Stata III-4-5 TS GARCH
stata函数
stata函数Stata是一种用于统计分析和数据管理的软件，拥有强大的数据分析能力和丰富的函数库。
本文将介绍一些常用的Stata函数及其使用方法，帮助读者更好地理解和使用Stata进行数据分析。
1. summarize函数summarize函数用于对数值型变量进行描述性统计分析，包括计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等。
例如，对于一个名为"income"的变量，可以使用以下命令进行描述性统计分析：summarize income该函数的输出结果包括均值、标准差、最小值、最大值、缺失值个数等信息。
2. generate函数generate函数用于创建新的变量，并对其赋值。
例如，可以使用以下命令创建一个新的变量"age_squared"，并将"age"的平方赋值给它：generate age_squared = age^2该函数可以根据已有的变量进行计算，并将结果保存为新的变量。
3. sort函数sort函数用于对数据集按照指定变量进行排序。
例如，可以使用以下命令对数据集按照"age"变量进行升序排序：sort age该函数可以方便地对数据集进行排序，便于后续的数据分析操作。
4. merge函数merge函数用于将两个数据集按照指定变量进行合并。
例如，假设有两个数据集分别为"dataset1"和"dataset2"，并且它们都有一个名为"ID"的变量，可以使用以下命令将两个数据集按照"ID"变量进行合并：merge dataset1 dataset2 using ID该函数可以将两个数据集中的相同"ID"值的观测合并到一起，方便进行分析和比较。
5. regress函数regress函数用于进行线性回归分析。
例如，可以使用以下命令对一个因变量"y"和两个自变量"x1"和"x2"进行线性回归分析：regress y x1 x2该函数可以得到回归系数、截距、残差等回归结果，并进行显著性检验和拟合优度分析。
STATA命令应用及详细解释
STATA命令应用及详细解释STATA是一种统计软件，被广泛应用于数据分析和统计建模。
在STATA中，有许多命令可以用来汇总数据并提取关键统计信息，以便更好地理解和解释数据。
下面将介绍一些常用的STATA命令，并详细解释其用途和功能。
1. summarize:summarize命令用于对数值变量进行简单的统计汇总。
它会输出变量的观测数、均值、标准差、最小值、最大值等统计量。
2. tabulate:tabulate命令用于对分类变量进行频数统计。
它会输出每个分类变量的取值及其频数，并可以计算相对频数和累计频数。
3. descriptives:descriptives命令可以同时对数值变量和分类变量进行统计汇总。
它会输出每个变量的观测数、缺失值数、均值、标准差、最小值、最大值、频数等统计量。
4. summarizeby:summarizeby命令可以按照一个或多个分类变量对数值变量进行分组统计。
它会输出每个分类组别的观测数、均值、标准差、最小值、最大值等统计量。
5. collapse:collapse命令用于对数据进行折叠操作，将数据按照指定的分类变量进行分组，并计算每组的汇总统计量。
它可以用于生成汇总数据集，以便后续分析。
6. bysort:bysort命令可以按照一个或多个变量对数据进行排序，然后对排序后的数据进行分组统计。
它可以与其他命令结合使用，如collapse、egen等。
7. egen:egen命令可以生成新的衍生变量，该变量可以基于原始数据进行计算。
它支持许多统计函数，如均值、标准差、总和、中位数等，并可以按照一个或多个分类变量进行分组计算。
8. tabstat:tabstat命令可以对数值变量进行多个统计量的计算，并将结果输出为一个表格。
它支持均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计量，并可以按照一个或多个分类变量进行分组计算。
9. corr:corr命令用于计算变量之间的相关系数。
STATA实用教程
STATA实用教程STATA是一种统计分析软件，广泛应用于数据分析、统计建模、数据可视化等领域。
它具有强大的数据处理能力和丰富的统计功能，能够快速、准确地处理大规模的数据集。
下面是一些STATA实用教程，帮助初学者快速上手该软件。
1.STATA基本操作STATA的基本操作包括数据导入和导出、数据集处理、变量管理等。
首先要学会使用STATA命令行界面和菜单栏来进行操作，了解STATA常用的命令和语法，掌握STATA常用的数据结构，如数据集、变量类型等。
同时，还需要学会使用STATA的帮助文档和网络资源，解决自己在使用过程中遇到的问题。
2.数据的描述性统计STATA可以进行各种描述性统计，例如计算均值、中位数、标准差、四分位数等，了解数据的分布情况。
可以利用summarize、describe等命令来进行描述性统计，还可以使用tabulate、histogram等命令进行变量的频数统计和画出直方图。
3.数据清洗和转换在实际应用中，数据往往需要进行清洗和转换。
STATA提供了一系列的命令，用于数据的清洗和转换。
比如，drop、keep命令可以删除不需要的变量或观察值；rename、recode命令可以对变量进行重命名和重新编码；reshape、merge命令可以进行数据重塑和合并等操作。
4.统计分析STATA提供了许多常用的统计方法和模型，可以进行统计分析。
例如，t检验、方差分析、线性回归、Logistic回归、生存分析、聚类分析等。
用户可以使用STATA内置的命令来进行统计分析，也可以使用STATA扩展包来进行更加复杂的分析。
5.高级数据处理STATA还提供了一些高级数据处理方法，如面板数据分析、时间序列分析、密度估计、非参数统计等。
这些方法对于处理复杂的数据结构和模型非常有用。
通过学习STATA的面板数据命令如xtreg、xtsum等，可以进行面板数据分析；通过学习STATA的时间序列命令如arima、xtdes等，可以进行时间序列分析。
stata用法
Stata是一种广泛使用的统计和数据分析软件，具有强大的功能和灵活性。
以下是Stata 的一些基本用法：
1.导入数据：在Stata中，可以使用import delimited命令导入以逗号、制表符
或其他分隔符分隔的数据。
例如，import delimited using "filename.csv", clear将导入名为"filename.csv"的CSV文件。
2.描述性统计：Stata提供了多种描述性统计命令，如summarize、mean、sd等，
可以用于计算变量的均值、标准差等统计量。
3.回归分析：Stata提供了多种回归分析命令，如regress、logit、probit等，
可以用于进行线性回归、逻辑回归等分析。
4.绘图：Stata提供了多种绘图命令，如scatter、line、histogram等，可以用
于绘制散点图、折线图、直方图等图形。
5.变量处理：Stata提供了多种变量处理命令，如destring、recode、replace等，
可以用于对变量进行转换、替换等操作。
6.数据筛选：Stata提供了多种数据筛选命令，如drop if、keep if等，可以用
于根据条件筛选数据。
7.缺失值处理：Stata提供了多种缺失值处理命令，如missing()、mi impute()
等，可以用于处理缺失值。
以上仅是Stata的一些基本用法，实际上Stata的功能非常强大，可以完成各种复杂的统计和数据分析任务。
建议查阅Stata的官方文档或相关教程以深入了解其用法。
stata教程
stata教程Stata 是一种广泛应用于统计分析的软件，拥有强大的数据处理和建模能力。
本教程将介绍 Stata 的一些基础操作和常用命令，帮助您快速上手使用该软件。
1. 安装和启动 Stata在开始使用Stata 之前，您需要先安装该软件。
安装完成后，双击图标启动 Stata。
2. 导入数据使用 Stata 进行统计分析的第一步是导入数据。
可以通过命令 `use` 来加载已有的 Stata 数据集，或者使用 `import` 命令导入其它格式的数据文件。
3. 数据处理Stata 提供了许多数据处理的命令，比如 `drop` 可以删除某些变量或观察值，`rename` 可以修改变量名，`generate` 可以创建新变量等。
4. 描述性统计描述性统计是对数据的基本概况进行分析，可以使用命令`summarize` 来获取平均值、标准差等统计量，使用 `tabulate`命令生成频数表，还可以通过 `graph` 命令绘制直方图或散点图等图形。
5. 假设检验假设检验用于验证某个统计假设是否成立。
Stata 提供了多种假设检验的命令，比如 `ttest` 可以进行单样本或独立样本 t 检验，`anova` 可以进行方差分析等。
6. 回归分析回归分析是一种常用的建模方法，可以用于研究变量之间的关系。
在Stata 中，可以使用`regress` 命令进行简单线性回归，使用 `logit` 命令进行逻辑回归等。
7. 图形输出Stata 可以生成各种类型的图形输出，比如线图、散点图、柱状图等。
可以使用`graph export` 命令将图形导出为图片文件，方便在报告中使用。
8. 编写批处理脚本如果需要重复执行一组命令，可以将这些命令写入批处理脚本。
Stata 支持编写批处理脚本来自动化数据处理和分析的过程。
以上是关于 Stata 的基础教程，希望能帮助您快速入门并熟练使用该软件进行数据分析。
更多高级功能和命令，请参考Stata 官方文档或相关教程。
stata基础命令
stata基础命令Stata基础命令Stata是一种功能强大的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业分析领域。
本文将介绍Stata的一些基础命令，帮助读者快速掌握Stata的使用方法。
1. 数据导入与查看命令在Stata中，可以使用"import"命令将外部数据导入到Stata的工作环境中。
例如，可以使用"import excel"命令导入Excel表格中的数据，或使用"import delimited"命令导入以逗号分隔的文本文件。
导入数据后，可以使用"browse"命令查看数据集的内容，或使用"describe"命令查看数据集的结构信息。
2. 数据清洗与变量处理命令在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和变量处理。
Stata 提供了一系列命令来完成这些任务。
例如，可以使用"drop"命令删除不需要的变量或观察值，使用"rename"命令修改变量名，使用"generate"命令创建新的变量，使用"recode"命令对变量进行重新编码等。
3. 描述性统计与绘图命令Stata提供了各种命令来计算和展示数据的描述性统计信息。
例如，可以使用"summarize"命令计算变量的均值、标准差和分位数等统计量，使用"tabulate"命令生成变量的频数表，使用"histogram"命令绘制变量的直方图，使用"scatter"命令绘制两个变量的散点图等。
4. 统计模型与假设检验命令在Stata中，可以使用各种命令来拟合统计模型和进行假设检验。
例如，可以使用"regress"命令拟合线性回归模型，使用"logit"命令拟合二元Logistic回归模型，使用"anova"命令进行方差分析，使用"ttest"命令进行两样本t检验等。
stata使用技巧
stata使用技巧
Stata是一款功能强大的统计和数据分析软件，以下是一些使用Stata 的技巧：
1.安装和使用插件：Stata有许多插件可以扩展其功能，例如用于更
复杂的统计分析、数据管理、可视化等。
安装和使用这些插件可以提高你的工作效率和数据分析能力。
2.变量处理：在Stata中，变量处理是一个重要的步骤。
你可以使用
各种命令来创建、修改、删除变量，以及进行变量的转换和计算。
3.数据管理：Stata提供了强大的数据管理功能，包括数据的导入、
导出、排序、筛选等。
你可以使用各种命令和工具来管理你的数据，以便进行进一步的分析。
4.统计分析：Stata提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、
推论性统计、回归分析、方差分析等。
你可以使用各种命令和选项来执行这些分析，并解释结果。
5.可视化：Stata提供了多种可视化工具，包括直方图、散点图、箱
线图等。
你可以使用这些工具来可视化你的数据和分析结果，以便更好地理解和解释数据。
6.宏和程序：Stata还支持宏和程序的编写，这可以让你自动化重复
的任务和过程。
你可以使用Stata的编程语言来编写宏和程序，以便更高效地处理数据和分析任务。
7.帮助文档和社区支持：Stata提供了详细的帮助文档和社区支持，
可以帮助你解决遇到的问题和学习新的技能。
你可以查阅Stata 的帮助文档，或者在Stata的社区论坛上寻求帮助。
以上是一些使用Stata的技巧，希望对你有所帮助。
stata常用命令总结
Stata常用命令总结Stata是一种统计分析软件，广泛用于社会科学、经济学、生物医学等领域的数据分析。
它具有丰富的功能和灵活的数据处理能力，能够进行各种统计分析、数据可视化和模型建立。
本文将总结Stata的常用命令，包括重要观点、关键发现和进一步思考，帮助读者更好地理解和使用Stata。
一、数据导入和处理e命令：用于导入Stata数据文件（.dta）。
2.import命令：用于导入其他格式的数据文件（如Excel、CSV等）。
3.save命令：用于保存当前数据文件。
4.drop命令：用于删除变量或观察值。
5.keep命令：用于保留指定的变量或观察值。
重要观点：在数据导入和处理阶段，要注意数据的完整性和准确性。
需要检查数据的缺失值、异常值和数据类型，做好数据清洗和预处理工作。
二、数据描述和统计分析1.summarize命令：用于计算变量的描述性统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。
2.tabulate命令：用于制作交叉表和列联表。
3.correlate命令：用于计算变量之间的相关系数。
4.regress命令：用于进行线性回归分析。
5.logit命令：用于进行二分类的逻辑回归分析。
重要观点：在进行数据描述和统计分析时，要根据研究问题选择合适的方法和指标。
同时要注意解释统计结果的意义，避免过度解读和误导。
三、数据可视化1.histogram命令：用于绘制直方图。
2.scatter命令：用于绘制散点图。
3.twoway命令：用于绘制多种类型的图形，如线图、柱状图、饼图等。
4.graph export命令：用于将图形导出为图片文件。
重要观点：数据可视化是数据分析的重要手段，能够直观地展示数据的分布和关系。
在进行数据可视化时，要选择合适的图形类型和参数，使图形简洁明了，易于理解和解释。
四、面板数据分析1.xtset命令：用于设置面板数据的时间和单位。
2.xtreg命令：用于进行面板数据的固定效应或随机效应模型分析。
stata 常用命令
stata 常用命令Stata是一个流行的统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析和研究。
它提供了丰富的命令和功能，可帮助用户处理、分析和可视化数据。
在本文中，我将向您介绍一些常用的Stata命令，以及它们在数据分析中的应用。
1. 数据导入与导出在使用Stata进行数据分析之前，我们需要将数据导入软件环境中。
Stata支持多种数据格式，如Excel、CSV、SPSS等。
对于Excel数据，我们可以使用命令"import excel"将数据导入到Stata中；对于CSV数据，可以使用"import delimited"命令。
Stata还提供了"export"命令，可将分析结果导出为Excel、CSV等格式，便于与其他软件进行交互。
2. 数据清洗与处理在数据分析过程中，数据清洗是一个重要的步骤。
Stata提供了一系列命令来处理和净化数据。
"drop"命令可以删除数据集中的变量或观察值；"replace"命令用于修改变量的取值；"gen"命令可以创建新的变量等。
"merge"命令可用于合并不同数据集，"sort"命令可用于排序数据等。
3. 描述性统计分析Stata提供了简单而强大的描述性统计分析命令，帮助用户了解数据的基本特征。
"summarize"命令可用于计算变量的均值、标准差等统计量；"tabulate"命令可用于制作交叉分类表；"histogram"命令可绘制变量的直方图等。
这些命令使我们能够更好地理解数据的分布和特征。
4. 统计模型估计Stata是一个强大的统计软件，支持各种常见的统计模型估计。
"regress"命令可用于进行线性回归分析；"logit"命令可用于二元逻辑回归分析；"heckman"命令可用于处理选择模型等。
Stata 基础参考手册说明书
Contentsintro............................................Introduction to base reference manual about............................................Display information about your Stata adoupdate................................................Update user-written ado-files ameans.....................................Arithmetic,geometric,and harmonic means anova.............................................Analysis of variance and covariance anova postestimation......................................Postestimation tools for anova areg..................................Linear regression with a large dummy-variable set areg postestimation........................................Postestimation tools for areg asclogit....................Alternative-specific conditional logit(McFadden’s choice)model asclogit postestimation..................................Postestimation tools for asclogit asmprobit...............................Alternative-specific multinomial probit regression asmprobit postestimation..............................Postestimation tools for asmprobit asroprobit..............................Alternative-specific rank-ordered probit regression asroprobit postestimation..............................Postestimation tools for asroprobit BIC note.............................................Calculating and interpreting BIC binreg........................Generalized linear models:Extensions to the binomial family binreg postestimation....................................Postestimation tools for binreg biprobit....................................................Bivariate probit regression biprobit postestimation..................................Postestimation tools for biprobit bitest.......................................................Binomial probability test bootstrap...........................................Bootstrap sampling and estimation bootstrap postestimation................................Postestimation tools for bootstrap boxcox..................................................Box–Cox regression models boxcox postestimation....................................Postestimation tools for boxcox brier......................................................Brier score decomposition bsample..................................................Sampling with replacement bstat........................................................Report bootstrap results centile...........................................Report centile and confidence interval ci...............................Confidence intervals for means,proportions,and counts clogit......................................Conditional(fixed-effects)logistic regression clogit postestimation......................................Postestimation tools for clogit plementary log-log regression cloglog postestimation..................................Postestimation tools for cloglog cls............................................................Clear Results window cnsreg...................................................Constrained linear regression cnsreg postestimation....................................Postestimation tools for cnsreg constraint..................................................Define and list constraints contrast..............................Contrasts and linear hypothesis tests after estimation contrast postestimation..................................Postestimation tools for contrast copyright...............................................Display copyright information copyright apache.........................................Apache copyright notification copyright boost............................................Boost copyright notification copyright freetype.......................................FreeType copyright notification copyright icu...............................................ICU copyright notification copyright jagpdf.........................................JagPDF copyright notificationiii Contentscopyright PACK copyright notification copyright libpng..........................................libpng copyright notification copyright miglayout..................................MiG Layout copyright notification copyright scintilla........................................Scintilla copyright notification copyright ttf2pt1..........................................ttf2pt1copyright notification copyright zlib..............................................zlib copyright notification correlate.............................Correlations(covariances)of variables or coefficients cumul.......................................................Cumulative distribution cusum........................................Cusum plots and tests for binary variables unch dialog diagnostic plots..........................................Distributional diagnostic plots display................................................Substitute for a hand calculator do....................................................Execute commands from afile doedit................................................Edit do-files and other textfiles parative scatterplots dstdize.............................................Direct and indirect standardization dydx........................................Calculate numeric derivatives and integrals eform option......................................Displaying exponentiated coefficients eivreg...................................................Errors-in-variables regression eivreg postestimation.....................................Postestimation tools for eivreg error messages.........................................Error messages and return codes esize............................................Effect size based on mean comparison estat........................................................Postestimation statistics estat classification......................................Classification statistics and table estat gof...............................Pearson or Hosmer–Lemeshow goodness-of-fit test estat ic...................................................Display information criteria estat summarize..........................................Summarize estimation sample estat vce...........................................Display covariance matrix estimates estimates........................................Save and manipulate estimation results estimates describe..........................................Describe estimation results estimates for..............................Repeat postestimation command across models estimates notes.........................................Add notes to estimation results estimates replay............................................Redisplay estimation results estimates save..........................................Save and use estimation results estimates stats...............................................Model-selection statistics estimates store.......................................Store and restore estimation results estimates pare estimation results estimates title............................................Set title for estimation results estimation options.................................................Estimation options exit.....................................................................Exit Stata exlogistic...................................................Exact logistic regression exlogistic postestimation................................Postestimation tools for exlogistic expoisson...................................................Exact Poisson regression expoisson postestimation...............................Postestimation tools for expoisson fp...................................................Fractional polynomial regression fp postestimation............................................Postestimation tools for fp frontier....................................................Stochastic frontier models frontier postestimation..................................Postestimation tools for frontier fvrevar.................................Factor-variables operator programming commandContents iiifvset..................................................Declare factor-variable settings gllamm......................................Generalized linear and latent mixed models glm.......................................................Generalized linear models glm postestimation........................................Postestimation tools for glm glogit......................................Logit and probit regression for grouped data glogit postestimation..............Postestimation tools for glogit,gprobit,blogit,and bprobit gmm........................................Generalized method of moments estimation gmm postestimation......................................Postestimation tools for gmm grmeanby..............................Graph means and medians by categorical variables hausman...................................................Hausman specification test heckman...................................................Heckman selection model heckman postestimation................................Postestimation tools for heckman heckoprobit.................................Ordered probit model with sample selection heckoprobit postestimation............................Postestimation tools for heckoprobit heckprobit.........................................Probit model with sample selection heckprobit postestimation..............................Postestimation tools for heckprobit help..........................................................Display help in Stata hetprobit.................................................Heteroskedastic probit model hetprobit postestimation................................Postestimation tools for hetprobit histogram.............................Histograms for continuous and categorical variables icc...................................................Intraclass correlation coefficients inequality.......................................................Inequality measures intreg...........................................................Interval regression intreg postestimation......................................Postestimation tools for intreg ivpoisson.................................Poisson regression with endogenous regressors ivpoisson postestimation................................Postestimation tools for ivpoisson ivprobit..............................Probit model with continuous endogenous regressors ivprobit postestimation..................................Postestimation tools for ivprobit ivregress................................Single-equation instrumental-variables regression ivregress postestimation................................Postestimation tools for ivregress ivtobit................................Tobit model with continuous endogenous regressors ivtobit postestimation....................................Postestimation tools for ivtobit jackknife.......................................................Jackknife estimation jackknife postestimation................................Postestimation tools for jackknife kappa..........................................................Interrater agreement kdensity...........................................Univariate kernel density estimation ksmirnov..............................Kolmogorov–Smirnov equality-of-distributions test kwallis.................................Kruskal–Wallis equality-of-populations rank test dder of powers level.....................................................Set default confidence level limits.....................................................Quick reference for limits lincom..............................................Linear combinations of estimators linktest.................................Specification link test for single-equation models lnskew0..................................Find zero-skewness log or Box–Cox transform log.....................................................Echo copy of session tofile logistic........................................Logistic regression,reporting odds ratios logistic postestimation....................................Postestimation tools for logistic logit..........................................Logistic regression,reporting coefficientsiv Contentslogit postestimation........................................Postestimation tools for logit rge one-way ANOV A,random effects,and reliability lowess..........................................................Lowess smoothing lpoly.......................................Kernel-weighted local polynomial smoothing pute area under ROC curve and graph the curve lrtest..............................................Likelihood-ratio test after estimation lsens............................Graph sensitivity and specificity versus probability cutoff lv.............................................................Letter-value displays margins.........................Marginal means,predictive margins,and marginal effects margins postestimation..................................Postestimation tools for margins margins,contrast................................................Contrasts of margins margins,pwcompare...................................Pairwise comparisons of margins marginsplot...............................Graph results from margins(profile plots,etc.) matsize................................Set the maximum number of variables in a model maximize.............................................Details of iterative maximization mean...............................................................Estimate means mean postestimation......................................Postestimation tools for mean meta................................................................Meta-analysis mfp.........................................Multivariable fractional polynomial models mfp postestimation........................................Postestimation tools for mfp misstable....................................................Tabulate missing values mkspline..................................Linear and restricted cubic spline construction ml...................................................Maximum likelihood estimation mlexp........................Maximum likelihood estimation of user-specified expressions mlexp postestimation.....................................Postestimation tools for mlexp mlogit......................................Multinomial(polytomous)logistic regression mlogit postestimation....................................Postestimation tools for mlogit more........................................................The—more—message mprobit.................................................Multinomial probit regression mprobit postestimation..................................Postestimation tools for mprobit nbreg...................................................Negative binomial regression nbreg postestimation............................Postestimation tools for nbreg and gnbreg nestreg.......................................................Nested model statistics net............................Install and manage user-written additions from the Internet net search....................................Search the Internet for installable packages netio....................................................Control Internet connections news.............................................................Report Stata news nl.................................................Nonlinear least-squares estimation nl postestimation............................................Postestimation tools for nl nlcom............................................Nonlinear combinations of estimators nlogit........................................................Nested logit regression nlogit postestimation......................................Postestimation tools for nlogit nlsur......................................Estimation of nonlinear systems of equations nlsur postestimation......................................Postestimation tools for nlsur nptrend............................................Test for trend across ordered groups ologit....................................................Ordered logistic regression ologit postestimation......................................Postestimation tools for ologit oneway.................................................One-way analysis of variance oprobit.....................................................Ordered probit regressionContents v oprobit postestimation....................................Postestimation tools for oprobit orthog........................Orthogonalize variables and compute orthogonal polynomials pcorr......................................Partial and semipartial correlation coefficients permute................................................Monte Carlo permutation tests pk...........................................Pharmacokinetic(biopharmaceutical)data pkcollapse................................Generate pharmacokinetic measurement dataset pkcross................................................Analyze crossover experiments pkequiv.................................................Perform bioequivalence tests pkexamine.........................................Calculate pharmacokinetic measures pkshape....................................Reshape(pharmacokinetic)Latin-square data pksumm.............................................Summarize pharmacokinetic data poisson..........................................................Poisson regression poisson postestimation..................................Postestimation tools for poisson predict................................Obtain predictions,residuals,etc.,after estimation predictnl..................Obtain nonlinear predictions,standard errors,etc.,after estimation probit.............................................................Probit regression probit postestimation......................................Postestimation tools for probit proportion......................................................Estimate proportions proportion postestimation..............................Postestimation tools for proportion prtest..........................................................Tests of proportions pwcompare.....................................................Pairwise comparisons pwcompare postestimation............................Postestimation tools for pwcompare pwmean...............................................Pairwise comparisons of means pwmean postestimation..................................Postestimation tools for pwmean qc............................................................Quality control charts qreg............................................................Quantile regression qreg postestimation...................Postestimation tools for qreg,iqreg,sqreg,and bsqreg query.....................................................Display system parameters ranksum.............................................Equality tests on unmatched data ratio...............................................................Estimate ratios ratio postestimation........................................Postestimation tools for ratio reg3.........................Three-stage estimation for systems of simultaneous equations reg3postestimation........................................Postestimation tools for reg3 regress...........................................................Linear regression regress postestimation....................................Postestimation tools for regress regress postestimation diagnostic plots......................Postestimation plots for regress regress postestimation time series............Postestimation tools for regress with time series #review...................................................Review previous commands roc.....................................Receiver operating characteristic(ROC)analysis roccomp...............................................Tests of equality of ROC areas rocfit........................................................Parametric ROC models rocfit postestimation......................................Postestimation tools for rocfit rocreg.................................Receiver operating characteristic(ROC)regression rocreg postestimation....................................Postestimation tools for rocreg rocregplot.....................Plot marginal and covariate-specific ROC curves after rocreg roctab...................................................Nonparametric ROC analysis rologit................................................Rank-ordered logistic regression rologit postestimation....................................Postestimation tools for rologit rreg..............................................................Robust regressionvi Contentsrreg postestimation........................................Postestimation tools for rreg runtest.......................................................Test for random order scobit.....................................................Skewed logistic regression scobit postestimation......................................Postestimation tools for scobit sdtest.....................................................Variance-comparison tests search...................................Search Stata documentation and other resources serrbar................................................Graph standard error bar chart set....................................................Overview of system parameters set cformat........................................Format settings for coefficient tables set defaults............................Reset system parameters to original Stata defaults set emptycells.............................Set what to do with empty cells in interactions set seed....................................Specify initial value of random-number seed set showbaselevels..................................Display settings for coefficient tables signrank...............................................Equality tests on matched data simulate....................................................Monte Carlo simulations sj........................................Stata Journal and STB installation instructions sktest.........................................Skewness and kurtosis test for normality slogit..................................................Stereotype logistic regression slogit postestimation......................................Postestimation tools for slogit smooth...................................................Robust nonlinear smoother spearman........................................Spearman’s and Kendall’s correlations spikeplot..................................................Spike plots and rootograms ssc...........................................Install and uninstall packages from SSC stem.........................................................Stem-and-leaf displays stepwise........................................................Stepwise estimation stored results.........................................................Stored results suest..................................................Seemingly unrelated estimation summarize.......................................................Summary statistics sunflower..........................................Density-distribution sunflower plots sureg..........................................Zellner’s seemingly unrelated regression sureg postestimation......................................Postestimation tools for sureg swilk..............................Shapiro–Wilk and Shapiro–Francia tests for normality symmetry....................................Symmetry and marginal homogeneity tests table..............................................Flexible table of summary statistics pact table of summary statistics tabulate oneway..........................................One-way table of frequencies tabulate twoway..........................................Two-way table of frequencies tabulate,summarize().......................One-and two-way tables of summary statistics test.............................................Test linear hypotheses after estimation testnl.........................................Test nonlinear hypotheses after estimation tetrachoric...................................Tetrachoric correlations for binary variables tnbreg..........................................Truncated negative binomial regression tnbreg postestimation....................................Postestimation tools for tnbreg tobit..............................................................Tobit regression tobit postestimation........................................Postestimation tools for tobit total................................................................Estimate totals total postestimation........................................Postestimation tools for total tpoisson.................................................Truncated Poisson regression tpoisson postestimation..................................Postestimation tools for tpoisson translate......................................................Print and translate logsContents vii truncreg........................................................Truncated regression truncreg postestimation..................................Postestimation tools for truncreg ttest...................................................t tests(mean-comparison tests) update.....................................................Check for official updates vce option.......................................................Variance estimators view............................................................Viewfiles and logs vwls.................................................Variance-weighted least squares vwls postestimation........................................Postestimation tools for vwls which......................................Display location and version for an ado-file xi............................................................Interaction expansion zinb.........................................Zero-inflated negative binomial regression zinb postestimation........................................Postestimation tools for zinb zip..................................................Zero-inflated Poisson regression zip postestimation..........................................Postestimation tools for zip Author index..................................................................... Subject index.....................................................................。
stata中garch模型命令
stata中garch模型命令Stata中的GARCH模型命令GARCH模型是一种常用的用于建模金融时间序列数据的经济学模型，它可以有效地捕捉到金融市场中存在的波动群集现象。
在Stata 软件中，我们可以使用一些命令来拟合GARCH模型，并对金融时间序列数据进行预测和分析。
一、引言金融市场中的波动性一直是投资者和研究人员关注的重要问题。
传统的时间序列模型，如ARMA模型，往往无法捕捉到金融市场中存在的波动群集现象。
GARCH模型的提出解决了这个问题，它通过引入条件异方差性，能够更好地描述金融时间序列数据的波动特征。
二、GARCH模型简介GARCH模型是由Engle于1982年提出的，它是一种用于建模条件异方差性的时间序列模型。
GARCH模型由两个方程组成：条件均值方程和条件方差方程。
条件均值方程描述了时间序列数据的平均水平，通常使用ARMA模型来表示。
条件方差方程则描述了时间序列数据的波动性，通常使用ARCH模型来表示。
GARCH模型在ARCH模型的基础上引入了过去时刻波动的平方作为额外的解释变量，从而能够更好地描述条件方差的变化。
三、Stata中的GARCH模型命令在Stata中，我们可以使用命令“arch”来拟合GARCH模型。
该命令的基本语法如下：arch depvar [indepvars] [, options]其中，“depvar”表示被解释变量，即时间序列数据；“indepvars”表示解释变量，即过去时刻波动的平方；“options”为可选参数，用于指定GARCH模型的具体设定。
在使用该命令时，我们需要指定GARCH模型的阶数，即ARCH阶数和GARCH阶数。
可以通过设置“p”和“q”参数来设定。
例如，设置“p=1”和“q=1”表示拟合一个ARCH(1)GARCH(1)模型。
我们还可以使用命令“garch”来拟合GARCH模型。
该命令的基本语法如下：garch depvar [indepvars] [, options]与“arch”命令类似，该命令也需要指定GARCH模型的阶数。
stata基本命令
stata基本命令
Stata是一种数据分析软件，常用于统计分析、经济学和社会科学研究中。
以下是一些Stata基本命令的解释：
1. use命令：用于打开数据文件，例如：“use data.dta”。
2. describe命令：用于查看数据文件的结构和变量信息，例如：“describe data”。
3. summarize命令：用于统计变量的描述性统计量（如均值、标准差、最大最小值等），例如：“summarize var1 var2”。
4. tabulate命令：用于制作交叉表和频数表，例如：“tabulate var1 var2”。
5. regress命令：用于进行回归分析，例如：“regress depvar indepvar”。
6. scatter命令：用于制作散点图，例如：“scatter depvar indepvar”。
7. histogram命令：用于制作直方图，例如：“histogram var”。
8. twoway命令：用于制作多种类型的图表，例如：“twoway scatter
depvar indepvar”。
9. merge命令：用于将两个数据文件按照某一变量合并，例如：“merge 1:1 var using data.dta”。
10. sort命令：用于对数据文件按照某一变量进行排序，例如：“sort var”。
以上是Stata基本命令的简单解释，使用这些命令可以进行数据的读取、处理和分析。
在实际应用中，还需要结合具体情况选择合适的命令进行使用。
stata入门操作总结
stata入门操作总结Stata是一种流行的统计分析软件，可以用于数据管理、统计分析和绘图。
以下是一些Stata入门操作的总结：1. 数据导入和导出：使用`use`命令导入Stata数据文件（.dta 文件），使用`import delimited`命令导入CSV或其他格式的数据文件。
使用`save`命令将数据保存为Stata数据文件，使用`export delimited`命令将数据保存为CSV或其他格式的数据文件。
2. 数据清理和转换：使用`drop`命令删除变量或观察值，使用`rename`命令重新命名变量，使用`generate`命令创建新变量，使用`egen`命令计算聚合统计量。
使用`sort`命令对数据进行排序，使用`replace`命令替换变量的值。
3. 描述统计：使用`summarize`命令计算变量的均值、标准偏差和其他描述统计量，使用`tabulate`命令制表并计算分组统计量，使用`histogram`命令绘制直方图，使用`scatter`命令绘制散点图。
4. 统计分析：使用`regress`命令进行线性回归分析，使用`logit`命令进行二元logistic回归分析，使用`probit`命令进行二元probit回归分析，使用`anova`命令进行方差分析。
使用`ttest`命令进行均值差异检验，使用`chi2`命令进行卡方检验。
5. 绘图：使用`graph`命令绘制各种图形，如折线图、柱状图、散点图和箱形图。
使用`twoway`命令绘制多元图形，如多个线条、散点和拟合线。
6. 循环和条件：使用`forvalues`命令进行循环操作，使用`if`命令进行条件筛选。
使用`foreach`命令在多个变量上执行相同的操作。
以上是Stata入门操作的一些总结，但这只是一个基本的概述。
Stata功能非常强大，可以进行更复杂的数据管理和统计分析操作。
要更全面地了解Stata的功能和用法，建议参考Stata的官方文档或参加Stata的培训课程。
stata基本运算 -回复
stata基本运算-回复Stata基本运算Stata是一种统计分析软件，常用于经济学、社会科学和生物医学等领域的数据分析。
它具有强大的数据处理和统计分析功能，可以进行各种基本运算，包括数值计算、向量化操作、逻辑运算等。
本文将一步一步回答关于Stata基本运算的问题，帮助读者更好地理解和运用这些功能。
1. Stata是什么？Stata是一种统计分析软件，最早由StataCorp于1985年发布。
它是一种功能强大的、专业的数据分析工具，被广泛应用于学术界和商业领域。
Stata支持各种数据格式，包括纯文本、Excel、SAS、SPSS等。
它具有简单的语法和直观的界面，可以进行各种数据处理、统计分析和绘图等操作。
2. 如何进行数值计算？在Stata中，可以使用基本的算术运算符进行数值计算，如加法（+）、减法（-）、乘法（*）和除法（/）。
例如，输入命令“generate x = 2 + 3”可以创建一个新变量x，其值为5。
Stata还支持复杂的数学函数，如指数函数（exp()）、对数函数（log()）、三角函数（sin()、cos()）等。
用户可以根据实际需要选择合适的函数完成数值计算。
3. 什么是向量化操作？向量化操作是指对整个变量向量进行操作的方法，通常比逐个元素操作更高效。
在Stata中，向量化操作可以通过在操作符后面添加#前缀来实现。
例如，命令“generate y = x + 1”将变量x的每个观测值都加1，并将结果存储在变量y中。
此方法可以快速、方便地进行大规模的计算，提高计算效率。
4. 如何进行逻辑运算？Stata支持多种逻辑运算符，如等于（==）、不等于（!=）、大于（>）、小于（<）、大于等于（>=）和小于等于（<=）。
这些逻辑运算符可以用于判断条件是否成立，返回TRUE或FALSE。
例如，命令“generate z = (x > 0)”将创建一个新变量z，其值为TRUE（1）或FALSE（0），判断变量x 的每个观测值是否大于0。
stata表格解读
解读Stata表格需要根据具体的问题和经济背景进行分析。
以下是一些常见的经济角度问题和相应的解读方法：1. 回归模型输出表格：- 系数（Coefficients）：回归模型中的系数表示不同自变量对因变量的影响。
通过系数的正负和显著性水平可以判断变量之间的关系。
- 标准误（Standard Errors）：标准误用于衡量估计系数的精度。
较小的标准误意味着估计系数的可靠性更高。
- t值（t-values）：t值是系数除以其标准误的结果。
较大的t值说明估计系数与零偏离得更远，表明该变量的影响在统计上是显著的。
- P值（P-values）：P值表示观察到的样本结果与原假设之间的差异。
较小的P值意味着观察到的结果对于原假设的拒绝更具有统计显著性。
2. 描述统计表格：- 均值（Mean）：均值是样本数据的平均值，用于描述数据的集中趋势。
- 标准差（Standard Deviation）：标准差测量数据的离散程度。
较大的标准差表明数据的变异性较高。
- 最小值（Minimum）和最大值（Maximum）：这些值表示数据的范围，有助于了解数据的分布范围。
- 百分位数（Percentiles）：百分位数显示了数据中特定百分比的观察值的位置，可用于了解数据分布的形状。
3. 面板数据表格：- 固定效应（Fixed Effects）：面板数据通常包含固定效应，即个体或单位之间的不可观测差异。
固定效应可以通过控制面板数据中个体固定特征的影响，以获得更准确的估计结果。
- 随机效应（Random Effects）：面板数据还可以包含随机效应，也称为单位特异性误差。
随机效应可以帮助解释个体或单位之间的随机差异，例如企业之间的管理差异。
- 滞后效应（Lagged Effects）：面板数据还可以用于估计滞后效应，即一个变量对于未来时间点的影响。
滞后效应可以解释变量之间的时序关系。
通过综合考虑这些指标，结合经济理论和问题背景进行分析，可以更好地解读Stata表格并回答特定的经济问题。
STATA基本操作入门
STATA基本操作入门1.数据导入在STATA中，可以导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV和文本文件。
最常用的命令是"import excel"和"import delimited"。
例如，要导入名为"data.xlsx"的Excel文件，可以使用以下命令：```import excel using "data.xlsx", sheet("Sheet1") firstrow clear```这里，"using"指定了文件路径和文件名，"sheet"指定了工作表名称（如果有多个工作表），"firstrow"表示第一行是变量名。
2.数据清洗在导入数据后，通常需要进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
STATA提供了一些常用的命令来处理这些问题。
- 缺失值处理：使用"drop"命令删除带有缺失值的观测值，使用"egen"命令创建新变量来表示缺失值。
- 异常值处理：可以使用描述性统计命令（如"summarize"）来查找异常值，并使用"drop"命令删除异常值所对应的观测值。
- 重复值处理：使用"deduplicate"命令删除重复的观测值，或使用"egen"命令创建新变量来表示重复值。
3.变量操作在STATA中，可以对变量进行各种操作，如创建变量、重命名变量、计算变量和合并变量等。
- 创建变量：可以使用"generate"命令创建新变量，并赋予其数值或字符值。
- 重命名变量：使用"rename"命令将变量重命名为新的名称。
- 计算变量：使用"egen"命令计算新变量，例如，可以使用"egen mean_var = mean(var)"计算变量"var"的均值，并将结果赋值给新的变量"mean_var"。
stata使用技巧
stata使用技巧Stata是一种常用的统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析和研究工作中。
以下是一些Stata使用的技巧和建议，可以帮助用户更高效地进行数据处理和分析。
1.熟悉常用命令和函数：Stata提供了丰富的命令和函数，用户应该熟悉常用的命令和函数，并掌握它们的用法，以便能够快速完成数据分析任务。
2.使用数据清洗命令：在进行数据分析之前，通常需要对原始数据进行清洗，去除异常值、缺失值等。
Stata提供了许多数据清洗命令，如drop、keep、replace等，用户可以灵活运用。
3.灵活使用数据合并命令：Stata提供了丰富的数据合并命令，如merge、append等，可以将多个数据源合并成一个数据集。
用户应熟悉这些命令的用法，并根据实际情况选择合适的命令。
4.利用循环命令加快处理速度：对于大规模的数据分析任务，使用循环命令可以大大提高处理效率。
Stata提供了多种循环命令，如forvalues、foreach等，用户可以根据具体情况选择合适的循环命令进行数据处理。
5.运用图表功能进行数据可视化：Stata提供了强大的图表功能，用户可以通过绘制图表来进行数据可视化分析。
通过图表分析可以更直观地理解数据的分布和相关关系，并发现潜在的规律和趋势。
6.使用Stata的矩阵运算功能：Stata具有强大的矩阵运算功能，可以方便地进行矩阵计算。
用户可以利用矩阵运算完成复杂的统计模型分析和计算，提高分析的准确性和效率。
7.使用自定义命令简化操作：Stata允许用户自定义命令，通过将常用的操作封装成命令，可以简化数据分析过程。
用户可以编写自己的命令，并将其保存在.do文件中，以便将来重复使用。
8.充分利用Stata的帮助文档：Stata提供了详细的帮助文档，用户可以通过查阅帮助文档来解决遇到的问题和了解更多的功能。
阅读帮助文档可以帮助用户熟悉Stata各种命令的用法，并学习到一些高级的技巧和技巧。
总之，熟练掌握Stata的使用技巧和功能，可以提高数据处理和分析工作的效率和准确性。
stata_garch条件波动率_理论说明
stata garch条件波动率理论说明1. 引言1.1 概述引言部分旨在介绍文章的主题和背景，以及当前条件波动率分析在金融领域中的重要性。
我们将首先提出对条件波动率概念的理解，并说明其在风险管理和市场预测方面的应用。
进一步，我们会简要介绍GARCH模型作为常用的条件波动率模型，并强调本文将聚焦于使用Stata软件进行条件波动率分析。
1.2 文章结构在本节中，我们将说明本篇文章所采用的结构和章节安排。
通过清楚地列出各个章节所包含的内容，读者可以更好地理解整体框架并准确地找到感兴趣的信息。
文章结构如下：第2节：GARCH模型介绍- 2.1 条件波动率的概念- 2.2 GARCH模型原理- 2.3 GARCH模型参数估计方法第3节：Stata软件在条件波动率分析中的应用- 3.1 Stata软件简介- 3.2 Stata中GARCH模型的实现步骤- 3.3 Stata对条件波动率结果的解释与分析第4节：GARCH条件波动率模型应用案例研究- 4.1 数据收集与处理方法- 4.2 案例研究结果展示与解读- 4.3 结果讨论与分析第5节：结论与展望- 5.1 研究结论总结- 5.2 可以深入研究的问题和方向1.3 目的在这一部分，我们将明确本文的目标。
通过引言部分的阐述，我们希望读者能够理解本文旨在提供关于GARCH条件波动率模型以及Stata软件在相关领域中应用的详细说明。
此外，我们还将总结本文所涵盖的内容，并指出可以进一步进行深入研究的问题和方向。
通过明确目标，读者可以有一个清晰的期望，并对接下来要阅读的内容有一个预期。
2. GARCH模型介绍:2.1 条件波动率的概念条件波动率是金融市场中一个重要的概念，它表示当前时点下的波动情况与之前一段时间的信息相关联。
条件波动率是指在时间序列模型中，每个时刻的波动都由历史平方残差所决定，并且预测未来时点上的波动情况。
2.2 GARCH模型原理GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是用于描述金融市场波动性的一种计量经济学工具。
stata描述数据分布的方法
stata描述数据分布的方法
在Stata中描述数据分布的方法主要有以下几种：
1. 描述性统计：Stata提供了各种描述性统计命令，如summarize、tabulate等，可以用来计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计指标，以及生成频数表、交叉表等统计表格。
2. 直方图：Stata可以通过直方图来展示数据的分布情况，可以直观地看到数据的集中趋势、离散程度和分布形状。
3. 核密度估计图：对于连续型数据，可以使用Stata的核密度估计命令（kdensity）来生成核密度估计图，展示数据的分布情况。
4. P-P图和Q-Q图：P-P图和Q-Q图可以用来评估数据是否符合特定的概率分布，如正态分布。
如果数据符合特定的概率分布，则P-P图和Q-Q图
的点应该落在理论直线上。
5. 箱线图：箱线图可以用来展示数据的四分位数、中位数、最大值、最小值等统计指标，以及异常值的情况。
箱线图可以帮助我们识别异常值、离群点等异常数据。
这些方法可以帮助您全面了解数据的分布情况，从而更好地进行数据分析。
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GARCH
Bolesleve(1994) GARCH model:
Mean equation : xt ut ,ut ~ (0, t2 ) Variance equation : 0 i 1 u
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Introduction
市场波动在风险管理中具有重要意义。 Value at Risk:
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Introduction
波动在宏观经济政策分析中具有重要意义。 比如，通货膨胀对经济增长的危害不仅仅在于高的通货膨 胀率，还在于通货膨胀的不确定性。
案例： . arch dlnftap, aarch(1/1) arima(1,0,0) Note: Not combined with arch, tarch.
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t2 0 1 (| ut 1 | 1ut 1 ) 2
2 2 2 ( 1) u t 0 1 1 t 1 ,ut 1 0 2 2 2 ( 1) u 0 1 1 t 1 ,ut 1 0 t
Asymmetric ARCH
Mean equation : xt ut ,ut ~ (0, t2 ) Variance equation : 0 i 1 i (| ut i | i ut i ) 2
2 t k
Asymmetriceffectforgoodandbadnews Example: aarch(1) model :
0
-.2
2
4
6
8
-.1
0 x kdensity dlnftap
.1 y
.2
2
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Introduction
市场波动在资产定价中具有重要意义。 Black-Schools Formula: ( European call option）： P: underlying asset price; K: strike price; l: duration to expiration date; sigma: conditional standard variation of P’s returns. r: risk-free interest. Phi: CDF of standard normal distribution.
p ut2 p
p
E(ut ) E[E(ut | t 1 )] E[ t E( t )] 0 Var(ut ) t 2 =E(ut 2 ) E[E(ut 2 | t 1 )] 0 i 1 i ut2i
Another expression:（AR form of squared residuals）
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ARCH
Engel(1982) ARCH(p) model:
xt ut ,ut t t , t ~ N (0,1)orStandard t distribution
t2 0 1ut21
ut 0 i 1
2 max( p , q )
( i i )u
2 t i
t j 1 jt j
q
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GARCH model
较大（小）的波动跟着较大（小）的波动。 峰度系数大于3，捕捉到收益率序列的高峰厚尾的特点。 . arch dlnftap, arch(1/2) garch(1/2) arima(2,0,0)
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IGARCH
Integrated GARCH model:
Mean equation :xt ut ,ut ~ (0, t2 ) Variance equation : 0 i 1 u j 1 j t2 j
variable | dlnftap |
10
mean .0066665
sd
Hale Waihona Puke minmaxskewness
kurtosis 15.32817
-------------+-----------------------------------------------------------.0582354 -.3792543 .4795508 .2971293 --------------------------------------------------------------------------
T
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v也可以事先设定，经常设为v=3~6.
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Appendix
如果x为v个自由度的t分布，则标准化的t分布及其概率密度 函数为：
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ARCH检验
Engel(1982) LM test:
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ARCH模型的诊断
标准化残差
ˆt / ˆt ut u
利用标准化残差的Q统计量考察模型均值方程的充分性； 利用标准化残差批平方的Q统计量考察模型方差方程的充 分性； 利用标准化残差的qq图考察假定分布的合理性。
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T
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ARCH模型的估计
ML估计：标准化的t分布（自由度为v）.
f (u1, u2 ,...uT | θ, u1, u2 ,..., u p )
( v 1) / 2 2 (v 1) / 2 1 ut 1 2 (v 2) t i p 1 (v / 2) (v 2) t Log Likelihood : T
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ARCH模型案例
. use vec, clear （1）建立AR模型 . arima dlnftap, ar(1/2) （2）检查残差及其平方序列的白噪声性质。 . qtest , lags(1/6) . achtest,lags(1/6) （3）建立ARCH(1)模型 . arch dlnftap, arch(1/2) arima(2,0,0) . qtest, lags(1/6) std . archtest,lags(1/6) std
2 t p 2 i t i
j 1 j t2 j
q
0 0, i 0, j 0, i 1
ARMA expression:
max( p , q )
( i i ) 1
t ut 2 t 2 ,E(t ) E(ut 2 t 2 ) 0, cov(t , s ) 0
. arch dlnftap , arch(2) garch(1) arima(1,0,0)
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Simple asymmetric ARCH
Mean equation :xt ut ,ut ~ (0, t2 ) Variance equation : 0 i 1 u i 1 i ut i
t ut 2 t 2 ,note:E(t ) E(ut 2 t 2 ) 0]
ut 2 0 1ut21
6
p ut2 p t
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ARCH模型的估计
ML估计：Normal distribution
Log f (u1, u2 ,...uT | θ, u1, u2 ,..., u p ) v 1 (v 1) / 2 1 ut2 2 ln 1 ln( t ) ln 2 (v / 2) (v 2) 2 ( v 2) 2 t p 1 t
2 t p 2 i t i k
Asymmetriceffectforgoodandbadnews
案例： . arch dlnftap, arch(1/2) garch(1) saarch(1/1) arima(1,0,0)
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ˆt Step1:Regress mean model u ˆt2 0 1u ˆt21 Step 2 :u Step3 :H 0 : 1 p ut2 p vt p 0
LM TR 2 ~ 2 ( p);F ~ F ( p, T p 1)
2 t p 2 i t i q
Integrated GARCH : i 1
max( p , q )
( i i ) 1
High persistence in volatility.
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