Zeitreihenregressionsanalyse In Stata Forex

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Schließlich müssen Sie den Befehl tsset verwenden, um Stata mitzuteilen, dass Ihre Daten Zeitreihen sind: Das erste Beispiel teilt Stata mit, dass Sie einfache Zeitreihendaten haben und die zweite sagt Stata, dass Sie Panel-Daten haben. Stata Datumsformat Stata speichert Daten als Anzahl der verstrichenen Tage seit dem 1. Januar 1960. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um verstrichene Stata-Daten zu erstellen, die davon abhängen, wie die Daten in Ihren Daten dargestellt werden. Wenn Ihr ursprünglicher Datensatz bereits eine einzelne Datumsvariable enthält, verwenden Sie die Funktion date () oder einen der anderen String-date-Befehle. Wenn Sie getrennte Variablen haben, die verschiedene Teile des Datums (Monat, Tag und Jahr Jahr und Quartal usw.) speichern, müssen Sie die partiellen Datumsvariablenfunktionen verwenden. Datumsfunktionen für eine einzelne String-Datumsvariable Manchmal haben Ihre Daten die Daten im String-Format. (Eine String-Variable ist einfach eine Variable mit etwas anderem als nur Zahlen.) Stata bietet eine Möglichkeit, diese in Zeitreihen-Daten umzuwandeln. Das erste, was Sie wissen müssen, ist, dass die Saite leicht in ihre Komponenten getrennt werden muss. Mit anderen Worten, Strings wie 01feb1990 1. Februar 1990 020190 sind akzeptabel, aber 020190 ist nicht. Zum Beispiel können wir sagen, dass Sie eine String-Variable sdate mit Werten wie 01feb1990 haben und Sie müssen es in ein tägliches Zeitreihen-Datum umwandeln: Beachten Sie, dass in dieser Funktion, wie bei den anderen Funktionen, um Strings in Zeitreihen-Daten umzuwandeln, Der DMY-Teil gibt die Reihenfolge des Tages, des Monats und des Jahres in der Variablen an. Wurden die Werte am 1. Februar 1990 codiert, hätten wir stattdessen MDY verwendet. Was passiert, wenn das ursprüngliche Datum nur zwei Ziffern für das Jahr hat Dann würden wir verwenden: Wann immer du zweistellige Jahre hast, lege einfach das Jahrhundert vor dem Y. Wenn du die letzten zweistelligen Jahre gemischt hast, wie zB 1298 und 1200, benutze: Wo 2020 das größte Jahr ist, das du in deinem Datensatz hast. Hier sind die anderen Funktionen: wöchentlich (stringvar, wy) monatlich (stringvar, my) vierteljährlich (stringvar, qy) halbjährlich (stringvar, hy) jährlich (stringvar, y) Anmerkung: Stata 10 verwendet Großbuchstaben als DMY, während frühere Version von Stata verwendet Kleinbuchstaben, dmy. Date-Funktionen für partielle Datumsvariablen Oft haben Sie separate Variablen für die verschiedenen Komponenten des Datums, das Sie benötigen, um sie zusammenzustellen, bevor Sie sie als richtige Zeitreihen-Datumsangaben benennen können. Stata bietet eine einfache Möglichkeit, dies mit numerischen Variablen zu tun. Wenn Sie für Monat, Tag und Jahr separate Variablen haben, verwenden Sie die mdy () - Funktion, um eine verstrichene Datumsvariable zu erstellen. Sobald Sie eine verstrichene Datumsvariable erstellt haben, werden Sie sie wahrscheinlich wie folgt formatieren möchten. Verwenden Sie die Funktion mdy (), um eine verstrichene Stata-Datumsvariable zu erstellen, wenn Ihre ursprünglichen Daten separate Variablen für Monat, Tag und Jahr enthalten. Die Variablen des Monats, des Tages und des Jahres müssen numerisch sein. Angenommen, Sie arbeiten mit diesen Daten: Konvertieren einer als Variable gespeicherten Datumsvariablen Wenn Sie eine Datumsvariable haben, in der das Datum als einzelne Nummer des Formulars yyyymmdd gespeichert ist (z. B. 20041231 für den 31. Dezember 2004) Der folgende Satz von Funktionen wird es in ein Stata verstrichenen Datum umwandeln. Gen Jahr int (Datum10000) Gen Monat int ((Datum-Jahr10000) 100) Gen Tag int ((Datum-Jahr10000-Monat100)) Gen mydate mdy (Monat, Tag, Jahr) Format mydate d Zeitreihen-Datumsformate Verwenden Sie den Format-Befehl Um verstrichene Stata-Daten als Kalendertermine anzuzeigen. In dem oben angegebenen Beispiel hat die verstrichene Datumsvariable mydate die folgenden Werte, die die Anzahl der Tage vor oder nach dem 1. Januar 1960 darstellen. Weitere Informationen finden Sie im Stata-Benutzerhandbuch, Kapitel 27. Festlegung von Daten Oft müssen wir Konsultieren Sie eine bestimmte Analyse nur auf Beobachtungen, die auf einen bestimmten Zeitpunkt fallen. Um dies zu tun, müssen wir etwas wie ein Datum wörtlich verwenden. Ein Datum Literal ist einfach eine Möglichkeit, ein Datum in Worte eingeben und haben Stata automatisch umwandeln sie in ein verstrichenes Datum. Wie bei dem d () Literal, um ein reguläres Datum anzugeben, gibt es die w (), m (), q (), h () und y () Literale für die Eingabe wöchentlich, monatlich, vierteljährlich, halbjährlich und Jährliche Termine. Hier sind einige Beispiele: Wenn Sie einen Bereich von Daten angeben möchten, können Sie die Funktionen tin () und twithin () verwenden: Der Unterschied zwischen tin () und twithin () ist, dass tin () das Anfangs - und Enddatum enthält, Während twithin () sie ausschließt. Geben Sie immer zuerst den Anfangszeitpunkt ein und schreiben Sie sie wie bei den Funktionen d (), w (), etc.. Zeitreihenvariablenlisten Oftmals in Zeitreihenanalysen müssen wir die Werte einer Variablen von einer Beobachtung zum nächsten verzögern oder führen. Wenn wir viele Variablen haben, kann dies schwerfällig sein, besonders wenn wir eine Variable mehr als einmal hinterlassen müssen. In Stata können wir festlegen, welche Variablen verzögert werden sollen und wie oft, ohne neue Variablen zu erstellen und damit viel Speicherplatz und Speicher zu sparen. Sie sollten beachten, dass der Befehl tsset ausgegeben werden muss, bevor einer der Tricks in diesem Abschnitt funktioniert. Auch wenn Sie Ihre Daten als Panel-Daten definiert haben, wird Stata automatisch die Berechnungen neu starten, wie es zum Anfang eines Panels kommt, so dass Sie sich keine Sorgen um Werte von einem Panel machen müssen, das auf das nächste übertragen wird. L. varname und F. varname Wenn du eine Variable für eine Analyse verzögern oder führen musst, kannst du dies mit dem L. varname (to lag) und F. varname (to lead) machen. Beide arbeiten auf die gleiche Weise, so gut nur zeigen einige Beispiele mit L. varname. Lets sagen, Sie wollen dieses Jahr Einkommen aus dem letzten Jahr Einkommen: würde dies zu erreichen. Die L. erzählt Stata, um Einkommen um einen Zeitraum zu verzögern. Wenn du mehr als eine Zeitspanne einkommen willst, würdest du einfach das L. zu etwas wie L2 wechseln. Oder L3. Um es um 2 und 3 Zeiträume zu behalten. Die folgenden zwei Befehle werden die gleichen Ergebnisse erzielen: Eine andere nützliche Verknüpfung ist D. varname, die den Unterschied des Einkommens in der Zeit 1 und Einkommen in der Zeit 2 nimmt. Zum Beispiel sagen wir, dass eine Person 20 gestern und 30 heute verdient hat. Letzte Freigabe: Stata 14 (April 2015) Betriebssystem: Windows, Mac OS, Linux Neue Bayes'sche Analysebefehle Behandlungseffektanalyse IRT (Item Response Theory) Analyse Unterstützung für Unicode Stata in neuen Sprachen Neue Zeitreihenbefehle und vieles mehr Endbenutzer Lizenzvereinbarung Stata 14 Ist ein komplettes, integriertes statistisches Paket, das alles bietet, was Sie für Datenanalyse, Datenmanagement und Grafik benötigen. Stata wird nicht in Modulen verkauft, was bedeutet, dass du alles bekommst, was du in einem Paket brauchst. Und du kannst eine ewige Lizenz wählen, mit nichts mehr zu kaufen. Jährliche Lizenzen sind ebenfalls erhältlich. Alle folgenden Aromen von Stata haben die gleichen vollständigen Satz von Befehlen und Funktionen und Handbücher, die als PDF-Dokumentation in Stata enthalten sind. StataMP: Die schnellste Version von Stata (für Dual-Core - und Multicoremultiprozessor-Computer) StataSE: Stata für große Datensätze StataIC: Stata für moderate Datensätze Small Stata: Eine Version von Stata, die kleine Datensätze behandelt (nur für Bildungseinkäufe). Vergleich der Features StataMP ist die schnellste und größte Version von Stata. Die meisten Computer, die seit Mitte 2006 gekauft wurden, können das fortgeschrittene Multiprocessing von StataMP nutzen. Dazu gehören die Intel Coretrade 2 Duo, i3, i5, i7 und die AMD X2 Dual-Core-Chips. Bei Dual-Core-Chips läuft StataMP 40 schneller und 72 schneller, wo es wichtig ist - auf die zeitaufwändigen Schätzbefehle. Mit mehr als zwei Kerne oder Prozessoren ist StataMP noch schneller. StataMP ist eine Version von StataSE, die auf Multiprozessor - und Multicore-Computern läuft. StataMP bietet die umfangreichste Unterstützung für Multiprozessorcomputer und Multicore-Computer eines beliebigen Statistik - und Datenverwaltungspakets. Die spannende Sache über StataMP und der einzige Unterschied zwischen StataMP und StataSE ist, dass StataMP schneller schneller läuft. StataMP ermöglicht es Ihnen, Daten in einer halben bis zwei Drittel der Zeit im Vergleich zu StataSE auf preiswerten Dual-Core-Desktops und Laptops und in einem Viertel auf die Hälfte der Zeit auf Quad-Core-Desktops zu analysieren. StataMP läuft noch schneller auf Multiprozessor-Servern. StataMP unterstützt bis zu 64 Prozessoren. In einer perfekten Welt würde die Software doppelt so schnell auf zwei Kerne laufen, viermal so schnell auf vier Kerne, achtmal so schnell auf acht Kerne und so weiter. Über alle Befehle läuft StataMP 1,6-mal schneller auf zwei Kerne, 2,1-mal schneller auf vier Kerne und 2,7-mal schneller auf acht Kerne. Diese Werte sind mittlere Geschwindigkeitsverbesserungen. Die halben Befehle laufen noch schneller. Auf der anderen Seite der Verteilung laufen einige Befehle nicht schneller, oft weil sie inhärent sequentiell sind, wie z. B. Zeitreihenbefehle. Stata arbeitete hart, um sicherzustellen, dass die Leistungssteigerung für Befehle, die länger dauern, um zu laufen, größer wäre. Über alle Schätzbefehle läuft StataMP 1,8-mal schneller auf Dual-Core-Computern, 2,8-mal schneller auf Quad-Core-Computern und 4.1-mal schneller auf Computern mit acht Cores. StataMP ist 100 kompatible andere Versionen von mit Stata. Analysen müssen nicht umformuliert oder modifiziert werden, um StataMPs Geschwindigkeitsverbesserungen zu erhalten. StataMP steht für folgende Betriebssysteme zur Verfügung: Windows (32- und 64-Bit-Prozessoren) Mac OS X (64-Bit-Intel-Prozessoren) Linux (32- und 64-Bit-Prozessoren) Solaris (64-Bit SPARC und x86-64) . Um StataMP auszuführen, können Sie einen Desktop-Computer mit einem Dual-Core - oder Quad-Core-Prozessor verwenden oder einen Server mit mehreren Prozessoren verwenden. Ob ein Computer separate Prozessoren hat oder ein Prozessor mit mehreren Kerne macht keinen Unterschied. Mehr Prozessoren oder Kerne macht StataMP schneller laufen. Für weitere Ratschläge zum Einkaufen bei StataMP oder bei Hardware-Anfragen wenden Sie sich bitte an unser Vertriebsteam. Stata SE führt genauso wie StataMP aus und erlaubt die gleiche Anzahl von Variablen und Beobachtungen und der einzige Unterschied besteht darin, dass sie nicht für die Parallelverarbeitung ausgelegt ist. Darüber hinaus unterscheiden sich StataSE, StataIC und Small Stata nur in der Datasetgröße, die jeweils StataSE analysieren können und StataMP kann Modelle mit mehr unabhängigen Variablen als StataIC (bis zu 10.998) passen. StataIC erlaubt Datensätze mit bis zu 2.047 Variablen. Die maximale Anzahl der Beobachtungen beträgt 2,14 Milliarden. StataIC kann höchstens 798 rechtsseitige Variablen in einem Modell haben. Small Stata beschränkt sich auf die Analyse von Datensätzen mit maximal 99 Variablen und 1.200 Beobachtungen. Kleine Stata kann höchstens 99 rechtsseitige Variablen in einem Modell haben. Vergleich der Funktionen Die maximale Anzahl der Beobachtungen ist nur durch den verfügbaren RAM auf Ihrem System begrenzt. Ob Sie ein Student oder ein erfahrener Forschungsfachmann sind, eine Reihe von Stata-Paketen sind verfügbar und für alle Bedürfnisse ausgelegt. Alle folgenden Aromen von Stata haben die gleichen, vollständigen Satz von Befehlen und Funktionen und enthalten PDF-Dokumentation: StataMP: Die schnellste Version von Stata (für Dual - und Multicoremultiprozessor Computer) StataSE: Stata für große Datensätze StataIC: Stata für moderate-Größe Datensätze Small Stata: Eine Version von Stata, die kleine Datensätze behandelt (nur für Bildungskäufe) Was Stata für mich richtig ist Die obige Zusammenfassung zeigt die verfügbaren Stata-Pakete. StataMP ist die schnellste und größte Version von Stata. Die meisten Computer, die nach Mitte 2006 gekauft wurden, können die erweiterten Multiprocessing-Funktionen von StataMP nutzen. StataMP, StataSE und StataIC laufen auf jeder Maschine, aber StataMP läuft schneller. Sie können eine StataMP Lizenz für bis zu der Anzahl der Kerne auf Ihrem Computer kaufen (die meisten ist 64). Wenn zum Beispiel Ihre Maschine acht Kerne hat, können Sie eine StataMP-Lizenz für acht Kerne (StataMP8), vier Kerne (StataMP4) oder zwei Kerne (StataMP2) kaufen. StataMP kann auch mehr Daten analysieren als jeder andere Geschmack von Stata. StataMP kann 10 bis 20 Milliarden Beobachtungen bei den aktuellsten Computern analysieren und ist bereit, bis zu 281 Billionen Beobachtungen zu analysieren, sobald die Computerhardware aufhört. StataSE, StataIC und Small Stata unterscheiden sich nur in der Datasetgröße, die jeder analysieren kann. StataSE und StataMP können Modelle mit mehr unabhängigen Variablen als StataIC (bis zu 10.998) passen. StataSE kann bis zu 2 Milliarden Beobachtungen analysieren. StataIC ermöglicht Datensätze mit bis zu 2.047 Variablen und 2 Milliarden Beobachtungen. StataIC kann höchstens 798 rechtsseitige Variablen in einem Modell haben. Small Stata beschränkt sich auf die Analyse von Datensätzen mit maximal 99 Variablen und 1.200 Beobachtungen. Kleine Stata kann höchstens 98 rechtsseitige Variablen in einem Modell haben. Anmerkung: Die Anzahl der Variablen und Beobachtungen, die von Small Stata erlaubt werden, enthält die zusätzlichen Variablen oder Beobachtungen, die während der statistischen Berechnungen erzeugt wurden. Neue Features in Stata 14 Stata 14 verfügt über 102 neue Features und ist eine der größten neuen Releases von Stata und bietet neue Forschungsmöglichkeiten für Anwender in einer Vielzahl von Bereichen wie: Ökonomie, Gesundheitswissenschaftler, Epidemiologen, Soziologen, Psychologen, Bildungsforscher, Politikwissenschaftler und Ökonometriker. Lesen Sie über alle neuen Features in Stata 14 unten. Und das sind nur die neuen Features. Tausende von eingebauten Modellen Fügen Sie Ihre eigenen Modelle hinzu Adaptive MetropolisndashHastings Gibbs Probenahme Konvergenzdiagnostik Hintere Zusammenfassungen Hypothesentests Modellvergleich IRT (Item Response Theory) Binäre Antwort modelsmdash1PL, 2PL, 3PL Ordinale AntwortmodelleMdashassed Antwort, Teilgutschrift, Rating Skala Nominal Response Modell Hybrid Modelle Elementcharakteristiken Prüfkennlinien Positionsinformationsfunktion Stata 14 Dokumentation Jede Installation von Stata beinhaltet alle Unterlagen im PDF-Format. Statas Dokumentation besteht aus über 12.000 Seiten, die jedes Merkmal in Stata mit den Methoden und Formeln und voll bearbeiteten Beispielen aufführen. Sie können nahtlos über Einträge über die Links in jedem Eintrag übergehen. Stata 14 Handbücher Bayesian Analysis Referenzhandbuch Erste Schritte mit Stata für Mac Erste Schritte mit Stata für Unix Erste Schritte mit Stata für Windows Die Stata 14 Dokumentation ist Copyright von StataCorp LP, College Station TX, USA und wird mit Genehmigung von StataCorp LP verwendet. Studenten können StataMP erwerben. StataSE StataIC und Small Stata zu einem ermäßigten Preis durch das Stata GradPlan Programm. Weitere Informationen zu den verfügbaren Lizenztypen finden Sie hier. Financial Econometrics Mit Stata von Simona Boffelli und Giovanni Urga bietet eine hervorragende Einführung in die Zeitreihenanalyse und wie man es in Stata für finanzielle macht. Die Region Mittlerer Osten und Nordafrika (MENA) leidet sowohl an der Datenverfügbarkeit als auch an der Datenqualität. Jede Bemühung, Daten über die Region zu sammeln, zu säubern und zu präsentieren, ist ein. Das 4. Polen Stata User Group Meeting findet am Montag, den 17. Oktober 2016 in der SGH Warschau School of Economics, Warschau, Polen statt. Das Ziel der Stata User Group Meeti. Rain Data: Mit Stata automatisieren die Erstellung und Etikettierung jeder Variablen durch Looping Oft in der Datenarbeit findet man, dass die gleiche Arbeit noch einmal gemacht werden muss und. Die 22. London Stata User Group Meeting findet am Donnerstag, 8. und Freitag, 9. September 2016 in der Cass Business School, London statt. Das Treffen der London Stata User Group. Aktuelle Stata-Kurse Dieser 2-tägige Kurs bietet einen Überblick über und einen praktischen Leitfaden für mehrere große ökonometrische Methoden, die häufig verwendet werden, um die stilisierten Fakten der finanziellen Zeitreihe über ARMA-Modelle, univariate und multivariate GARCH-Modelle, Risikomanagement-Analyse und Ansteckung zu modellieren. Demonstration der alternativen Techniken wird mit Stata illustriert. Praktische Sitzungen innerhalb des Kurses beinhalten Zinsdaten, Vermögenspreise und Forex-Zeitreihen. Der Kurs wird von Prof. Giovanni Urga, einem Autor der Finanzökonometrie, mit Stata - Boffelli, S und Urga, G (2016), Stata Press: TX, ausgeliefert. Lineare Modelle definieren ein Ergebnis aus einer Reihe von Prädiktoren von Interesse mit linearen Annahmen. Regressionsmodelle, die eine Untergruppe von linearen Modellen sind, sind eines der, wenn nicht die grundlegendsten Werkzeuge, die ein Statistiker haben kann. Dieser Kurs umfasst Regressionsanalyse, kleinste Quadrate, Schlußfolgerung mit Regressionsmodellen und robusten Schätzmethoden. Dieser Kurs bietet Ihnen erweiterte Tools für die Datenverwaltung und die vollständige Automatisierung Ihres Workflows mit Stata. Dieser 2-tägige Kurs beginnt mit der Überprüfung der wichtigsten Datenmanagement-Befehle in Stata und geht weiter, indem sie veranschaulicht, wie man sie mit Stata-Programmierkonstruktionen kombiniert und Sie lernen, wie man mit einfachen Stata-Programmen kodiert. Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die notwendigen Instrumente, die sowohl theoretisch als auch angewandt sind, für eine ordnungsgemäße Verwendung moderner mikroökonometrischer Methoden für die politische Bewertung und die kausale Gegenfaktormodellierung unter der Annahme der Selektion auf Observablen. Die zweite von zwei Kursen, die als Einführung in die Bayes'schen Methoden zur empirischen Analyse entwickelt wurden. Wir werden mit einer Reihe von theoretischen Fragen beginnen, einschließlich Austauschbarkeit, Vor-Hintern-Analyse, Modellvergleich und Hypothesentests und Modelle für fehlende Daten. Wir werden auch das grundlegende Problem der Voruntersuchung untersuchen. Brauchen Sie ein Angebot