时间序列模型stata - 图文

*-6 一些相关的检验

*--s6.1 协整方程的稳定性检验 --- 基于协整关系的拟合值 * 因为调整系数的统计推断非常依赖于协整关系的稳定性 vec austin dallas houston, rank(2) lag(5) predict ce1, ce eq(#1) predict ce2, ce eq(#2) twoway line ce1 t twoway line ce2 t line ce1 ce2 t

line dallas houston austin t /*1991年前后,三州的房价较为“混乱”*/ wntestb ce1 /*第一个协整关系的设定似乎并不好*/ wntestb ce2 dfuller ce1 dfuller ce2 corrgram ce2

*--s6.2 检验协整个数的设定是否正确

* VECM 中参数的统计推断的合理性依赖于两个条件:

* 1. 协整方程(关系)是稳定的;

* 2. 协整个数的确定是正确的;这可以通过 vecrank 来决定 * vecstable 同时对这两个问题进行检验

* 思路:如果 VECM 中有 K 个内生变量,r 个协整关系,

* 如果剩余的 K-r 个特征根的模非常接近于 1,就表明 * 协整方程不稳定,或其中还有另一个共同趋势 * 即,rank() 选项设定的数值过高 vec austin dallas houston, rank(2) lag(5) vecstable, graph

*--s6.3 检验残差是否服从正态分布

* Johansen(1995,p.141) 由于 VECM 采用 MLE 估计,

* 假设干扰项为 i.i.d,且服从正态分布

* 虽然在大样本下,无须正态分布假设,但考虑到多数时间序列都较短, * 因此,多数学者还是会检验残差是否服从正态分布 vec austin dallas houston, rank(2) lag(5) vecnorm

*--s6.4 检验残差序列是否存在序列相关

* VECM 的估计,统计推断和预测都假设干扰项不存在序列相关 qui vec austin dallas houston, rank(2) lag(3) veclmar, mlag(5)

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