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stata操作介绍之时间序列分析实用教案.pptx
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stata操作介绍之时间序列分析实用教案.pptx
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一、 基本 (jīběn) 时间序列模型的估计
在许多情况下,人们用时间序列的观测时期代表的时间作为模型的解释变量,用来
表示被解释变量随时间的自发变化趋势。这种变量称为时间变量,也叫做趋势变量。
时间变量通常用 t 表示,其在用时间序列构建 (ɡòu jiàn) 的计量经济模型中得到广
泛的应用,它可以单独作为一元线性回归模型中的解释变量,也可以作多元线性回
归模型中的一个解释变量,其对应的回归系数表示被解释变量随时间变化的变化趋
势,时间变量也经常用在预测模型中。
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1 、 定义时间 (shíjiān) 序列在 stata 中的实现
在进行时间序列的分析之前,首先要定义变量为时间序列数据。只有定义之后,才
能对变量使用时间序列运算 (yùn suàn) 符号,也才能使用时间序列分析的相关命
令。定义时间序列用 tsset 命令,其基本命令格式为:
tsset timevar [, options]
其中, timevar 为时间变量。 Options 分为两类,或者定义时间单位,或者定义
时间周期(即 timevar 两个观测值之间的周期数)。 Options 的相关描述如表 1
所示。
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第二页,共 34 页。
注:( 1 ) units 表示时间单位,对于 %tc ,
允许 (yǔnxǔ) 的时间单位包括:
second 、 seconds 、 secs 、 secs 、 minut
es 、 minute 、 mine 、 min 、 hours 、 hou
r 、 days 、 weeks 、 week 。对于其他 %t 的
格式, Stata 自动获得其时间单位, delta 选项
经常与 %tc 格式一起使用。
时间单位 格式说明
Clocktime
timevar 的格式为 %tc,
0=1jan1960 00:00:00.000 , 1=1jan1960 00:00:00.001
即 0 代表 1960 年 1 月 1 日的第一秒, 1 为 1960 年 1 月 1 日的第二秒,
依次后推。
daily
timevar 的格式为 %td , 0=1jan1960 , 1=2jan1960 ;即 0 为 1960 年第
一天, 1 为 1960 年第二天,依次后推。
weekly
timevar 的格式为 %tw , 0=1960w1 , 1=1960w2 ;即 0 为 1960 年第一
周, 1 为 1960 年第二周,依次后推。
monthly
timevar 的格式为 %tm , 0=1 , 1= ;即 0 为 1960 年第一月, 1 为 1960
年第二月,依次后推。
quarterly
timevar 的格式为 %tq , 0=1960q1 , 1=1960q2 ;即 0 为 1960 年第一季,
1 为 1960 年第二季,依次后推。
harfyearly
timevar 的格式为 %th , 0=1960h1 , 1=1960h2 ;即 0 为从 1960 起的第
一个半年, 1 为从 1960 年起第二个半年,依次后推。
yearly
timevar 的格式为 %ty , 1960=1960 , 1961=1960
generic
timevar 的格式为 %tg
format(%fmt)
用户定义的其他
时间周期 例子
delta(#)
例如 delta(1) 或 delta(2)
delta((exp))
例如 delta((7*24))
delta(#units)
例如 delta(7 days) 或 delta(15 minutes) 或
delta(7 days 15 minutes) 。见注( 1 )
delta((exp)units)
例如 delta((2+3) weeks)
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可以通过以下三种方式来定义时间序列。例如,想要生成格
式 (gé shi) 为 %td 的时间序列,并定义该时间序列为 t ,
则可以用以下三种方法:
方法 1 方法 2 方法 3
format t %td
tsset t
tsset t,daily
tsset t,
format(%td)
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【例 1 】使用文件 (wénjiàn)“cpi.dta” 的数据来对 tsset 命令
的应用进行说明。该例子是我国 1983 年 1 月年至 2007 年 8 月
的居民消费价格指数 CPI 。部分数据如表 2 所示:
表 2 我国居民消费价格指数 CPI
Year month cpi
1983 1 100.6
1983 2 100.9
1983 3 100.9
1983 4 100.4
1983 5 101.2
1983 6 101.9
1983 7 100.9
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