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1、时间序列模型结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着BoxandJenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。一、基本命令1.1时间序列数据的处理1)声明时间序列
2、：tsset命令usegnp96.dta,clearlistin1/20genLgnp=L.gnptssetdatelistin1/20genLgnp=L.gnp2)检查是否有断点：tsreport,reportusegnp96.dta,cleartssetdatetsreport,reportdropin10/10listin1/12tsreport,reporttsreport,reportlist/*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值：tsfilltsfilltsreport,reportlistlistin1/124)追加样本：tsa
3、ppendusegnp96.dta,cleartssetdatelistin-10/-1sumtsappend,add(5)/*追加5个观察值*/listin-10/-1sum5)应用：样本外预测:predictreggnp96L.gnp96predictgnp_hatlistin-10/-16)清除时间标识:tsset,cleartsset,clear1.2变量的生成与处理1)滞后项、超前项和差分项helptsvarlistusegnp96.dta,cleartssetdategenLgnp=L.gnp96/*一阶滞后*/genL2gnp=L2.
4、gnp96genFgnp=F.gnp96/*一阶超前*/genF2gnp=F2.gnp96genDgnp=D.gnp96/*一阶差分*/genD2gnp=D2.gnp96listin1/10listin-10/-12)产生增长率变量:对数差分genlngnp=ln(gnp96)gengrowth=D.lngnpgengrowth2=(gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gendiff=growth-growth2/*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/listdategnp96lngnpgrowth*diffin1/101.3日期的处理日
5、期的格式helptsfmt基本时点：整数数值，如-3,-2,-1,0,1,2,3....1960年1月1日，取值为0；显示格式：定义含义默认格式%td日%tdDlCY%tw周%twCY!ww%tm月%tmCY!mn%tq季度%tqCY!qq%th半年%thCY!hh%ty年%tyCY1）使用tsset命令指定显示格式useB6_tsset.dta,cleartssett,dailylistuseB6_tsset.dta,cleartssett,weeklylist2)指定起始时点capdropmonthgeneratemonth=m(1990-1)
6、+_n-1formatmonth%tmlisttmonthin1/20capdropyeargenyear=y(1952)+_n-1formatyear%tylisttyearin1/203）自己设定不同的显示格式日期的显示格式%d(%td)定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符cymlndjhqw_.,:-/'!cCYMLNDJW定义如下：candC世纪值(个位数不附加/附加0)yandY不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m三个英文字母的月份简写(第一个字母大写)M英文
7、字母拼写的月份(第一个字母大写)nandN数字月份(个位数不附加/附加0)dandD一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)jandJ一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h一年中的第几半年(1or2)q一年中的第几季度(1,2,3,or4)wandW一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_displayablank(空格).displayaperiod(句号),displayacomma(逗号):displayacolon(冒号)-displayadash(短线)/displayaslash(斜线)'displayaclosesinglequot
8、e(右引号)!cdisplaycharacterc(code!!todisplayanexclamationpoint)样
