是的  

你的qq是？

我的qq是925351077，看下有没加错

亲爱的楼主，已经买了这个数据，我对照了一下，数据里的环境动态性是不是就是申慧慧（2012）文章里的未经过行业调整的环境不确定性啊？

不是的，申慧慧的是过去五年非正常销售收入的标准差

您好，我想问一下环境包容性、复杂性的数据如何获得

您好，环境包容性、复杂性具体是要怎么计算，有说明发出来看下

你好，我已购买你的环境不确定性和管理者能力的数据，但是发现二者的基础数据对不上，我不知道该如何将二者对上，可以加QQ详细问一下吗，我的QQ是1253704423

好的，已加   

您好，我也已经购买，循环还是跑不起来，想请教您。我的qq是 306877063，能否麻烦您加一下我

好的，已加

【推荐】环境不确定Stata计算代码 (环境动态性和环境丰富性)附2000-2023年数据和结果
https://bbs.pinggu.org/thread-11809644-1-1.html

在Stata中计算环境动态性和环境丰富性的步骤主要涉及利用销售收入进行线性回归分析，并基于回归结果来推算这两个指标。以下是一个基本的示例代码，用于从给定的数据集中（假设数据集已经加载到内存中）计算环境不确定性的两个维度：

```stata
* 假设数据表名为 mydata，其中包含年份(year)、公司代码(coid)和销售收入(sales)

clear all

use mydata, clear

* 创建滞后的销售变量
egen sales1 = shift(sales), by(coid) t(year) shift(1)
egen sales2 = shift(sales), by(coid) t(year) shift(2)
egen sales3 = shift(sales), by(coid) t(year) shift(3)
egen sales4 = shift(sales), by(coid) t(year) shift(4)

* 计算过去5年销售额的平均值
egen mean_sales = mean(sales), by(coid)

* 进行线性回归，以计算环境动态性和丰富性的参数
regress sales1 sales2 sales3 sales4 if year >= 2000 & year <= 2019, noconstant

* 环境动态性（以标准误为分母）
gen env_dyn = _se[sales1]/mean_sales

* 环境丰富性（以回归系数为分子）
regress sales1 sales2 sales3 sales4 if year >= 2000 & year <= 2019, noconstant
gen env_enrich = (_b[sales1] + _b[sales2] + _b[sales3] + _b[sales4])/mean_sales

* 清理临时变量
drop sales1 sales2 sales3 sales4 mean_sales
```

这个代码假设你已经有了一个包含公司销售收入信息的Stata数据集。它首先生成过去四年的滞后的销售变量，然后计算每个公司的5年平均销售额。接下来进行回归分析来估算环境动态性（通过标准误除以平均销售额）和环境丰富性（通过回归系数总和除以平均销售额）。注意这里的代码是在一个假设的数据集上运行的，实际应用时需要根据你自己的数据结构调整变量名。

这个过程中的关键在于理解环境不确定性的计量是基于历史销售数据的变化情况。在具体操作中，需要确保数据已经被按公司分组排序，以便正确地创建滞后的销售收入变量，并且进行适当的回归分析以获取所需的参数估计值和标准误。

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