( ) 안에는 ID identifier 역할을 할 변수 이름을 정해줍니다. 이 경우, 대한민국의 14개 시도가 id = 1,2,3,...,14 로 표시됩니다.

shp2dta 명령어 실행후 생성된 파일을 보면, skdb.dta 에는 국가이름 = 한국, 14개 시도의 이름, id 등의 정보가 들어가 있습니다. kcord.dta 에는 id 와 (x,y) 좌표 정보가 들어가 있습니다.

skdb.dta 는 이렇게 생겼습니다.

kcord.dta 는 이렇게 생겼구요. 좌표정보가 보이지요.

3. 본인의 데이타와 위 파일들을 merge 명령어를 써서 합쳐야 합니다. 제가 쓸 데이타 파일은 kdata.dta 인데 id 변수를 고리로 skdb.dta, kcord.dta 와 연결되니 id 변수를 반드시 가지고 있어야 합니다.

id 변수가 있고, x 라는 변수를 편의상 1부터 14까지 만들었습니다. x 변수에 시/도별 인구, 기독교인 비율, 산업생산량 등 사용할 변수를 입력해서 쓰시면 됩니다.

use kdata, clear

kdata.dta 파일을 불러 옵니다 (이 예제와 똑같이 우리나라 14개 시/도 지도를 쓰시면 첨부된 kdata-5296-ergodic.dta 를 kdata.dta 로 이름 바꾸고, x 변수에 관련 변수값을 넣어주면 됩니다)

merge id using skdb, sort unique

id 변수를 매개로 kdata.dta 와 skdb.dta 를 합치는 명령어입니다. 성공적으로 합쳐졌는지 확인하려면 tab _merge 와 drop if _merge!=3 을 차례로 실행하면 됩니다.

아래 그림을 보면 skdb.dta 에 우리의 관심 변수인 x 가 포함되었습니다.

4. tmap 명령어를 이용해서 x 변수를 지도에 그립니다.

tmap choropleth x, id(id) map(kcord.dta) palette(Blues)

tmap choropleth 다음에는 지도 위에 그릴 변수 이름을 표시해줍니다. id ( )에는 14개 시/도의 identifier 변수 이름을, map ( )에는 좌표정보를 가지고 있는 파일 이름을 넣어줍니다. palette(Blues)는 파란 색 계열로 지도를 표시하라는 옵션입니다.

결과물입니다.

특정 시/도를 제외하고 싶으면 해당되는 id 를 이용하면 됩니다. 예를 들어 서울을 제외하고 싶으면, 서울의 id 번호 7을 이용해서 아래와 같이 실행하면 됩니다.

tmap choropleth x if id!=7, id(id) map(kcord.dta) palette(Blues)

2014년 3월 9일 일요일

[Stata] Export tables to Excel

In the spotlight: Export tables to Excel^®

A new feature in Stata 13, putexcel, allows you to easily export matrices, expressions, and stored results to an Excel file. Combining putexcel with a Stata command’s stored results allows you to create the table displayed in your Stata Results window in an Excel file. Let me show you.
A stored result is simply a scalar, macro, or matrix stored in memory after you run a Stata command. The two main types of stored results are e-class (for estimation commands) and r-class (for general commands). You can list a command’s stored results after it has been run by typing ereturn list (for estimation commands) or return list (for general commands). Let’s try a simple example by loading the auto dataset and running correlate on the variables foreign and mpg:

. sysuse auto
(1978 Automobile Data)

. correlate foreign mpg
(obs=74)

                foreign      mpg
   
     foreign     1.0000         
         mpg     0.3934   1.0000

Because correlate is not an estimation command, we use return list to see its stored results.

. return list

scalars:
                  r(N) =  74
                r(rho) =  .3933974152205484

matrices:
                  r(C) :  2 x 2

Now we can use putexcel to export these results to Excel. The basic syntax of putexcel is

putexcel excel_cell=(expression) ... using filename [, options]

If you are working with matrices, the syntax is

putexcel excel_cell=matrix(expression) ... using filename [, options]

It is easy to build the above syntax in the putexcel dialog. We have a helpful video on our YouTube channel about the dialog. Let's list the matrix r(C) to see what it contains.

. matrix list r(C)

symmetric r(C)[2,2]
           foreign        mpg
foreign          1
    mpg  .39339742          1

To re-create the table in Excel, we need to export the matrix r(C) with the matrix row and column names. In your Stata Command window, type

. putexcel A1=matrix(r(C), names) using corr

To export the matrix row and column names, we used the names option after we specifed the matrix r(C). When we open the file corr.xlsx in Excel, the table below is displayed.

Next let’s try a more involved example. Reload the auto dataset, and run a tabulation on the variable foreign. Because tabulate is not an estimation command, we use return list to see its stored results.

. sysuse auto
(1978 Automobile Data)

. tabulate foreign

   Car type        Freq.     Percent        Cum.
  
   Domestic           52       70.27       70.27
    Foreign           22       29.73      100.00
  
      Total           74      100.00            

. return list

scalars:
                  r(N) =  74
                  r(r) =  2

tabulate is different from most commands in Stata: it does not automatically save all the results we need into the stored results. We need to use the matcell() and matrow() options of tabulate to save its results into two Stata matrices.

. tabulate foreign, matcell(freq) matrow(names)

   Car type        Freq.     Percent        Cum.
   
   Domestic           52       70.27       70.27
    Foreign           22       29.73      100.00
   
      Total           74      100.00            

. matrix list freq

freq[2,1]
    c1
r1  52
r2  22

. matrix list names

names[2,1]
    c1
r1   0
r2   1

The putexcel commands below create a basic tabulation table in Excel.

. putexcel A1=("Car type") B1=("Freq.") C1=("Percent") using results, replace
. putexcel A2=matrix(names) B2=matrix(freq) C2=matrix(freq/r(N)) using results, modify

Here is the resulting Excel table:

You probably noticed that this table does not include cumulative percentages or the total number of cars. Moreover, our “Car type” column contains the numeric values of the foreign variable rather than the value labels Domestic and Foreign.
With a bit of programming, you can overcome these limitations. On the Stata Blog, I have posted a short do-file that exports the table by tabulate exactly as it appears in the Stata Results Window. With that program, we get this Excel spreadsheet:

In the blog post, I also provide a simple command that combines tabulate and putexcel into one handy command. I explain how to use putexcel to format the exported Excel tables in another blog post. You can also learn how to quickly export estimation results here.

—Kevin Crow
Senior Software Developer

2014년 2월 10일 월요일

금융시장 위기지수

최과장의 채권이야기에서 옮긴 글입니다.
http://jin1413.tistory.com/entry/금융위기에-봐야할-지표
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1. TED SpreadTED는 Treasury와 Eurodollar의 T와 ED를 따서 만들어낸 造語이다. Ted Spread는 Treasury 3m금리와 Eurodollar 3m금리(=US Libor 3m)의 스프레드를 의미한다. 美정부의 3개월 funding cost와 美은행의 3개월 funding cost를 비교한 것인데, normal한 경제 상황이라면 둘 사이의 스프레드는 상당히 안정적인 모습을 보이지만 은행의 펀딩이 힘든 시점에는 둘 사이의 스프레드가 확 벌어지는데 요즘 같은 때는 특히 이 친구를 잘 봐야 한다. 3개월, 3개월 금리의 비교이기 때문에 Credit risk만 반영된다.

* Google에서 tedspread치면 이 화면으로 들어갈 수 있다. 요즘 상황을 2008년 위기와 비교하는 사람들이 많은데 이 지표만 보면 비교 자체가 안되는 상황이다.

2. Libor - OIS Spread
TED Spread와 비슷한 개념인데 Credit risk뿐만 아니라 Liquidity risk도 같이 볼 수 있는 지표이다. 왜냐하면 앞에 있는 Libor는 dollar나 euro의 real money가 교환되는 3개월 실제 펀딩 코스트를 의미하지만 뒤에 있는 OIS(Overnight Index Swap)는 하루짜리 - 우리로 치면 콜금리 - 금리로 원금 교환이 없이 이자만 교환되는(=신용위험이 낮은 것으로 평가) 금리이기 때문이다.

* 앞의 Ted spread와 달리 이 차트는 과거 1년치 자료를 삽입했다. (5년치 차트는 위의 차트와 거의 동일) 올해 8월, S&P가 미국채 등급 내리면서 부터 3mo Libor - OIS Spread가 급등했음을 알 수 있다.

3. VIX(Volatility Index)시카고에 있는 CBOE에서 거래되는 S&P500 옵션의 내재변동성에 대한 기대치(30일)를 의미한다. 금융위기시에 주가의 변동성이 확대되는 것은 경험에 근거한 fact이다. 공포지수라고도 불린다.

* 2008년 리만, 2010 그리스, 2011 s&p등급하락 및 유로존위기, 변동성은 모두 확대되었다.

4. CDS PremiumCDS는 Credit default swap의 약자이다. underlying asset의 credit risk가 확대되면 protection buyer가 지불해야 할 보험료(premium)도 올라간다. 금융위기 -> 금융기관의 Credit risk증가 -> 국가리스크도 증가, 이런식의 도식적인 흐름이 금융위기 시점에는 성립한다. 최근 CLN이라는 상품에 투자한 장기 투자기관들이 CDS 때문에 많이 고생하고 있는데 나중에 한 번 설명하겠다.

* 한국국채 5년물 $10mil 가지고 있는 외국인이 한국 정부가 부도났을 때 위험을 헤지하기 위해서 지불해야할 돈이 지금은 10/13일 기준으로 $10mil*163bp 수준이다.

* 그리스와 아일랜드 (* 아일랜드는 IMF 구제금융으로 잘 살아난 국가로 간주된다.)

2014년 2월 2일 일요일

Nobel lectures in economics 2013

http://www.youtube.com/watch?v=WzxZGvrpFu4&feature=share

Monetary Policy During Ben Bernanke’s Time at the Fed

Like many monetary economists, I’ve recently been approached by reporters and commentators to say a few words about monetary policy during Ben Bernanke’s time at the Fed. Back in December the Washington Bureau of the Wall Street Journal asked me and others to write a short 300 word statement on the subject, and I have simply re-circulated that in response to further inquiries. Here are the 300 words:

Many will remember Ben Bernanke for classic central bank stabilizing actions taken during the fall 2008 panic, including emergency loans to banks and swap lines to foreign central banks. But historians might also consider actions the Fed took before and after that panic.

During 2003-2005, shortly after Ben Bernanke joined the Board stressing deflationary concerns, the Fed embarked on a very low interest rate policy. The policy was rationalized in part by these deflationary concerns, but it was a deviation from a policy that had worked well for two decades, and it exacerbated the housing boom and led to excessive risk taking.

The inevitable bust and defaults started as early as 2006. But the Fed misdiagnosed the resulting hits to bank balance sheets as a pure liquidity problem, and its initial treatment — pouring funds into the interbank market via the 2007 Term Auction Facility — did little good. The Fed then followed up with an on-again off-again bailout policy which created more instability. When the Fed bailed out Bear Stearns’ creditors in March 2008, investors assumed Lehman’s creditors would be bailed out too. When they weren’t, it was a big surprise. With policy uncertainty reaching new heights, panic ensued.

After the panic, the Fed began to draw down the emergency loans, but then embarked on an entirely unprecedented policy — massive purchases of mortgage-backed and Treasury securities, known as quantitative easing (QE). The economy has grown slowly with QE compared with past recoveries without QE and far short of the Fed’s predictions. Many argue that QE has not reduced unemployment, but has diminished the Fed’s independence and credibility, offsetting the effects of adopting a numerical inflation target. Now, only a year after the latest round of QE began, the Fed is struggling with how to unwind it, just as many had warned.

Posted on January 31, 2014 by John Taylor

Car type		Freq. Percent Cum.

Domestic		52 70.27 70.27
Foreign		22 29.73 100.00

Total		74 100.00

2014년 5월 18일 일요일

통일관련 국내외 연구

통일 관련 국내 및 해외 연구 보고서 40여 건 총정리

2014년 3월 25일 화요일

[Stata] 지도를 이용한 그래프 그리기