Modello Ardl Nel Forex Stata

La stima ARDL con cointegrazione Bounds in STATA Recentemente ho ricevuto molti commenti sulle mie precedenti blog di ARDL in MicroFit amp ARDL in Eviews 9 per quanto riguarda la procedura di applicazione ARDL con cointegrazione limiti della Pesaran in STATA. Si prevede come STATA è più in software di pratica nella comunità di ricerca. Oggi vi mostrerò come fare ARDL in STATA. Prima di tutto abbiamo bisogno del modulo ARDL per STATA, per questa scrittura seguente commandfindit ARDL nella finestra di comando STATA mostrerà il link per il modulo ARDL, clic su di esso e installarlo nel vostro STATA. Di seguito è riportato il comando ARDL varDipendente indepvar2 indepvar1. AIC qui AIC è utilizzato per la selezione automatica di ritardo utilizzando Akike Informazioni Metodo Criterion. Di seguito sono riportati i risultati. Ho abbinato i risultati con la ARDL di Eviews, sono circa 90 simili la leggera differenza è dovuto al fatto che entrambi i pacchetti software utilizzano un metodo diverso per calcolare errori standard. Di seguito è riportato il comando ARDL, noctable BTest questo mostrerà il test legato ARDL e valori critici. Come previsto, i valori critici sono gli stessi di ciò che viene mostrato nelle Eviews ma il test legato è leggermente più grande in Eviews è 5.43 qui è 5,62, quindi, possiamo dire che ci sono più possibilità che troverete cointegrazione in STATA. Ora è necessario lungo periodo e coefficienti di breve periodo si può stimare attraverso ARDL Qui CE verrà utilizzato per generare la versione di correzione degli errori del modello con AIC come criterio per l'ordine di ritardo. La cosa importante è l'uso del comando di ripristino (nome), verrà spiegato in seguito. Qui si può vedere la LR è stime di lungo periodo, SR è le stime di breve periodo e ADJ è il coefficiente di rettifica o dei coefficienti di correzione di errore. Ora, per il caso di generare la diagnostica messaggio di stima è necessario convertire i risultati stimati ARDL al formato reg in modo da poter formulare una stima della posta. Per questo scrivono le stime comando restore ecreg porterà il risultato del modello ECM ARDL nella memoria del computer. E quando si scrive il comando regresso mostrerà i risultati ECM sotto il comando regresso come di seguito Qui è possibile utilizzare i seguenti comandi estat dwatson per le statistiche Durbin Watson D per 1 ° ordine di autocorrelazione. estat archlm per il test ARCH LM per ordine superiore autocorrelazione estat bgodfrey per il test Breusch Godfrey LM per ordine superiore autocorrelazione estat più caldo per il test Breusch Pagan eteroscedasticità. estat ovtest per Ramsey RESET prova estat Vif per il test di VIF Multicollinearità Per tutte queste prove il criterio di decisione è disponibile sotto forma di ipotesi nulla o alternativo. Up-til ora sto cercando il modo per controllare la stabilità del test coefficiente (CUSUM) in STATA. Uno che sa come farlo si prega di condividere. Spero che questo ti aiuti. Aggiornamento: il comando cusum6 può essere utilizzato per generare CUSUM e CUSUMSQ grafici per ARDL in Stata Grazie Norman per questa nuova pagina interessante ARDL. I8217m solo imparare questo modello e confrontare con alcuni risultati in Microfit. E ci sono anche alcune differenze nei risultati. Ho una domanda per essere sicuro di aver capito bene l'uscita di Stata. La parte 8220ADJ8221 corrisponde davvero al termine di regolazione, in modo da parametro di termine (y - teta8217 x), a destra chiedo questo a causa del nome dell'uscita (è scritto Y, eg8221 LP L1.8221). Grazie mille. senza il ADJ è effettivo ritardo di variabile dipendente nella equazione di breve periodo, quindi sarà L. LP Solomon Bizuayehu dice: Siamo spiacenti, don8217t conosce il posto giusto per scrivere questo commento: In primo luogo, grazie per la breve nota sul ARDL. Se aiuta, per quanto riguarda la tua ultima domanda nella nota, si può fare di test CUSUM utilizzando la seguente procedura su STATA. 1. se il suo per la prima volta installare l'utilità eseguendo il comando 8220ssc install cusum68221 2. Scrivere il seguente comando 8220cusum6 Y X1 X2 Anno, cs (CUSUM) lw (inferiore) UW (superiore) 8221 questi commenti possono essere scritti in finestra di comando di STATA. può essere fatto prima o dopo aver stimato modello ARDL Solomon Bizuayehu dice: Mi dispiace, non sono altrettanto chiaro su questo punto. Quindi, nel modello, quale parametro si riferisce alla correzione degli errori nel breve periodo stavo correndo modello ARDL e purtroppo non ho avuto il risultato per LD. Y differenza laged della variabile dipendente nel breve periodo, contiene solo le variabili indipendenti se ho usato lo stesso comando, come si usa. Possiamo aiutare pls ECM (-1) o, talvolta scritto come ECT (-1) è in realtà la variabile L. Y. questa è la variabile di correzione degli errori. in secondo luogo il LD. Y dovrebbe essere lì. Nella terza foto la prima variabile nella sezione SR è la LD. Y Grazie caro Norman, prega, è possibile l'utilizzo di una variabile dummy nell'equazione ECM. Per esempio: dy ay (-1) BX (-1) a1dy (-1) 8230apdy (-p) b0dx8230bqdx (q) cdum sì è possibile, nella maggior parte dei software non vi è possibilità di aggiungere variabili esogene si può mettere la variabile dummy là in modo che vi presenterò nel breve periodo. Ciao Norman, I8217ve appena scoperto il comando 8220cusum68221 in Stata per tracciare l'et CUSUM CUSUMSQ test Parco Sangyoup dice: Ciao, Nomade. Grazie per questa utile informazione. I8217m Parco dalla Corea. Dopo aver fatto 8220ardl, noctable btest8221 I8217ve ottenuto solo da 8216ARDL regression8217 a 8216Root MSE8217. Ho couldn8217t ottenere i risultati dei test con limiti statistiche F e statistiche T. Come posso ottenere che o c'è un problema con il mio STATA ARDL, noctable BTest ARDL modello di regressione: livello di campione: 1991m5 8211 2015m10 Numero di OB 294 Log probabilità -319,91337 R-squared 0,97,642429 millions Adj R-squared 0,97,576251 millions Root MSE ,7296,046 mila Questo è tutto I8217ve ottenuto. Ciao ho idea su di esso, in quanto è una spina potrebbe essere la versione di Stata potrebbe non supporta questa versione gentilmente scrivere aiuto ARDL nella finestra di comando e contattare il produttore di plug-in per quanto riguarda questo problema può essere che può dire se c'è qualche problema di compatibilità. Saluti Parco Sangyoup dice: I8217m utilizzando STATA13. I8217ve mandò un emil al creatore. Spero di ottenere una risposta al più presto. Grazie lo stesso. Parco Sangyoup dice: Hi Noman. Ho avuto la risposta dal produttore. mi ha detto di mettere, 8216ardl, indvar depavar, ritardi ec8217 ed è andata bene. Ora posso finire il mio lavoro grazie a voi. Grazie mille. Grande articolo ho alcune domande che vorrei si interroghi su Cointegrazione in generale. 1) Se ho un mix di non stazionari e stazionario, dire che ho 2 I (0) e 2 I (1), n ​​variabili sono I (2). posso effettivamente applicare l'approccio VAR poi perché Ho visto diversi thread su questo argomento e tutto sembra dare risposte diverse per tutto il tempo. (Non voglio usare prima Diff delle variabili) 2) Sapete qualsiasi fonte realible di voi risposta su 1), non posso trovare qualsiasi fonte principale che non puoi utilizzare VARVECM quando si dispone di un mix di variabili di diversi stationarities 3) c'è un limite nella su di variabili da utilizzare in un modello ARDL come un punto di riferimento. Grazie per un ottimo blog a proposito, io def condividere. 1) effettivamente l'inventore VECM 8220Katarina8221 ha menzionato nel suo libro che VECM che è una forma speciale di VAR può essere utilizzato per I (0) e I (1) variabili e anche illustrato il metodo. perché le persone non usano le variabili misti in VAR quanto perché teoricamente I (0) variabile può non essere causato da I (1) variabile e VAR che dovrà essere analizzata essa. 2) occorre eseguire la ricerca del libro di 8220The Cointegrazione VAR Model8221 da 8220Katarina Juselius8221 è un buon riferimento 3) non vi è alcun limite nel modello di ARDL ma più le variabili si utilizza il meno probabilità ci saranno cointegrazione tra di loro, come si richiederebbe campione più ampio per confermare la cointegrazione. Grazie per le risposte. Ho ancora una domanda relativa a ARDL: cosa accade se la costante ECM ADJ in Stata risulta essere negativo ma non significativo 1) Posso avere ancora rapporti di breve periodo se dire una variabile ha un notevole coefficiente di breve periodo 2) stessa 1) ma per il lungo periodo. Precedente commenti Articoli Categorie Seguire blog via email Ricerca HereAnnouncement 24 Luglio, 2014, 16:11 1) Non capisco appieno la vostra prima domanda. In sostanza, le variabili non devono essere fermo. Il modello ARDL è appropriato ogni volta che avete (al massimo) un co-integrazione di relazione tra le variabili. 2) La lunghezza ottimale lag è solitamente deciso sulla base dei criteri di selezione di modello, come il Akaike oder Schwarz criterio informativo. Si esegue il modello per tutte le possibili combinazioni di lag e, infine, scegliere il modello che offre il valore più piccolo del relativo criterio fra tutti i modelli. Ad esempio, il criterio Schwarz-Bayesiano (SBC), una variabile indipendente, e una lunghezza massima ritardo di 4: importante, assicurarsi di limitare il campione per essere lo stesso con tutte le combinazioni lag tale che lo stesso numero di osservazioni è usato in ogni caso. Altrimenti, i criteri di selezione del campione non sarebbero comparabili. 26 Luglio 2014, 10:27 Se le variabili sono I (1) e si dispone di più di un co-integrazione relazione tra di loro, il modello ARDL singola equazione sarebbe misspecified in quanto può ospitare solo un rapporto di co-integrazione. In questo caso si preferisce stimare un modello di correzione degli errori vettore (VECM). Se le variabili sono I (1) e si dispone esattamente un rapporto di co-integrazione, è possibile riscrivere il modello ARDL analiticamente nella rappresentazione di correzione degli errori con la prima differenze varDipendente sul lato sinistro, il rapporto di co-integrazione della variabili di livello così come ritardi aggiuntivi di varDipendente primo differenziato e variabili-indipendenti sul lato destro. Tutti questi componenti sono poi I (0) il che dimostra che è possibile stimare in modo sicuro questo modello ARDL nei livelli. Se le variabili sono I (1), ma non hanno alcun rapporto di co-integrazione tra di loro, la stima è ancora bene perché esistono i valori per i parametri della popolazione in modo tale che il termine di errore può essere I (0) a causa dell'inclusione di ritardi della variabile dipendente (la somma dei coefficienti per i ritardi della variabile-dipendente sarebbe uguale all'unità nel processo di generazione di dati sottostante tale che il termine livello scende nella rappresentazione di correzione degli errori del modello simile per variabili-indipendenti che sono i (1)) . Tuttavia, in questo caso sarebbe più efficiente per stimare un modello ARDL direttamente nelle prime differenze. Se tutte le variabili sono I (0), allora, ovviamente, non ho alcun problema con il modello ARDL. Il punto che voglio fare è la seguente: Test per non stazionarietà e co-integrazione di variabili è ancora utile mentre vi guida verso la scelta ottimale del modello (VECM, ARDL in livelli, ARDL in differenze prime). Ultima modifica di Sebastian Kripfganz 26 luglio 2014, 10:42. 26 luglio 2014, 14:30 Grazie mille. Un'ultima domanda, come faccio a sapere se il mio modello ha più di un rapporto di co-integrazione che sto cercando di scoprire l'impatto degli investimenti privati. gli investimenti pubblici e la lunghezza strada sulla occupazione nel settore dei trasporti. Il modello che ho stimato (nella foto allegata) non ha p-valori significativi, anche se il test Wald F-stat è superiore al valore limite superiore di persan che suggerisce che esiste una relazione di lungo periodo tra le variabili. Ma per quanto riguarda i valori di p dovrei essere preoccupato Tutte le variabili del modello sono I (0) Ultima modifica di danishussalam 26 luglio 2014, 14:34. 26 luglio 2014, 15:23 Si potrebbe stimare un modello di correzione degli errori di vettore e di prova per il rango di cointegrazione. Vedere vecrank e la relativa documentazione nel manuale Stata. Per quanto riguarda l'output EViews: Il tuo test di Wald comprende il coefficiente della variabile dipendente ritardata in modo tale che non è sorprendente che respinge l'ipotesi nulla. Tuttavia, sono preoccupato per il coefficiente della variabile dipendente ritardata nella rappresentazione di correzione degli errori del ARDL che è -1.39. Questo coefficiente dovrebbe in genere si trovano nel range -1,0 ma la tua è di gran lunga al di fuori di questo intervallo economicamente significativo. 29 Luglio 2014, 14:58 Grazie Sebastian. E 'stato davvero utile. Io ora sto ottenendo una presa sui modelli ARDL. Diciamo dopo il test di cointegrazione di Johansen, ho stima un modello ARDL del seguente tipo D (empt) empt tendenza C (-1) lnroad (-1) d (empt (-1)) D (lnroad (-1)). il coefficiente di empt (-1) è stato bw -1 e 0 e anche la f-stat di c (3) e C (4) è maggiore del valore limite superiore. Ora risparmio il residuo della equazione di cui sopra in una serie chiamata ECM e stimare un altro di regressione per breve relazione periodo. le mie domande: che la regressione dovrei Preventivo 1) d (empt) tendenza c d (empt (-1)) D (lnroad (-1)) ECM (-1) 2) D (empt) c tendenza d (empt) d (lnroad) ECM (-1) In secondo luogo. permette anche di dire che il coefficiente di ECM (-1) non è bw -1 e 0. possiamo concludere che le variabili hanno rapporto lungo periodo, ma non hanno alcuna relazione di breve periodo realmente apprezzeremmo se è possibile rispondere al più presto. 30 luglio 2014, 01:41 Forse è troppo presto la mattina per me, ma non vedo alcun motivo per cui si vuole stimare 1) o 2). Gli effetti di breve periodo sono già inclusi nel modello iniziale. Sono dati dai coefficienti dei regressori primo differenziata. Il coefficiente di ECM in 1) e 2) in realtà dovrebbe essere pari a zero perché contiene la parte rumorosa (residui) del modello iniziale che non spiega d (empt). Se è diverso da zero, che può essere una conseguenza dell'utilizzo di ECM un periodo ritardato in 1) e 2) (in questo caso, perché). Vorrei quindi il sospetto che vi manca alcuni ritardi nel modello iniziale per cogliere appieno le dinamiche. Btw: Dato che questo è il forum Stata sarebbe meglio se si utilizza la sintassi Stata invece di sintassi EViews per rendere più facile per i listers Stata per capire il problema. Ultima modifica di Sebastian Kripfganz 30 Luglio 2014, 01:43. 2 Agosto 2014, 04:54 Ciao Sebastian, proprio in relazione al codice per la scelta di lunghezza ottimale lag. E 'possibile modificarlo in modo da eseguire (P1) regressioni k dove p è la vostra lunghezza massima lag e k è il numero di variabili si è incluso come con il codice di cui sopra Stata corre combinazioni in cui i ritardi sono uguali su tutte le variabili esplicative come invece di correre tutte le combinazioni possibili (dando così molto di più regressioni). Qualsiasi aiuto sarebbe molto apprezzato Karl. 4 Agosto 2014, 03:36 Ho appena rilasciato un comando utente-scritto da me e Daniel Schneider che realizza questo compito. Il ARDL comandi si adatta un modello di regressione lineare di varDipendente sulle variabili-indipendenti con varDipendente lag e variabili-indipendenti come regressori aggiuntivi. criteri dell'informazione possono essere utilizzate per trovare le lunghezze ottimali lag. Risultati della stima viene consegnato in forma livelli o in forma di correzione degli errori. Come opzione, i risultati del PesaranShinSmith (2001) Bounds procedura di test per l'esistenza del rapporto può essere visualizzato un livelli. È possibile trovare e installare il pacchetto ARDL digitando la seguente riga nella finestra di comando Stata: netto quotkripfganz. destataquot Si prega di consultare il file della guida Stata per aggiuntivi informazioni sul comando. Commenti, suggerimenti e segnalazioni di errori sono altamente benvenuti. Quando si specifica l'opzione CE al fine di eseguire in forma prima differenza che ho notato che nelle stime risultanti gli effetti di lungo periodo, che di solito sono dati dal livello di ritardato del vostro varDipendente e indepvar, sono dati come il livello di ciascuna variabile (Ie date variabile nel tempo t invece di t-1). È questo deliberata nel modello o c'è un modo per ri specificare in modo da ottenere un ARDL legato modello di sperimentazione standard Se potesse farmi sapere quando si ha la possibilità lo apprezzerei