Estimando ARDL com Cointegrating Bounds em STATA Recentemente, recebi vários comentários em meus blogs anteriores de ARDL no microfit amp ARDL no visuais 9 sobre o procedimento para aplicar o ARDL com limites de cointegração de Pesaran em STATA. Espera-se que o STATA seja mais em software de prática na comunidade de pesquisa. Hoje vou mostrar como fazer o ARDL no STATA. Em primeiro lugar, exigimos o módulo ARDL para STATA, para esta gravação seguir Commandfindit ARDL na janela de comando STATA, mostrará o link para o módulo ARDL, clique nele e instale no seu STATA. O seguinte é o comando ardl depvar indepvar1 indepvar2. Aqui, aic é usado para a seleção automática de atraso usando Akike Information Criterion Method. A seguir estão os resultados. Eu correspondi com os resultados com ARDL de visões, eles são cerca de 90, a diferença ligeira é porque o fato de que ambos os pacotes de software usam um método diferente para calcular erros padrão. A seguir está o comando ardl, notável btest, isso mostrará o teste vinculado ARDL e os valores críticos. Como esperado, os valores críticos são os mesmos que o que é mostrado nas visualizações, mas o teste vinculado é um pouco maior no visor é 5.43 aqui é 5.62, portanto, podemos dizer que existem mais chances de que você encontre cointegração no STATA. Agora você precisa dos coeficientes de longo prazo e de curto prazo que pode ser estimado através de ardl Here ec será usado para gerar a versão de correção de erro do modelo com aic como critério para a ordem de atraso. O importante é o uso do comando restore (name), será explicado mais tarde. Aqui você pode ver o LR é as estimativas de longo prazo, SR é as estimativas de curto prazo e ADJ é o coeficiente de ajuste ou os coeficientes de correção de erros. Agora, para o caso de gerar os diagnósticos de estimação de postagem, você precisa converter os resultados estimados de ardl para o formato reg para que possamos aplicar estimativas posteriores. Para isso, escreva o comando estima a restauração ecreg, trará o resultado do modelo ardl ecm para a memória do computador. E quando você escreve o comando de regressão, ele mostrará os resultados do ecm sob o comando de regressão como abaixo. Aqui você pode usar os seguintes comandos estat dwatson para as estatísticas de Durbin Watson D para a autocorrelação da 1ª ordem. Estat archlm para o teste ARCH LM para autocorrelação de ordem superior estat bgodfrey para o teste Breusch Godfrey LM para autocorrelação de ordem superior estat mais quente para teste de Heteroscedasticidade pagão Breusch. Estatulo ovtest para Ramsey RESET teste estatal vif para teste VIF de Multicollinearidade. Para todos esses testes, o critério de decisão está disponível sob a forma de hipótese nula ou alternativa. Até agora, eu estou olhando como verificar a estabilidade do teste de coeficiente (CUSUM) em STATA. Qualquer um que saiba como fazê-lo, por favor, compartilhe. Espero que isto ajude. Atualização: o comando cusum6 pode ser usado para gerar gráficos CUSUM e CUSUMsq para ARDL em Stata Obrigado Norman para esta nova página interessante em ARDL. I8217m só aprendo este modelo e compare com alguns resultados no Microfit. E há também algumas diferenças nos resultados. Tenho uma pergunta para ter certeza de que entendo bem a saída da Stata. A parte 8220ADJ8221 realmente corresponde ao termo de ajuste, então parâmetro de termo (y - teta8217 x), direito, eu pergunto isso por causa do nome da saída (está escrito y, por exemplo, 8221 LP L1.8221). Muito obrigado. Não, o adj é o atraso real da variável dependente na equação de curto prazo, então será L. LP Solomon Bizuayehu diz: Desculpe, don8217t conheça o lugar certo para escrever este comentário: Primeiro, obrigado pela breve nota no ARDL. Se isso ajudar, no que diz respeito à sua última pergunta na nota, podemos fazer o teste CUSUM usando o seguinte procedimento no STATA. 1. se for pela primeira vez instalar o utilitário executando o comando 8220ssc install cusum68221 2. escreva o seguinte comando 8220cusum6 Y X1 X2 Ano, cs (cusum) lw (inferior) uw (superior) 8221 estes comentários podem ser escritos no Janela de comando do STATA. Pode ser feito antes ou depois de estimar o modelo ARDL Solomon Bizuayehu diz: Desculpe, eu também não estou claro sobre este ponto. Então, em seu modelo, qual parâmetro se refere à correção de erro no curto prazo, eu estava executando o modelo ardl e, infelizmente, não obtive o resultado para LD. E a diferença entre a variável dependente no curto prazo, ela apenas contém variáveis independentes, embora usei o mesmo comando como você usa. Você pode ajudar o ECM (-1) ou às vezes escrito como ECT (-1) é realmente a variável L. Y. Esta é a variável de correção de erros. Em segundo lugar, o LD. Y deve estar lá. Na terceira imagem, a primeira variável na seção SR é o LD. Y Obrigado, querido Norman, Por favor, é possível usar uma variável dummy na equação ECM. Por exemplo: dy ay (-1) bx (-1) a1dy (-1) 8230apdy (-p) b0dx8230bqdx (-q) cdum sim você pode, na maioria dos softwares há opção de adicionar variáveis exógenas você pode colocar a variável dummy Lá para que eu apresente isso em curto prazo. Oi Norman, I8217ve acabei de descobrir o comando 8220cusum68221 em Stata para traçar os testes CUSUM et cusumSQ Park Sangyoup diz: Hi, Nomad. Obrigado por esta informação útil. Parque I8217m da Coréia. Depois de fazer 8220ardl, o btest8221 não identificável I8217ve só obteve da regressão de 8216ARDL8217 para o 8216Root MSE8217. Eu não poderia obter os resultados dos testes de limites com estatísticas F e estatísticas T. Como posso obter isso ou há um problema com o meu STATA ardl, regressão BDS noctest ARDL Modelo: nível Amostra: 1991m5 8211 2015m10 Número de obs 294 Probabilidade de log -319.91337 R-squared .97642429 Adj R-squared .97576251 Root MSE .7296046 Isso é tudo o que eu tenho. Oi, eu não tenho idéia sobre isso, como é um plugue, pode ser que sua versão do stata pode não suportar esta versão, por favor, escreva help ardl em sua janela de comando e entre em contato com o fabricante de plugins a respeito desta questão, ele pode dizer se existe Problema de compatibilidade. Regards Park Sangyoup diz: I8217m usando STATA13. I8217ve enviou um emil ao fabricante. Espero receber uma resposta em breve. Obrigado mesmo assim. Park Sangyoup diz: oi noman. Recebi a resposta do fabricante. Ele me disse para colocar, 8216ardl, depavar indvar, desviou ec8217 e foi bem. Agora posso terminar meu trabalho graças a você. Muito obrigado. Grande artigo. Eu tenho algumas perguntas que eu gostaria que lhe perguntasse sobre Cointegration em geral. 1) Se eu tiver uma mistura de não estacionária e estacionária, digamos eu tenho 2 I (0) e 2 I (1), nenhuma variável é I (2). Posso realmente aplicar a abordagem VAR, então, porque eu vi vários tópicos sobre esse tópico e tudo parece dar respostas diferentes o tempo todo. (Eu não quero usar o primeiro Diff das variáveis) 2) Você conhece alguma fonte verdadeira de você responder aproximadamente 1), eu não posso encontrar nenhuma fonte principal que você não pode usar o VARVECM quando você possui uma mistura de variáveis de diferentes estacionárias 3) Existe algum limite na base de variáveis a serem usadas em um modelo ARDL Como um benchmark. Obrigado por um excelente blog, por sinal, vou compartilhar isso. 1), na verdade, o inventor da VECM 8220Katarina8221 mencionou em seu livro que o VECM, que é uma forma especial de VAR, pode ser usado para as variáveis I (0) e I (1) e também ilustrou o método. Por que as pessoas não usam variáveis misturadas no VAR, pois, teoricamente, a variável I (0) não pode ser causada pela variável I (1) e no VAR você estará testando. 2) você deve pesquisar o livro de 8220 The Cointegration VAR Model8221 por 8220Katarina Juselius8221 é uma boa referência 3) não há limite no modelo ARDL, mas quanto mais as variáveis que você usa, menos probabilidades haverá cointegração entre elas, como você precisaria Amostra maior para confirmar a cointegração. Obrigado pelas respostas. Eu tenho mais uma pergunta relacionada ao ARDL: o que aconteceu se o ADJ constante da ECM no stata se revelar negativo, mas não significativo 1) Posso ainda ter uma relação de curto prazo se diga que uma variável possui um coeficiente de curto prazo significativo 2) 1), mas para longo prazo. Comentários anteriores Posts Categorias Seguir Blog por Email Pesquisar Hereards testes de limites e inferência robusta para a relação de longo prazo entre os retornos de ações reais e inflação na Austrália Mustabshira Rushdi a Jae H. Kim b. Param Silvapulle ca Departamento de Marketing, Universidade de Monash, Austrália b Departamento de Finanças, La Trobe Business School, Universidade de La Trobe, Austrália c Departamento de Econometria e Estatísticas Empresariais, Monash University, Austrália Aceito em 29 de dezembro de 2011. Disponível em linha 28 de janeiro de 2012. Isso O documento conduz uma investigação empírica sobre a relação de longo prazo entre os retornos de ações reais e a inflação na Austrália ao empregar os testes de limites ARDL. Existe uma relação de longo prazo de retorno de estoque e os parâmetros de longo prazo são funções não-lineares das do modelo de correção de erro condicional. As estimativas OLS do último modelo constituem as estimativas dos parâmetros de longo prazo e seus erros padrão são estimados por métodos delta. As estimativas do modelo de longo prazo assim construídas podem ser questionadas e inconsistentes, e o método delta é derivado, assumindo a normalidade assintótica, que não é realizada nesta investigação. Neste artigo, para superar essas limitações dos métodos tradicionais, empregamos o método de bootstrap corrigido por polarização. Como conseqüência, a inferência estatística robusta e confiável pode ser feita no relacionamento de retorno de longo prazo. Os resultados empíricos mostram que a inflação esperada não teve efeito significativo no retorno real das ações, enquanto a inflação observada teve um efeito significativo e negativo. Além disso, o processo de geração de dados do relacionamento de inflação de retorno não foi afetado pela mudança no regime de política monetária no início dos anos 90. Essas descobertas implicam que as ações australianas foram instrumentos muito efetivos para proteção contra a inflação esperada. Devido à resiliência da economia australiana à atual crise financeira e econômica global, essa descoberta tem implicações para investidores domésticos e estrangeiros de longo prazo na Austrália. Destaques Testamos a relação de longo prazo entre o retorno das ações e a inflação na Austrália. Os testes de limites ARDL são adotados. O bootstrap corrigido por polarização é empregado para inferência estatística robusta. Classificação JEL Testes de limites ARDL Relacionamento de longo prazo Arranque corrigido por polarização
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