Lags In Stata Forex

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Wenn die fragliche Variable persistent ist - das heißt, Werte in der fernen Vergangenheit beeinflussen immer noch die heutigen Werte - sind mehr Verzögerungen notwendig. Um zu ermitteln, wie viele Verzögerungen verwendet werden, können mehrere Auswahlkriterien verwendet werden. Die beiden häufigsten sind das Akaike Information Criterion (AIC) und das Schwarz Bayesian Information Criterion (SICBICSBIC). Diese Regeln wählen die Verzögerungslänge j, um zu minimieren: log (SSR (j) n) (j & sub1;) C (n) n, wobei SSR (j) die Summen - oder Quadratreste für den VAR mit j Verzögerungen ist und n die Zahl von ist Beobachtungen C (n) 2 für AIC und C (n) log (n) für BIC. Glücklicherweise gibt es in Stata 8 einen einzigen Befehl, der die Mathematik für eine beliebige Anzahl von spezifizierten Verzögerungen ausführen wird: varsoc. Um die AIC und BIC zu erhalten, geben Sie einfach varsoc depvar im Befehlsfenster ein. Die Standard-Anzahl der Stags-Prüfungen beträgt 4, um nach dem varsoc-depvar eine andere Zahl, add, maxlags (oflags) zu überprüfen. Wenn außerdem die Regression unabhängige Variablen außer den Lags enthält, können Sie sie nach der Option maxlag () eingeben, indem Sie exog (varnames) eingeben. Die Ausgabe gibt die optimale Verzögerungsnummer mit einem Stern an. Führen Sie dann die Regression mit der angegebenen Anzahl von Verzögerungen auf der abhängigen Variablen auf der rechten Seite mit den anderen unabhängigen Variablen aus. Aus dieser Ausgabe ist klar, dass die optimale Anzahl von Verzögerungen 1 ist, so dass die Regression wie folgt aussehen sollte: (Weitere Optionen mit dem Befehl varsoc finden Sie im Handbuch Time-Series Stata) 101 Exemplar 2007 Die Treuhänder der Princeton University. Alle Rechte vorbehalten. Dataprinceton. edu ANMERKUNG: Informationen sind für Princeton University. Fühlen Sie sich frei, die Dokumentation zu verwenden, aber wir können nicht beantworten Fragen außerhalb von Princeton Diese Seite zuletzt aktualisiert auf: HINWEIS: Die IDRE Statistical Consulting-Gruppe wird die Migration der Website auf die WordPress CMS im Februar zu erleichtern Wartung und Erstellung neuer Inhalte. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht länger erhalten bleiben. Wir werden versuchen, die Weiterleitungen so zu halten, dass die alten URLs weiterhin so gut funktionieren, wie wir können. Willkommen beim Institut für Digitale Forschung und Bildung Helfen Sie der Stat Consulting Group, indem Sie ein Geschenk geben SAS FAQ: Wie kann ich Lag - und Lead-Variablen in Longitudinaldaten erstellen Wenn Sie Daten über konsistente Zeiteinheiten (Jahre, Quartale, Monate) ansehen Ist oft daran interessiert, Variablen zu erstellen, die darauf basieren, wie Daten für einen bestimmten Zeitraum mit den Perioden vor und nach dem Vergleich verglichen werden. Wenn Sie längere Daten haben, möchten Sie über Zeiteinheiten innerhalb eines einzigen Betrages schauen. Wenn Ihre Daten in einer langen Form vorliegen (eine Beobachtung pro Zeitpunkt pro Subjekt), kann dies einfach in Stata mit standardisierten Variablenerstellungsschritten gehandhabt werden, da Stata Datenbestände verarbeitet: sie speichert den gesamten Dataset und kann sich leicht auf irgendwelche beziehen Bei der Generierung von Variablen in den Dataset-Punkt. SAS arbeitet anders. SAS-Variablen werden typischerweise durch einen Datenschritt erzeugt, in dem sich SAS durch den Datensatz bewegt, Beobachtung durch Beobachtung, Ausführen der Berechnungen für die gegebene Beobachtung und Zugriff auf nur eine Beobachtung zu einem Zeitpunkt. Dieses System der Datenspeicherung und des Zugriffs ermöglicht es SAS, große Datensätze zu analysieren, aber auch sehr schwierig, Zeitreihenvariablen in SAS unter Verwendung eines Datenschritts zu erzeugen. Proc expand bietet jedoch eine einfach zu bedienende Alternative zum Datenschritt. Beginnt mit einem Beispiel-Dataset, das nur ein Subjekt enthält. Der folgende Datensatz enthält die US-Arbeitslosenquoten von September 2006 bis August 2008. Für jeden Monat wollen wir den Unterschied zwischen seinem Kurs und dem Kurs des Vormonats (r (i) - r (i-1)), (R (i-1) - r (i)) - (r (i) - r (i-1) - r (i)) und die Geschwindigkeit des nächsten Monats ) In der proc expand-Zeile wird das neue dataset unemplaglead benannt. Wir weisen darauf hin, dass wir die Werte nicht umwandeln wollen (mit einem Spline, Zum Beispiel), sondern einfach, um die nicht transformierten Daten aus dem angegebenen Datensatz zu erfassen. Wir zeigen an, dass unsere Zeitreihe durch das Datum in der id-Zeile und in den drei Convert-Zeilen definiert ist, die drei Werte, die wir für jeden Zeitpunkt haben wollen Unsere Daten: die Rate, die vorherige Rate (ratelag1) und die nächste Rate (ratelead1) In jeder Zeile wird SAS den Namen der Variablen in unserem neuen Datenbestand, die Art der Transformation (Verzögerung) und die Zahl mitgeteilt Von Zeitpunkten, um für die Transformation zurückzuschauen (1 in diesem Beispiel). Wir sehen den resultierenden Datensatz. Auf der Grundlage dieses Datensatzes können wir nun leicht die drei Zeitreihen-Variablen berechnen, die wir früher beschrieben haben. Aber was, wenn wir Daten für mehrere Länder hatten Der Datensatz unten enthält Arbeitslosendaten von 2000-2005 für drei Länder. Wir wollen Lag-und Lead-Variablen innerhalb jedes Landes zu schaffen. Um dies zu tun, können wir proc expand mit einer by-Anweisung nach der Sortierung auf Land. Mit proc erweitern. Können Sie auch gleitende Mittelwerte, Splines und interpolierte Werte erzeugen. Weitere Informationen finden Sie auf den proc-Erweiterungsseiten der SAS Online-Dokumentation.