Stata干擾項序列相關

2022-11-01 19:48:07 字數 2467 閱讀 9734

1. ****干擾項序列相關(自相關)的gls估計********/

2. ***吳良海,安徽工業大學商學院會計系,2014/10/16***

3. cap prog drop ar //如果記憶體中存在do檔案,請清除,如果沒有,請繼

4. prog ar //命名乙個以ar為名的do檔案

5. version 13.0

6. set more off //自動翻屏到最後一頁

7. use d:\data\10.17\friedman2,clear //請調入系統中自帶的資料集

8. drop if m1==. //如果m1這個變數等於缺失值 ,請刪除。

9. tsset time //time為時間變數,tsset時間序列設定。

var of varlist cons m1 m2,c=4或12,d=4

/*當干擾項服從ar(2)過程時,可以採用如下命令進行處理*/

//estimation equation:reg ln_consump ln_m1 ln_m2

* transform the data干擾項序列相關(自相關)的gls估計********/

***吳良海,安徽工業大學商學院會計系,2014/10/16***

cap prog drop ar //如果記憶體中存在do檔案,請清除,如果沒有,請繼續。

prog ar //命名乙個以ar為名的do檔案。

version 13.0

set more off //自動翻屏到最後一頁

use d:\data\10.17\friedman2,clear //請調入系統中自帶的資料集

drop if m1==. //如果m1這個變數等於缺失值 ,請刪除。

tsset time //time為時間變數,tsset時間序列設定。

foreach var of varlist cons m1 m2 //一階拆分表示為d,二階拆分表示為d2.....

qui reg consump m1 m2 //consump被解釋變數和貨幣突發量 m1m2之間的關係。m1m2是否影響consump?程度?

qui靜靜的,結果視窗不顯示執行結果。

dwstat //durbin watson檢驗,2為標準值,如果得到很小的數,說明存在序列相關。d w為人。檢驗一階自相關,不能檢驗高階自相關。

return list //列示記憶體中儲存的那些值。

dis "rho=" `=1-r(dw)/2' //計算一階自相關係數,dw~=2(1-rho) dw代表德斌沃森檢驗 dis為display顯示,rho為相關係數表示式。執行後,當期值與上期值相差0.986.

reg ln_consump ln_m* //原始資料對數形式的序列相關檢驗

dwstat

dis "rho=" `=1-r(dw)/2'

qui reg dln_consump dln_m* //原始資料對數差分形式的序列相關檢驗

dwstat

dis "rho=" `=1-r(dw)/2' //相關係數最大值為1,最小值為-1.

/*進行單位根檢驗,判斷序列平穩性*/ //判斷現有資料是穩定還是非穩定的

foreach var of varlist consump m1 m2 ln_consump ln_m1 ln_m2 //dfuller為單位根檢驗。

/*對原始資料和取對數後的資料進行的單位根檢驗都表明

二者是含有單位根的,即均為非平穩序列,此時ols直接進行回歸往往

是有問題的。*/ //以下是解決辦法。

*首先假設干擾項服從最簡單的ar(1)形式 //假設滯後值lags為0 如果小於3個臨界值之一表明存在單位根。

prais ln_consump ln_m1 ln_m2,twostep //prais-winsten估計 //twostep選擇項,顯示兩步。

est store p1_haihan //把剛剛回歸的結果儲存下來

// prais ln_consump ln_m1 ln_m2,corc //cochrane-orcutt估計 //對剛剛那種方法進行校正。

// est store c1_haihan

newey ln_consump ln_m1 ln_m2,lag(0) //newey-west(1987)估計 //這是另外一種方法。

reg ln_consump ln_m1 ln_m2,robust //採用white公式估計係數方差,同上命令效果

newey ln_consump ln_m1 ln_m2,lag(2) //滯後階q取2 //newey可以進行高階回歸。

//如何確定滯後階?——異方差和序列相關形式未知時的ols穩健性估計

//年度資料,q=1或2;季度資料,q=4或8;月度資料,q=12或24

//newey和west(1987)建議取q=int(4*(n/100)^(2/9))

//schwert(1989),q=int,c=4或12,d=4

/*當干擾項服從ar(2)過程時,可以採用如下命令進行處理*/

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