用stata对面板数据做Granger因果检验的方法 .doc

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1、用stata14对面板数据做Granger因果检验的方法随着面板数据库规模的扩大,围绕面板数据因果关系的理论也迅速发展。面板数据正从具有大样本量(N)和较短时间维度(T)的微观面板数据转变为到具有大样本量(N)和长的时间维度(T)的宏观面板数据。在这种情况下,就需要注意时间序列计量经济学的经典问题,即(非)平稳性和(非)因果关系。在本文中,我们介绍了社区贡献的外部命令xtgcause,它实现了Dumitrescu和Hurlin(2012)提出的面板数据中Granger因果关系的检验过程。xtgcause通过最小化Akaike信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)和Hannan-Q

2、uinn信息准则(HQIC)来选择模型中的滞后阶数,同时,它提供了bootstrap方法来计算p值和临界值。1.录入数据,具体方法可以参考其他文章或教程。2.在命令窗口输入xtsetpanelvartimevar。此步骤是设置面板模型,panelvar代表界面变量,timevar代表时间序列变量。3.安装面板数据格兰杰因果检验的程序,在命令框输入:sscinstallxtgcause,等待一会安装成功。4.进行格兰杰因果检验:xtgcausevar1var2,这是检验变量2是不是变量1的Granger成因,所以还需要反过来再检验一次:xtgcausevar2var1,如果要选择之后像就

3、加入lags()

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