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気になったのは2点。

パタゴニアのダウン・セーターを徹底レビュー!〜見た目は普通のダウン、着ると・・・〜

人はなぜパタゴニアを選ぶのか?

欠損値の処理はループを使った方がよさそう。たとえば、以下の感じ。なお元noteでは変数名を書き換えてるけど、ここでは面倒なのでしていません。drop B unab foo: _all foreach var of lobal foo{     replace `var' = "" if `var' == ""     replace `var' = "" if `var' == "nc"

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はじめにdestringのほうから。destringは複数の変数にも対応できるので、なんども書かなくてもloopが終わった後に一度すればOK。 import excel using f005-01-049.xls, clear cellrange(A9)  * 都道府県名のついた行だけに限定する。 ** 都道府県名がついていたら1のつくフラグ(keep_rows)を作成する。ただこの方法だと北海道と沖縄は、地域別計と都道府県ごとに2掲載されているのでよろしくない。 gen keep_rows = . foreach pref_name in 北海道  青森 岩手 宮城 秋田 山形 福島  茨城 栃木 群馬 埼玉 千葉 東京 神奈川  新潟 富山 石川 福井  山梨 長野  岐阜 静岡 愛知 三重  滋賀 京都 大阪 兵庫 奈良 和歌山  鳥取 島根 岡山 広島 山口  徳島 香川 愛媛 高知  福岡 佐賀 長崎 熊本 大分 宮崎 鹿児島  沖縄{     replace keep_rows = 1 if A == "`pref_name'" keep if keep_rows==1 drop keep_rows duplicates drop // 2回出現している北海道と沖縄の重複削除。今回のデータだとOKだけど似たような形式のデータを複数扱うときはミスにつながる可能性が。 * 欠損値の置き換え foreach var in C    D    E    F    G    H    I    J    K{     replace `var' = "" if `var' == ""     replace `var' = "" if `var' == "nc" ** destringは一括で。 destring , replace // destring *, replace でもOK。 br se// リボンから確認しなくてもbrowseでデータを確認できる。 sum

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ウィメンズ・ダウン・セーター・フーディ:パタゴニア

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  1. Pooled OLSモデル (reg)
  2. 部分FDのPooled OLS (reg_fd)
  3. demeaningによる固定効果モデル (areg)
  4. 部分FD+demeaningによる固定効果モデル (areg_fd)

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モデル 平均 入手困難 グレンアラヒー オフィシャル12年⭐️15年 最小値 最大値
reg 2.364 1.767 0.0002 10.523
reg_fd 0.235 0.177 0.0001 1.006
areg 0.028 0.021 0.0000 0.114
areg_fd 0.Essentials of Marketing ○ 0.170 0.0001 0.970
  1. 2方向の固定効果: シミュレーションでは2方向(固体と期間)の固定効果の存在はモデルに組み込んでいない。そのため、2方向固定効果と、固体固定効果+期間ダミーの結果はおおむね一致することを確認している。
  2. アンバランスド・パネル: 
  3. ダイナミックパネル: 冒頭の例の現美品⭐︎ノースフェイス 上着 アウター120cm ボア ノマドジャケット 防寒着有は被説明変数に系列相関が確認される。GMMまで手を広げたくないので許してください。
  4. DID: 期間中の制度面での変化が、 x_1yに影響するもでるについては考慮していない。ただし"TWFE is not DID"

 

 

すぐに忘れるのでメモ

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VCistがどうやって意思決定しているか。

30%は専門家ネットワークから、20%は他の投資家から、30%は自分たちで見つけてくる。10%が企業側からの売り込み。

面倒なんで省略

戦略面での助言、投資家紹介、顧客紹介、オペレーション面での助言、新しい取締役の紹介、従業員の紹介の順番。

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