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stata安装包序列号 如何解决面板数据中的序列自相关问题？

实习编辑 • 2023-11-21 04:52:45 • 用户投稿 • 阅读 3

如何解决面板数据中的序列自相关问题？

stata时间序列如何加入t再回归？

将回归中的t加入时间序列的方法，使得玩家需要将t的值加入，然后使用回归模型进行拟合。

r软件里的adf检验，结果怎么看？

stata安装包序列号 如何解决面板数据中的序列自相关问题？

看到这个问题，正好我最近的论文用到了adf测试的方法，而且我前段时间研究了adf测试的全过程，对它有了更深入的理性认识。

一般来说，一般来说，adf检验主要用于时间序列数据，因为时间序列会有一个不稳定的过程。不稳定的时间序列数据可能导致t检验失败和自回归系数的有偏估计等问题。最后，用stata对数据运行回归可能是伪回归或伪相关，所以得到的回归结果并不可靠。

adf检验中很重要的一个环节就是看滞后阶数是否显著(滞后期)，然后回归。接下来，让我们让我们来谈谈stata的运营流程:

首先进行无趋势项的df检验，命令为dfullerlny(如果lny是经济产出变量)，看df统计量是否大于左单侧检验，如果小于，则为"存在单位很"可以拒绝。

然后输入"dfullerlny，lags(xx)reg"，其中xx可以是检测最佳滞后阶数的任何数字。如果z值始终不显著，可以使用pptest，命令为:pperronlny。

如果pp测试仍然不显著...然后用最有效的测向-gls测试，命令是"dfglslny"。这个时候stata会给你一个表格，会显示在几个订单的1%、5%、10%时数据不显著。如果此时不显著，则证明时间序列有单位根。

在发现数据有单位根之后，我们需要把原来的假设变成平稳序列。这时，我们需要进行kpss测试，命令是"kpsslny，nottrend"。

然后stata会告诉你数据从几个订单滞后到几个订单。如果统计量都大于5%置信水平的统计值，则认为有单位根。因此，命令是:dfglsdlny。如果表格显示滞后阶在几个阶之间，那么此时可以拒绝原来的假设，即差分dlny被认为是平稳过程。

之后，执行kpss测试，命令是"kpssdlny，nottrend"。

这个时候我们就可以看到统计数据离得很远了。如果小于5%的临界值，可以接受平稳过程的原假设，最后填写adf检验结果表时，可以写成:"lny被接受为a阶整数a(x)过程。"

然后对每个时间序列变量重复上述过程。

在最终结果表中写入:"adf统计，5%临界值，p值，稳定与否。"

经过kpss检验，可以是几阶一元过程。(如果可以不懂数理逻辑，可以先去软件操作，你不本文不需要太多的理论推导。你可以直接去看结果分析和回归结果，然后准备答辩时的理论推导。)

参考:陈强。高级计量经济学与stata应用[m]。高等教育出版社。2010(414-422).

检验stata序列adf过程

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