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?/p>
但模型的预测精度比较
低?/p>
在一些大规模的联立方程中?/p>
情况更是如此?/p>
而早期的单变量时间序列模?/p>
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)
?/p>
奠基性的研究?/p>
时间序列方法得到迅速发展?/p>
从单变量时间序列到多元时间序?/p>
模型?/p>
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?/p>
气象?/p>
过程控制等领域?/p>
本章将介绍如下时间序列分析方法,
ARIMA
模型?/p>
ARCH
族模型?/p>
VAR
模型?/p>
VEC
模型、单位根检验及协整检验等?/p>
一、基本命?/p>
1.1
时间序列数据的处?/p>
1)
声明时间序列?/p>
tsset
命令
use gnp96.dta, clear
list in 1/20
gen Lgnp = L.gnp
tsset date
list in 1/20
gen Lgnp = L.gnp
2)
检查是否有断点?/p>
tsreport, report
use gnp96.dta, clear
tsset date
tsreport, report
drop in 10/10
list in 1/12
tsreport, report
tsreport, report list /*
列出存在断点的样本信?/p>
*/
3)
填充缺漏值:
tsfill
tsfill
tsreport, report list
list in 1/12
4)
追加样本?/p>
tsappend
use gnp96.dta, clear
tsset date
list in -10/-1
sum
tsappend
, add(5) /*
追加
5
个观察?/p>
*/
list in -10/-1
sum