與時間序列相關(guān)的stata-命令及其統(tǒng)計量的解析-wenkub
2022-09-02 01:33:00 本頁面
【正文】 作 在 Statistics— —Postestimation(倒數(shù)第二個)——Reports and Statistics(倒數(shù)第二個) ——在里面選擇 BreushGodfrey LM（當然你在里面還可以找到方差膨脹因子還有DW 統(tǒng)計量等常規(guī)統(tǒng)計量） LM 統(tǒng)計量如何看：P 值越?。ㄔ浇咏?0）表示越顯著（顯著拒絕原假設(shè)），存在序列相關(guān) 具體是幾階序列相關(guān)，你可以把滯后期寫為幾，當然默認是 1，（通常的方法是先看圖，上面說的自相關(guān)和偏相關(guān)圖以及Q 值，然后再利用LM 肯定）。 平穩(wěn)時間序列存在自相關(guān)的問題的解決方案殘差出現(xiàn)序列相關(guān)的補救措施： 一階自相關(guān) :最近簡單的方法是用AR(1)模型補救，就是在加一個殘差的滯后項即可。所以，可以考慮使用偏自相關(guān)系數(shù)jk,k，以便更加全面的描述自相關(guān)過程AR(p)的統(tǒng)計特征。MA(q) MA(q) 的偏自相關(guān)系數(shù)的具體形式隨著 q 的增加變得越來越復雜，很難給出一個關(guān)于 q 的一般表達式，但是，一個MA(q) 模型對應于一個AR(∞) 模型。 我們引入了自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)這兩個統(tǒng)計量來識別 ARMA(p,q) 模型的系數(shù)特點和模型的階數(shù)。 注：無論采取什么樣的方式，只要能夠把殘差中的序列相關(guān)消除掉，又不會引入新的問題，這樣的模型就是最優(yōu)模型。 窗口：Statistics——Timeseries——Graphs——Cumulative Spectral distribution 單位根檢驗（219） DickeyFuller 檢驗 命令：dfuller var (,lags()/trend/noconstant/regress/)對變量做ADF 檢驗可以加滯后期或趨勢項或不含常數(shù)項等等這些取決于你的模型。在實際應用中，還需要兼顧其他的因素，如系統(tǒng)的穩(wěn)定性、模型的擬合優(yōu)度等。如果圖形中大致顯示了被檢驗序列的波動趨勢隨時間變化而變化，那么便可以添加時間趨勢項。 與VAR 模型相關(guān)的STATA 命令與解析 VAR 模型的估計 STATA 命令：var 解釋變量 （，無常數(shù)項noconstant/滯后期lags(n)/ 外生變量exog(varlist)/constraints(numlist)線性約束的個數(shù){注意：使用線性約束要提前定義，詳情見建模中的各種小問題}/LIKEPOHL 滯后階數(shù)選擇的統(tǒng)計量lutstats） 窗口操作：Statistics——Multivariate time series——VAR(第二項) 如何看結(jié)果： 保存估計結(jié)果的命令：est store 名稱 2． VAR 模型平穩(wěn)性 STATA 命令：varstable(，graph 表示畫出圖形) 如何看結(jié)果：特征值都在圓內(nèi)，即都小于1，表示VAR 模型穩(wěn)定 窗口操作：Statistics ——Multivariate time series ——VAR diagnostics and tests——check stability condition of VAR estimates 3． VAR 階數(shù)的選擇——滯后階數(shù)的確定 在VAR 模型中，正確的選擇模型的滯后階數(shù)，對于模型的估計和協(xié)整檢驗都產(chǎn)生一定的影響，小樣本情況更是如此。格蘭杰因果關(guān)系檢驗有助于表明變量間的動態(tài)影響，有助于提高模型的預測效果。STATA 的irf 命令用于計算VAR、SVAR、VEC 模型的脈沖響應、動態(tài)乘子和方差分解。沒種模型可以采用不同的分析工具。命令格式為： vecrank var1 var2 （,lag(n),trend(constant)） 輸出結(jié)果： ——————————————————————max 輸出極大特征統(tǒng)計量 ic 輸出信息準則 levela 輸出1%和5%的臨界值 ——————————————————————例如： vecrank depvar var，lags(n) ic max 窗 口 操 作 ： Statistics — — Multi
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