Modelo Ardl Em Stata Forex

Estimando ARDL com Cointegrating Bounds em STATA Recentemente, recebi vários comentários em meus blogs anteriores de ARDL no microfit amp ARDL no visuais 9 sobre o procedimento para a aplicação do ARDL com os limites de cointegração do Pesaran no STATA. É esperado que o STATA seja mais um software de prática na comunidade de pesquisa. Hoje vou mostrar como fazer o ARDL no STATA. Em primeiro lugar, exigimos o módulo ARDL para STATA, para esta gravação seguir Commandfindit ARDL na janela de comando STATA, mostrará o link para o módulo ARDL, clique nele e instale no seu STATA. O seguinte é o comando ardl depvar indepvar1 indepvar2. Aic here aic é usado para a seleção automática de atraso usando Akike Information Criterion Method. A seguir estão os resultados. Eu combinei os resultados com o ARDL de visões, eles são cerca de 90, a ligeira diferença é porque o fato de que ambos os pacotes de software usam um método diferente para calcular erros padrão. A seguir está o comando ardl, notável btest, isso mostrará o teste vinculado ARDL e os valores críticos. Conforme esperado, os valores críticos são os mesmos que o que é mostrado nas visualizações, mas o teste vinculado é um pouco maior no visor é 5.43 aqui é 5.62, portanto, podemos dizer que há mais chances de encontrar cointegração no STATA. Agora você precisa dos coeficientes de longo prazo e curto que pode ser estimado através de ardl Aqui ec será usado para gerar a versão de correção de erro do modelo com aic como o critério para a ordem de atraso. O importante é o uso do comando restore (name), será explicado mais tarde. Aqui você pode ver o LR é as estimativas de longo prazo, SR é as estimativas de curto prazo e ADJ é o coeficiente de ajuste ou os coeficientes de correção de erros. Agora, para o caso de gerar os diagnósticos de avaliação de postagem, você precisa converter os resultados estimados de ardl para o formato reg para que possamos aplicar estimativas pós-publicação. Para isso, escreva o comando estima a restauração ecreg, trará o resultado do modelo ardl ecm para a memória do computador. E quando você escreve o comando de regressão, ele mostrará os resultados do ecm sob comando de regressão como abaixo. Aqui você pode usar os seguintes comandos estat dwatson para as estatísticas de Durbin Watson D para 1ª autocorrelação de ordem. Estat archlm para o teste ARCH LM para autocorrelação de ordem superior estat bgodfrey para o teste Breusch Godfrey LM para autocorrelação de ordem superior estat mais quente para o teste de heteroscedasticidade pagão Breusch. Estatulo ovtest para Ramsey RESET teste estatvif para teste VIF de Multicollinearidade Para todos esses testes, o critério de decisão está disponível sob a forma de hipótese nula ou alternativa. Até agora, eu estou olhando como verificar a estabilidade do coeficiente (CUSUM) no STATA. Qualquer um que saiba como fazê-lo, por favor, compartilhe. Espero que isto ajude. Atualização: o comando cusum6 pode ser usado para gerar gráficos CUSUM e CUSUMsq para ARDL em Stata Obrigado Norman para esta nova página interessante em ARDL. I8217m só aprendo este modelo e compare com alguns resultados no Microfit. E também há algumas diferenças nos resultados. Tenho uma pergunta para ter certeza de que entendo bem o resultado da Stata. A parte 8220ADJ8221 realmente corresponde ao termo de ajuste, então parâmetro de termo (y - teta8217 x), direito, eu pergunto isso por causa do nome da saída (está escrito y, por exemplo, 8221 LP L1.8221). Muito obrigado. Não, o adj é o atraso real da variável dependente na equação de curto prazo, então será L. LP Solomon Bizuayehu diz: Desculpe, don8217t conheça o lugar certo para escrever este comentário: primeiro, obrigado pela breve nota no ARDL. Se isso ajudar, em relação à sua última pergunta na nota, podemos fazer o teste CUSUM usando o seguinte procedimento no STATA. 1. se for pela primeira vez instalar o utilitário executando o comando 8220ssc install cusum68221 2. escreva o seguinte comando 8220cusum6 Y X1 X2 Ano, cs (cusum) lw (inferior) uw (superior) 8221 esses comentários podem ser escritos no Janela de comando de STATA. Isso pode ser feito antes ou depois de estimar o modelo ARDL, Solomon Bizuayehu, diz: Desculpe, eu também não estou claro sobre este ponto. Então, em seu modelo, qual parâmetro se refere à correção de erros no curto prazo, eu estava executando o modelo ardl e, infelizmente, não obtive o resultado do LD. E a diferença entre a variável dependente no curto prazo, ela apenas contém variáveis ​​independentes, embora usei o mesmo comando como você usa. Você pode ajudar a criar o ECM (-1) ou às vezes escrito como ECT (-1) é realmente a variável L. Y. Esta é a variável de correção de erros. Em segundo lugar, o LD. Y deve estar lá. Na terceira imagem, a primeira variável na seção SR é a LD. Y Obrigado querido Norman, Por favor, é possível usar uma variável dummy na equação ECM. Por exemplo: dy ay (-1) bx (-1) a1dy (-1) 8230apdy (-p) b0dx8230bqdx (-q) cdum sim você pode, na maioria dos softwares há opção de adicionar variáveis ​​exógenas você pode colocar a variável dummy Lá para que eu apresente isso em curto prazo. Oi Norman, I8217ve acabei de descobrir o comando 8220cusum68221 em Stata para traçar os testes CUSUM et cusumSQ Park Sangyoup diz: Hi, Nomad. Obrigado por esta informação útil. Parque I8217m da Coréia. Depois de fazer o 8220ardl, o btest8221 não identificado I8217ve só obteve da regressão 8217ARDL para o 8216Root MSE8217. Eu não poderia obter os resultados dos testes de limites com estatísticas F e estatísticas T. Como posso obter isso ou existe um problema com o meu STATA ardl, regressão BDS noctest ARDL Modelo: nível Amostra: 1991m5 8211 2015m10 Número de obs 294 Probabilidade de log -319.91337 R-squared .97642429 Adj R-squared .97576251 Root MSE .7296046 Isso é tudo o que eu tenho. Oi, eu não tenho idéia sobre isso, como é um plugue, pode ser que sua versão do stata pode não suportar esta versão, por favor, escreva o ardl de ajuda em sua janela de comando e entre em contato com o fabricante de plugins com relação a esse problema, ele pode dizer se há algum Problema de compatibilidade. Regards Park Sangyoup diz: I8217m usando STATA13. I8217ve enviou um emil ao fabricante. Espero receber uma resposta em breve. Obrigado mesmo assim. Park Sangyoup diz: oi noman. Recebi a resposta do fabricante. Ele me disse para colocar, 8216ardl, depavar indvar, atrasou a ec8217 e foi bem. Agora posso terminar meu trabalho graças a você. Muito obrigado. Excelente artigo. Eu tenho algumas perguntas que eu gostaria que você perguntou sobre Cointegration em geral. 1) Se eu tiver uma mistura de não estacionária e estacionária, digamos que eu tenho 2 I (0) e 2 I (1), nenhuma variável é I (2). Posso realmente aplicar a abordagem VAR, então, porque eu vi vários tópicos sobre esse tópico e tudo parece dar respostas diferentes o tempo todo. (Eu não quero usar o primeiro Diff das variáveis) 2) Você conhece alguma fonte realista de você responder aproximadamente 1), eu não consigo encontrar nenhuma fonte principal que você não pode usar VARVECM quando você possui uma mistura de variáveis ​​de diferentes estacionárias 3) Existe algum limite na base de variáveis ​​a serem usadas em um modelo ARDL Como um benchmark. Obrigado por um excelente blog por sinal, vou compartilhar isso. 1), de fato, o inventor da VECM 8220Katarina8221 mencionou em seu livro que a VECM, que é uma forma especial de VAR, pode ser usada para as variáveis ​​I (0) e I (1) e também ilustrou o método. Por que as pessoas não usam variáveis ​​misturadas no VAR, pois, teoricamente, a variável I (0) não pode ser causada pela variável I (1) e no VAR, você estará testando. 2) você deve pesquisar o livro de 8220 The Cointegration VAR Model8221 por 8220Katarina Juselius8221 é uma boa referência 3) não há limite no modelo ARDL, mas quanto mais as variáveis ​​que você usa, menos probabilidades haverá cointegração entre elas, como você precisaria Amostra maior para confirmar a co-integração. Obrigado pelas respostas. Eu tenho mais uma pergunta relacionada ao ARDL: o que aconteceu se a ECM constante ADJ no stata se revelar negativa, mas não significativa 1) Posso ainda ter uma relação de curto prazo se diga que uma variável possui um coeficiente de curto prazo significativo 2) 1), mas para longo prazo. Comentários anteriores Posts Categorias Seguir Blog por Email Pesquisar aquiAnúncio 24 Jul 2014, 16:11 1) Não compreendo completamente sua primeira pergunta. Essencialmente, suas variáveis ​​não precisam ser estacionárias. O modelo ARDL é apropriado sempre que você tiver (no máximo) uma relação de co-integração entre suas variáveis. 2) O comprimento de lama ideal é geralmente decidido com base em critérios de seleção do modelo, como o critério de informação de Akaike ou Schwarz. Você executa o modelo para todas as combinações de atraso possíveis e, eventualmente, escolhe o modelo que entrega o menor valor do critério respectivo entre todos os modelos. Por exemplo, com o critério de Schwarz-Bayesian (SBC), uma variável independente e um comprimento de atraso máximo de 4: Importante, certifique-se de restringir a amostra a ser igual com todas as combinações de atraso, de modo que o mesmo número de observações seja usado em cada caso. Caso contrário, os critérios de seleção de amostra não seriam comparáveis. 26 de julho de 2014, 10:27 Se suas variáveis ​​são I (1) e você possui mais de uma relação de co-integração entre elas, o modelo ARDL de equação única seria mal especificado, pois pode acomodar apenas um relacionamento co-integrador. Nesse caso, você preferiria estimar um modelo de correção de erros vetoriais (VECM). Se suas variáveis ​​são I (1) e você tem exatamente uma relação de co-integração, você pode reescrever o modelo ARDL analiticamente na representação da correção de erros com as primeiras diferenças de depvar no lado esquerdo, a relação co-integrante do Variáveis ​​de nível, bem como atrasos adicionais de depvar e indepvars primeiro diferenciados no lado direito. Todos esses componentes são então I (0), o que mostra que você pode estimar com segurança este modelo ARDL em níveis. Se as suas variáveis ​​são I (1), mas você não tem nenhuma relação de co-integração entre elas, a estimativa ainda está correta, pois existem valores para os parâmetros da população, de modo que o termo de erro pode ser I (0) devido à inclusão de atrasos Da variável dependente (a soma dos coeficientes para os atrasos de depvar seria igual à unidade no processo de geração de dados subjacente de modo que o termo de nível expira na representação de correção de erro do modelo de forma semelhante para indepvars que são I (1)) . No entanto, neste caso, seria mais eficiente estimar um modelo ARDL diretamente nas primeiras diferenças. Se todas as suas variáveis ​​são I (0), você obviamente não tem nenhum problema com o modelo ARDL. O ponto que eu quero fazer é o seguinte: o teste de não-estacionariedade e co-integração de suas variáveis ​​ainda é útil, pois orienta você para a escolha do modelo ideal (VECM, ARDL em níveis, ARDL em primeiras diferenças). Última edição por Sebastian Kripfganz 26 Jul 2014, 10:42. 26 Jul 2014, 14:30 Agradeço muito. Uma última pergunta, como eu saberia se meu modelo tem mais de um relacionamento de co-integração que estou tentando descobrir o impacto do investimento privado. Investimento público e duração da estrada no emprego no setor de transporte. O modelo que eu estimuei (ilustrado em anexo) não tem valores p significativos, embora o teste de wald f-stat seja maior do que o valor limite superior da persa, o que sugere que exista uma relação de longo prazo entre as variáveis. Mas e quanto aos valores de p devo estar preocupado Todas as variáveis ​​do modelo são I (0) Última edição por danishussalam 26 Jul 2014, 14:34. 26 de julho de 2014, 15:23 Você estimaria um modelo de correção de erros vetoriais e testaria o ranking de cointegração. Veja o vetor e sua documentação no manual do Stata. Em relação à sua saída de EViews: seu teste de Wald inclui o coeficiente da variável dependente atrasada, de modo que não é surpreendente que ele rejeite a hipótese nula. No entanto, estou preocupado com o coeficiente de sua variável dependente atrasada na representação de correção de erros do ARDL que é -1,39. Este coeficiente normalmente deve estar no intervalo -1,0, mas o seu está, de longe, fora desse intervalo economicamente significativo. 29 Jul 2014, 14:58 Obrigado sebastian. Isso foi realmente útil. Agora estou me apontando nos modelos ARDL. Digamos após o teste de cointegração de johansen, eu estimo um modelo ARDL do seguinte tipo d (empt) c trend empt (-1) lnroad (-1) d (empt (-1)) d (lnroad (-1)). O coeficiente de empt (-1) foi bw -1 e 0 e também o f-stat de c (3) e c (4) foi maior que o valor limite superior. Agora eu salve o resíduo da equação acima em uma série chamada ECM e estimar outra regressão para relação de curto prazo. Minhas perguntas: qual regressão devo agora estimar 1) d (empt) c tendência d (empt (-1)) d (lnroad (-1)) ecm (-1) 2) d (empt) c trend d (empt) D (lnroad) ecm (-1) Em segundo lugar. Também podemos dizer que o coeficiente de ecm (-1) não é bw -1 e 0. podemos concluir que as variáveis ​​têm uma relação de longa duração, mas que não têm nenhuma relação de curta duração. Realmente apreciaria se você pode responder o mais cedo possível. 30 Jul 2014, 01:41 Talvez seja muito cedo na manhã para mim, mas não vejo nenhum motivo pelo qual você queira estimar 1) ou 2). Os efeitos de curto prazo já estão incluídos no modelo inicial. Eles são dados pelos coeficientes dos regressores de primeira diferença. O coeficiente de ecm em 1) e 2) deve ser zero, pois contém a parte ruidosa (os resíduos) do modelo inicial que não explica d (empt). Se for diferente de zero, isso pode ser uma conseqüência do uso de ecm um período atrasado em 1) e 2) (Novamente, por que). Eu então suspeitava que você estivesse faltando alguns atrasos em seu modelo inicial para capturar completamente a dinâmica. Btw: Como este é o fórum Stata, seria melhor se você usar a sintaxe Stata em vez da sintaxe EViews para tornar mais fácil para os latos Stata entender seu problema. Última edição por Sebastian Kripfganz 30 de julho de 2014, 01:43. 02 de agosto de 2014, 04:54 Oi Sebastian, apenas em relação ao seu código para escolher o ótimo intervalo de atraso. É possível modificá-lo de modo a executar (p1) k regressões onde p é o seu comprimento de intervalo máximo e k é o número de variáveis ​​que um incluiu. Tal como acontece com o código acima, o Stata funciona combinações onde os atrasos são iguais em todas as variáveis ​​explicativas como Opor-se a executar todas as combinações possíveis (dando assim muitas mais regressões). Qualquer ajuda seria muito apreciada por Karl. 04 de agosto de 2014, 03:36 Acabei de lançar um comando escrito pelo usuário sozinho e Daniel Schneider que realiza essa tarefa. O comando ardl se encaixa em um modelo de regressão linear de depvar em indepvars com depvar e indepvars atrasados ​​como regressores adicionais. Os critérios de informação podem ser usados ​​para encontrar os comprimentos de latência ótimos. A saída de estimativa é fornecida em forma de níveis ou na forma de correção de erros. Como uma opção, os resultados do procedimento de teste de pesaranShinSmith (2001) para a existência de um relacionamento de níveis podem ser exibidos. Você pode encontrar e instalar o pacote ardl digitando a seguinte linha na janela de comando do Stata: net from quotkripfganz. destataquot Consulte o arquivo de ajuda do Stata para obter informações adicionais sobre o comando. Comentários, sugestões e relatórios de erros são muito bem-vindos. Ao especificar a opção ec para poder ser executada na primeira forma de diferença, notei que, nas estimativas resultantes, os efeitos de longo prazo, que geralmente são dados pelo nível defasado de seu depvar e indepvar, são dados como o nível de cada variável (isto é dado Variável no tempo t em vez de t-1). Isso é deliberado no modelo ou há uma maneira de especificar de modo a obter um modelo padrão de teste vinculado ARDL. Se você pudesse me informar quando você tiver uma chance, eu apreciaria isso