stata代码模板系列之序列相关

2018-12-23 08:12:37 织梦安装使用
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君泉 君泉Stata




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黄色字体为自己填写部分,红色字体为可缺省部分。



序列相关是指不同的样本值,其随机扰动项不独立,而是存在某种相关性。此时最小二乘估计仍具有无偏、一致性,但不再有效,影响假设检验。



1

序列相关检验


(1) 图示法


如果干扰项真的存在序列相关,那么残差值应该随着时间的变化有某种规律性的特点,即不是随机波动的,这可以做残差与时间变量的散点图来直观判断序列相关是否存在。但如果是在截面数据中,要先生成一个伪时间变量,反应残差与这个伪时间变量的相关性。


quietly regress  被解释变量 解释变量若干

predict e1,residuals

generate t=_n

scatter e1 t

注:t为时间变量。

        没有时间变量时,要用generate生成一个伪时间变量t


(2) DW检验


在stata中,只在时间序列中才能进行序列相关检验,因此截面数据中仍然要生成一个伪时间变量,并且把数据设置为时间序列。而时间序列中则可以直接进行dw检验。DW检验只适用于一阶自相关。


quietly regress  被解释变量 解释变量若干

generate t=_n

tset t

estat dwatson

当数据时截面数据时,需要generate和tset语句:

Generate生成伪时间变量t;tset将数据设置为时间序列数据。


(3) DW h’检验


由于DW检验要求解释变量满足严格外生要求,若非严格外生,如有滞后被解释变量作为解释变量,则DW检验失效,这是应采用DW h’检验。


quietly regress  被解释变量 解释变量若干

generate t=_n

tset t

estat durbinalt


(4)B-G LM检验


由于DW检验只适用于检验一阶自相关,对于高阶则常用B-G LM检验,对于截面数据仍然要生成伪时间变量,并将数据设置成时间序列数据。


quietly regress 被解释变量 解释变量若干

generate t=_n

tset t

estat bgodfrey,lags (滞后阶数)


2

序列相关的校正


(1) 广义最小二乘法修正一阶自相关


prais 被解释变量 解释变量,rhotype(一阶自相关系数的估计方法) corc ssesearch或twostep


rhotype括号里选择一阶自相关系数的估计方法,可缺省,有:


★ l regress  ols估计的滞后一阶自相关系数,缺省时默认此项;


★ l tscorr  残差的自相关系数;


★ l dw  dw检验计算的自相关系数;


★ l theil  theil方法调整的自相关系数;


★ l naqar  dw修正公式计算的自相关系数。


Corc意味着进行cochrane-orcutt估计,可缺省,缺省时候则进行prais-winsten估计。


Ssesearch 意味着使用hilderh-lu搜索法,在估计出一阶相关系数的同时,也完成了对模型的估计。Twostep采用“两步法”。此两者只能选一。


(2)newey-west估计修正高阶自相关


newey-west 被解释变量 解释变量,lag(序列相关的最大阶数) level(#)


Level(#)设置回归系数的置信区间为#%


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