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探索 Stata 绘图：基于 S&P500 数据的可视化分析

Stata and Python数据分析

2025-07-01

导读：Time and tide wait for no man.

本文作者：董珊珊，河南大学经济学院

本文编辑：陈琳颖

技术总编：马梦杰

Stata and Python 数据分析

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导言

在数据分析的领域中，数据可视化是将复杂的数据转化为直观、易懂信息的关键工具。Stata作为一款强大的统计分析软件，不仅在数据处理和统计建模方面表现出色，其绘图功能也十分强大且灵活。本文将利用Stata自带的S&P5000数据，深入探讨Stata的绘图功能，通过详细的代码和案例分析，展示如何使用Stata创建各种类型的高质量数据可视化图表。

stata简介

Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制图表等功能的统计软件。它具有简单易用的界面和强大的命令行功能，使得无论是初学者还是专业的数据分析师都能快速上手。Stata拥有丰富的函数和命令，涵盖了从基本统计描述到高级计量经济建模的各个方面。其绘图功能允许用户创建各种类型的图形，包括但不限于折线图、柱状图、散点图、直方图等，这些图形可以帮助我们更好地理解数据的分布、趋势和关系。

数据准备

PART.01 加载 S&P500 数据

在开始绘图之前，首先需要加载Stata自带的S&P500数据。S&P500数据包含了标准普尔500指数的相关信息，如日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价等。我们可以使用以下命令加载数据：

sysuse sp500.dta,clear

上述命令中，sysuse是Stata用于加载系统自带数据的命令sp500.dta是数据文件名，clear选项用于清除内存中可能存在的其他数据，确保我们加载的数据是干净的。

PART.02 数据查看与理解

加载数据后，我们可以使用一些基本命令来查看数据的结构和内容。例如，使用describe 命令查看数据集中各变量的信息：

describe

这个命令会列出每个变量的名称、类型、存储格式以及简要描述。通过查看这些信息，我们可以了解数据集中包含哪些变量，以及每个变量的数据类型和含义。

另外，使用list命令可以查看数据的前几行内容，以便对数据有一个直观的认识：

list in 1/10

上述命令会列出数据集中第1行到第10行的数据，通过查看这些数据，我们可以检查数据的完整性和准确性，同时也能对数据的分布有一个初步的了解。

基本绘图类型及代码实现

PART.01 折线图（Line Chart）

折线图通常用于展示时间序列数据的趋势。在S&P500数据中，我们可以使用折线图来展示指数收盘价随时间的变化趋势。

twoway line close date, title("S&P 500 Closing Price Over Time") xlabel(, format(%td)) ylabel(, format(%10.0f))

得到：

twoway是Stata中用于创建二维图形的命令。

line表示创建折线图，close是收盘价变量，date是日期变量。title选项用于设置图形的标题。

xlabel和ylabel选项分别用于设置x轴和y轴的标签格式，format(%td)用于将日期格式化为Stata的日期格式，

format(%10.0f)用于将y轴标签格式化为整数形式。

PART.02 柱状图（Bar Chart）

柱状图可以用于比较不同类别数据的大小。例如，我们可以统计每个月的平均成交量，并使用柱状图展示。

gen month = mofd(date)collapse (mean) volume, by(month)twoway bar volume month, title("Average Monthly Trading Volume") ylabel(, format(%10.0f))

得到：

gen命令用于生成一个新的变量month，表示日期中的月份。collapse命令用于对数据进行聚合，计算每个月的平均成交量。twoway bar表示创建柱状图，volume是平均成交量变量，month是月份变量。

PART.03 散点图（Scatter Plot）

散点图常用于展示两个变量之间的关系。我们可以绘制开盘价和收盘价之间的散点图，观察它们之间的相关性。

twoway scatter close open, title("Relationship between Opening and Closing Prices")

得到：

twoway scatter表示创建散点图，close是收盘价变量，open是开盘价变量。

PART.04 直方图（Histogram）

直方图用于展示数据的分布情况。例如，我们可以绘制收盘价的直方图，观察其分布特征。

histogram close, title("Distribution of Closing Prices") frequency start(200) width(50)

得到:

histogram表示创建直方图，close是收盘价变量。

frequency选项表示在直方图上显示频数，而不是频率。

start(200)和width(50)分别设置直方图的起始值和组距。

图形定制与美化

PART.01 改变颜色

为了使图形更加美观和易于区分，我们可以设置不同的颜色和标记。例如，在绘制折线图时，可以改变折线的颜色和标记。

twoway line close date, title("S&P 500 Closing Price Over Time") xlabel(, format(%td)) ylabel(, format(%10.0f)) ///    lcolor(red)

得到：

color(red)设置折线的颜色为红色。

PART.02 添加图例与注释

在图形中添加图例和注释可以增加图形的可读性。例如，在绘制多个变量的折线图时，需要添加图例来区分不同的变量。

gen high_low_diff = high - lowtwoway (line close date, lcolor(blue)) (line high_low_diff date, lcolor(red)), ///    title("S&P 500 Metrics Over Time") ///    xlabel(, format(%td)) ///    ylabel(, format(%10.0f)) ///    legend(order(1 "Closing Price" 2 "High - Low Difference") ring(0) position(11))

得到：

此代码用gen命令生成新变量high_low_diff，其表示最高价和最低价的差值。twoway命令里用括号分别定义两条折线，label为每条折线添加标签。legend用于设置图例的位置和样式，ring(0)把图例置于图形内部，position(11)让图例位于右上角。

高级绘图技巧

PART.01 多图合并（Multiple Graphs in One Figure）

有时候，我们需要在一个图形中展示多个子图，以便进行对比分析。Stata 提供了graph combine命令来实现多图合并。

twoway line close date, title("Closing Price") xlabel(, format(%td)) ylabel(, format(%10.0f))graph save close_graph, replacetwoway line volume date, title("Trading Volume") xlabel(, format(%td)) ylabel(, format(%10.0f))graph save volume_graph, replacegraph combine close_graph.gph volume_graph.gph, cols(2)

得到:

首先分别创建收盘价和成交量的折线图，并使用graph save命令保存图形。然后使用graph combine命令将两个图形合并在一个图中，其中cols(2)表示将两个图形按列排列。

PART.02 条件绘图（Conditional Plotting）

我们可以根据某些条件绘制不同的数据子集。例如，只绘制收盘价高于某个阈值的数据点。

gen high_close = close > 1200twoway scatter close open if high_close == 1, title("High Closing Price Observations")

得到：

gen命令生成一个新的变量high_close，表示收盘价是否高于1200。

twoway scatter命令中使用if条件语句，只绘制high_close等于1的数据点。

绘图结果分析

通过以上各种绘图方法，我们可以从不同角度对 S&P500 数据进行深入分析。折线图清晰地展示了收盘价随时间的变化趋势，帮助我们了解市场的长期走势。柱状图使我们能够直观地比较不同月份的成交量，发现成交量的季节性变化或其他规律。散点图揭示了开盘价和收盘价之间的关系，我们可以通过观察散点的分布和趋势，判断这两个变量之间是否存在相关性。直方图则让我们对收盘价的分布有了清晰的认识，了解数据的集中趋势和离散程度。在图形定制和高级绘图技巧的帮助下，我们能够创建更加美观、信息丰富的图形。多图合并可以同时展示多个变量的变化情况，便于进行对比分析；条件绘图能够突出特定条件下的数据特征。

结论

本文通过对Stata绘图功能的详细介绍和基于S&P500数据的案例分析，展示了Stata在数据可视化方面的强大能力。从基本的绘图类型到高级的图形定制和技巧，Stata提供了丰富的命令和选项，满足了不同层次的数据可视化需求。无论是简单的数据探索还是复杂的数据分析报告，Stata的绘图功能都能帮助我们将数据转化为直观、易懂的图形，从而更好地理解数据背后的信息和规律。希望读者通过本文的学习，能够掌握Stata绘图的基本方法和技巧，并在实际的数据分析工作中灵活运用。

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