與時間序列相關的stata-命令及其統(tǒng)計量的解析-免費閱讀
【正文】 命令格式：vec 變量（ ，模型設定） ——————————————————————————————————模型設定： rank(n) 協(xié)整方程的個數(shù)，默認選項為rank(1) lags(n) VAR 模型的最高滯后階數(shù) trend(constant) 包含無約束的常數(shù)項(state 默認值) trend(rconstant) 包含有約束的常數(shù)項 trend(trend) 包含趨勢項 trend(rtrend) 包含有約束的趨勢項 trend(none) 既不包含趨勢項也不包含常數(shù)項 輸出結果： alpha 將調(diào)整系數(shù)單獨列表 pi 輸出pi 矩陣，即pi=(alpha)(beta) mai 輸出MA 影響矩陣的參數(shù) dforce 輸出短期參數(shù)、協(xié)整參數(shù)和調(diào)整參數(shù) ——————————————————————————————————注意：必須先設定時間格式 tsset Varlist 可以包含時間序列符號。 注意：該方法的操作使用于var、svar、vec 估計之后。 （1）STATA 命令：用于VAR 模型估計之前 varsoc 解釋變量（，沒有常數(shù)項noconstant/最高滯后 期 maxlag()/ 外 生 變 量 exog(varlist)/ 線 性 約 束 條 件 constraints(numlist)） （2）命令：用于模型估計之后 解釋變量（，estimates(estname)） 其中，estname 表示已經(jīng)估計的VAR 模型的名字。 （2）可以選擇常數(shù)和線性時間趨勢，選擇哪種形式很重要，因為檢驗顯著性水平的 t 統(tǒng)計量在原假設下的漸進分布依賴于關于這些項的定義。 與平穩(wěn)性檢驗相關的STATA命令及其統(tǒng)計量解析（P212 張曉峒）白噪聲檢驗： 1. Q 檢驗 wntestq var ，lag(n) 檢驗 wntestb var ，table（表示結果以列顯示，而不做圖。因此，MA(q) 模型的偏自相關系數(shù)一定呈現(xiàn)出某種衰減的形式是拖尾的。 高階的自相關:用AR(n)模型補救。 AR 模型的識別與最高階數(shù)的確定： 可通過自相關系數(shù)來獲得一些有關 AR(p) 模型的信息，如低階 AR(p) 模型系數(shù)符號的信息。故可以通過識別一個序列的偏自相關系數(shù)的拖尾形式，大致確定它應該服從一個MA(q) 過程。不加 table 就以圖形的方式現(xiàn)實） 或者在Statistics——Timeseries——TEST——Bartlett 檢驗（第四個） 畫密度圖： 概率密度圖 命令：pergram var ,generate(新變量名字) 將概率密度的圖上所生成的值生成并儲存在新變量里，這個不是必須的，只是為了日后方便。① 如果在檢驗回歸中含有常數(shù)，意味著所檢驗的序列的均值不為 0，一個簡單易行的辦法是畫出檢驗序列的曲線圖，通過圖形觀察原序列是否在一個偏離 0 的位臵隨機變動，進而決定是否在檢驗時添加常數(shù)項； ② 如果在檢驗回歸中含線性趨勢項，意味著原序列具有時間趨勢。 （1）（2）如何看結果：找最顯著的階數(shù)作為其滯后項（一般會標有 ※） （3）命令：用于模型估計之后（Wald 滯后排除約束檢驗） Varwle 窗口操作：Statistics——Multivariate time series——VAR diagnostics and tests——第一第二項 如何看結果：看不同階數(shù)上的聯(lián)合顯著性，看P 值，越小越顯著，表示存在該階滯后項。 （1） 創(chuàng)建irf 文件 STATA 命令：irf create irfname ，set(名字) （先進行var, 然后使用這條命令就可以直接把剛剛 var 的結果保存到該 irf 文件里，并且只有這條命令是最好用的，其他命令即使可以建立irf 文件但是不能把var 的結果保存進去，那也是沒用的。 支持循環(huán)遞推 不允許時間序列存在間斷點 在VEC 模型中，同樣可以進行模型的平穩(wěn)性條件檢驗、殘差的正態(tài)分布檢
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