與時間序列相關的stata-命令及其統(tǒng)計量的解析(編輯修改稿)
2025-09-01 01:33 本頁面
【文章內容簡介】 xog(varlist)/constraints(numlist)線性約束的個數{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 滯后階數選擇的統(tǒng)計量lutstats） 窗口操作：Statistics——Multivariate time series——VAR(第二項) 如何看結果： 保存估計結果的命令：est store 名稱 2． VAR 模型平穩(wěn)性 STATA 命令：varstable(，graph 表示畫出圖形) 如何看結果：特征值都在圓內，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 階數的選擇——滯后階數的確定 在VAR 模型中，正確的選擇模型的滯后階數，對于模型的估計和協(xié)整檢驗都產生一定的影響，小樣本情況更是如此。 （1）STATA 命令：用于VAR 模型估計之前 varsoc 解釋變量（，沒有常數項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 表示已經估計的VAR 模型的名字。 （1）（2）如何看結果：找最顯著的階數作為其滯后項（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。 4． 殘差的正態(tài)性與自相關檢驗 STATA 命令： 1. 先進行var 回歸 2. varnorm 如何看結果：原假設是服從正態(tài)分布 P 值越小越顯著拒絕原假設——不服從正態(tài)分布 P 值越大越不顯著拒絕，原假設成立——服從正態(tài)分布 自相關：窗口操作：Statistics——Multivariate time series—— VAR diagnostics and tests——LM Test 正態(tài)分布：窗口操作：Statistics——Multivariate time series ——VAR diagnostics and tests——Test for normally(倒數第三項) 5． Granger 因果關系檢驗 格蘭杰因果關系不同于我們平常意義上的因果關系，它是指一個變量對于另外一個變量具有延期影響。格蘭杰因果關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。 命令格式： 1. 先進行var 2. 再進行格蘭杰因果檢驗vargranger 如何看結果：看P 值的顯著性，越小說明存在越強的因果關系，相反 P 值越大說明兩者的因果關系不明顯。 窗口操作：Statistics——Multivariate time series——Granger causality test 6．脈沖響應與方差分解（223） 脈沖響應與方差分解是一個問題的兩個方面。脈沖響應是衡量模型中的內生變量對一個變量的脈沖（沖擊）做出的響應{一對多，一個變 量向下所引起的其他變量的變動}，而方差分解則是如何將一個變量的響應分解到模型中的內生變量{多對一，一個變量的變動向上追溯引起該變動的若干原因}。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。 注意：該方法的操作使用于var、svar、vec 估計之后。 （1） 創(chuàng)建irf 文件 STATA 命令：irf create irfname ，s
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