如何用stata做面板数据的stata协整分析析和格兰杰检验

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-06-11 04:57 标签： stata面板数据
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stata中用vecrank进行协整检验是出现“the sample has gaps”是什么意思，应该怎么办?
用的是12年的27省面板数据，时间是连续的
载入中......
rightleft 发表于
stata中做面板协整检验现有的命令貌似只有xtwest，不过Kao的DF和ADF面板协整检验的检验统计量都非常好构造， ...请问stata里面板数据怎么做Kao协整检验呢？
xiaoman9527 发表于
xtwest lp shc, westerlund constant trend lags(1) leads(0 1)lrwindow(1)
执行后出现：
With 1 lag(s ...请问你解决这个问题了吗
rightleft 发表于
stata中做面板协整检验现有的命令貌似只有xtwest，不过Kao的DF和ADF面板协整检验的检验统计量都非常好构造， ...还请问这几个方法的具体命令是什么&&如何构造统计量
rightleft 发表于
stata中做面板协整检验现有的命令貌似只有xtwest，不过Kao的DF和ADF面板协整检验的检验统计量都非常好构造， ...fisher怎么做啊 能否具体点呢 我怎么觉得好难啊& &55555
ustcer 发表于
如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。但也有如下的宽限说法：如 ...xtwest lp shc, westerlund constant trend lags(1) leads(0 1)lrwindow(1)
执行后出现：
With 1 lag(s), 1 lead(s) and a constant and a trend at least 12 observations are required.
Following series do not contain sufficient observations.
啥意思啊，怎么办，求大神指导
nkzzq5566 发表于
if you want to do the panel conintegration test in stata, please try the xtwest command in stata. yo ...谢谢！
ustcer 发表于
如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。但也有如下的宽限说法：如 ...你好，三变量的协整检验是不是不能用xtwest呢？
泛泛格调666 发表于
请问xtwest 只会做两个变量的，多变量的怎么做啊多变量的协整检验怎么做，有stata命令吗，
iconfanye 发表于
主要看GA PA的P值那GT PT呢？楼主
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命令程序是什么，谢谢
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相关的stata命令可以有三种。
reg y L.y L.x （滞后1 期）
estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）
reg y L.y L.x L2.y L2.x
estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）
根据信息准则确定p, q 后，检验 ；所用的命令就是test
特别说明，此处p和q的取值完全可以不同，而且应该不同，这样才能获得最有说服力的结果，这也是该方法与其他两个方法相比的最大优点，该方法缺点是命令过于繁琐。
ssc install gcause （下载格兰杰因果检验程序gcause）
gcause y x,lags(1) （滞后1 期）
estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）
gcause y x,lags(2) （滞后2 期）
estat ic （显示AIC 与BIC 取值，以便选择最佳滞后期）
特别说明，在选定滞后期后，对于因果关系检验，该方法提供F检验和卡方检验。如果两个检验结论不一致，原则上用F检验更好些。因为卡方检验是一个大样本检验，而实证检验所能获得的样本容量通常并不大，如果采用的是大样本，则以卡方检验结果为准。不过，通常情况下，大样本下两个检验结论一致，所以不用担心。综上，F检验适用范围更广。
var y x （向量自回归）
vargranger
注意：1、如果实际检验过程中AIC和BIC越来越小，直到不能再滞后（时间序列长度所限）。这样的话，可能数据确实存在高阶自相关。在这种情况下，可以限制p的取值，比如取最大的 或 ，&&。
2、回归结果中各期系数显著性不同，有的不显著有的显著，如实汇报就可以。最好全部汇报。不显著的期数可能意味着那一期的自相关很弱。
热心分享，棒棒哒
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非常感谢，太详细了，谢谢
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谢谢啊~~~靠着这个帖子，我论文迈了一大步，真的感谢~~~
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It's good for me. Thanks~
感谢如此详细的回答啊
很实用的回答！
谢谢哈哈哈哈哈哈哈
good explanation
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&&清晰的分析逻辑。
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