时间序列计量经济学模型

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1、时间序列计量经济学模型经济分析中所用到的三大类重要数据中，时间序列数据是其中最常见，也是最重要的一类数据。迄今为止，对时间序列的分析是通过建立因果关系为基础的结构模型。时间序列模型反映动态特征，通常是运用时间序列的过去值、当期值及滞后扰动项的加权和建立模型来“解释”时间序列的变化规律。时间序列资料具有相关性，大部分资料具有非平稳性，而无论是单方程计量经济学模型还是联立方程计量经济学模型，这种分析背后有一个隐含的假设，即这些数据是平稳的（stationary）。------目录-------一．简介1.时间序列数据处理二．时间序列的平稳性及其检验1．非平稳时间序列简介2．单位根检验3．非平

2、稳时间序列的平稳化三．平稳时间序列模型1．AR(P)过程2．MA(q)过程3．ARIMA模型四．协整与误差修正模型五．条件异方差六．向量自回归模型（VAR）一、简介1时间序列数据的处理1.1cdC:stata10Net_courseB6_TimeS1)声明时间序列：tsset命令usegnp96.dta,clearlistin1/20genLgnp=L.gnptssetdatelistin1/20genLgnp=L.gnp2)检查是否有断点：tsreport,reportusegnp96.dta,cleartssetdatetsreport,reportdropin10/10lis

3、tin1/12tsreport,reporttsreport,reportlist/*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值：tsfilltsfilltsreport,reportlistlistin1/124)追加样本：tsappendusegnp96.dta,cleartssetdatelistin-10/-1sumtsappend,add(5)/*追加5个观察值*/listin-10/-1sum5)应用：样本外预测:predictreggnp96L.gnp96predictgnp_hatlistin-10/-16)清除时间标识:tsset,cleartsset,clear1.2变

4、量的生成与处理1)滞后项、超前项和差分项helptsvarlistusegnp96.dta,cleartssetdategenLgnp=L.gnp96/*一阶滞后*/genL2gnp=L2.gnp96genFgnp=F.gnp96/*一阶超前*/genF2gnp=F2.gnp96genDgnp=D.gnp96/*一阶差分*/genD2gnp=D2.gnp96listin1/10listin-10/-12)产生增长率变量:对数差分genlngnp=ln(gnp96)gengrowth=D.lngnpgengrowth2=(gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gendiff=grow

5、th-growth2/*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/listdategnp96lngnpgrowth*diffin1/101.3日期的处理日期的格式helptsfmt基本时点：整数数值，如-3,-2,-1,0,1,2,3....1960年1月1日，取值为0；显示格式：定义含义默认格式%td日%tdDlCY%tw周%twCY!ww%tm月%tmCY!mn%tq季度%tqCY!qq%th半年%thCY!hh%ty年%tyCY1）使用tsset命令指定显示格式useB6_tsset.dta,cleartssett,dailylistuseB6_tsset.dta,cleartsset

6、t,weeklylist2)指定起始时点capdropmonthgeneratemonth=m(1990-1)+_n-1formatmonth%tmlisttmonthin1/20capdropyeargenyear=y(1952)+_n-1formatyear%tylisttyearin1/203）自己设定不同的显示格式日期的显示格式%d(%td)定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符cymlndjhqw_.,:-/'!cCYMLNDJW定义如下：candC世纪值(个位数不附加/附加0)yandY不含世纪值的年份(

7、个位数不附加/附加0)m三个英文字母的月份简写(第一个字母大写)M英文字母拼写的月份(第一个字母大写)nandN数字月份(个位数不附加/附加0)dandD一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)jandJ一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h一年中的第几半年(1or2)q一年中的第几季度(1,2,3,or4)wandW一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_displayablank(空格).displayaperiod(句号),