《时间序列模型stata 基本命令汇总》由会员分享，可在线阅读，更多相关《时间序列模型stata 基本命令汇总（38页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、时间序列模型时间序列模型结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比 较低。在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。而早期的单变量时间序列 模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着 Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序 列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛 应用于经济、气象和过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法， ARIMA 模型、ARCH 族模型、VAR 模型、VEC 模型、单位根检验及协整检验等。一、基本命令一、基本命令 1.11.1 时间序列数据的处理时间
2、序列数据的处理1)1)声明时间序列：声明时间序列：tssettsset 命令命令use gnp96.dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L.gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L.gnp2)2)检查是否有断点：检查是否有断点：tsreport,tsreport, reportreportuse gnp96.dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*
3、/3)3)填充缺漏值：填充缺漏值：tsfilltsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)4)追加样本：追加样本：tsappendtsappenduse gnp96.dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappendtsappend , add(5) /*追加 5 个观察值*/list in -10/-1sum5)5)应用：样本外预测应用：样本外预测: : predictpredictreg gnp96 L.gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)6)清除时间标识清除时间标
4、识: : tsset,tsset, clearcleartsset, clear1.21.2 变量的生成与处理变量的生成与处理1)1)滞后项、超前项和差分项滞后项、超前项和差分项 helphelp tsvarlisttsvarlistuse gnp96.dta, cleartsset dategen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2.gnp96 gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2.gnp96gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2.gnp96list in 1/1
5、0list in -10/-12)2)产生增长率变量产生增长率变量: : 对数差分对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D.lngnp gen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101.31.3 日期的处理日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 .1960 年 1 月 1 日，取
6、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 1）使用）使用 tssettsset 命令指定显示格式命令指定显示格式use B6_tsset.dta, cleartsset t, daily listuse B6_tsset.dta, cleartsset t, weeklylist 2)2)指定起始时点指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmli
7、st t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203 3）自己设定不同的显示格式）自己设定不同的显示格式 日期的显示格式 %d (%td) 定义如下： %-td 具体项目释义：“”中可包含如下字母或字符c y m l n d j h q w _ . , : - / !cC Y M L N D J W 定义如下：c and C 世纪值(个位数不附加/附加 0) y and Y 不含世纪值的年份(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)
8、M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加 0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加 0)j and J 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 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加 0)_ display a blank (空格). display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(
9、斜线) display a close single quote(右引号)!c display character c (code ! to display an exclamation point)样式 1：Format Sample date in format-%td 07jul1948 %tdM_d,_CY July 7, 1948 %tdY/M/D 48/07/11 %tdM-D-CY 07-11-1948 %tqCY.q 1999.2 %tqCY:q 1992:2 %twCY,_w 2010, 48 - 样式 2：Format Sample date in format-%d 11
10、jul1948 %dDlCY 11jul1948 %dDlY 11jul48 %dM_d,_CY July 11, 1948 %dd_M_CY 11 July 1948 %dN/D/Y 07/11/48 %dD/N/Y 11/07/48 %dY/N/D 48/07/11 %dN-D-CY 07-11-1948 -clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5
11、use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4 4）一个实例：生成连续的时间变量）一个实例：生成连续的时间变量use e1920.dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301.41.4
12、图解时间序列图解时间序列 1 1）例）例 1 1：clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0.7 0.2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0.7 0.2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制，但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2 2）例）例 2 2：增加文字标注：增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in) /ttext(3470
13、28nov2002 “thanks“ /3470 25dec2002 “x-mas“, orient(vert) 3 3）例）例 3 3：增加两条纵向的标示线：增加两条纵向的标示线sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002)* 或采用 twoway line 命令local d1 = d(28nov2002)local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(d1 d2)4 4）例）例 4 4：改变标签：改变标签tsline calories, tl
14、abel(, format(%tdmd) ttitle(“Date (2002)“)tsline calories, tlabel(, format(%td)二、二、ARIMAARIMA 模型和模型和 SARMIASARMIA 模型模型 ARIMA 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为 一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。这个模型一旦被识别 后就可以从时间序列的过去值及现在值来预测未来值。ARIMA(1,1)模型：ttttyy112.12.1 ARIMAARIMA 模型预测的基本程序模型预测的基本程序: : 1) 根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以 ADF 单位根检验 其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。一般来讲， 经济运行的时间序列都不是平稳序列。 2) 对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的，并存在一定的 增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理，如果数据存在异方差，则 需对数据进行技术处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数 值无显著地异于零。 3) 根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型。若平稳序列的偏相关函
