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stata季节效应
stata
如何设置一年四个
季节
答:
stata
设置一年四个
季节
的方法如下(1)其中 tm() 函数要根据你的时间形式来选取,如果是 2009m1 也就是只有到月度的数据(最常用的),使用 tm() 函数即可,如果是精确到 日 ,请自行百度找到相应函数替换,有关函数可参考 这篇文章 。(2)其中 tm() 函数内是数据的起始时间,这里是假定为了 ...
季节
性的数据怎么告诉
stata
答:
首先tsset月份变量month然后用arimaVAlue,arima(1,0,1)。这个命令只用用来做arima模型的回归。从广义上讲:如果一件事物能随着另一件事物的改变而改变,那么此事物就是另一件事物的模型。模型的作用就是表达不同概念的性质,一个概念可以使很多模型发生不同程度的改变,但只要很少模型就能表达出一个...
关于
stata
的一些问题,求解答
答:
4、用tab 命令即可 5、虚拟变量一般来说用在发生截距或者斜率可能变动的时候 比如有
季节效应
,那么就要加入虚拟
stata
将月份重新编码为
季节
答:
summer 则把括号中的3 4 5分别改为6 7 8 再生成season变量 gen season=1 if spring==1 replace season=2 if summer==1 replace season=3 if antumn==1 replace season=4 if winter==1
计量经济学:虚拟变量模型
答:
模型一:加法模型中,虚拟变量d以相加的方式引入,反映农村和城镇居民消费支出的差异。尽管模型结果显示,d在平均消费支出上并未显示出显著差异,这可能需要进一步思考。模型二:乘法模型中,我们探讨d与收入变量的交互
效应
,发现农村居民与城镇居民在经营性收入产生的边际消费倾向上存在显著差异。具体来说,每...
中断时间序列分析(Interrupted time series analysis)
答:
总结来说,中断时间序列分析是一种强大的因果推断工具,但它在评估即时和持续
效应
的同时,也需面对自相关和
季节
性等复杂性。在复杂情境中,如ARIMA模型能提供更深入的分析。深入研究中断时间序列设计及其分析方法,例如李洋等人的著作,对于理解这些局限性并提高分析精度至关重要。
stata
可以根据因变量不同等级间的样本分布情况选择有序回归的链接函数吗...
答:
复相关系数:又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如,某种商品的
季节
性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。典型相关系数:是先对原来各组变量进行主成分分析,得到新的线性关系的综合指标,再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系...
稳健性检验有哪些方法?
答:
也就是说明,当假设或者条件发生改变时,理论和变量对某一问题或者现象仍然具有稳定的解释力。稳健性检验的方法 一般如果说明模型稳定性,会进行检验,方法说明如下:拆分样本 比如性别中有男和女,分别做一组,如果前后对比发现自变量显著性没有发生改变,则具有稳健性,否则不具有。更换研究方法 比如利用...
计量经济学有什么好的学习笔记分享?
答:
-熟悉
季节
分解、趋势分解和差分法等平稳性检验方法 -学习如何处理非平稳数据和多重共线性问题 5.面板数据分析 -理解面板数据分析的基本概念,例如固定
效应
模型和随机效应模型 -学习如何拟合面板数据模型,包括固定效应模型、随机效应模型和小样本面板数据模型等 -熟悉工具变量法和合成控制法等处理内生性问题...
对企业价格弹性预测分析最好用什么数学方法,且有什么影响因素?
答:
5年的数据如果达不到月度数据,还是不要用时间序列分析(至少50个连续时期的数据)~建议用联立方程模型吧,然后注意方程的识别和外生性的问题。我建议用价格作为内生变量,选择好正确的工具变量,例如,可以用一些对价格有影响的政策虚拟变量,或者一些替代商品的价格~建议用
stata
来做回归~价格弹性直接可以...
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