هيكلية - vecm - في - الحسابية الفوركس

فيسم وفواصل هيكلية راجارشي ميترا ميدوت جامعة البحوث الوطنية كلية الاقتصاد العليا مرحبا هل اختبار للكسر الهيكلي باستخدام ستاتا في 11.0 هل أنت على دراية أوامر لفحص الهيكلي في البيانات سلسلة زمنية في ستاتا 11 حاولت تنفيذ الأوامر إستات سبنون و إستات سبسينغل بعد تشغيل الانحدار. يتم إرجاع كلاهما مع رسالة فرعية غير صالحة للرسالة. شكر. لقد استخدمت حزمة غانسن لكسر هيكلي واحد غير معروف في ستاتا 13.0، ولكنني لم أجد حزمة لمدة فواصل. على أية حال، والمشكلة الرئيسية هي أداء فيسم مع المعادلات كوينتيغراتينغ على أساس (اثنين) فواصل هيكلية. عزيزي لارس، يفترض فيسم هناك علاقة طويلة المدى (لر) دون فواصل. وبصفة عامة، هذا لا يستبعد وجود فواصل في العلاقة لر أو حتى في ديناميات من حوله. ولذلك، فإن أفضل نصيحة هي مراجعة الأدب الأخير حول كسر المشتركة. حاولت تشغيل اختبار التكامل بين اثنين متغير وطويلة المدى ونموذج فيسم يرتدون. ومع ذلك، فإن نموذج فيسم يمكن أن تشير إلى ما إذا كان متغير اثنين ترتبط ولكن لا يمكن أن تعطي اتجاه السببية لهذا يجب أن أدرك اختبار السببية غرانجر. ولكن في العديد من الأوراق لاحظت أن المؤلفين يميز بين العلاقة السببية على المدى الطويل والقصير المدى (باستخدام غرانجر). من فضلك، كيف يمكنني تشغيل هذا الاختبار هناك مجموعة من الأوراق على المدى الطويل العلاقات الخطية عارضة التي من المحتمل أن تكون ذات فائدة. مرفق إضافي 1 مرحبا في إطار فارفيك، هناك عدة طرق للحصول على بقايا موزعة بشكل طبيعي. هل هناك طريقة للحصول على قيم t قابلة للتساوي أيضا مع بقايا غير طبيعية أعرف أن هناك خوارزمية للحصول على قيم t موثوقة في مواجهة آثار أرش، ولكن إذا لم يكن هناك آثار أرش أنا تقدير إسم و وجدت أن معامل المصطلح إيك أكثر من الصفر. من الناحية النظرية من المتوقع أن يكون بين -1 و 0. على سبيل المثال إذا كنت أتحلل العلاقة بين الطلب والأسعار في السوق، هل يعني معامل إيجابي أن هناك تحولات في طلب السوق أو منحنيات العرض أو التغيير الهيكلي عادة مع الاقتصاد والمالية البيانات أول الانحدار الذاتي في البيانات هو إيجابي. إذا تم تقدير الانحدار الخطي مع هذه البيانات، إلا في الحالات غير العادية للغاية فإن النموذج سوف يعاني من الخطأ الأول الارتباط الذاتي مع معامل إيجابي. على سبيل المثال، يمكن أن يكون الانحدار المشترك للترابط خطأ غير مترابطة حيث أن التراجع أو المتراجعين يلتقطون كل سلوك الخطأ المتخلف واتجاهات مؤشر ستوكاستيك. ويحدث مثل هذا المثال في الحالة التي تم النظر فيها في المحاكاة في بورك وهنتر (2007) المتاحة للقارئ المهتمين على رغ. قد يكون من الممكن مع التحجيم المناسب كما هو مذكور في الإجابة السابقة لإيجاد الارتباط التسلسلي، ونتيجة لذلك معامل تصحيح الخطأ الذي هو أقل من -1. ومع ذلك، يجب توخي الحذر من جذور الوحدة. إيف تعلق النتائج التي تم الحصول عليها من فيسم. كما، لدي اثنين من معادلات التكامل المشترك. ويتمثل هدفي الرئيسي في تقدير آثار هذه المتغيرات على اإلنتاجية الكلية للعوامل، سواء على المدى الطويل أو القصير. وقد نصحت لتشغيل فيسم للتحقق من وجود علاقة طويلة المدى بين المتغيرات. 1) الآن، وأنا أسعى التوجيه بشأن النتائج التي تم الحصول عليها من فيسم. كيفية تفسير وكتابة في ورقتي. (كيف يحدد فيسم المدى الطويل والعلاقة المدى القصير) 2) هل أنا بحاجة إلى القيام بمزيد من التحليل مثل فمولس، لتقدير تفب كمثال بسيط سوف تظهر كيفية تفسير معادلة التكامل المشترك. على سبيل المثال، سوبوس أنك حصلت على معادلة التكامل المشترك بين لوغ (غب) و لوغ (نوستودينتس) (لوغاريتم الناتج المحلي الإجمالي و لوغاريتم عدد الطلاب) وهذا يعني أن زيادة 1 في ثينومبر من الطلاب يؤدي إلى 0.23 في الناتج المحلي الإجمالي. يتم تفسير معامل التعديل على النحو التالي: - تشير القيمة السالبة لمعامل (عوامل) التعديل إلى أن نموذجك ثابت ديناميكيا. ويحسب معامل التعديل بمعظم حزم البرامج الحاسوبية الاقتصادية. انظر على سبيل المثال والتر إندرس، التطبيق الاقتصادي القياسي سلسلة زمنية، وايلي وأولاده، 1994. يمكنك العثور على بعض ملفات بدف الممسوحة ضوئيا من هذا الكتاب على شبكة الإنترنت (أنا لا أعرف ما إذا كان قانوني أم لا، ولكن جوجل يعود بعض الروابط إلى ملفات بدف). ما هي الاختبارات التي أحتاج لأداء ل فيسم و فار إلى أن تعتبر قوية وأنا أعلم أن اختبار لم للعلاقة الذاتية المتبقية إلزامي، ولكن ماذا عن جارك-بيرا اختبار هل هذا ضروري وماذا يجب أن أفعل إذا كان الانحدارات بلدي لا يمر هذا الاختبار كما السيدة غوليا وقال، تحتاج إلى التحقق من كفاية النموذج. ومع ذلك، فإنه ليس شرطا ضروريا لصحة العديد من الإجراءات الإحصائية، لذلك ليست إلزامية لأن الكثير من التحليل يمكن القيام به. في حالتك، التغييرات الجواب. تحتاج إلى التحقق من الوضع الطبيعي. قد يشير عدم الشذوذ إلى أوجه قصور نموذجية (مثل التغييرات الهيكلية)، وتحتاج إلى نموذج قوي. الاختبار الأكثر شيوعا هو اختبار جارك-بيرا المطبق على المخلفات، ولكن إذا لم يكن لديك عينة كبيرة جدا، قد يشير هذا الاختبار غير طبيعية، لذلك يجب رسم المؤخرات الخاصة بك في الرسم البياني. نأمل أن يساعد هذا أي نصيحة بشأن أداء محاكاة بوتستراب لنماذج فيك في ستاتا راجعت الكتاب اليدوي و كومبوت-الأمر - لا يسمح ل بوتستراب محاكاة لنموذج فيك. على وجه التحديد، أريد أن أفعل محاكاة بوتستراب لبقايا نموذج فيك بلدي، وهو ما يمثل الشكوك من المعاملات كذلك. أنا باستخدام - forecast حل الأوامر في الوقت الراهن. (وإن لم تكن متأكدا مما إذا كان هذا صالحا لنموذج فيك)، لكنه يسمح لي فقط للقيام المحاكاة لبقايا، وليس المعلمات. (المحاكاة (البقايا، الإحصائيات (ق، البادئة (سد)) رسالة الخطأ التي تعطيها ستاتا هي مصفوفة التباين المتناظر للمعلمات ليست ذات مرتبة كاملة، لذلك لا يمكن التنبؤ بالمعلمات العادية متعددة المتغيرات، لذلك نحن هنا نقوم فقط بعمليات المحاكاة للمخلفات. حتى أسئلتي هي: 1. يمكنني استخدام - forecast حل، محاكاة (بقايا) - لأداء محاكاة بوتستراب ل فيك نموذج 2. لماذا ستاتا لا تسمح للمحاكاة لكل من بقايا والمعلمات في نفس الوقت في حالتي ارييل ليندن هو صحيح ولكن ذلك يعتمد على مهارة البرمجة الخاصة بك لأنه ليس من السهل كما يقول، موضوع أطروحتي الماجستير هو تأثير متغيرات الاقتصاد الكلي على أداء القيم الرأسمالية العقارات و داكس منذ وجدت أن 7 من بلدي 9 (1) و اثنان فقط هما I (0)، اعتقدت أن فيسم قد يكون خيارا أفضل من فار، بعد الاختبار للتكامل المشترك مع فاصل زمني من (1 1) اشار اختبار التتبع 5 معادلات التكامل المشترك والتي كانت علامة إيجابية أخرى لاختيار فيسم في بلدي العينين. عندما استخدمت الفاصل الزمني الأمثل للتأخر (1 3) - كشفت عن اختبار الاستبعاد التأخر - ومع ذلك، أشار اختبار التتبع 9 معادلات كوينغراتينغ، بحيث ك - ص سيكون 0. حتى الآن أسئلتي هي: 1. هو فيسم لا يزال نوع النموذج أبوبيليتي لتحليل بلدي 2. أو يجب أن مجرد تقليل عدد من التأخر على الرغم من بلدي الدافع-- استجابة وظائف لا تظهر أي آثار كبيرة بعد الآن شكرا جزيلا لمساعدتكم أظن أن هناك بعض الخطأ مع مواصفات نموذج مثل تأخر طول و ثابتة من البيانات المستخدمة. ولا تحدث مناقشة ذات مغزى إلا بعد تحديد النموذج بشكل جيد. أنا أحاول تقدير المدى الطويل والعلاقة قصيرة المدى بين x، y، z باستخدام بيانات لوحة غير ثابتة مع المعلمات المنحدر غير المتجانسة. لقد قمت بتقدير نماذج تصحيح أخطاء المعادلة المفردة (إكمس)، والتي تم تطبيعها على كل من المتغيرات الثلاثة (أي تحديد معامل x 1 مرة واحدة، وتحديد ذلك من y 1 في المرة الثانية.). ومع ذلك، من سلسلة الاقتصاد القياسي سلسلة زمنية، وهناك ميزة من تقدير نظام (ناقلات) من المعادلات الثلاث في وقت واحد، فيسم. هل هناك لوحة مكافئة من هذا هو، هل هناك طريقة لتقدير فيسم باستخدام مجمع مقدر المجموعة المجمعة شكرا لك شكرا موسومي بهاتشاريا أنا سوف يكون إلقاء نظرة على المصادر التي ذكرتها. ولكن، أنا أبحث عن دليل عملي (مثل حزمة إحصائية) أكثر من معرض على غرار كتاب النظري. ليس لدي أي فكرة عن كيفية القيام البرمجة. شكرا مرة أخرى أنا أدرس العلاقة بين أسعار النفط والناتج المحلي الإجمالي، التضخم، عوائد سوق الأسهم وسعر الصرف الحقيقي في المكسيك. يتم التعبير عن جميع المتغيرات في اللوغاريتمات الطبيعية. لقد انتهيت من التحليل الكمي الخاص بي ولكنني أواجه صعوبات في تفسير نتائج فيسم. ملاحظات: - استخدام ستاتا -1990.Q1 غ 2015 Q4 -108 الملاحظات - الأمثل لاغ 4 - المعادلات كوينيغراتد 2 1. في جوهانسن كوينغراتيون أدى إلى 2 المعادلات كوينيغراتد. أي من معادلات التكامل المشترك 2 يجب أن تستخدم لاختبار العلاقة طويلة المدى أنا النظر في علاقة لوت إيجابية إذا كان مصطلح تصحيح الخطأ (إكت) سلبي و بغز هو سيغنيفيكساتيف، وهذا صحيح 2.For قصيرة. الرأس السببية، وأنا فقط بالنظر إلى أن إكت هو دلالة. هل هو الصحيح 3. عندما أفعل الاختبار بلدي إرورزيدوالس أنها ليست موزعة عادة. ومع ذلك، عندما في ستاتا أنا أعلن لهم لتكون عينة صغيرة معظم المتغيرات تصبح عادة موزعة. أيضا، قرأت أنه في الاقتصاد (البيانات الحقيقية) نموذج يمكن اعتبار مقبولة لعدم التوزيع العادي. هل هذا مقبول أرفق نتائجي لقد راجعت للتو النموذج المقدر. فار و فيسم نماذج ليست إيفريبوديس كوب من الشاي (ولا حتى بالنسبة لي) ولكن لا يبدو أن الإخراج لتشمل المعلومات كلها ضرورية لنموذج فيسم. يجب تقدير المتغيرات المركزة معا، بالتناوب المتغير التابع والمتغير المستقل، ولكن الإبقاء على الهيكل. في النموذج الخاص بك، هل تقصد أن جميع المتغيرات الخمسة كانت كوينيغراتد أين هي معاملات من حيث الفرق و إكت قد يكون هناك شيء كنت قد نسيت إلى دوشاريفور لاختبار علاقة طويلة المدى، مصطلح تصحيح الخطأ غير مرئية من تقدير الخاص بك إما التفسير: إكت يقيس معدل التقارب إلى التوازن لونغرون. يمكنك بناء متغير إكت باستخدام البقايا كمتغيرات في تقدير فيسم. تعني القيمة - ve النماذج تعود إلى التوازن على المدى الطويل، يعني يعني الانحراف المستمر منه. وتشير المعاملات من حيث الاختلاف إلى علاقات المدى القصير كما قال موسومي بالفعل. مرحبا كيف يمكنني تفسير علامة كوفيسينت بيتا (معامل طويل الأجل) في معادلة كوينغراتينغ (كما رأينا في إخراج فيسم) إم لا يسأل عن سرعة معامل التكيف، أبلها. هل يهم إذا كان سلبيا أو بوسيتيف آسف، لم أرى المرفق لأنني باستخدام هاتفي. أنا بعيدا بسبب العطلات. ومع ذلك، تحتاج إلى التأكد من أن لديك الدمى تركزت، والدمى الخارجة الممكنة رعاية (كنت لم موت قل لي نوع البيانات الخاصة بك (على سبيل المثال شهريا، فصلي الخ) يجب أن نفترض أن كل شيء التشخيص على ما يرام. وبالنسبة E - المشاهدات، تحتاج إلى تطبيع على سعر الصرف عن طريق ضرب من قبل -1 بحيث يكون لديك علامات الحق. القيود القابلة للاختبار هي أن معامل العرض النقود المحلية (أ) هو 1، مس الخارجية (ب) هو -1 رنب (ج ) و (رنب) أجنبي بحيث يكون التثبيط هو سعر الفائدة المحلي C (د) و سعر الفائدة الأجنبي (إيفور) بحيث i - ifor، لذلك لديك 5 قيود، لقد كسرته إلى أجزاء ولكن يجب عليك فرض القيود كما هو موضح. ركز على اختبار التتبع بحيث تحصل على متجه واحد تذكر تطبيق مصغر حجم العينة الصغيرة إذا لزم الأمر ثم استخدم المعاملات لإنشاء مصطلح إسم لنموذج تصحيح الخطأ الخاص بك وهذا يسمح لك للعبور - تحقق من عملك لأن إسم (-1) يجب أن تدخل فقط معادلة سعر الصرف. أيضا، قد تجد أن بعض القيود قد لا يحمل والتي لا ينبغي أن يزعجك لأنك اختبار الإعداد غير المقيد. إذا كان التتبع أكثر من ناقل متصالب واحد، ربما لم تختر طول تأخر مناسب. لدي قليلا من الوقت الصعب لتفسير معاملات فيسم بلدي. وفي الأوراق التي يكتبون فيها تفسيرا، ينصون على ما يلي: 1. السوق 1 (M1) يؤدي M2، إذا لامدا 2 هو كبير وإيجابي. 2. M2 يؤدي M1، إذا لامدا 1 كبيرة وسلبية. أود أن أسألك ما يحدث، إذا على سبيل المثال لامدا 2 هو كبير، ولكن سلبية --gt هو M1 لا يزال يقود M2 في هذا السيناريو آمل أن الرجال يمكن أن تساعدني مع. هذا هو بالضبط ما فعلته في العلاقة التماسك الأولى. في الثانية قمت بتقييد معامل A لتكون صفر. إذا كان يوهانسن يمنحك عالقتين متآلفتين، فإن أي تركيبين خطيين مستقلين لهذين العالقين المشتركين هو أيضا علاقة مترابطة. وهذا يسمح لك بإجراء قيادتين على علاقاتك المشتركة لتحديد العلاقات (من الناحية الاقتصادية). ويجب اختبار أي عالقات أبعد عن تحديد الهوية ضمن منهجية يوهانسن. يجب أن تقرأ الأقسام على تحديد في نماذج المعادلات متعددة في كتاب الاقتصاد القياسي الخاص بك. إذا كنت تستخدم غريتل دليل المستخدمين يحتوي على مثال عملت من كتاب فيريبيكس. ويتناول ذلك تحديد حالة لها عالقتان مركبتان. هناك أيضا بعض المواد على تحديد الثلاثي هناك. هذا هو الافتراضي في غريتل ولكن أنا لا أعتقد أن هذا هو ما تريد أنا تشغيل فار و فيكم باستخدام إيفيوس. ومع ذلك، عندما أنا اختبار ل هيتيروسكيداستيسيتي في النموذج، وأظل تلقي الرسالة التالية: إيجابية غير سالبة الوسيطة للعمل المتوقع. أنا ثم الخلط إذا كان لدي لاستخدام هذا فار أو إذا كان هناك أي مشكلة مع البيانات الخاصة بي. كيف يمكنني إصلاح قضايا مثل هذا واحد أو أحتاج إلى ريورغانيسيكولكت البيانات الخاصة بي مرة أخرى ما هو معنى هذه المشكلة وكيفية التعامل معها شكرا لردكم. لقد بدأت مع اختبارات الجذر وحدة التي تظهر المتغيرات كانت ثابتة في الفرق الأول. ثم كيكد لفترة تأخر التي أعطت 15 كما التأخر الأمثل (البيانات هي شهرية، 2000-2015، مؤشر الأسهم والمتغيرات الماكروينوميكية). ثم طبقت اختبار جوهانسن على بيانات مستوى إعطاء 6 المعادلات كوينتيغراتينغ. ثم استخدام فيسم. من المستحيل على العديد من البلدان اختبار عدم التغايرية. أعتقد أنه قد يكون هناك خطأ في مكان ما مرحبا هل يمكن تضمين المتغيرات التي يمكن أن تكون مشتركة كمتغيرات خارجية في فيك على سبيل المثال، لدي التكامل بين المتغير A و B، حيث A هو متغير التفسيرية المفترضة. الآن، المتغير C أيضا كوينتيغراتد مع كل من المتغيرات الأخرى (C مع A، C مع B، وأيضا مع نظام فار من A، B و C). ومع ذلك، يفضل أن يشمل C فقط كمتغير خارجي إلى النظام A B. هل هذا صحيح، على سبيل المثال، تتساوى أسعار المنازل الحقيقية مع حصة الأرباح من الدخل الوظيفي، وأيضا مع الدين الخاص. سأقوم بدراسة علاقة واحدة فقط، وفرض أسعار المنازل الحقيقية كمتغير خارجي في فيك. هناك تحليل للبيانات الاسترالية الأمريكية في يوهانسن سورين (1995) الذي ينفذ اختبارات ضعف التجانس. في الأساس يمكنك تحديد مصفوفة ألفا وبيتا، يمكنك ثم اختبار أن صف في المصفوفة المقابلة للمتغيرات الخارجية هو صفر. ربما لا يتم تصنيف الاختبارات على أنها اختبارات التجانس ولكن كاختبارات صفر على ألفا وبيتا. هذه الاختبارات لها استخدام أكثر عمومية من مجرد اختبارات التجانس. يتم تنفيذ هذه الاختبارات في كاتس في راتس، جريتل، حزمة أوركا في R، إيفيوس وربما في البرامج الأخرى. ربما تحتاج إلى القيام قليلا من المزيد من القراءة الخلفية. ولن يكون بالإمكان الإجابة الكاملة في حدود القيود التي يفرضها محفل من هذا القبيل.