stata面板数据单位根检验llc-干货分享PVAR模型的stata操作流程...

  stata面板数据单位根检验llc【干货分享】PVAR模型的stata操作 流程 快递问题件怎么处理流程河南自建厂房流程下载关于规范招聘需求审批流程制作流程表下载邮件下载流程设计 ...  作者：alpamber网址：https://bbs.pinggu.org/thread-6920947-1-1.html本文仅用于分享交流，不用于任何商业用途，版权归原作者所有，如有侵权敬请后台联系，我们将在第一时间删除。简单目录：stata操作界面简介PVAR的基本操作流程图第一步输入数据(以导入Excel数据为例)第二步调整数据格式第三步描述性分析第四步面板单位根检验第五步协整检验第六步确定最优滞后阶数第七步格兰杰因果检验第八步GMM估计、脉冲响应及方差分解stata软件操作界面简介：以stata15为例，基本的stata操作界面可以分为六个部分：最上面两行是菜单，其中比较常用的是第二行中用绿框标出来的三个图标，第一个是新建/打开do文件、第二个是修改/编辑数据、第三个是查看(只读)数据；   整个界面中间的一大块窗口是结果窗口，执行完命令后的结果就显示在这里；   结果窗口左边的是Review窗口， 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 刚才执行过的所有命令；结果窗口下边的是Command窗口即命令窗口，我们可以在这里输入命令，但一般仅用于输入一些不需要重复的简单的命令，并不常用；结果窗口右边靠上的窗口是Variables(变量)窗口，显示导入数据中包含的各变量信息；结果窗口右边靠下的窗口是Properties窗口，一般在编辑/修改数据时使用。PVAR的基本操作流程图：第一步输入数据(以导入Excel数据为例)在下载安装好stata软件之后，我一般在根目录下新建一个do文件夹，把要导入的Excel文件以及之后的do文件、dta文件和画好的图像都放在这个文件夹里，便于之后在操作过程中的使用和更改。运用stata软件做PVAR模型，需要运用到许多个命令，为了简便，我们不需要在每一次打开软件操作的时候，都在Command窗口里输入一遍命令，而是将这些命令存入一个do文件，每次在操作前都打开这个do文件，再执行其中的命令。首先，点击打开/新建do文件的图标，会自动出现一个Untitled.do文件，我们在其中输入或直接复制粘贴命令importexceld:\stata15\do\ydyl.xlsx,sheet("Sheet1")firstrow。在这个命令中，import是“导入”命令，excel是导入的文件类型，d:\stata15\do\ydyl.xlsx是导入文件的路径，sheet("Sheet1")表示导入的是excel文件中的Sheet1，firstrow表示将表格中的第一行数据规定为变量名。需要注意的是，不同于Eviews软件，stata软件是区分大小写的，所以在输入路径时，文件名中的大小写一定要注意区分，但是D盘和d盘是一样的。然后，如下图所示，选中刚才输入的命令，点击菜单中第二行最后一个执行图标，就可以导入以上路径中的数据了。接下来，我们回到stata界面，点击查看数据图标，就可以看到自己导入的数据了。最后，我们在do文件中，输入或复制粘贴命令saved:\stata15\do\ydyl.dta,replace，就可以将我们刚刚导入的Excel中的数据，保存为stata软件中的dta文件也就是数据文件了。在这一条命令中，save是“保存”命令，d:\stata15\do\ydyl.dta表示要保存在哪个路径及保存的文件名，replace表示替代之前保存的ydyl.dta文件。如果之前没有保存过这个文件，结果窗口中会提示你没有这个文件，所以第一次保存的时候不用觉得奇怪。第二步调整数据格式1.打开数据为了简便，我们不在每一次打开stata软件时，都导入和保存一遍数据，而是运用这样的两条命令：cdd:\stata15\do   //指定默认路径useydyl.dta,clear  //打开指定路径下的数据文件   第一条命令为指定默认路径，第二条命令为打开该默认路径下的数据文件，如果我们不指定路径就直接打开文件的话，系统是无法识别的。2.调整格式   在PVAR模型中，我们导入的数据前两列要分别是个体变量(如地区、国家)和时间变量(如年度、季度、月度)。但是大多时候，我们直接导入进来的数据中，这两列数据的格式不正确的，在stata中无法识别，之后的统计分析中也会出现诸多问题，所以我们要先调整数据格式。正常情况下，个体变量的数据类型应该是long(如地区一=1、地区二=2…)，时间变量的数据类型应该是float，如下图所示，我们可以在查看数据界面右下角的Properties窗口中看到。首先，我们来调整个体变量的格式。在do文件中输入或粘贴命令encodecountry,gen(coun)，这样我们就生成了一个新变量coun，它在内容上和原变量country保持一致，但是格式却是正确的。如果个体变量的格式不正确，数据颜色是红色的，但在正确情况下是蓝色的，如下图所示。然后，我们来调整时间变量的格式。从上图中我们可以看到，我选取的数据是月度数据，但是我导入的数据格式是日度的。那么首先我们执行命令genmonth=mofd(date) 将日度数据转换为月度数据，接下来点击修改/编辑数据图标，选中新生成的时间变量month，在右下角的Properties窗口中，有一个Format选项，在其中选择适当的数据格式即可，如下图所示：    完成上述操作后，我们就会发现，个体变量和时间变量的格式都是正确的了。如果本身导入的时间变量在频度上没有问题，就只是单纯的数字，这时候只需要修改Format就可以了。最后，我们删除掉原来的个体变量和时间变量，再将新的个体变量和时间变量进行排序就OK了。dropcountrydate //删除变量country、dateordercoun,before(CHINAM2)  //把变量coun移到变量CHINAM2的前面ordermonth,after(coun)   //把变量month移到变量coun的后面   展示一个成品(#^.^#)：注意：一定要经常保存do文件！下次用的时候直接打开上次的do文件就可以执行命令了。第三步描述性分析在进行描述性分析之前，我们首先应当执行这样一条命令xtsetcounmonth，对面板数据中的个体变量和时间变量进行设定，这样做的目的在于告诉stata该数据为面板数据。面板数据的描述性分析一般有两个基本命令：xtdes  //显示面板数据的结构xtsumCHINAM2CHINARCHINAERIPIFRIRREERINDEXEX  //显示面板数据的统计特征   上图显示的是执行xtdes命令后，面板数据结构的分析结果，大致内容已经标注出来，这里不再赘述。   上图列举了部分变量的统计特征，包括平均数、 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 误、最小值、最大值以及观测值数量等信息。描述性分析结果一般不出现在论文中，其中比较有参考价值的是标准误，一般标准误越大，说明该变量数据的分布越离散，但是似乎和之后进行的平稳性检验联系不大。第四步面板单位根检验在建立面板向量自回归(PVAR)模型之前，必须对各变量数据的平稳性进行单位根检验，如果变量序列不平稳，则可能使模型的估计结果出现偏差，并且脉冲响应和方差分解的结果失真。单位根检验包括检验同质单位根的LLC和Breitung、检验异质单位根的IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher五种方法。这里仅介绍一般我们经常使用的第一代面板单位根检验方法——LLC和IPS，但是如果两种检验结果出现冲突，再运用其他方法进行检验。1.LLC检验方法(一般适用于T较大的情形)   LLC检验方法包含三个常用命令：xtunitrootllcIP,trenddemeanlags(bic12)  //对变量IP进行面板单位根LLC检验，这里假设变量IP既包含线性时间趋势项又包含个体固定效应项，是条件最苛刻的一种检验xtunitrootllcIP,demeanlags(bic12)  //这里假设变量IP仅含个体固定效应项xtunitrootllcEX,noconstantdemeanlags(bic12)  //none的情形，即假设变量IP既不包含线性时间趋势项，也不包含个体固定效应项，是条件最宽松的一种检验在上述三条命令中，demean是为了减轻截面相关对检验的影响，lags(bic12)指应用BIC准则选取最优滞后阶数，bic是指不同个体可以有不同的滞后阶数。此外，还有aic、hpic等准则，12表示选择一个较大的滞后阶数。在进行检验时，我们一般从最苛刻的开始，但是由于检验能给的信息很少，为了更准确地判断应该使用哪种检验方法，我们可以通过看图来判断序列是否含有时间趋势项：xtlineIP,overlay  //画出变量IP的图像，其中overlay表示将不同个体的IP变量绘制在一张图上以下是三条命令的执行结果：   LLC检验的原假设是面板数据含有单位根(面板数据不平稳)，备择假设是面板数据平稳。在分析结果中，我们主要观察的是Adjustedt*相对应的观测值和P值，P值越小越好。如果P值小于0.01，说明在1%的显著性水平下拒绝原假设；如果P值大于0.01，小于0.05，说明在5%的显著性水平下拒绝原假设；如果P值大于0.05，小于0.1，说明在10%的显著性水平下拒绝原假设；如果P值大于0.1，说明不能拒绝原假设，面板数据不平稳。以上三条命令的执行结果中，只要有一个结果显示拒绝原假设，就说明该面板数据是平稳的。2.IPS检验方法   IPS检验方法只包含两个常用命令：   xtunitrootipsIP,trenddemeanlags(bic8)  //对变量IP进行面板单位根IPS检验，这里假设变量IP既包含线性时间趋势项又包含个体固定效应项，是条件最苛刻的一种检验xtunitrootipsEX,demeanlags(bic8)  //这里假设变量IP仅含个体固定效应项xtlineIP,overlay   检验方法描述和执行结果判断和LLC方法一致，这里不再赘述。在各变量序列中，存在这样一种情况，有些变量是面板序列，有些却是时间序列，例如研究中国货币政策对东盟十国的溢出效应时，东盟十国的经济变量是面板序列，中国货币政策变量却是时间序列。时间序列在进行单位根检验时，常用的是ADF和PP检验方法，一般我是用Eviews软件进行操作。以变量CHINAM2为例，以下是ADF检验的操作流程：    进行PP检验时，操作步骤和ADF基本一致，只需要注意更改检验类型即可。最后依然展示一下成品表格(#^.^#)：第五步协整检验(用原始数据)面板单位根检验的结果有两种：面板数据平稳和(部分)面板数据不平稳。如果各变量都是平稳的，那么可以直接进行之后的格兰杰因果检验、确定最优滞后阶数等程序，但是如果全部或部分变量不平稳，这个时候我们就需要进行面板协整分析，来考察变量间是否存在长期均衡关系。如果通过了协整检验，说明变量之间存在着长期稳定的均衡关系，其方程回归残差是平稳的，因此可以在此基础上直接对原方程进行回归，此时的回归结果是较精确的。单位根检验一般是先从水平(level)序列开始检验起，如果存在单位根，则对该序列进行一阶差分后继续检验，若仍存在单位根，则进行二阶甚至高阶差分后检验，直至序列平稳为止。我们记I(0)为零阶单整，I(1)为一阶单整，依次类推，I(N)为N阶单整。协整检验的前提是同阶单整，因此，我们要保证所有的变量序列在同一差分阶数上都是平稳的。常用的协整检验方法包括三种：Kao、Pedroni和Johansen，如果变量总个数少于或等于六个，三种方法都可以使用，如果变量总个数多于六个，Pedroni检验方法将不再适用。在保证了所有变量序列同阶单整的前提下，我们才可以运用原始数据进行协整检验，我是用Eviews9做的。第一，新建一个工作文件，导入面板数据，如下图所示：   点击弹出窗口的左上角第一个单元格，将Excel中的所有数据(连带变量名)都一起粘贴进去。   第二，在导入数据后，点击该界面左上角的View图标，选择CointegrationTest—PanelCointegrationTest，首先以Kao检验为例：Kao检验的原假设是各变量序列间不存在协整关系，我们主要观察结果中的t统计量和相对应的P值，P值的大小判断和单位根检验中的判断方法一致。然后，以Johansen检验为例：   我们主要观察结果红框中的部分，将结果转化为论文中常出现的形式：   在这里，我们一般认为P值小于0.05为佳。如上图所示，在进行检验的9个变量中，至少存在4个协整向量，因此可以判断变量间存在协整关系。正常情况下，随着协整向量个数的增多，P值应当逐渐变大，上图中的情况可能是数据本身有问题所导致的。在判断变量间存在协整关系后，我们才可以进行后续的格兰杰因果检验等程序。第六步确定最优滞后阶数(用平稳数据)   在对面板数据进行格兰杰因果检验之前，首先应当确定最优滞后阶数，这里我运用到了连玉君老师的pvar2安装包。   为了之后的操作可以顺利进行，首先介绍一下安装方法：如下图所示，点开连玉君的pvar2安装包后，里面有两个文件，分别是pvar2帮助文件和pvar2.ado文件，我们复制这两个文件，将它们存放到d:\stata15\ado\base\p文件夹中，再重启stata软件即可进行操作。需要注意的是，在确定最优滞后阶数时，如果原始数据是非平稳的，应当使用平稳数据即差分后的数据；如果原始数据是平稳的，可以直接用来确定最优滞后阶数。在导入平稳数据后，执行下列命令：pvar2CHINAM2CHINARCHINAERIPIFRIRREERINDEXEX,lag(5)soc   一般我们选择滞后阶数为五阶，如果执行结果出现matsizetoosmall的情况，说明矩阵数不够，stataSE软件的最大矩阵数为11000。我们先执行命令setmatsize11000，再执行一遍pvar2CHINAM2CHINARCHINAERIPIFRIRREERINDEXEX,lag(5)soc即可。   在操作结果中，有AIC、BIC和HQIC三个准则，每个准则下的最小值会用星号标出，星号最多的滞后阶数就是最优滞后阶数，如上图所示，最优滞后阶数为五阶。   另外，如果执行结果出现commandsocisunrecognized的情况，说明安装包没有安装好，或者再重启一下stata就好了。第七步格兰杰因果检验(用平稳数据)在确定好最优滞后阶数后，我们进一步对面板数据做格兰杰因果检验。因果检验的前提是变量协整，如果变量之间不是协整(即非同阶单整)的话，是不能进行格兰杰因果检验的，不过此时可以先对数据进行处理。引用张晓峒的原话，“如果y和x不同阶，不能做格兰杰因果检验，但可通过差分序列或其他处理得到同阶单整序列，并且要看它们此时有无经济意义。”下面简要介绍一下因果检验的含义，这里的因果关系是从统计角度而言的，即是通过概率或者分布函数的角度体现出来的：在所有其它事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件X的发生与不发生对于另一个事件Y的发生的概率(如果通过事件定义了随机变量那么也可以说分布函数)有影响，并且这两个事件在时间上又有先后顺序(A前B后)，那么我们便可以说X是Y的原因。考虑最简单的形式，Granger检验是运用F-统计量来检验X的滞后值是否显著影响Y(在统计的意义下，且已经综合考虑了Y的滞后值；如果影响不显著，那么称X不是Y的“Granger原因”(Grangercause)；如果影响显著，那么称X是Y的“Granger原因”。同样，这也可以用于检验Y是X的“原因”，检验Y的滞后值是否影响X(已经考虑了X的滞后对X自身的影响)。   然后，我们运用Eviews软件对上述面板数据进行格兰杰因果检验(我用的是Eviews9，更低版本的Eviews软件可能不能做该检验)。在这里，我们继续运用协整检验步骤中导入的数据组，依次进行下列操作：第一，打开之前导入的数据组Group1(保存时可以根据自己需要命名)，点击该界面左上角的View图标，选择GrangerCausalityTest。在弹出的对话框中，默认的滞后阶数为2，将它修改为之前确定好的最优滞后阶数(在这里为5)，再点击OK就可以了，以下是检验结果：一般而言，我们着重观察的是解释变量是否是被解释变量的格兰杰原因，相对应的P值的判断方法与之前一致，在将结果转变为表格形式时，应当标注出不同显著性水平。展示一下成品(#^.^#)：(表格中的结果是滞后二阶，不用纠结数字不同，主要看格式)第八步GMM估计、脉冲响应及方差分解(用平稳数据)不知道是什么原因，可能是stata15版本太新，无法识别连玉君pvar2安装包下的GMM检验等程序，所以这一步，我们首先更换一个Love的pvar2安装包。如下图所示，点开Love-pvar2安装包，和之前的安装步骤一致，将这些文件按照首字母分别存放到d:\stata15\ado\base\h、p、s文件夹中，在粘贴到p文件夹中时，切记要删掉之前的连玉君pvar2安装包内容，最后重启stata软件即可进行操作。这一块就是特别麻烦，我也没有想到更好的办法，只能说一定要细心一点啦！在重新导入平稳数据后，执行下列命令：renamecounid   //将个体变量的变量名更改为系统可以识别的形式idrenamemonthyear   //将时间变量的变量名更改为系统可以识别的形式yearxtsetidyear   //告诉stata该数据为面板数据helmidyearIPIFRIRREERINDEXEXCHINAM2CHINARCHINAERpvar2IPIFRIRREERINDEXEXCHINAM2CHINARCHINAER,lag(5)gmmmontedecomp(30)在最后一条命令中，lag(5)为之前确定的最优滞后阶数，gmm为GMM估计，monte为脉冲响应分析，decomp(30)为方差分解分析且预测期为10、20和30，如果想要更短的预测期，可以更改括号中的数字，目前我知道还可以更改为5、10和20。也就是说，在执行完最后一条命令后，GMM估计、脉冲响应和方差分解的结果就全部出来了。由于内容太多，这里就不粘贴执行结果了，只展示一下整理的表格(#^.^#)：   首先是GMM估计的变量间的影响系数，如下图所示，纵列为自变量，横行为因变量，b_GMM是系数值，se_GMM是标准差，t_GMM是t检验统计量。一般情况下，如果t值的绝对值大于等于2.58，说明在1%的显著性水平下，两个变量有显著性关系；如果t值的绝对值大于等于1.96，小于2.58，说明在5%的显著性水平下，两个变量有显著性关系；如果t值的绝对值大于等于1.64，小于1.96，说明在10%的显著性水平下，两个变量有显著性关系；如果t值的绝对值小于1.64，说明两变量间不存在显著性关系。   然后是方差分解，如下图所示，横行为解释变量，纵列为被解释变量。以左上角的1.269970为例，它表示在未来10期内，中国广义货币供应量CHINAM2对工业生产总值IP的解释能力为1.269970%。此外，随着预测期数的增加，前者对后者的解释能力逐步递增，最大值为1.400711%。   以上就是全部操作流程啦，第一次写的不太完整，也不一定全都正确，仅供参考，以后还会不断修正和更新♪(^∇^*)~安装stata15的百度云链接： https://pan.baidu.com/s/1WdCKeQztUp38H_YBX0wNVw 提取码：zh8v操作文件：链接：https://pan.baidu.com/s/1HGrhOGFLwKKxlxmD1SdHUA提取码：z627 -全文完-