Ardl اختبار - في - الحسابية الفوركس

تقدير أردل مع حدود التكامل في ستاتا في الآونة الأخيرة تلقيت عدة تعليقات على بلدي بلوق السابقة من أركل في ميكروفيت أمبير أوردل في إفيوس 9 بشأن الإجراء لتطبيق أردل مع حدود التكامل بين بيزاران في ستاتا. ومن المتوقع أن ستاتا هو أكثر تحت برنامج الممارسة في مجتمع البحث. اليوم سوف تظهر كيفية القيام أردل في ستاتا. أولا وقبل كل شيء نحن بحاجة إلى وحدة أردل ل ستاتا، لهذا الكتابة التالية كوماندفينديت أردل في إطار الأمر ستاتا فإنه سيتم عرض الارتباط للوحدة أردل، انقر فوقه وتثبيت في ستاتا الخاص بك. وفيما يلي الأمر أردل ديبارف indepvar1 indepvar2. يتم استخدام إيك هنا إيك إلى اختيار تأخر التلقائي باستخدام أكيك طريقة معايير المعلومات. فيما يلي النتائج. لقد مطابقة النتائج مع أوردل من إيفيوس، فهي حوالي 90 مماثلة الفرق الطفيف هو لأن حقيقة أن كل من حزم البرمجيات تستخدم طريقة مختلفة لحساب الأخطاء القياسية. التالي هو الأمر أردل، بتيست نوكتابل وهذا سوف تظهر اختبار أردل ملزمة والقيم الحرجة. كما هو متوقع القيم الحرجة هي نفس ما هو مبين في إيفيوس ولكن الاختبار ملزمة أكبر قليلا في إيفيوس هو 5.43 هنا هو 5.62 وبالتالي يمكننا أن نقول أن هناك المزيد من الفرص التي سوف تجد التكامل المشترك في ستاتا. الآن تحتاج إلى المدى الطويل ومعاملات المدى القصير يمكن تقديرها من خلال أردل هنا سوف تستخدم إيك لتوليد نسخة تصحيح الخطأ من النموذج مع إيك كمعيار لتأخر النظام. الشيء المهم هو استخدام استعادة (اسم) الأمر، سيتم شرحه في وقت لاحق. هنا يمكنك ان ترى لر هو تقديرات المدى الطويل، سر هو تقديرات المدى القصير و أدج هو معامل التكيف أو معاملات تصحيح الخطأ. الآن لحالة لتوليد التشخيص بعد تقدير تحتاج إلى تحويل النتائج المقدرة أردل إلى شكل ريج حتى نتمكن من تطبيق تقديرات ما بعد. لهذا كتابة تقديرات الأمر استعادة إيكريغ أنها سوف تجلب نتيجة نموذج إدل إدل في ذاكرة الكمبيوتر. وعند كتابة الأمر ريجريس فإنه سيتم عرض نتائج إسم تحت قيادة ريجريس مثل أدناه هنا يمكنك استخدام الأوامر التالية إستات دواتسون للإحصاءات دوربين واتسون D ل 1 ست ترتيب الارتباط الذاتي. إستات أرتشلم ل أرش لم اختبار لارتفاع ترتيب الارتباط الذاتي إستات بغودفري ل بريوسش غودفري لم اختبار لارتفاع ترتيب الارتباط الذاتي سخونة ل بريوشش باغان اختبار التغايرية. من أجل اختبار رمزي ريسيت اختبار فيف لاختبار فيف من مولتيكوليناريتي لجميع هذه الاختبارات معيار القرار هو متاح في شكل فرضية فارغة أو بديلة. حتى الآن أنا أبحث عن كيفية التحقق من استقرار معامل (كوسوم) اختبار في ستاتا. أي شخص يعرف كيفية القيام بذلك يرجى حصة. أتمنى أن يساعدك هذا. تحديث: الأمر cusum6 يمكن استخدامها لتوليد كوسوم و كوسومزق المخططات ل أردل في ستاتا شكرا نورمان لهذه الصفحة مثيرة للاهتمام جديدة على أردل. I8217m مجرد تعلم هذا النموذج ومقارنتها مع بعض النتائج في ميكروفيت. وهناك أيضا بعض الاختلافات في النتائج. لدي سؤال للتأكد من أنني أفهم جيدا إخراج ستاتا. الجزء 8220ADJ8221 يتوافق حقا مع مصطلح التكيف، لذلك المعلمة من مصطلح (y - teta8217 x)، والحق أسأل هذا بسبب اسم الإخراج (هو مكتوب ذ، على سبيل المثال 8221 لب L1.8221). شكرا جزيلا. لا أدج هو تأخر الفعلي المتغير التابع في المعادلة المدى القصير لذلك سيكون L. LP سليمان بيزوايهو يقول: آسف، don8217t تعرف المكان المناسب لكتابة هذا التعليق: أولا، شكرا للمذكرة موجزة على أردل. إذا كان يساعد، فيما يتعلق السؤال الأخير في المذكرة، يمكننا أن نفعل كوسوم اختبار باستخدام الإجراء التالي على ستاتا. 1. إذا كان لأول مرة تثبيت الأداة عن طريق تشغيل الأمر 8220ssc تثبيت cusum68221 2. كتابة الأمر التالي 8220cusum6 Y X1 X2 سنة، كس (كوسوم) لو (أقل) أوو (العلوي) 8221 يمكن كتابة هذه التعليقات في نافذة ستاتا. فإنه يمكن القيام به قبل أو بعد تقدير نموذج أوردل سليمان بيزوايهو يقول: آسف، وأنا أيضا ليست واضحة حول هذه النقطة. حتى في النموذج الخاص بك، الذي المعلمة يشير إلى تصحيح الخطأ في المدى القصير كنت أعمل نموذج أردل وللأسف لم أحصل على نتيجة لد. Y الفرق المتغير التابع في المدى القصير، فإنه يحتوي فقط على المتغيرات المستقلة على الرغم من أنني استخدمت نفس الأمر كما تستخدم. يمكنك مساعدة الثابتة والمتنقلة إسم (-1) أو في بعض الأحيان مكتوبة كما إكت (-1) هو في الواقع المتغير L. Y. هذا هو متغير تصحيح الخطأ. وثانيا يجب أن يكون لد. في الصورة الثالثة المتغير الأول في قسم سر هو LD. Y شكرا لك عزيزي نورمان، من فضلك، هل من الممكن استخدام متغير وهمية في معادلة إسم. على سبيل المثال: دي أي (-1) بكس (-1) a1dy (-1) 8230apdy (-p) b0dx8230bqdx (-q) الكمون نعم يمكنك، في معظم البرامج هناك خيار إضافة المتغيرات الخارجية يمكنك وضع المتغير وهمية هناك حتى أنني سوف أعرض على المدى القصير. مرحبا نورمان، I8217ve اكتشفت للتو قيادة 8220cusum68221 في ستاتا لرسم الاختبارات كوسوم إت كوسومزك بارك سانجيوب يقول: مرحبا، البدوي. شكرا لكم على هذه المعلومات المفيدة. I8217m بارك من كوريا. بعد القيام 8220ardl، نوكتابل btest8221 I8217ve حصلت فقط من 8216ARDL الانحدار 8217 إلى 8216Root MSE8217. أنا cann8217t الحصول على نتائج اختبار الحدود مع إحصاءات F وإحصاءات T. كيف يمكنني الحصول على ذلك أو هناك مشكلة مع بلدي ستاتا اردل، بتيست نكتل اردل الانحدار نموذج: مستوى عينة: 1991m5 8211 2015m10 عدد أوبس 294 احتمال السجل -319.91337 R - تربيع .97642429 أدج R-سكارد .97576251 الجذر مس .7296046 هذا هو كل I8217ve حصلت. مرحبا ليس لدي أي فكرة عن ذلك، كما هو المكونات قد يكون لديك نسخة من ستاتا قد لا تدعم هذا الإصدار يرجى الكتابة مساعدة اردل في إطار الأوامر الخاصة بك والاتصال صانع المساعد بشأن هذه المسألة قد يكون انه يمكن معرفة ما إذا كان هناك أي قضية التوافق. وفيما يتعلق بارك سانجيوب يقول: I8217m باستخدام STATA13. أرسلت I8217ve إميل لصانع. نأمل في الحصول على إجابة قريبا. شكرا لك على أي حال. بارك سانجيوب يقول: مرحبا نعمان. حصلت على الجواب من صانع. وقال لي لوضع، 8216ardl، إندافار ديبافار، يتخلف ec8217 وسارت على ما يرام. أستطيع الآن الانتهاء من عملي بفضل لك. شكرا جزيلا. مقال عظيم لدي بعض الأسئلة التي أود أن تسألك عن التكامل المشترك بشكل عام. 1) إذا كان لدي مزيج من غير ثابتة وثابتة، أقول لدي 2 I (0) و 2 I (1)، لا المتغيرات I (2). هل يمكنني فعلا تطبيق نهج فار ثم لأنني رأيت العديد من المواضيع حول هذا الموضوع ويبدو أن تعطي إجابات مختلفة في كل وقت. (أنا لا أريد أن استخدام أول ديف للمتغيرات) 2) هل تعرف أي مصدر معقول للرد على 1)، لا أستطيع أن أجد أي مصدر الرئيسي الذي كنت غير قادر على استخدام فارفيسم عندما يكون لديك مزيج من المتغيرات من ستاتيوناريتيز مختلفة 3) هل هناك أي حد في حول المتغيرات التي سيتم استخدامها في نموذج أردل مثل مقياس مرجعي. أشكركم على بلوق ممتازة بالمناسبة، وأنا سوف ديف تقاسمها. 1) في الواقع مخترع فيسم 8220Katarina8221 وقد ذكر في كتابها أن فيسم وهو شكل خاص من فار يمكن استخدامها ل I (0) و I (1) المتغيرات، كما أنه يوضح الطريقة. لماذا لا يستخدم الناس المتغيرات المختلطة في القيمة المعرضة للخطر لأن نظريا (0) متغير لا يمكن أن يكون سببه المتغير I (1) وفي فار سوف يتم اختباره. 2) يجب عليك البحث في كتاب 8220 ذي كونيغراتيون فار موديل 8221 بواسطة 8220 كاتارينا Juselius8221 بل هو مرجع جيد 3) لا يوجد حد في نموذج أردل ولكن كلما كانت المتغيرات التي تستخدم أقل احتمالا سيكون هناك التكامل المشترك بينهما، كما ستحتاج عينة أكبر لتأكيد كوينغراشيون. شكرا على الإجابات. لدي سؤال واحد آخر يتعلق أردل: ماذا يحدث إذا كان إسم ثابت أدج في ستاتا تبين أن تكون سلبية ولكن ليست كبيرة 1) لا يزال لدي علاقة المدى القصير إذا كان يقول متغير واحد لديه معامل المدى القصير كبير 2) نفس 1) ولكن على المدى الطويل. بريفيوس كومنتس بوستس التصنيفات اتبع المدونة عبر البريد الإلكتروني بحث هناإعلان مرحبا، إذا فهمت بشكل صحيح، يمكن للمرء أن يستخدم أردل مع المتغيرات I (0) و I (1) ولكن فقط علاقة واحدة مشتركة في الاندماج. إذا كان لدي متغير تابع I (1) ومزيج من المتغيرات المستقلة الثلاثة (0) و 5 I (1) ولدي أكثر من علاقة تكامل مشتركة فيما بينها، هل يمكنني تقدير نموذج تصحيح الخطأ المتجه كيف ينبغي أتعامل مع هذه المتغيرات (0) في نموذجي شكرا على أي مساعدة 27 يونيو 2015، 05:27 هل يمكن أن يكون أي مرجع مجلة لذلك. وقد علق مراجعي على ذلك، وأنا بحاجة إلى أي مرجع مجلة لإثبات وجهة نظري. 27 يونيو 2015، 07:31 انظر على سبيل المثال: بيساران، M. H. Y. شين، أند R. J. سميث (2001). الحدود اختبار المنهجيات لتحليل العلاقات المستوى، مجلة الاقتصاد القياسي التطبيقي 16 (3)، 289-326. في القسم 2 من هذه الورقة، الصفحة 291، يذكر المؤلفون الافتراضات الخاصة بعملية توليد البيانات الأساسية. وهي تعرف متجه (ماثبف t (يت، ماثبف t))، حيث (يت) هو المتغير التابع والمتجه (ماثبف t) يحتوي على (ضعيفة) ريجريسورس خارجية. ثم تفترض .. عناصر (ماثبف t) أن يكون بحتة (I (1))، بحتة (I (0)) أو كوينيغراتد .. الذي يتضمن الحالة حيث (يت) هو (I (0)) و المتغيرات في (ماثبف t) هي مزيج من (I (0)) و (I (1)) المتغيرات. المراجع العامة الأخرى على نماذج أردل إيك تشمل: إنغل، R. F. أند C. W.G جرانجر (1987). التكامل المشترك وتصحيح الأخطاء: التمثيل والتقدير والاختبار. إكونوميتريكا 55 (2)، 251-276. هاسلر، U. أند J. Wolters (2006). نماذج الانحدار الذاتي الموزعة والتكامل المشترك. ألجيمينس ستاتيستيشيسش أرتشيف 90 (1). 59-74. بيساران، M. H أند Y. شين (1999). نهج الانحدار الذاتي الموزعة لاغراق النمذجة لتحليل التكامل المشترك. في: ستروم، S. (إد.): الاقتصاد القياسي والنظرية الاقتصادية في القرن 20: ندوة راغنار فريش المئوية. كامبريدج، المملكة المتحدة: مطبعة جامعة كامبريدج. التعديل الأخير كان بواسطة: سيباستيان كريبغانز 27 حزيران 2015، 07:37. 07 جول 2015، 13:25 مرحبا سيباستيان. شكرا على الأمر أردل في ستاتا. أريد اختبار الارتباط المتسلسل في بقايا نموذج أردل الخاص بي. ومع ذلك، لا يدعم أردل إستات دواتسون أو إستات دوربينالت، الحق في وثائق أردل، يمكنك أن تقول أنه يمكن للمرء أن يستخدم الأمر مخزن التقديرات لاسترداد النتائج تقدير من تراجع ستاتاس الذي يكمن اردل. ومن ثم استخدام العديد من أدوات التراجع بوستستيماشيون لإجراء الحسابات المطلوبة. وتكون النسخة القصيرة من سؤالي هو: كيف اختبار واحد للارتباط المتسلسل من بقايا مع أردل كين موليغان تم بناء الأمر أردل على ستاتاس ريجرس الأمر. يوضح المثال التالي كيفية استعادة نتائج تقدير الانحدار الأساسي التي يمكن استخدامها لتحليل ما بعد التصحيح اللاحق. والخطوات الرئيسية الثلاث هي: تخزين نتائج تقدير الانحدار الكامن مع ريجستور (أردل ريجيستور) () لاستخدامها لاحقا. تخزين نتائج تقدير أردل مع مخزن التقديرات. استعادة نتائج التراجع الأساسية مع استعادة التقديرات. هل هناك خلل في إخراج أردل أو أنا في عداد المفقودين شيء هنا أنا تكرار المشكلة إيم بعد استخدام البيانات كلين. وهنا نموذجان. لديهم متغيرات متطابقة ولكن أوامر تأخر مختلفة: النموذج الأول يعين تأخر واحد لجميع المتغيرات. ويعين النموذج الثاني فاصلا واحدا إلى دف والرابع الأول، ويسمح ل أردل باستعمال بيك لاختيار العدد المناسب للتخلف عن آخر اثنين من إيف. في مخرجات النموذجين (أدناه)، تسميات المتغير على الجانب الأيسر هي نفسها في النموذجين، ولكن المعاملات تختلف عبر النموذجين. لماذا تختلف النتائج كيف يختلف النموذجان أيضا، النموذج الأول لديه 21 ملاحظات والثانية لديها 18 09 يوليو 2015، 09:14 لقد قمت بالفعل الملاحظة الصحيحة: أحجام العينة المستخدمة لحساب اثنين من النتائج تختلف. ونتيجة لذلك تختلف التقديرات أيضا. لذلك، لماذا تختلف العينات تحتوي مجموعة البيانات على بيانات سنوية من 1920 إلى 1941. في المثال الأول، يتم تأخر واحد متخلف مسبقا لجميع المتغيرات التي تقلل من العينة المتاحة عن طريق ملاحظة واحدة (1920 قطرات). في المثال الثاني، بالنسبة للمتغير الثالث والرابع، لم يعد عدد الفواصل الزمنية محددا مسبقا. بدلا من ذلك، من المفترض أن يحدد أردل أمر التأخير الأمثل استنادا إلى معايير المعلومات (والذي هو افتراضيا معيار المعلومات شوارزبايسيان). للحصول على أمر تأخر الأمثل، يقدر أردل النموذج مع جميع التوليفات الممكنة حتى الحد الأقصى لتأخر النظام الذي هو 4 بشكل افتراضي. وهذا يعني أن لأكبر تأخر النظام المسموح به نفقد أربعة ملاحظات (1920-1923). في النهاية، يقارن أردل معطيات المعلومات المحسوبة لجميع المجموعات ويختار النموذج بالمعيار الأدنى. في هذه الحالة، هو النموذج مع تأخر واحد لجميع المتغيرات. النقطة الحاسمة هي أن المقارنة بين معايير المعلومات لمواصفات نموذج مختلفة تكون صالحة فقط إذا كانت كلها تستند إلى نفس العينة وهذا يعني، عندما الحد الأقصى المسموح به تأخر النظام هو 4، فإنه يستخدم العينة ابتداء من 1924 لجميع تركيبات تأخر. وبما أن اختيار نظام التأخير الأمثل يعتمد على العينة المحددة، فإنه لن يكون متسقا مع هذا النهج لتقدير النموذج مرة أخرى استنادا إلى نظام التأخير الأمثل لعينة مختلفة على الرغم من أنه سيكون لدينا المزيد من البيانات في متناول اليد نظرا لأننا لا تحتاج إلى كل التأخر تصل إلى 4. وهذا هو السبب في العينات اثنين تختلف في المثال الخاص بك مع النتيجة التي تختلف أيضا التقديرات. 04 أوج 2015، 16:46 هل من الصحيح أيضا أن تفسير معاملات لر يمكن أن يتم بنفس الطريقة مثل انحدار لينكاركبل ليناركوت. على سبيل المثال، في نتائج التقدير الأولى التي قدمها كين، زيادة وحدة واحدة في نتائج الاستهلاك في 1.6 وحدة زيادة في الاستثمار على المدى الطويل (حيث أن معامل لر الاستثمار على تطبيع واحد على قدم المساواة) أو هو حساب إضافي مطلوب في صحتك. 08 أغسطس 2015، 06:42 مرحبا روهان، آسف للاستجابة في وقت متأخر. تفسيرك هو الصحيح. 08 أوج 2015، 06:52 بفضل دانيال شنايدر، يتوفر تحديث جديد لحزمة أردل. يعمل هذا التحديث على إصلاح العديد من الأخطاء التي أدت إلى ظهور رسائل خطأ غير متوقعة في الإصدارات السابقة. تحسن آخر من الإصدار الجديد 0.6.0 هو أن الحد الأقصى لعدد التباطؤ تأخر لم تعد مقيدة إعدادات ستاتاس ماتسيز. في الإصدارات السابقة، وهذا يمكن أن تكون تقييدية جدا إذا تم استخدام عدد كبير من ريجريسورس. كما تم تمديد ملف المساعدة وتحسينها. لتحديث نوع تثبيت موجود: لنوع تثبيت جديد: