Ardl Test In Stata Forex

Schätzung von ARDL mit Kointegrationsgrenzen in STATA Vor kurzem habe ich einige Kommentare zu meinen früheren ARDL-Blogs im Mikrofit-ARDL in den Vorträgen 9 zum Verfahren zur Anwendung des ARDL mit Kointegrationsgrenzen von Pesaran in STATA erhalten. Es ist zu erwarten, wie STATA ist mehr unter Praxis-Software in der Forschung. Heute werde ich zeigen, wie ARDL in STATA zu tun. Zuerst benötigen wir das ARDL-Modul für STATA, für diesen schreibe folgenden Befehlfindit ARDL im STATA-Befehlsfenster zeigt es die Verbindung für das ARDL-Modul an, klicke es an und installiere in deinem STATA. Es folgt der Befehl ardl depvar indepvar1 indepvar2. Aic hier aic wird verwendet, um automatische Verzögerung Auswahl mit Akike Information Criterion-Methode. Im Folgenden sind die Ergebnisse. Ich habe die Ergebnisse mit der ARDL von eviews, sind sie etwa 90 ähnlich der leichte Unterschied ist, weil die Tatsache, dass beide Software-Pakete verwenden eine andere Methode, um Standard-Fehler zu berechnen. Im Folgenden ist der Befehl ardl, noctable btest zeigt den ARDL gebundenen Test und kritische Werte. Wie erwartet sind die kritischen Werte identisch mit denen, die in den eviews gezeigt werden, aber der gebundene Test ist etwas größer in eviews ist es 5,43 hier ist es 5,62 daher können wir sagen, dass es mehr Chancen, dass Sie Kointegration finden in STATA. Nun benötigen Sie die Langzeit - und Kurzzeitkoeffizienten, die durch ardl geschätzt werden können. Hier wird ec dazu verwendet, die Fehlerkorrekturversion des Modells mit aic als Kriterium für die Verzögerungsreihenfolge zu erzeugen. Das Wichtigste ist die Verwendung von restore (name) - Befehl, wird es später erklärt werden. Hier sehen Sie die LR ist die langfristige Schätzungen, SR ist die kurzfristigen Schätzungen und ADJ ist der Anpassungskoeffizient oder die Fehlerkorrekturkoeffizienten. Jetzt für den Fall, um die Post-Schätzung Diagnosen zu generieren, müssen Sie die ardl geschätzten Ergebnisse in das Reg-Format zu konvertieren, so dass wir Post-Schätzungen anwenden können. Dazu schreiben Sie die Befehlsschätzungen wiederherstellen ecreg wird es bringen das Ergebnis des ardl ecm Modell in den Speicher des Computers. Und wenn Sie den Regress-Befehl schreiben wird es die ecm Ergebnisse unter regress Befehl wie unten zeigen Hier können Sie die folgenden Befehle estat dwatson für die Durbin Watson D-Statistiken für die 1. Ordnung Autokorrelation. Estat archlm für den ARCH LM Test für höhere Ordnung Autokorrelation estat bgodfrey für den Breusch Godfrey LM Test für höhere Ordnung Autokorrelation estat am heftigsten für Breusch Pagan Heteroscedasticity Test. Estat ovtest für Ramsey RESET test estat vif für den VIF-Test der Multicollinearität Für alle diese Tests steht das Entscheidungskriterium in Form einer Null - oder Alternativhypothese zur Verfügung. Bis jetzt schaue ich, wie die Stabilität des Koeffizienten (CUSUM) - Tests in STATA zu überprüfen. Jeder, der weiß, wie man es bitte teilen. Hoffe das hilft. Update: cusum6 Befehl kann verwendet werden, um CUSUM und CUSUMsq Diagramme für ARDL in Stata zu generieren Vielen Dank Norman für diese neue interessante Seite auf ARDL. I8217m nur das Lernen dieses Modells und Vergleich mit einigen Ergebnissen in Microfit. Und es gibt auch einige Unterschiede in den Ergebnissen. Ich habe eine Frage, um sicher zu sein, dass ich die Ausgabe von Stata gut verstehe. Der 8220ADJ8221 Teil entspricht wirklich dem Einstellungsterm, also Parameter des Terms (y - teta8217 x), rechts ich frage dies wegen des Namens der Ausgabe (es wird geschrieben, y, zB8221 LP L1.8221). Vielen Dank. Nein die adj ist aktuelle Verzögerung der abhängigen Variable in der kurzen Lauf Gleichung, so wird es sein L. LP Solomon Bizuayehu sagt: Sorry, don8217t wissen, der richtige Ort, um diesen Kommentar zu schreiben: Erstens, danke für die kurze Notiz auf ARDL. Wenn es hilft, bezüglich Ihrer letzten Frage in der Anmerkung, können wir CUSUM Test mit dem folgenden Verfahren auf STATA tun. 1. wenn ihr zum ersten Mal installieren das Dienstprogramm durch Ausführen des Befehls 8220ssc installieren cusum68221 2. schreiben Sie den folgenden Befehl 8220cusum6 Y X1 X2 Jahr, cs (cusum) lw (untere) uw (obere) 8221 diese Kommentare können in geschrieben werden Befehlsfenster von STATA. Es kann getan werden, vor oder nach der Schätzung ARDL-Modell Solomon Bizuayehu sagt: Sorry, ich bin auch nicht klar, in diesem Punkt. Also in Ihrem Modell, welches Parameter bezieht sich auf Fehlerkorrektur in der kurzen Laufzeit lief ich ardl-Modell und leider habe ich nicht das Ergebnis für LD. Y laged Unterschied der abhängigen Variable auf kurze Sicht, es enthält nur unabhängige Variablen obwohl ich den gleichen Befehl wie Sie verwendet. Können Sie helfen, pls die ECM (-1) oder manchmal geschrieben als ECT (-1) ist tatsächlich die L. Y Variable. Dies ist die Fehlerkorrekturvariable. Zweitens sollte das LD. Y dort sein. Im dritten Bild ist die erste Variable im SR-Bereich die LD. Y Vielen Dank lieber Norman, Bitte ist es möglich, eine Dummy-Variable in der ECM-Gleichung zu verwenden. Zum Beispiel: dy ay (-1) bx (-1) a1dy (-1) 8230apdy (-p) b0dx8230bqdx (-q) cdum ja können Sie, in den meisten Software gibt es die Möglichkeit der Zugabe von exogenen Variablen können Sie die Dummy-Variable setzen Dort, damit ich es kurz vorstellen werde. Hi Norman, I8217ve entdeckte gerade die 8220cusum68221 Befehl in Stata, um die CUSUM und cusumSQ Tests Park Sangyoup sagt: Hallo, Nomad. Vielen Dank für diese nützlichen Informationen. I8217m Park von Korea. Nach dem tun 8220ardl, noctable btest8221 I8217ve nur erhalten von 8216ARDL regression8217 zu 8216Root MSE8217. I couldn8217t erhalten die Grenzen Testergebnisse mit F Statistiken und T-Statistik. Wie bekomme ich das oder gibt es ein Problem mit meinem STATA ardl, nutzbare btest ARDL-Regression Modell: level Sample: 1991m5 8211 2015m10 Anzahl von obs 294 Log Likelihood -319.91337 R-Quadrat .97642429 Adj R-Quadrat .97576251 Root MSE .7296046 Das ist alles, was ich bekommen habe. Hallo, ich habe keine Ahnung, wie es ist ein Stecker kann es Ihre Version von stata möglicherweise nicht unterstützen diese Version freundlich schreiben ardl in Ihrem Befehlsfenster und kontaktieren Sie den Plugin-Hersteller in Bezug auf dieses Problem kann er erkennen, wenn es irgendwelche gibt Kompatibilitätsproblem. Grüße Park Sangyoup sagt: I8217m mit STATA13. Ich schickte dem Schöpfer ein Emil. Hoffnung, eine Antwort bald zu erhalten. Trotzdem danke. Park Sangyoup sagt: Hallo Noman. Ich erhielt die Antwort vom Hersteller. Er sagte mir zu setzen, 828ardl, depavar indvar, Lags ec8217 und es ging gut. Ich kann jetzt meine Arbeit dank Ihnen beenden. Vielen Dank. Großer Artikel Ich habe ein paar Fragen, die ich möchte Sie fragen Sie über Cointegration im Allgemeinen. 1) Wenn ich eine Mischung aus nichtstationären und stationären, sagen, ich habe 2 I (0) und 2 I (1), Keine Variablen sind I (2). Kann ich tatsächlich gelten die VAR-Ansatz dann Weil Ive mehrere Threads zu diesem Thema gesehen und alle scheint zu geben verschiedene Antworten die ganze Zeit. (Ich möchte nicht die erste Diff der Variablen verwenden) 2) Kennen Sie eine realistische Quelle von Ihnen Antwort über 1), kann ich nicht finden, jede wichtige Quelle, die Sie nicht verwenden können VARVECM, wenn Sie eine Mischung aus Variablen der verschiedenen Stationaritäten haben 3) Gibt es eine Grenze in der über Variablen in einem ARDL-Modell verwendet werden Wie ein Benchmark. Vielen Dank für einen hervorragenden Blog übrigens, werde ich es teilen. 1) tatsächlich hat der Erfinder von VECM 8220Katarina8221 in ihrem Buch erwähnt, dass VECM, das eine spezielle Form von VAR ist, für I (0) und I (1) Variablen verwendet werden kann und es auch die Methode veranschaulicht. Warum die Leute keine gemischten Variablen in VAR verwenden, da theoretisch I (0) Variable nicht durch I (1) Variable verursacht werden kann und in VAR werden Sie es testen. 2) sollten Sie das Buch von 8220Die Kointegration VAR Model8221 von 8220Katarina Juselius8221 es ist eine gute Referenz 3) es gibt keine Begrenzung im ARDL-Modell, aber je mehr die Variablen Sie verwenden, desto weniger wahrscheinlich wird es Kointegration unter ihnen, wie Sie es benötigen würde Größere Probe, um die Kointegration zu bestätigen. Danke für die Antworten. Ich habe eine weitere Frage im Zusammenhang mit ARDL: Was passiert, wenn die ECM-Konstante ADJ in stata erweist sich als negativ, aber nicht signifikant 1) Kann ich noch kurzfristige Beziehung haben, wenn sagen, eine Variable hat einen signifikanten kurzen Laufkoeffizienten 2) 1), sondern für langfristig. Vorherige Kommentare Beiträge Kategorien Follow Blog via Email Search HereARDL schränkt Tests und robuste Inferenz für die langfristige Beziehung zwischen realen Aktienrenditen und Inflation in Australien Mustabshira Rushdi ein Jae H. Kim b ,. Param Silvapulle ca Abteilung für Marketing, Monash University, Australien b Department of Finance, La Trobe Business School, La Trobe Universität, Australien c Department of Econometrics und Unternehmensstatistik, Monash University, Australien Akzeptiert 29. Dezember 2011. Verfügbar online 28. Januar 2012. Dies Papier führt eine empirische Untersuchung der langfristigen Beziehung zwischen realen Aktienrenditen und Inflation in Australien durch den Einsatz der ARDL Grenzen Tests. Es existiert eine Long-Rend-Beziehung für eine Aktienrendinflation, und die Long-Run-Parameter sind nicht-lineare Funktionen von denen des bedingten Fehlerkorrekturmodells. Die OLS-Schätzungen des letzteren Modells bilden die Langzeitparameter-Schätzwerte, und ihre Standardfehler werden durch Delta-Verfahren abgeschätzt. Die Langzeitmodellschätzungen, die so konstruiert sind, können vorgespannt und inkonsistent sein, und die Delta-Methode wird unter der Annahme einer asymptotischen Normalität abgeleitet, die in dieser Untersuchung nicht gilt. In diesem Papier, um diese Einschränkungen der traditionellen Methoden zu überwinden, verwenden wir die Bias-korrigierte Bootstrap-Methode. Als Konsequenz kann die robuste und zuverlässige statistische Schlußfolgerung auf der langfristigen Rücklaufbeziehung hergestellt werden. Die empirischen Ergebnisse zeigen, dass die erwartete Inflation keine signifikanten Auswirkungen auf die tatsächlichen Aktienrenditen hatte, während die beobachtete Inflation einen signifikanten und negativen Effekt hatte. Darüber hinaus war der Datenerzeugungsprozess der Renditeinflationsbeziehung von der Änderung des geldpolitischen Regimes Anfang der 90er Jahre nicht betroffen. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass australische Aktien sehr effektive Instrumente zur Absicherung gegen die erwartete Inflation waren. Wegen der Widerstandsfähigkeit der australischen Wirtschaft gegenüber der gegenwärtigen globalen Finanz - und Wirtschaftskrise hat diese Feststellung Auswirkungen auf langfristige in - und ausländische Investoren in Australien. Highlights Wir testen für die langfristige Beziehung zwischen Aktienrendite und Inflation in Australien. Die ARDL-Schrankenprüfungen werden übernommen. Der bias-korrigierte Bootstrap wird für eine robuste statistische Schlußfolgerung verwendet. JEL Klassifikation ARDL schränkt Tests ein Langzeit-Verhältnis Bias-korrigierter Bootstrap