在使用PVAR方法之前,需要选择模型的最优滞后阶数。根据选择结果,作者采用的最优滞后阶数为2。 注1:需要手动下载pvar2安装包(Ryan Docker版)。 pvar2 Ryan Docker use "C:\Download\1-s2.0-S0140988323004309-mmc1\EP-data.dta", clear xtset id year helm dln_EP dln_goal dldistortion dlln_avggdp dlln_...
基于Andrews 和 Lu (2001) 的三个模型选择标准和整体决定系数,一阶面板 VAR 是首选模型,因为它具有最小的 MBIC、MAIC 和 MQIC。虽然我们也想最小化 Hansen 的 J 统计量,但它并没有像 Andrews 和 Lu 的模型和矩选择标准那样修正模型中的自由度。基于选择标准,我们使用由 pvar 实现的 GMM 估计拟合具有与上...
基于Andrews 和 Lu (2001) 的三个模型选择标准和整体决定系数,一阶面板 VAR 是首选模型,因为它具有最小的 MBIC、MAIC 和 MQIC。虽然我们也想最小化 Hansen 的 J 统计量,但它并没有像 Andrews 和 Lu 的模型和矩选择标准那样修正模型中的自由度。基于选择标准,我们使用由 pvar 实现的 GMM 估计拟合具有与上...
为了将我们的新程序与 Stata 的内置 var 命令套件进行比较,我们还将新的 pvar 应用于投资、收入和消费数据时间序列数据。 我们通过分析年工作时间和小时收入之间的关系来说明pvar使用,Holtz-Eakin、Newey和Rosen(1988)曾在他们关于面板向量自回归的开创性论文中分析过这种关系。我们还将pvar应用于Lutkephol(1993)的时...
虽然我们也想最小化 Hansen 的 J 统计量,但它并没有像 Andrews 和 Lu 的模型和矩选择标准那样修正模型中的自由度。基于选择标准,我们使用由 pvar 实现的 GMM 估计拟合具有与上述相同的一阶面板 VAR 模型。 面板向量自回归 . wg rs,in(1/4) 请注意,估计中包括的506名妇女明显少于数据中的全部妇女子样本。
虽然我们也想最小化 Hansen 的 J 统计量,但它并没有像 Andrews 和 Lu 的模型和矩选择标准那样修正模型中的自由度。基于选择标准,我们使用由 pvar 实现的 GMM 估计拟合具有与上述相同的一阶面板 VAR 模型。 面板向量自回归 . wg rs, in(1/4) 1....
基于Andrews 和 Lu (2001) 的三个模型选择标准和整体决定系数,一阶面板 VAR 是首选模型,因为它具有最小的 MBIC、MAIC 和 MQIC。虽然我们也想最小化 Hansen 的 J 统计量,但它并没有像 Andrews 和 Lu 的模型和矩选择标准那样修正模型中的自由度。基于选择标准,我们使用由 pvar 实现的 GMM 估计拟合具有与上...
###使用pvargmm()函数进行GMM-PVAR模型的分析。其中,data参数定义数据集;dependent_vars参数定义内生变量,使用c()函数限定data数据集中的内生变量的变量名,注意字符必须使用“”;exog_vars参数定义外生变量,使用c()函数限定data数据集中的外生变量的变量名,注意字符必须使用“”;lags参数定义滞后期; transformation参...
pvar模型gmm估计的意义 PVAR模型代表向量自回归模型,它是多个变量之间的时间序列模型。GMM估计是一种参数估计方法,用于估计PVAR模型中的参数。PVAR模型的GMM估计方法可以提供各种关于相关变量之间动态关系的信息,包括长期和短期关系的信息。具体来说,PVAR模型的GMM估计
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