stata中差分变量怎么设置
stata杜宾两步法操作步骤？
stata杜宾两步法操作步骤？
Durbin 两步法：当自相关系数ρ未知，可采用Durbin 提出的两步法去消除自相关。第一步对一多元回
归模型，使用OLS 法估计其参数，第二步再利用广义差分。
二阶差分以后仍存在单位根，取对数以后还是存在单位根，怎么办？
显然不是面板数据，是时间数据。eviews和stata都可以搞定时间序列数据。
一般经济变量取对数后，一阶就平稳了。怎么可能有一个变量二阶平稳呢？我一般都是想法弄成一阶平稳。对数后再一阶，已经降低很多趋势了。
对这个问题，一是数据有问题 二是你设置可能存在问题，如选择是否带有趋势项，截距项，或者俩个都有或者俩个都没有。要按照变量的走势，选择合适的选项，才能使得检验结果可靠。选对了这个你所谓的 一个变量是二阶就会是这个变量也是一阶平稳的
注意，非同阶很麻烦的，不能做协整回归。
stataarima建模步骤？
打开你要建模的序列,假设是x,点这个变量窗口工具栏里的view-correlogram. 这里有几个参数：level0,表示对原序列作图,1st difference1表示对一阶差分作图,2nd表示对二阶差分作图,lags表示最大滞后阶数.使用默认参数就可以.有时候可能会出现near singular matrix的错误,你可以随意调整lags的取值,直到OK就行. 搞定,看到两个图,autocorrelation自相关图,partical correlation偏自相关图,图上有显著性检验的临界值界线.怎么用自相关图和偏自相关图分别判断ma和ar的滞后阶数,相信你是知道的吧. 好了,假设你根据这两个图判断出的ma、ar滞后阶数分别是q2,p3 所以要建立的模型是ar(2)ma(3) 主窗口的工具栏里,注意是主窗口哦,点击quick-estimate equation,在里面输入x ar(1) ar(2) ma(1) ma(2) ma(3),其他参数默认,OK就可以看到基本的模型了,注意上面输入的变量之间是空格,没有分隔符号. 如果p和q的取值不明确,可以多尝试几个p和q的可能组和,看看相关检验的显著性,关键比较结果中的AIC和sc,越小越好. 麻烦的地方是： 要是你的序列不平稳,需要建立arima模型,这时就要看1st differece甚至2nd difference的图形. 要是涉及12阶滞后自相关或偏自相关显著,就要动用sarima模型了,做起来容易,可不容易讲清楚啦. 你只要求arma模型,估计是不需要用arima和sarima模型的吧.