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时间序列模型在STATA中的实现
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一、基本命令......................21.1时间序列数据的处理......................21）声明时间序列：tsset 命令......................22）检查是否有断点：tsreport， report......................23）填充缺漏值：tsfill......................34）追加样本：tsappend......................35）应用：样本外预测： predict......................36）清除时间标识： tsset， clear......................31.2变量的生成与处理......................41）滞后项、超前项和差分项 help tsvarlist......................42）产生增长率变量： 对数差分......................41.3日期的处理......................51）使用 tsset 命令指定显示格式......................62）指定起始时点......................63）自己设定不同的显示格式......................74）一个实例：生成连续的时间变量......................101.4图解时间序列......................111）例1：......................112）例2：增加文字标注......................113）例3：增加两条纵向的标示线......................114）例4：改变标签......................12二、ARIMA 模型和SARMIA模型......................122.1 ARIMA模型预测的基本程序：......................122.2 ARIMA模型中AR和MA阶数的确定方法：......................132.3 ARIMA模型中涉及的检验：......................142.4 ARIMA模型和SARIMA模型的估计......................142.5 ARIMA模型的一个真实应用——美国批发物价指数......................15三、ARCH 模型......................173.1 ARCH模型应用......................183.2 ARCH模型的确定以及检验......................223.3 ARIMA过程的ARCH模型......................253.4 非对称效应的EGARCH模型......................283.5 限制条件的ARCH模型......................31四、VAR 模型......................344.1 滞后阶数的选择......................384.2 模型的估计......................404.3 VAR模型相关检验......................524.4 格兰杰因果检验......................554.5 脉冲响应和方差分解......................564.6 预测......................614.7 结构型的VAR模型......................62五、协整分析和误差修正......................65×所属专题： stata下载《时间序列模型在STATA中的实现》需 35点，包月包季包年会员（点此注册）免费下载。
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