时间序列模型在STATA中的实现

时间序列模型在STATA中的实现


目录

 

一、基本命令......................2
 
1.1时间序列数据的处理......................2
1)声明时间序列:tsset 命令......................2
2)检查是否有断点:tsreport, report......................2
3)填充缺漏值:tsfill......................3
4)追加样本:tsappend......................3
5)应用:样本外预测: predict......................3
6)清除时间标识: tsset, clear......................3
1.2变量的生成与处理......................4
1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlist......................4
 2)产生增长率变量: 对数差分......................4
1.3日期的处理......................5
1)使用 tsset 命令指定显示格式......................6
2)指定起始时点......................6
3)自己设定不同的显示格式......................7
4)一个实例:生成连续的时间变量......................10
1.4图解时间序列......................11
1)例1:......................11
2)例2:增加文字标注......................11
3)例3:增加两条纵向的标示线......................11
 4)例4:改变标签......................12
 
二、ARIMA 模型和SARMIA模型......................12
2.1 ARIMA模型预测的基本程序:......................12
 2.2 ARIMA模型中AR和MA阶数的确定方法:......................13
 2.3 ARIMA模型中涉及的检验:......................14
2.4 ARIMA模型和SARIMA模型的估计......................14
2.5 ARIMA模型的一个真实应用——美国批发物价指数......................15
 
三、ARCH 模型......................17
3.1 ARCH模型应用......................18
3.2 ARCH模型的确定以及检验......................22
3.3 ARIMA过程的ARCH模型......................25
3.4 非对称效应的EGARCH模型......................28
3.5 限制条件的ARCH模型......................31
四、VAR 模型......................34
4.1 滞后阶数的选择......................38
4.2 模型的估计......................40
4.3 VAR模型相关检验......................52
4.4 格兰杰因果检验......................55
4.5 脉冲响应和方差分解......................56
4.6 预测......................61
4.7 结构型的VAR模型......................62
 
五、协整分析和误差修正......................65
 

 


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