时间序列模型在STATA中的实现

    2010-10-06

    时间序列模型在STATA中的实现

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    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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    [报告关键词]： 时间序列模型 STATA
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