Pedroni Kointegrationstest In Stata Forex

Re: St: Panel Cointegration Mi, 11 Aug 2004 07:34:10 -0400 Hallo, Gibt es irgendwelche - ado-Dateien, die Panel-Cointegrationstests ansprechen, wie Pedroni, Levin amp Lin, Harris amp Tzavalis, Maddala amp Kim Oder irgendetwas, das sich beschäftigt Mit DOLS (Dynamic OLS) oder FMOLS (Fully Modified OLS) Schätzung Andere Statalister haben wahrscheinlich viel detaillierteres Wissen zu diesem Thema als ich, aber hier geht es. Für die Pedroni-Heterogen-Panel-Tests verwenden Sie RATS. Hier ist alles eingerichtet. Die Kao-Homogen-Panel-Tests können in einer Do-Datei für die DF-Rho - und DF-Rho-Stern-Fälle einfach codiert werden. Die anderen Tests erfordern die Berechnung der Störungsparameter in den Ausdrücken für die Teststatistik --- aber Kaos monte carlo Analyse findet, dass der DF-Rho-Star-Test die anderen die meiste Zeit ausführt. Siehe die Papiere auf der Kaos Website für Details. Soweit die Schätzung geht, können Sie DOLS einfach in einer Panel-Einstellung mit - xtreg, fe-. Fügen Sie einfach vorwärts und verzögerte Unterschiede der Kovariaten in systematischen Kombinationen, Testen auf kritische Verzögerung und Leitungslängen nach jeder Regression mit dem Bayes Information Criterion. Dieser Test ist in - icomp - Dieser Vorgang kann wohl langweilig sein, aber wieder können Sie eine Do-Datei schreiben, die über Lags und Leads schlingt, deren Stoppkriterium auf den von den - Pompaten zurückgegebenen Werten basiert. Ich habe eine Möglichkeit gefunden, FMOLS in Stata zu implementieren. Um die Ergebnisse Ihrer Tests der Kointegration in einer heterogenen vs. homogenen Tafel zu überprüfen, kann es sich als nützlich erweisen, die Ergebnisse von LSDV, DOLS und Swamy zufälligen Koeffizienten (siehe - xtrchh2-) Spezifikationen Ihrer Schätzgleichung zu vergleichen und zu bewerten, inwieweit Die Parameter bleiben über die verschiedenen Spezifikationen konstant, besonders wenn man einen Zeitverlauf einschließt. Wenn ich mich richtig erinnere, ist ein sehr hoher t-stat auf dem Trend (10 oder mehr) oftmals auf falsche Regressionsprobleme in einem Zeitreihenkontext hindeutet. - Ian Sue Wing Assistant Professor Center für Energieverstärker Environmental Studies Abteilung für Geographie amp Umwelt Boston University 675 Commonwealth Ave. Rm 141, Boston MA 02215 Telefon: (617) 353-5741 Fax: (617) 353-5986Last aktualisiert: 28. Oktober 2016 NEU Empirische Entwicklungsökonomie ist jetzt veröffentlicht und bei Standard-Einzelhändlern erhältlich. Daten und Do-Dateien finden Sie hier: empiricalde. NEU Der xtpanicca Befehl von Simon Reese geschrieben. NEU Die xtdcce - und xtcd2-Befehle von Jan Ditzen. NEU Die neueste Regentschaft von Matthieu Gomez. NEU Der Befehl xtmg3 von Maximo Sangicomo. NEU Der xtmo Befehl von Tim Neal. Bitte beachten Sie die Hilfedateien für Beispiele, Datenverknüpfungen, Referenzen und Bestätigungen. Für eine Fülle von Datenquellen für die Entwicklungsökonomie verweisen wir auf meine Datenwebsite. Empirische Illustrationen mit den folgenden Routinen finden Sie in meinen eigenen Forschungsarbeiten. Für eine Einführung in das Panel Zeitreihe Feld siehe meine Präsentation auf der Stata UK User Group Meeting. Es gelten die üblichen Haftungsausschlüsse. Für Rückmeldungen bitte mailen Sie mich an markus. eberhardtnottingham. ac. uk Meine Panel Time Series Befehle Schätzung Panel Zeitreihen Modelle mit heterogenen Pisten - ado. Hilfe. Stata Zeitschriftenartikel. Anwendung Version: 1.0.2 - 4. Januar 2012 - in Stata: - ssc install xtmg - (Mit SSC bekommst du die vorherige Version für die Zeit mit den oben genannten Download-Links für die neueste Version) Dieser Befehl implementiert die Pesaran und Smith ( 1995) Mean Group (MG) Schätzer, der Pesaran (2006) Common Correlated Effects Mean Group (CCEMG) Schätzer und der Augmented Mean Group (AMG) Schätzer eingeführt hier und diskutiert und getestet hier. Für diese Makro-Panel-Schätzer können die quadratischen Durchschnittsschätzungen als ungewichtetes oder outlier-robustes Mittel gemeldet werden, wo diese über den Befehl rreg implementiert wird. Optional informiert die Routine die gruppenspezifischen Regressionsergebnisse und erzeugt daraus Residuen und vorhergesagte Werte. Das Beispiel in der helpfile verknüpft mit einem Datensatz (verwandtes Arbeitspapier) und durchläuft alle Optionen des Befehls. Dieser Code wird in unserem REStat-Papier auf RampD-Spillovers angewendet. Weitere Abbildungen mit Daten (einschließlich eines Stata Journal Artikels) finden Sie hier. Untersuchung der variablen Nichtstationarität in Makropanels - ado. Hilfe Version: 1.0. 1 - 8. Februar 2011 - in Stata: - ssc install multipurt - Dieser Befehl führt die Maddala und Wu (1999) sowie die Pesaran (2007) Panel Unit Root Tests für mehrere Variablen und Lags. Dies ist kein neuer Befehl für diese Panel-Unit-Root-Tests, sondern ein bequemes Tool mit den vorhandenen xtfisher - und pescadf-Befehlen, die von Scott Merryman und Piotr Lewandowski geschrieben wurden (beide Befehle müssen für Multipurt installiert werden). In Zukunft wird dies hoffentlich auch den CIPSM-Panel-Wurzeltest von Pesaran, Smith und Yamagata (2009) beinhalten. Das Beispiel in der helpfile verknüpft mit einem Datensatz (verwandtes Arbeitspapier) und durchläuft alle Optionen des Befehls. Weitere Abbildungen mit Daten finden Sie hier. Untersuchung der variablen und verbleibenden Querschnittsabhängigkeit in Makropanels - ado. Help Version: 1.0.0 - 5. Februar 2011 Dieser Befehl implementiert den Pesaran (2004) CD-Test für die Querschnittsabhängigkeit in Panel-Zeitreihendaten. Die Routine baut auf dem Befehl xtcsd von De Hoyos und Sarafidis (2006) auf, ist aber kein Nachschätzungsbefehl: xtcd kann sowohl auf Variablen als auch auf Residuen angewendet werden, sofern diese zuvor als separate Variablenreihe berechnet wurden (mit Zum Beispiel der Befehl xtmg). Darüber hinaus können im Multipurt-Geist bis zu 9 Variable - oder Residual-Serien gemeinsam getestet werden. Weitere Abbildungen mit Daten finden Sie hier. Bitte beachten Sie: Diese Version und die auf SSC hat einen Fehler, bei dem die durchschnittliche Anzahl der Beobachtungen pro Korrelation sowie die Balancedness-Ungleichbarkeit des Panels falsch sind. Dies wird in der kommenden Mata-Version der Routine korrigiert. NEU Juni 2016 Jesse Wursten bei KU Leuven hat den Befehl xtcd umgeschrieben, so dass es bei der Verwendung der Rest-Option viel schneller ist. Laden Sie hier seine xtcdf ado Datei herunter. (Häufige Haftungsausschlüsse) Untersuchung der heterogenen Plattenkointegration mit einem Fehlerkorrekturtest - Ado-Datei, Hilfedatei Mit diesem Befehl wird der Fehlerkorrektur-basierte Kointegrationstest von Gengenbach, Urbain und Westerlund (2009) implementiert, der auf früheren Arbeiten von Westerlund (2007) aufbaut ). Der Test untersucht die Fehlerkorrektur auf Gruppenebene (z. B. Land) und kann die Querschnittsabhängigkeit berücksichtigen. Hier wird ein grober, fertiger Ansatz beschrieben. Untersuchung der variablen Nichtstationarität in Makro-Panels mit mehreren unbeobachteten Faktoren - Ado-Datei, Hilfedatei Mit diesem Befehl wird der Wurzeltest von Pesaran, Smith und Yamagata (2009) implementiert. Es verlängert den von Pesaran (2007) vorgeschlagenen, querschnittlich vergrößerten Platteneinheit-Wurzeltest auf den Fall einer Multifaktor-Fehlerstruktur. Die Grundidee besteht darin, Informationen über die nicht beobachteten Faktoren, die von anderen Zeitreihen geteilt werden, zusätzlich zu der betrachteten Variablen zu nutzen. Das Testverfahren erfordert nur die Angabe der maximalen Anzahl von Faktoren, im Gegensatz zu anderen Panel-Unit-Wurzeltests auf der Basis von Hauptkomponenten, die zusätzlich die Schätzung der Anzahl der Faktoren sowie die Faktoren selbst erfordern. Hier wird ein grober, fertiger Ansatz beschrieben. Testen auf Panel-Kointegration mit Hilfe von Common Correlated Effects-Schätzern - ado-file, help-file Diese Befehle implementieren den Panel-Kointegrationstest von Banerjee und Carrion-i-Silvestre (2011). Dies führt eine Standard-CIPS-Panel-Einheit Wurzeltest auf einige Residuen aus einem Pesaran (2006) CCEP-Modell. Hier wird ein grober, fertiger Ansatz beschrieben. Panel Time Series Tools von anderen kodiert Nützliche Werkzeuge (nicht nur für Makro-Panels) Nick Cox hat xtpatternvar geschrieben, die Ihnen Einblicke in die Unausgeglichenheit des Panels gibt und welche Beobachtungen fehlen. Fehlende Beobachtungen sind ein gemeinsames Merkmal von Makro-Panel-Daten, also vielleicht auch einen Blick auf das Papier von Ron Smith und Ali Tasiran auf Random Koeffizienten Modelle der Waffenimporte in Economic Modeling, 2010, Vol.27 (6). Panel Unit Root Testing (PURT) Die Breitung (2000) Panel Unit Rootstationarity Test (xtunitroot breitung) ist in Stata 11 implementiert erfordert eine stark ausgewogene Panel. Beachten Sie, dass die Hilfedatei für xtunitroot einen guten Überblick über alle Tests gibt. Die Hadri (2000) Panel Unit Rootstationarity Test (xtunitroot hadri) ist in Stata 11 implementiert erfordert eine stark ausgewogene Panel. Vor dieser Version kannst du den Befehl von Kit Baum (hadrilm) verwenden. Der Harris Amp Tzavalis (1999) Panel Unit Rootstationarity Test (xtunitroot ht) ist in Stata 11 implementiert erfordert eine ausgewogene Panel. Der Im, Pesaran amp Shin (1997, 2003) Panel Unit Rootstationarity Test (ipshin) wurde von Fabian Bornhorst codiert und Kit Baum Land Serie kann keine Lücken haben. Dies ist auch in Stata 11 (xtunitroot ips) implementiert. Die Levin, Lin amp Chu (1992, 2002) Panel Unit Rootstationarity Test (Levinlin) wurde von Fabian Bornhorst codiert und Kit Baum Land Serie kann keine Lücken haben. Dies ist auch in Stata 11 (xtunitroot llc) implementiert. Der Maddala-Verstärker Wu (1999) Panel-Einheit Rootstationarity Test (xtfisher) wurde von Scott Merryman codiert. Die Option pp implementiert den Phillips und Perron (1988) Test auf Landesebene stattdessen. Beide Optionen sind auch in Stata 11 (xtunitroot fisher) implementiert. Der Pesaran (2006) CIPS Panel Unit Rootstationarity Test (Pescadf) wurde von Piotr Lewandowski kodiert. NEU Simon Reese hat den Bai und Ng (2004) PANIC PURT zusammen mit seinem eigenen Westerlund und Reese (2016) PANICCA PURT kodiert, der hier als Befehl xtpanicca heruntergeladen werden kann. Alle Anfragen (und Lob) bitte direkt an Simon bei Lund. NEU Burdisso und Sangiacomo haben den Befehl xtcips geschrieben und in einem aktuellen Stata Journal Artikel besprochen. Dies kann von Stata heruntergeladen werden, indem man ssc install xtcips eingibt. Kointegrationstests Die sieben Pedroni (1999) Restbasierten Kointegrationstests (erste Generation, dh begrenzte Zulage für Querschnittsabhängigkeit, sofern Sie nicht davon ausgehen, dass die Unobservablen in den Auswirkungen der Länder identisch sind) wurde kürzlich von Timothy Neal von UNSW kodiert Als xtpedroni (Link ist für die Stata Journal Artikel Abonnement erforderlich, aber natürlich können Sie installieren xtpedroni aus Stata durch Eingabe - findit xtpedroni -). Weitere Informationen finden Sie in den Hilfedateien in Stata nach der Installation. Tims bekam ein schönes Papier in der Economic Record (Abonnement erforderlich), wo er diese anwendet und die Schätzer auch in der Routine enthalten (siehe unten). Der Westerlund (2007) Fehlerkorrekturkointegrationstest (xtwest) wurde von Damiaan Persyn kodiert, es erfordert, dass die Länderserie keine Lücken hat, aber als eine sehr nützliche Funktion sagt dem Benutzer, welche Länderreihe diese Anforderung verletzt. Querschnittsabhängigkeitsprüfung Der Pesaran (2004) CD-Test für Querschnittsabhängigkeit wurde von Rafael E. De Hoyos und Vasilis Sarafidis (xtcsd) codiert. Dieser Befehl arbeitet als Nachschätzungsbefehl nach xtreg, fe oder re. Siehe xtcd oben für ein flexibleres Verfahren. NEU Burdisso und Sangiacomo haben den xtcsi-Befehl für den Pesaran (2004) CD-Test geschrieben und in einem aktuellen Stata Journal-Artikel diskutiert (Band 16, Ausgabe 2, 2016). Dies kann von Stata heruntergeladen werden, indem man ssc install xtcsi eintippt. Dieser Befehl umfasst auch den Bremer und Pagan (1980) LM Test sowie die angepassten LM von Pesaran, Ullah und Yamagata (2008). Leider hat der Befehl ein ausgewogenes Panel, also könntest du doch besser mit meinem xtcd arbeiten. Eine Reihe von Werkzeugen für die räumliche ökonometrische Analyse einschließlich Morans (1950) I-Statistik wurden von Maurizio Pisati geschrieben (dies umfasst eine Reihe von Befehlen, die am bequemsten über - findit-räumlich gefunden werden - oder für eine Beschreibung das Stata Bulletin 60, sg162). Ein neuer Satz von räumlichen Schätzern für Stata (spmlreg) wurde von P. Wilner Jeanty entwickelt, wobei David Drukker et al auch für die Querschnittsanalyse (Sppack) ziemlich deutlich abhackt. Beachten Sie, dass für alle räumlichen ökonometrischen Analysen erforderlich ist, dass Sie eine räumliche Gewichtsmatrix angeben. Die Pisati-Befehle erlauben es Ihnen, dies zu tun, vorausgesetzt, Sie haben relevante Daten. Räumliche ökonometrische Methoden Eine Reihe von Werkzeugen für die räumliche ökonometrische Analyse einschließlich Morans (1950) I-Statistik wurden von Maurizio Pisati geschrieben (dies umfasst eine Anzahl von Befehlen, die am bequemsten über - findit-räumlich gefunden werden - für eine Beschreibung siehe Stata Bulletin 60, sg162 Zugriff). Eine neue Reihe von räumlichen Schätzern für Stata (spmlreg) wurde vor kurzem von P. Wilner Jeanty erstellt, mit Statas David Drukker et al auch Chipping in ziemlich wesentlich für Querschnittsanalyse (Sack). Beachten Sie, dass für alle räumlichen ökonometrischen Analysen erforderlich ist, dass Sie eine räumliche Gewichtsmatrix angeben. Die Pisati-Befehle erlauben es Ihnen, dies zu tun, vorausgesetzt, Sie haben relevante Daten. Weitere räumliche Befehle in Stata beinhalten Spagg (etwas mit dyadischen Daten), Spautoc (Moran und Geary Maßnahmen der räumlichen Korrelation), Spgrid (Erstellen zweidimensionaler Gitter), sphdistischer (sphärischer Abstand), splagvar (schaffen räumliche Verzögerungen und andere Werkzeuge ), Spmon (mikroskopische Daten), spseudor2 (erstellen Sie Maß für Güte-von-fit), spspc und spundir (mehr dyadische Datenwerkzeuge), Spwmatfill und Spwmatrix (Werkzeuge für die Schaffung von Profilen von räumlichen Gewicht Matrizen). Franzese, Hays und Kachi (2010) haben auch Code für ihren m-Stern-Schätzer (multiparametrisches spatiotemporales autoregressives Modell). Es gibt einige neue Ressourcen für die räumliche Ökonometrie, die in Form eines Vortrags von Maurizio Pisati bei der Deutschen Stata User Group 2012 sowie zwei Gesprächen über die spanische Stata User Group in diesem Jahr (September 2012) gegeben werden. Im Allgemeinen lohnt es sich, die Zeit für die Vergangenheit zu sehen. Tim Conley bei Western Ontario bietet detaillierte Code für seine Arbeit über GMM-Schätzung mit Querschnittsabhängigkeit. Die Querschnittsversion des vorgenannten m-Stern-Schätzers wurde auch von Emad Abd Elmessih Shehata und Sahra Khaleel A. Mickaiel in Form des Befehls spmstardh und von dem ehemaligen Autor für das Panel in Form des Spmstarxt-Befehls codiert. Federico Belotti, Gordon Hughes und Andrea Piano Mortari haben eine Reihe von festen und zufälligen Effekten räumlichen Modellen für ausgewogene Panel-Daten in Form des Befehls xsmle erstellt. Dazu gehören räumliches Autoregressives Modell (SAR), Räumliches Fehlermodell (SEM), Räumliches Durbin-Modell (SDM), Räumliches Autoregressives Modell mit Autoregressivstörungen (SAC), Generalized Räumliches Random-Effekt-Modell (GSPRE). Der Befehl kann direkte, indirekte und totale räumliche Effekte berechnen (LeSage, 2008) und kann auch die Daten transformieren, um feste Effekte zu berücksichtigen. Mit dem - mi - Präfix-Befehl kann dieser Schätzer auch für unsymmetrische Tafeln verwendet werden. Marinho Bertanha und Petra Moser haben eine Methodik entwickelt, um eine räumliche Abhängigkeit (definiert über eine Gewichtsmatrixkoordinaten) bei der Analyse von Zähldaten zu ermöglichen. Ihr Papier Spatial Errors in Count Data Regressions ist hier verfügbar. Stata und Matlab-Code können auch heruntergeladen werden. Panel Time Series Schätzer Der Kao amp Chiang (2000) Dynamic OLS (DOLS) Schätzer für Cointegrated Panel Daten mit homogener Kovarianz Struktur wurde vor kurzem in Stata von Diallo Ibrahima Amadou (CERDI) als xtdolshm Sie müssen auch ltimbimata installieren codiert werden. Beide können über - ssc install - or - findit - in Stata gefunden werden. Stellen Sie sicher, dass Sie die neueste Version dieses Befehls haben, da Diallo vor kurzem einen Bug in Bezug auf die Berechnung der Konfidenzintervalle gebügelt hat. Auch: E-Mail an mich als an mich, wenn Sie irgendwelche Fragen zu diesem Befehl haben Der Swamy (1970) Random Coefficient Model (RCM) Schätzer ist in Stata (xtrc) implementiert. Die Sonderausgabe von Economic Modeling auf PAVB Swamy sollte für jedermann nützlich sein, der den RCM-Schätzer verwendet: Band 27, Ausgabe 6, November 2010. Timothy Neal von UNSW hat xtpedroni codiert (Link ist für die Stata Journal Artikel Abonnement erforderlich, aber natürlich Sie Kann xtpedroni aus Stata installieren, indem du - findit xtpedroni - eintippst), die den Pedroni (2001) Group Mean DOLS Schätzer implementiert. Tims bekam ein schönes Papier im Economy Record (Abonnement erforderlich), wo er diesen Schätzer anwendet. NEIN Tim Neal hat auch xtcce codiert. Die nicht nur die statische Pesaran (2006) CCE Schätzer, sondern auch die dynamische Version (en) (Chudik und Pesaran, 2015) sowie IVGMM-Versionen Tim entwickelt als Teil seiner Promotion. Obwohl wir den Tims-Code nicht als Teil der Empirics für das Papier verwendet haben (alle Daten und Code werden im untenstehenden Link bereitgestellt), kann eine Anwendung des dynamischen CCE in meinem jüngsten JIE-Papier über Schulden und Wachstum mit Andrea Presbitero gefunden werden (IWF). NEU Jan Ditzen bei Hariott-Watt in Edinburgh hat eine alternative Version des statischen Pesaran (2006) CCE Schätzers neben der dynamischen Version (s) (Chudik und Pesaran, 2015) codiert, die er xtdcce getauft hat. Dies kann als eine Alternative zu Tim Neals Code oben verwendet werden, da es ähnliche Funktionalität bietet (obwohl es automatisch fügt Pesaran (2015) CD-Testergebnisse). Ein Arbeitspapier, das den Befehl (en) bespricht, ist hier. NEU Matthieu Gomez von Princeton hat coded regife. Die die Bai (2009) interaktive Fixed Effects Schätzer implementiert (auch erhältlich bei SSC: ssc install regife). Der Schätzer (und Matthieus Befehl) erlaubt unsymmetrische Tafeln, wie im ergänzenden Anhang der Bai (2009) Papier beschrieben. Meines Wissens ist dies das erste Mal, dass eine der verschiedenen Schätzer, die Faktoren und Faktorbelastungen als Teil des Schätzverfahrens berechnen, in Stata kodiert wurde. Eine nette Anwendung dieses Schätzers ist die regionale Politikbewertung in einem neueren REStat-Papier von Gobillon und Magnac (2016, Band 98, Ausgabe 3 - WP-Version ist hier). Diese Jungs schätzen die Dinge in R und liefern alle Daten und Code. NEU Maximo Sangicomo von der Zentralbank von Argentinien hat eine ordentliche Erweiterung für die Standard-Pesaran (2006) CCE Schätzer Befehl xtmg geschrieben: Wenn Sie einen oder mehrere beobachtete gemeinsame Faktor (s) in Ihrem Modell (zusammen mit dem Querschnitt) enthalten möchten Mittelwerte aller anderen Modellvariablen, um nicht beobachtete gemeinsame Faktoren zu erfassen), dann kannst du xtmg3 mit den Optionen cce und excl (varlist) verwenden - du spezierst in letzterem für welche Variablen du keine Querschnittsdurchschnitte wünschst. Das bedeutet, dass Sie jetzt zum Beispiel den Brent Crude Ölpreis in Ihre Cross-Country-Analyse einbeziehen können. NEU Das immer erfinderische Tim Neal von UNSW hat einen neuen Schätzer und eine zugehörige Routine (xtmo) für statische und dynamische Panel-Zeitreihenmodelle geschaffen, die sowohl die Zeitreihen als auch die Querschnittsabmessungen abhören und abhängen. Für diesen Ansatz nimmt dieser Ansatz eine Querschnittsunabhängigkeit an (so wie der Pesaran und Smith, 1995, MG-Schätzer). Der obige Link zu xtmo bietet einen gezippten Ordner, der auch das Arbeitspapier für diesen neuen Ansatz beinhaltet.