Upload
azaryanradik
View
29
Download
3
Embed Size (px)
DESCRIPTION
stata basics
Citation preview
1 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Сглаживание в STATA
Импортировать файл из Excel в STATA, например, так (для 11-й версии):
Создать пустой файл Excel на рабочем столе
Сохранить файл Excel в фомате ***.CSV
Скопировать туда данные. Вместо запятых должны быть точки
Сохранить
В названии файла, листа, пути не должно быть написано по-русски.
Очистить память
Clear
Импортировать данные
File – Import – AscII Data created by a Spreadsheet
. insheet y using "C:\Users\Îíèêñ\Desktop\Yield.csv"
Таким образом здесь и далее указаны команды, которые можно, не
используя меню, набирать в строке команд.
(note: variable names in file ignored)
(1 var, 21 obs)
А это результат выполнения команды.
2 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Проверим данные
Data – Data Editor
3 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Введем переменную времени
Data – Create or change data – Create new variable (extended)
. egen int time = fill(1 2 3)
4 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Объявим эту переменную временем
Statistics – Time series – Setup and utilites – Declare dataset to be time-
series data
. tsset time
time variable: time, 1 to 21
delta: 1 unit
5 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Построим график
Graphics – Time-series graph – Line plots – Create (или Edit)
. twoway (tsline y)
6 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Скользящее среднее с равными весами
Statistics – Time series – Smoothers/univariate forecasters – Moving-average filter
. tssmooth ma y1 = y, window(2 1 2)
The smoother applied was
(1/5)*[x(t-2) + x(t-1) + 1*x(t) + x(t+1) + x(t+2)]; x(t)= y
7 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Скользящее среднее с равными весами
Statistics – Time series – Smoothers/univariate forecasters – Moving-average filter
. tssmooth ma y2 = y, weights(-3 12 <17> 12 -3)
The smoother applied was
(1/35)*[-3*x(t-2) + 12*x(t-1) + 17*x(t) + 12*x(t+1) + -3*x(t+2)]; x(t)= y
8 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Построим совмещенный график
. twoway (tsline y) (tsline y1) (tsline y2)
9 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Вычислим остатки
Data – Create or change data – Create new variable
. generate res = y-y2
Построим график остатков
10 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Тесты на отсутствие автокорреляции
Тест Льюинга-Бокса
Statistics_____Time-Series______Tests_____Porntmanteau white-noise test
. wntestq y, lags(3)
Portmanteau test for white noise
---------------------------------------
Portmanteau (Q) statistic = 27.7507
Prob > chi2(3) = 0.0000
Для остатков:
. wntestq res, lags(3)
Portmanteau test for white noise
---------------------------------------
Portmanteau (Q) statistic = 23.9808
Prob > chi2(3) = 0.0000
11 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Непараметрический тест run.
Statistics - Summaries, tables and tests – Nonparametric tests of hypotheses - Test for random order
. runtest res
N(res <= 0) = 11 N(res > 0) = 10
obs = 21 N(runs) = 21
z = 4.27 Prob>|z| = 0
Про тест стоит почитать в help STATA. Идея в следующем:
N(runs) имеет смысл числа серий (как в медианном тесте серий).
Если наблюдения независимы, то статистика z должна быть невелика.
В нашем примере тест указывает на отрицательную автокорреляцию.
12 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Этот же тест для исходного массива
. runtest y
N(y <= 8.399999618530273) = 11
N(y > 8.399999618530273) = 10
obs = 21
N(runs) = 6
z = -2.46
Prob>|z| = .01
Число серий слишком мало. Тест указывает на положительную автокорреляцию или наличие детерминированного тренда.
13 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Тесты на нормальность
Подобный Джарка-Бера
Statistics - Summaries, tables and tests – Distributional plots and tests – Skewness and kurtosis test for normality
. sktest res
Skewness/Kurtosis tests for Normality
------- joint ------
Variable Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2
res 21 0.7562 0.6521 0.30 0.8609
14 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Автокорреляционная функция
Graphics – Time-series graph – Correlogram
15 Копнова Е.Д. Практикум по эконометрике НИУ ВШЭ 2014
Для остатков:
Для остатков заметна отрицательная автокорреляция, которую уловил непараметрический тест run.