stata操作介绍之时间序列分析
时间序列模型stata 基本命令汇总..
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，但模型的预测精度比较低。
在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。
而早期的单变量时间序列模型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)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。
从单变量时间序列到多元时间序列模型，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、气象和过程控制等领域。
本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。
一、基本命令1.1时间序列数据的处理1)声明时间序列：tsset 命令use gnp96.dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L.gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L.gnp2)检查是否有断点：tsreport, reportuse gnp96.dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值：tsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)追加样本：tsappenduse gnp96.dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappend , add(5) /*追加5个观察值*/list in -10/-1sum5)应用：样本外预测: predictreg gnp96 L.gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)清除时间标识: tsset, cleartsset, clear1.2变量的生成与处理1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlistuse gnp96.dta, cleartsset dategen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2.gnp96gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2.gnp96gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2.gnp96list in 1/10list in -10/-12)产生增长率变量: 对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D.lngnpgen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101.3日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 ....1960年1月1日，取值为 0；1）使用 tsset 命令指定显示格式use B6_tsset.dta, cleartsset t, dailylistuse B6_tsset.dta, cleartsset t, weeklylist2)指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmlist t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203）自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符c y m l nd j h q w _ . , : - / ' !cC Y M L ND J W定义如下：c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写) M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格). display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !! to display an exclamation point)样式1：Format Sample date in format-----------------------------------%td 07jul1948%tdM_d,_CY July 7, 1948%tdY/M/D 48/07/11%tdM-D-CY 07-11-1948%tqCY.q 1999.2%tqCY:q 1992:2%twCY,_w 2010, 48-----------------------------------样式2：Format Sample date in format----------------------------------%d 11jul1948%dDlCY 11jul1948%dDlY 11jul48%dM_d,_CY July 11, 1948%dd_M_CY 11 July 1948%dN/D/Y 07/11/48%dD/N/Y 11/07/48%dY/N/D 48/07/11%dN-D-CY 07-11-1948----------------------------------clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4）一个实例：生成连续的时间变量use e1920.dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301.4图解时间序列1）例1：clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0.7 0.2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0.7 0.2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制，但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2）例2：增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" ///3470 25dec2002 "x-mas", orient(vert)) 3）例3：增加两条纵向的标示线sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002) * 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002) local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2')4）例4：改变标签tsline calories, tlabel(, format(%tdmd)) ttitle("Date (2002)") tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型和SARMIA 模型ARIMA 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。
stata中tsset的用法
Stata中tsset的用法Stata是一款广泛用于数据分析和统计建模的软件，而tsset是Stata 中用于时间序列数据处理的一个非常重要的命令。
对于经济学、金融学等领域的研究者来说，tsset命令的熟练掌握是必不可少的。
本文将针对Stata中tsset命令的使用方法进行详细的介绍，帮助读者更好地理解和运用tsset命令。
一、tsset命令的基本概念1. 什么是tsset命令tsset命令是Stata中用于设置时间序列数据格式和处理面板数据的命令。
通过使用tsset命令，用户可以将数据按照时间序列的格式进行整理和处理，便于后续的时间序列分析和建模。
tsset命令在Stata中有着广泛的应用，对于面板数据的处理也有着非常重要的作用。
2. tsset命令的作用通过使用tsset命令，用户可以将数据集中的时间变量和交叉截面变量识别出来，并设置Stata对这些变量进行时间序列数据处理。
这样一来，用户可以在Stata中轻松地进行时间序列数据的分析和建模，而不用担心数据格式和结构的问题。
3. tsset命令的基本格式在Stata中，tsset命令的基本格式为：tsset timevar [panelvar]其中，timevar表示时间变量，panelvar表示交叉截面变量。
用户可以根据自己的数据特点进行相应的设置，以满足具体的分析需求。
二、tsset命令的具体用法1. 时间变量的设置在使用tsset命令时，首先需要设置时间变量。
时间变量通常代表数据集中的时间序列，可以是年份、季度、月份等。
用户需要确保时间变量的格式正确，并且覆盖了整个时间序列的范围。
2. 交叉截面变量的设置除了时间变量，有些数据集还包含了交叉截面变量，代表了不同个体或单位。
在设置tsset命令时，用户也需要考虑是否有交叉截面变量，以便正确地识别数据的面板结构。
3. 基本的tsset命令设置在Stata中，用户可以通过简单的命令设置来调用tsset命令，例如：tsset year这条命令表示将数据集中的年份变量作为时间变量，没有交叉截面变量。
运用stata进行时间序列分析
运用stata进行时间序列分析1 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，但模型的预测精度比较低。
在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。
而早期的单变量时间序列模型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)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。
从单变量时间序列到多元时间序列模型，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、气象和过程控制等领域。
本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、 VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。
一、基本命令 1.1时间序列数据的处理 1)声明时间序列：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：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息*/ 3)填充缺漏值：tsfill tsfill tsreport, report list list in 1/12 4)追加样本：tsappend use gnp96.dta, clear tsset date list in -10/-1 sum tsappend , add(5) /*追加5个观察值*/ list in -10/-1 sum 2 5)应用：样本外预测：predict reg gnp96 L.gnp96 predict gnp_hat list in -10/-1 6)清除时间标识：tsset, clear tsset, clear 1.2变量的生成与处理 1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlist use gnp96.dta, clear tsset date gen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/ gen L2gnp = L2.gnp96 gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/ gen F2gnp = F2.gnp96 gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/ gen D2gnp = D2.gnp96 list in 1/10 list in -10/-1 2)产生增长率变量：对数差分 gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D.lngnp gen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96 gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/10 1.3日期的处理日期的格式 help tsfmt 基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 .... 1960年1月1日，取值为 0； 3 显示格式：定义含义默认格式%td 日%tdDlCY %tw 周%twCY!ww %tm 月 %tmCY!mn %tq 季度 %tqCY!qq %th 半年 %thCY!hh %ty 年 %tyCY 1）使用tsset 命令指定显示格式 use B6_tsset.dta, clear tsset t, daily list use B6_tsset.dta, clear tsset t, weekly list 2)指定起始时点 cap drop month generate month = m(1990-1)+ _n - 1 format month %tm list t month in 1/20 cap drop year gen year = y(1952)+ _n - 1 format year %ty list t year in 1/20 3）自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td)定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式> 具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符 c y m l n d j h q w _ . , ：- / ' !c C Y M L N D J W 定义如下：c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写)4 M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格). display a period(句号), display a comma(逗号)：display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !!to display an exclamation point)样式1：Format Sample date in format ----------------------------------- %td 07jul1948 %tdM_d,_CY July 7, 1948 %tdY/M/D 48/07/11 %tdM-D-CY 07-11-1948 %tqCY.q 1999.2 %tqCY:q 1992:2 %twCY,_w 2010, 48 ----------------------------------- 样式2：Format Sample date in format ---------------------------------- %d 11jul1948 %dDlCY 11jul1948 %dDlY 11jul48 %dM_d,_CY July 11, 1948 %dd_M_CY 11 July 1948 %dN/D/Y 07/11/48 %dD/N/Y 11/07/48 %dY/N/D 48/07/11 %dN-D-CY 07-11-1948 ---------------------------------- clear set obs 100 5 gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5 format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/ list t in 1/5 format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/ list t in 1/5 use B6_tsset, clear list tsset t, format(%twCY-m)list 4）一个实例：生成连续的时间变量 use e1920.dta, clear list year month in 1/30 sort year month gen time = _n tsset time list year month time in 1/30 generate newmonth = m(1920-1)+ time - 1 tsset newmonth, monthly list year month time newmonth in 1/30 1.4图解时间序列 1）例1：clear set seed 13579113 sim_arma ar2, ar(0.7 0.2)nobs(200)sim_arma ma2, ma(0.7 0.2)tsset _t tsline ar2 ma2 * 亦可采用 twoway line 命令绘制，但较为繁琐 twoway line ar2 ma2 _t 2）例2：增加文字标注 sysuse tsline2, clear tsset day tsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" /// 3470 25dec2002 "x-mas",orient(vert))6 3）例3：增加两条纵向的标示线 sysuse tsline2, clear tsset day tsline calories, tline(28nov2002 25dec2002)* 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002)local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2')4）例4：改变标签 tsline calories, tlabel(, format(%tdmd))ttitle("Date (2002)")tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型和SARMIA模型 ARIMA模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。
stata操作介绍之时间序列分析
【例1】使用文件“cpi.dta”的数据来对tsset命令的应用 进行说明。该例子是我国1983年1月年至2007年8月的居 民消费价格指数CPI。部分数据如表2所示： 表2 我国居民消费价格指数CPI Year
1983 1983 1983 1983 1983 1983 1983
month
daily weekly monthly quarterly harfyearly yearly generic format(%fmt) 时间周期 delta(#) delta((exp)) delta(#units) delta((exp)units)
注：（1）units表示时间单位，对于%tc，允许的时间单位包括：second、seconds、secs、secs、 minutes、minute、mine、min、hours、hour、days、weeks、week。对于其他%t的格式，Stata自动 获得其时间单位，delta选项经常与%tc格式一起使用。 STATA从入门到精通 Page 4
【例2】继续使用上例的数据来对tssmooth命令的应用进 行说明。在本例中对该组数据进行修匀，以便消除不规则 变动的影响，得到时间序列长期趋势，本例修匀的方法是 利用之前的1个月和之后的2个月及本月进行平均。
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二、
ARIMA模型的估计、单位根与协整
时间序列模型一般分为四类，分别是自回归过程、移动平均过程、自 回归移动平均过程、单整自回归移动平均过程。 自回归过程 如果一个剔出均值和确定性成分的线性过程可表达为 xt = 1xt-1 + 2 xt-2 + … + p xt-p + ut 其中i, i = 1, … p 是自回归参数，ut 是白噪声过程，则称xt为p阶自 回归过程，用AR(p)表示。xt是由它的p个滞后变量的加权和以及ut相 加而成。
stata操作介绍之时间序列分析
时间序列构成分析就是要观察现象在一个相当长的时期内， 由于各个影响因素的影响，使事物发展变化中出现的长期趋 势、季节变动、循环变动和不规则变动。
通过测定和分析过去一段时间之内现象的发展趋势，可以认 识和掌握现象发展变化的规律性，为统计预测提供必要的条 件，同时也可以消除原有时间序列中长期趋势的影响，更好 地研究季节变动和循环变动等问题。测定和分析长期趋势的 主要方法是对时间序列进行修匀。
timevar的格式为%tc, 0=1jan1960 00:00:00.000，1=1jan1960 00:00:00.001 即0代表1960年1月1日的第一秒，1为1960年1月1日的第二秒，依次后推。 timevar的格式为%td，0=1jan1960，1=2jan1960；即0为1960年第一天，1 为1960年第二天，依次后推。 timevar的格式为%tw，0=1960w1，1=1960w2；即0为1960年第一周，1 为1960年第二周，依次后推。 timevar的格式为%tm，0=1，1=；即0为1960年第一月，1为1960年第二 月，依次后推。 timevar的格式为%tq，0=1960q1，1=1960q2；即0为1960年第一季，1为 1960年第二季，依次后推。 timevar的格式为%th，0=1960h1，1=1960h2；即0为从1960起的第一个半 年，1为从1960年起第二个半年，依次后推。 timevar的格式为%ty，1960=1960，1961=1960 timevar的格式为%tg
义时间单位，或者定义时间周期（即timevar两个观测值 之间的周期数）。Options的相关描述如表1所示。
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时间单位
格式说明
Clocktime
时间序列模型分析的各种stata命令.
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，但模型的预测精度比较低。
在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。
而早期的单变量时间序列模型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)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。
从单变量时间序列到多元时间序列模型，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、气象和过程控制等领域。
本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。
一、基本命令1.1时间序列数据的处理1)声明时间序列：tsset 命令use gnp96.dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L.gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L.gnp2)检查是否有断点：tsreport, reportuse gnp96.dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值：tsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)追加样本：tsappenduse gnp96.dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappend , add(5) /*追加5个观察值*/list in -10/-1sum5)应用：样本外预测: predictreg gnp96 L.gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)清除时间标识: tsset, cleartsset, clear1.2变量的生成与处理1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlistuse gnp96.dta, cleartsset dategen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2.gnp96gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2.gnp96gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2.gnp96list in 1/10list in -10/-12)产生增长率变量: 对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D.lngnpgen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101.3日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 ....1960年1月1日，取值为 0；1）使用 tsset 命令指定显示格式use B6_tsset.dta, cleartsset t, dailylistuse B6_tsset.dta, cleartsset t, weeklylist2)指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmlist t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203）自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符c y m l nd j h q w _ . , : - / ' !cC Y M L ND J W定义如下：c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写) M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格). display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !! to display an exclamation point)样式1：Format Sample date in format-----------------------------------%td 07jul1948%tdM_d,_CY July 7, 1948%tdY/M/D 48/07/11%tdM-D-CY 07-11-1948%tqCY.q 1999.2%tqCY:q 1992:2%twCY,_w 2010, 48-----------------------------------样式2：Format Sample date in format----------------------------------%d 11jul1948%dDlCY 11jul1948%dDlY 11jul48%dM_d,_CY July 11, 1948%dd_M_CY 11 July 1948%dN/D/Y 07/11/48%dD/N/Y 11/07/48%dY/N/D 48/07/11%dN-D-CY 07-11-1948----------------------------------clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4）一个实例：生成连续的时间变量use e1920.dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301.4图解时间序列1）例1：clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0.7 0.2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0.7 0.2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制，但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2）例2：增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" ///3470 25dec2002 "x-mas", orient(vert)) 3）例3：增加两条纵向的标示线sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002) * 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002) local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2')4）例4：改变标签tsline calories, tlabel(, format(%tdmd)) ttitle("Date (2002)") tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型和SARMIA 模型ARIMA 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。
stata时间序列回归步骤命令
stata时间序列回归步骤命令1.引言1.1 概述概述部分的内容：时间序列回归是一种经济学和统计学领域中常用的分析方法，用于研究随时间变化的因果关系。
它涉及使用时间上的观测数据来分析自变量和因变量之间的关系，并预测未来的值。
Stata是一种功能强大的统计软件，广泛用于数据分析和经济研究。
在Stata中，有一系列的命令可供使用，用于进行时间序列回归分析。
本文将介绍使用Stata进行时间序列回归分析的步骤和相应的命令。
通过学习这些命令，读者将能够熟练地使用Stata进行时间序列回归分析，并获得准确和可靠的结果。
本文主要包括以下章节内容：1. 引言部分介绍了时间序列回归的概述、文章结构和目的，旨在帮助读者全面了解本文内容。
2. 正文部分将详细介绍时间序列回归的概念和原理，并介绍Stata中的时间序列回归命令。
这些命令包括数据准备、建立模型、模型估计和统计推断等步骤。
3. 结论部分对本文进行总结，并展望时间序列回归在未来的应用前景。
同时，还会指出时间序列回归分析中可能存在的局限性，以及可能的改进方向。
通过本文的学习，读者将了解时间序列回归分析的基本概念和步骤，掌握对时间序列数据进行回归分析的方法和技巧，并能够运用Stata软件进行实际的分析工作。
1.2文章结构文章结构（Article Structure）本文将按照以下结构进行叙述。
第一部分为引言部分，目的是对时间序列回归步骤命令进行一个概述，并说明本文的目的。
接下来，第二部分将详细介绍时间序列回归的概念和一般步骤，并使用stata命令进行说明。
同时，本文还将重点介绍两个关键要点，这些要点对于正确进行时间序列回归分析非常重要。
最后，第三部分为结论，将总结本文的主要内容，并展望一下未来可能的研究方向。
在正文部分，我们将首先概述时间序列回归的基本概念，并提供了一个对该方法的整体认识。
然后，我们将详细介绍stata时间序列回归步骤命令的使用方法，包括数据导入、变量设定、模型拟合和结果解释等。
stata 时间序列回归模型
stata 时间序列回归模型使用 Stata 进行时间序列回归建模时间序列分析是统计学的一个分支，用于对按时间顺序排列的数据进行建模和预测。
Stata 是一个用于统计分析的强大软件包，它提供了广泛的功能来处理时间序列数据。
本文将指导您使用Stata 进行时间序列回归建模，重点介绍基本概念、过程和最佳实践。
基本概念时间序列回归模型是一种统计模型，用于预测未来值，同时考虑过去值的影响。
这些模型假设观测值之间存在时间相关性，并利用这种相关性来提高预测精度。
最常见的时间序列回归模型类型包括：自回归（AR）模型：当前值由过去的值线性加权。
移动平均（MA）模型：当前值由过去误差项的线性加权。
自回归移动平均（ARMA）模型：结合 AR 和 MA 模型。
自回归综合移动平均（ARIMA）模型：用于处理非平稳时间序列的 ARMA 扩展。
Stata 中的时间序列回归在 Stata 中，使用 `arima` 命令执行时间序列回归。
该命令需要指定模型类型、滞后阶数和估计选项。
基本的语法如下：```stataarima depvar [indepvars] (p d q) [options]```其中：`depvar` 是您要预测的因变量。
`indepvars` 是任何要包含在模型中的自变量。
`p`、`d` 和 `q` 是 AR、差分和 MA 滞后阶数。
`options` 指定估计选项，例如最大似然法或贝叶斯估计。
例如，要估计具有 1 个 AR 滞后和 2 个 MA 滞后的 ARMA(1,2) 模型，您可以使用以下命令：```stataarima y (1 0 2)```模型选择和诊断选择合适的模型对于时间序列回归至关重要。
Stata 提供了信息准则（例如 AIC 和 BIC）来帮助评估模型的拟合度。
您还可以使用图形诊断，例如残差图和自相关图，来检查模型的假设是否得到满足。
预测和预测区间一旦您选择了一个模型，就可以使用它来预测未来值。
时间序列模型stata 基本命令汇总
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，但模型的预测精度比较低。
在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。
而早期的单变量时间序列模型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)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。
从单变量时间序列到多元时间序列模型，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、气象和过程控制等领域。
本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。
一、基本命令1.1时间序列数据的处理1)声明时间序列：tsset 命令use gnp96.dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L.gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L.gnp2)检查是否有断点：tsreport, reportuse gnp96.dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值：tsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)追加样本：tsappenduse gnp96.dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappend , add(5) /*追加5个观察值*/list in -10/-1sum5)应用：样本外预测: predictreg gnp96 L.gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)清除时间标识: tsset, cleartsset, clear1.2变量的生成与处理1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlistuse gnp96.dta, cleartsset dategen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2.gnp96gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2.gnp96gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2.gnp96list in 1/10list in -10/-12)产生增长率变量: 对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D.lngnpgen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101.3日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 ....1960年1月1日，取值为 0；1）使用 tsset 命令指定显示格式use B6_tsset.dta, cleartsset t, dailylistuse B6_tsset.dta, cleartsset t, weeklylist2)指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmlist t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203）自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符c y m l nd j h q w _ . , : - / ' !cC Y M L ND J W定义如下：c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写) M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格). display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !! to display an exclamation point)样式1：Format Sample date in format-----------------------------------%td 07jul1948%tdM_d,_CY July 7, 1948%tdY/M/D 48/07/11%tdM-D-CY 07-11-1948%tqCY.q 1999.2%tqCY:q 1992:2%twCY,_w 2010, 48-----------------------------------样式2：Format Sample date in format----------------------------------%d 11jul1948%dDlCY 11jul1948%dDlY 11jul48%dM_d,_CY July 11, 1948%dd_M_CY 11 July 1948%dN/D/Y 07/11/48%dD/N/Y 11/07/48%dY/N/D 48/07/11%dN-D-CY 07-11-1948----------------------------------clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4）一个实例：生成连续的时间变量use e1920.dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301.4图解时间序列1）例1：clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0.7 0.2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0.7 0.2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制，但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2）例2：增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" ///3470 25dec2002 "x-mas", orient(vert)) 3）例3：增加两条纵向的标示线sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002) * 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002) local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2')4）例4：改变标签tsline calories, tlabel(, format(%tdmd)) ttitle("Date (2002)") tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型和SARMIA 模型ARIMA 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。
stata操作介绍之时间序列分析
时间单位
格式说明
Clocktime
daily weekly monthly quarterly harfyearly yearly generic format(%fmt) 时间周期
timevar的格式为%tc, 0=1jan1960 00:00:00.000，1=1jan1960 00:00:00.001 即0代表1960年1月1日的第一秒，1为1960年1月1日的第二秒，依次后推。 timevar的格式为%td，0=1jan1960，1=2jan1960；即0为1960年第一天，1 为1960年第二天，依次后推。 timevar的格式为%tw，0=1960w1，1=1960w2；即0为1960年第一周，1 为1960年第二周，依次后推。 timevar的格式为%tm，0=1，1=；即0为1960年第一月，1为1960年第二 月，依次后推。 timevar的格式为%tq，0=1960q1，1=1960q2；即0为1960年第一季，1为 1960年第二季，依次后推。 timevar的格式为%th，0=1960h1，1=1960h2；即0为从1960起的第一个半 年，1为从1960年起第二个半年，依次后推。 timevar的格式为%ty，1960=1960，1961=1960 timevar的格式为%tg
数据=修匀部分+粗糙部分，运用Stata进行修匀使用 tssmooth命令，其基本命令格式如下所示：
tssmooth smoother[type] newvar = exp [if] [in] [, ...]
其中平s滑mo的o种t类her[type]有一系sm列oo目ther录[ty，pe]如下表3所示：
时间序列模型stata 基本命令汇总
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，但模型的预测精度比较低。
在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。
而早期的单变量时间序列模型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)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。
从单变量时间序列到多元时间序列模型，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、气象和过程控制等领域。
本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。
一、基本命令1.1时间序列数据的处理1)声明时间序列：tsset 命令use gnp96.dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L.gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L.gnp2)检查是否有断点：tsreport, reportuse gnp96.dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值：tsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)追加样本：tsappenduse gnp96.dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappend , add(5) /*追加5个观察值*/list in -10/-1sum5)应用：样本外预测: predictreg gnp96 L.gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)清除时间标识: tsset, cleartsset, clear1.2变量的生成与处理1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlistuse gnp96.dta, cleartsset dategen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2.gnp96gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2.gnp96gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2.gnp96list in 1/10list in -10/-12)产生增长率变量: 对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D.lngnpgen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101.3日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 ....1960年1月1日，取值为 0；1）使用 tsset 命令指定显示格式use B6_tsset.dta, cleartsset t, dailylistuse B6_tsset.dta, cleartsset t, weeklylist2)指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmlist t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203）自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符c y m l nd j h q w _ . , : - / ' !cC Y M L ND J W定义如下：c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写) M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格). display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !! to display an exclamation point)样式1：Format Sample date in format-----------------------------------%td 07jul1948%tdM_d,_CY July 7, 1948%tdY/M/D 48/07/11%tdM-D-CY 07-11-1948%tqCY.q 1999.2%tqCY:q 1992:2%twCY,_w 2010, 48-----------------------------------样式2：Format Sample date in format----------------------------------%d 11jul1948%dDlCY 11jul1948%dDlY 11jul48%dM_d,_CY July 11, 1948%dd_M_CY 11 July 1948%dN/D/Y 07/11/48%dD/N/Y 11/07/48%dY/N/D 48/07/11%dN-D-CY 07-11-1948----------------------------------clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4）一个实例：生成连续的时间变量use e1920.dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301.4图解时间序列1）例1：clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0.7 0.2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0.7 0.2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制，但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2）例2：增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" ///3470 25dec2002 "x-mas", orient(vert)) 3）例3：增加两条纵向的标示线sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002) * 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002) local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2')4）例4：改变标签tsline calories, tlabel(, format(%tdmd)) ttitle("Date (2002)") tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型和SARMIA 模型ARIMA 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。
stata时间序列协整检验步骤
stata时间序列协整检验步骤时间序列协整检验是金融、经济学中常用的一种分析方法，主要用于发现变量之间的长期稳定关系。
利用此方法，可以判断两个变量是否具有共同的漂移趋势，即长期依赖关系。
在stata中，进行时间序列协整检验的步骤如下：步骤1：导入数据首先，需要导入需要进行协整检验的数据，可以使用以下命令：import delimited “data.csv”, cleardata.csv是存储数据的文件路径。
导入数据之后，可以使用以下命令查看数据的基本信息：describe命令将会显示数据的变量名、取值范围等基本信息。
步骤2：检查变量时间序列的平稳性协整模型的实现需要对时序数据进行平稳性检验，即对时序数据进行差分，使其平稳。
为了判断变量是否平稳，可以使用单位根检验，使用adf命令或pperron命令，例如：adf y, lags(10)该命令将对变量y进行单个单位根检验，lags参数用于设置单位根检验的滞后阶数。
步骤3：模型拟合和估计在进行平稳性检验之后，需要进行模型拟合和估计，使用vec命令，例如：vec y x, lags(2)其中，y和x是需要进行协整检验的变量，2是向前滞后的数量。
等式估计完成后可以使用以下命令查看估计结果：estat vif该命令用于检查协整关系是否存在多重共线性的问题。
步骤4：协整检验在估计完协整关系之后，需要进行协整检验。
使用以下命令可以进行协整检验：vecrank该命令将输出协整列的数量，如果协整列的数量大于0，则说明变量之间具有协整关系。
步骤5：决定容错率协整检验之后，需要决定容错率，即误差修正项的数量。
可以使用以下命令进行决定：vecrank, coint该命令将输出最小AIC、最小SC和最小HQ容忍度。
根据这些值，可以决定容错率的数量。
步骤6：进行残差检验最后，为了检验协整关系是否适用于数据，需要进行误差项的残差检验，可以使用以下命令：vecdiag该命令将输出描述残差的统计信息。
时间序列模型分析的各种stata命令
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,但模型的预测精度比较低。
在一些大规模的联立方程中,情况更就是如此。
而早期的单变量时间序列模型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)等奠基性的研究,时间序列方法得到迅速发展。
从单变量时间序列到多元时间序列模型,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、气象与过程控制等领域。
本章将介绍如下时间序列分析方法,ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。
一、基本命令1、1时间序列数据的处理1)声明时间序列:tsset 命令use gnp96、dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L、gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L、gnp2)检查就是否有断点:tsreport, reportuse gnp96、dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值:tsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)追加样本:tsappenduse gnp96、dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappend , add(5) /*追加5个观察值*/list in -10/-1sum5)应用:样本外预测: predictreg gnp96 L、gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)清除时间标识: tsset, cleartsset, clear1、2变量的生成与处理1)滞后项、超前项与差分项 help tsvarlistuse gnp96、dta, cleartsset dategen Lgnp = L、gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2、gnp96gen Fgnp = F、gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2、gnp96gen Dgnp = D、gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2、gnp96list in 1/10list in -10/-12)产生增长率变量: 对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D、lngnpgen growth2 = (gnp96-L、gnp96)/L、gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分与变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101、3日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点:整数数值,如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 、、、、1960年1月1日,取值为 0;1)使用use B6_tsset、dta, cleartsset t, dailylistuse B6_tsset、dta, cleartsset t, weeklylist2)指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmlist t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203)自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下:%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义:“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符c y m l nd j h q w _ 、 , : - / ' !cC Y M L ND J W定义如下:c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写)M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格)、 display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !! to display an exclamation point) 样式1:Format Sample date in format-----------------------------------%td 07jul1948%tdM_d,_CY July 7, 1948%tdY/M/D 48/07/11%tdM-D-CY 07-11-1948%tqCY、q 1999、2%tqCY:q 1992:2%twCY,_w 2010, 48-----------------------------------样式2:Format Sample date in format----------------------------------%d 11jul1948%dDlCY 11jul1948%dDlY 11jul48%dM_d,_CY July 11, 1948%dd_M_CY 11 July 1948%dN/D/Y 07/11/48%dD/N/Y 11/07/48%dY/N/D 48/07/11%dN-D-CY 07-11-1948----------------------------------clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4)一个实例:生成连续的时间变量use e1920、dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301、4图解时间序列1)例1:clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0、7 0、2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0、7 0、2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制,但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2)例2:增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" ///3470 25dec2002 "x-mas", orient(vert)) 3)例3:增加两条纵向的标示线 sysuse tsline2, clear tsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002) * 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002) local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2') 4)例4:改变标签tsline calories, tlabel(, format(%tdmd)) ttitle("Date (2002)") tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型与SARMIA 模型ARIMA 模型的基本思想就是:将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列,用一定的数学模型来近似描述这个序列。
stata操作介绍之时间序列-
虽然pperron 检验和dfgls检验拒绝了变量 fylltemp具有稳定性的假设，但是dfuller 检验 不能拒绝原假设，还是可以认为该变量具有 稳定性。
ARIMA模型
自相关表： . corrgram fylltemp,lags(4)
说明：该变量的自相关关系随着滞后期的增加而减少，偏自 相关关系在一期自后滞后消失，故适合模型AR(1)来分析该 变量。
注：本部分继续使用ch52.dta数据。
自相关分析
自相关表： . corrgram fylltemp,lags(9)
说明:大多数P值都小于0.05，故认为fylltemp具有显著的自相 关性；相关关系或偏相关关系越强，相应的线条越长；
自相关分析
自相关图： . ac fylltemp,lags(9)
平滑分析
生成移动平均值（1）：
. gen water3=(water[ _n-1]+water[ _n]+water[ _n+1])/3
平滑分析
生成移动平均值（2）： . tssmooth ma water5=water,window(2 1 2)
注：tssmooth:表示移动平均值平滑(加权或不加权); window(2 1 2):表示使用该值的前两个值、该值与该值的
平滑分析-滞后变量
生成n阶滞后变量的两种方法： . gen wNAO_n=wNAO[ _n-1] . gen wNAO_n=Ln.wNAO 注：第二种方法中的''Ln''表示Lag(n)；
平滑分析-滞后变量
生成一阶滞后变量： . gen wNAO_1=wNAO[ _n-1]
生成二阶滞后变量： . gen wNAO_2=L2.wNAO
Stata 10时间序列处理手册说明书
TitleDescriptionThis entry describes this manual and what has changed since Stata10.RemarksThis manual documents Stata’s time-series commands and is referred to as[TS]in cross-references.After this entry,[TS]time series provides an overview of the ts commands.The other parts of this manual are arranged alphabetically.If you are new to Stata’s time-series features,we recommend that you read the following sectionsfirst:[TS]time series Introduction to time-series commands[TS]tsset Declare a dataset to be time-series dataStata is continually being updated,and Stata users are always writing new commands.To ensure that you have the latest features,you should install the most recent official update;see[R]update. What’s new1.New estimation command sspace estimates linear state-space models by maximum likelihood.Instate-space models,the dependent variables are linear functions of unobserved states and observed exogenous variables.A few of the many models are V ARMA models,structural time-series models, some linear dynamic models,and some stochastic general-equilibrium models.sspace can estimate the parameters of most linear time-series models with time-invariant parameters because they can be cast as state-space models.sspace can estimate stationary and nonstationary models.For stationary models,sspace uses the Kalmanfilter to estimate the observed states.For nonstationary models, sspace uses the De Jong diffuse Kalmanfilter.See[TS]sspace.2.New estimation command dvech estimates diagonal vech multivariate GARCH models.Thesemodels allow the conditional variance matrix of the dependent variables to follow aflexible dynamic structure in which each element of the current conditional variance matrix depends on its own past and on past shocks.See[TS]dvech.3.New estimation command dfactor estimates dynamic-factor models.These multivariate time-series models allow the dependent variables and the unobserved factor variables to have vector autoregressive(V AR)structures and to be linear functions of exogenous variables.See[TS]dfactor.4.Estimation commands newey,prais,sspace,dvech,and dfactor allow Stata’s new factor-variable varlist notation;see[U]11.4.3Factor variables.Also,these estimation commands allow the standard set of factor-variable–related reporting options;see[R]estimation options.5.New postestimation command margins,which calculates marginal means,predictive margins,marginal effects,and average marginal effects,is available after all time-series estimation commands.See[R]margins.6.New display option vsquish for estimation commands,which allows you to control the spacingin output containing time-series operators or factor variables,is available after all time-series estimation commands.See[R]estimation options.12intro—Introduction to time-series manual。
stata时间序列趋势预测方程
Stata时间序列趋势预测方程1. 什么是时间序列趋势预测方程？时间序列趋势预测方程是一种用于分析和预测时间序列数据的统计模型。
它基于过去的数据，通过识别和建模数据中的趋势，来预测未来的趋势。
时间序列趋势预测方程可以帮助我们理解和解释数据的长期趋势，为决策提供有价值的信息。
2. 使用Stata进行时间序列趋势预测方程Stata是一种流行的统计软件，提供了丰富的功能和工具来分析和处理时间序列数据。
下面我们将介绍如何使用Stata进行时间序列趋势预测方程的建模和预测。
2.1 数据准备首先，我们需要准备我们要分析的时间序列数据。
在Stata中，可以使用import 命令将数据导入软件，然后使用tsset命令将数据设置为时间序列数据。
import delimited "data.csv", cleartsset date上述代码假设我们的数据保存在名为”data.csv”的文件中，其中包含一个日期变量”date”和一个数值变量”y”。
2.2 数据探索在建立时间序列趋势预测方程之前，我们需要对数据进行探索，了解数据的特征和趋势。
Stata提供了一系列的命令和函数，可以帮助我们进行数据探索。
summarize ytsline y上述代码中，summarize命令用于计算数值变量”y”的统计摘要信息，tsline命令用于绘制数值变量”y”的时间序列图。
2.3 建立时间序列趋势预测方程在建立时间序列趋势预测方程之前，我们需要选择适当的模型。
常见的时间序列模型包括移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）、自回归移动平均模型（ARMA）和自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
在Stata中，可以使用arima命令建立ARIMA模型。
arima y, arima(1, 0, 1)上述代码中，arima命令用于建立ARIMA(1, 0, 1)模型，其中1表示自回归阶数，0表示差分阶数，1表示移动平均阶数。
stata操作介绍之基础部分(一)
3.1 变量与变量值
•A~Z，a~z、0~9与下划线“ _ ” ，这些字符以外的其他符号不能出现在变量名当中； . 变量名不能以数字作为开始符号； . 变量名区分大小写字母，而且不能识别汉字；
• 变量的取值类型： 1、字符型变量：由特定的字符串构成，用来分辨不同的类型； 2、数值型变量：数值变量的取值由数字构成，参与数字运算； 3、日期型变量：在Stata中，1960 年1 月1 日被认为是第0 天， 因此1959 年12 月31 日为第-1天，表示形式为：jan/10/2001或者 10jan2001； 4、缺失值：STATA 默认的缺失值用“.”来表示；
命令回顾 窗口
结果窗口 变量 名 窗口
命令窗口
• 结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行 的命令、执 行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不 同的颜色区分不同的文本， 如白色表示命令，红色表示错误信息。
• 命令窗口：位于结果窗口下方，相当于 DOS 软件中的命令行，此 处用于键 入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则 会在结果窗口中显示出来。
文件类型 数据文件 命令程序文件 运行程序文件 帮助文件 扩展名 .dta .do .ado .hlp 说明 stata使用的数据 一系列命令的集合 用于完成用户提交的数据处理与统 计分析任务的程序文件 与相应的.ado文件有相同的文件名， 形成一堆文件，并提供在线帮助
1.11 Stata命令包安装
1.8 Stata窗口介绍
• Stata 的界面主要是由四个窗口构成： 1、结果窗口 2、命令窗口 3、命令回顾窗口 4、变量名窗口 除以上四个默认打开的窗口外，在 Stata 中还有数据编辑窗口、 程序文件编 辑窗口、帮助窗口、绘图窗口、Log 窗口等，如果需要 使用，可以用 Window 或 Help 菜单将其打开。
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