Ardl Test In Stata Forex

Récemment, j'ai reçu plusieurs commentaires sur mes précédents blogs d'ARDL dans microfit amp ARDL dans les eviews 9 concernant la procédure d'application de l'ARDL avec cointegrating les limites de Pesaran en STATA. On s'attend à ce que STATA soit un logiciel de plus en pratique dans la communauté de la recherche. Aujourd'hui je vais montrer comment faire ARDL en STATA. Tout d'abord nous avons besoin du module ARDL pour STATA, pour cette écriture suivant commandfindit ARDL dans la fenêtre de commande STATA, il montrera le lien pour le module ARDL, cliquez dessus et installez dans votre STATA. Voici la commande ardl depvar indepvar1 indepvar2. Aic here aic est utilisé pour la sélection automatique du lag en utilisant la méthode Akike Information Criterion. Voici les résultats. J'ai égalé les résultats avec l'ARDL d'eviews, ils sont environ 90 similaires la légère différence est parce que le fait que les deux logiciels utilisent une méthode différente pour calculer les erreurs standard. Voici la commande ardl, noctest btest qui affichera le test lié ARDL et les valeurs critiques. Comme prévu les valeurs critiques sont les mêmes que ce qui est montré dans les eviews mais le test lié est légèrement plus grand dans les eviews qu'il est 5.43 ici il est 5.62 par conséquent, nous pouvons dire qu'il ya plus de chances que vous trouverez cointegration dans STATA. Maintenant, vous avez besoin des coefficients à long terme et à court terme, il peut être estimé par ardl Ici ec sera utilisé pour générer la version de correction d'erreur du modèle avec aic comme critère pour l'ordre de retard. La chose importante est l'utilisation de la commande restore (nom), elle sera expliquée plus tard. Ici, vous pouvez voir le LR est les estimations à long terme, SR est les estimations à court terme et ADJ est le coefficient d'ajustement ou les coefficients de correction d'erreur. Maintenant, pour le cas de générer les diagnostics post estimation, vous devez convertir les résultats ardl estimés au format reg afin que nous puissions appliquer post estimations. Pour cette écriture, la commande estime restore ecreg, elle apportera le résultat du modèle ardl ecm dans la mémoire de l'ordinateur. Et lorsque vous écrivez la commande de régression, elle affichera les résultats ecm sous la commande de régression comme ci dessous. Vous pouvez utiliser les commandes suivantes estat dwatson pour les statistiques Durbin Watson D pour l'autocorrélation de 1 er ordre. Estat archlm pour le test ARCH LM pour l'autocorrelation d'ordre supérieur estat bgodfrey pour le test de Breusch Godfrey LM pour l'autocorrelation d'ordre supérieur estat plus chaud pour le test d'hétéroscédasticité de Pagus de Breusch. Estat ovtest pour Ramsey RESET test estat vif pour le test VIF de Multicolinéarité Pour tous ces tests, le critère de décision est disponible sous la forme d'une hypothèse nulle ou alternative. Up til maintenant je cherche comment vérifier la stabilité du coefficient (CUSUM) test en STATA. Quiconque sait comment le faire s'il vous plaît partager. J'espère que cela t'aides. Mise à jour: cusum6 commande peut être utilisée pour générer CUSUM et CUSUMsq graphiques pour ARDL dans Stata Merci Norman pour cette nouvelle page intéressante sur ARDL. I8217m juste apprendre ce modèle et comparer avec quelques résultats dans Microfit. Et il ya aussi des différences dans les résultats. J'ai une question pour être sûr que je comprends bien la sortie de Stata. La partie 8220ADJ8221 correspond réellement au terme d'ajustement, donc paramètre de terme (y teta8217 x), à droite je le demande à cause du nom de la sortie (il est écrit y, par exemple, 8221 LP L1.8221). Merci beaucoup. Pas le adj est le retard réel de la variable dépendante dans l'équation à court terme donc il sera L. LP Solomon Bizuayehu dit: Désolé, don8217t savoir le bon endroit pour écrire ce commentaire: D'abord, merci pour la brève note sur ARDL. Si cela aide, en ce qui concerne votre dernière question dans la note, nous pouvons faire CUSUM test en utilisant la procédure suivante sur STATA. 1. si son pour la première fois installer l'utilitaire en exécutant la commande 8220ssc installer cusum68221 2. écrire la commande suivante 8220cusum6 Y X1 X2 Année, cs (cusum) lw (inférieur) uw (supérieur) 8221 ces commentaires peuvent être écrits dans le Fenêtre de commande de STATA. Il peut être fait avant ou après l'estimation ARDL modèle Solomon Bizuayehu dit: Désolé, je ne suis pas clair sur ce point. Donc, dans votre modèle, quel paramètre se réfère à la correction d'erreur à court terme, j'exécutais le modèle ardl et malheureusement, je n'ai pas obtenu le résultat pour LD. Y laged différence de la variable dépendante à court terme, il ne contient que des variables indépendantes bien que j'ai utilisé la même commande que vous utilisez. Pouvez vous aider à pls l'ECM ( 1) ou parfois écrit comme ECT ( 1) est en fait la variable L. Y. C'est la variable de correction d'erreur. Deuxièmement, le LD. Y devrait être là. Dans la troisième image, la première variable dans la section SR est la LD. Y Merci chère Norman, S'il vous plaît, est il possible d'utiliser une variable fictive dans l'équation ECM. Par exemple: dy ay ( 1) bx ( 1) a1dy ( 1) 8230apdy ( p) b0dx8230bqdx ( q) cdum oui vous pouvez, dans la plupart des logiciels, il est possible d'ajouter des variables exogènes, Là pour que je vais l'introduire à court terme. Salut Norman, I8217ve vient de découvrir la commande 8220cusum68221 à Stata pour tracer les tests CUSUM et cusumSQ Park Sangyoup dit: Salut, Nomad. Merci pour cette information utile. I8217m Park de la Corée. Après avoir fait 8220ardl, noctest btest8221 I8217ve obtenu seulement de 8216ARDL regression8217 à 8216Root MSE8217. Je ne pouvais pas obtenir les résultats des tests de limites avec les statistiques F et les statistiques T. Comment puis je obtenir cela ou y at il un problème avec ma STATA ardl, btest noctate ARDL régression Modèle: niveau Échantillon: 1991m5 8211 2015m10 Nombre d'obss 294 Log probabilité 319.91337 R carré .97642429 Adj R carré .97576251 Root MSE .7296046 C'est tout ce que j'ai eu. Bonjour, je n'ai aucune idée à ce sujet, car il s'agit d'une prise, il peut être votre version de stata pourrait ne pas prendre en charge cette version gentiment écrire help ardl dans votre fenêtre de commande et contactez le plugin maker concernant ce problème peut être il peut dire s'il ya Problème de compatibilité. Regards Park Sangyoup dit: I8217m en utilisant STATA13. J'ai envoyé un émil au fabricant. J'espère obtenir une réponse bientôt. Merci quand même. Park Sangyoup dit: Salut Noman. J'ai reçu la réponse du fabricant. Il m'a dit de mettre, 8216ardl, depavar indvar, lags ec8217 et ça s'est bien passé. Je peux maintenant terminer mon travail grâce à vous. Merci beaucoup. Grand article J'ai quelques questions que je voudrais vous poser au sujet de Cointegration en général. 1) Si j'ai un mélange de non stationnaire et stationnaire, disons que j'ai 2 I (0) et 2 I (1), Aucune variable n'est I (2). Puis je appliquer la méthode VAR alors Parce que j'ai vu plusieurs threads sur ce sujet et tout semble donner des réponses différentes tout le temps. (Je ne veux pas utiliser le premier Diff des variables) 2) Connaissez vous une source réelle de votre réponse sur 1), je ne peux pas trouver une source principale que vous ne pouvez pas utiliser VARVECM lorsque vous avez un mélange de variables de stationarités différentes 3) Existe t il une limite dans l'approximation des variables à utiliser dans un modèle ARDL Comme une référence. Merci pour un excellent blog en passant, je vais le partager. 1) l'inventeur de VECM 8220Katarina8221 a mentionné dans son livre que VECM qui est une forme spéciale de VAR peut être utilisé pour les variables I (0) et I (1) et il a également illustré la méthode. Pourquoi les gens n'utilisent pas de variables mixtes dans VAR parce que théoriquement la variable I (0) ne peut pas être causée par la variable I (1) et dans VAR vous la testerez. 2) vous devez rechercher le livre de 8220The Cointegration VAR Model8221 par 8220Katarina Juselius8221 c'est une bonne référence 3) il n'ya pas de limite dans le modèle ARDL mais plus les variables que vous utilisez moins il y aura cointegration parmi eux, comme vous le feriez Pour confirmer la cointegration. Merci pour les réponses. J'ai une autre question liée à ARDL: Que se passe t il si la constante ECM ADJ en stata se révèle négative mais non significative 1) Puis je encore avoir une relation à court terme si une variable a un coefficient significatif à court terme 2) 1), mais pour le long terme. Bonjour à tous, si je comprends bien, on peut utiliser ARDL avec I (0) et I (1) variables, mais juste une relation de co intégration. Si je possède une variable dépendante I (1) et un mélange de trois I (0) et cinq I (1) variables indépendantes et que j'ai plus d'une relation de co intégration entre elles, puis je estimer un modèle de correction d'erreur vectorielle Je traite ces variables I (0) dans mon modèle Merci pour toute aide 27 Jun 2015, 05:27 Puis je avoir une référence de journal pour cela. Mon critique a commenté sur cela et j'ai besoin d'une référence de journal pour prouver mon point. 27 juin 2015, 07:31 Voir par exemple: Pesaran, M. H. Y. Shin et R. J. Smith (2001). Approches de l'analyse des relations de niveau, Journal of Applied Econometrics 16 (3), 289 326. Dans la section 2 de cet article, page 291, les auteurs énoncent les hypothèses pour le processus sous jacent de génération de données. Ils définissent un vecteur (mathbf t (yt, mathbf t)), où (yt) est la variable dépendante et le vecteur (mathbf t) contient les régresseurs (faiblement) exogènes. Ils supposent alors que les éléments de (mathbf t) sont purement (I (1)), purement (I (0)) ou cointegrés, ce qui inclut le cas où (yt) est (I (0) Les variables dans (mathbf t) sont un mélange de variables (I (0)) et (I (1)). D'autres références générales sur les modèles ARDL EC comprennent: Engle, R. F. et C. W. J. Granger (1987). Co intégration et correction des erreurs: représentation, estimation et test. Econometrica 55 (2), 251 276. Hassler, U. et J. Wolters (2006). Modèles de décalage distribués autorégressifs et cointegration. Allgemeines Statistisches Archiv 90 (1). 59 74. Pesaran, M. H. et Y. Shin (1999). Une approche de modélisation de la Lag décentralisée Autoregressive à l'analyse de Cointegration. Dans: Strom, S. (Ed.): Économétrie et théorie économique au 20e siècle: le colloque du centenaire de Ragnar Frisch. Cambridge, Royaume Uni: Cambridge University Press. Dernière modification par Sebastian Kripfganz 27 Jun 2015, 07:37. 07 Jul 2015, 13:25 Bonjour Sebastian. Merci pour la commande ardl dans Stata. Je veux tester la corrélation sérielle dans les résidus de mon modèle ardl. Cependant, ardl ne supporte pas estat dwatson ou estat durbinalt, right Dans la documentation ardl, vous dites que l'on peut utiliser la commande stocker des estimations pour récupérer quotthe les résultats d'estimation de Statas régress qui sous tend ardl. Et ensuite utiliser les nombreux outils de régression post estimation pour effectuer les calculs désirés. quot La version courte de ma question est: Comment un test de corrélation série de résidus avec ardl Ken Mulligan La commande ardl est construite sur la commande de régression Statas. L'exemple suivant montre comment restaurer les résultats d'estimation de régression sous jacents qui peuvent être utilisés pour l'analyse de post estimation ultérieure. Les trois étapes principales sont: Stocker les résultats d'estimation de régression sous jacents avec l'option ardl regstore () pour une utilisation ultérieure. Stocker les résultats d'estimation d'ardl avec le magasin d'estimation. Restaurez les résultats de régression sous jacents avec la restauration des estimations. Y at il un problème dans la sortie ardl ou est ce que je manque quelque chose ici, j'ai répliqué le problème Im avoir en utilisant les données klein. Voici deux modèles. Ils ont des variables identiques mais des commandes de décalage différentes: Le premier modèle attribue un retard à toutes les variables. Le second modèle attribue un retard au DV et au premier IV, et permet à ardl d'utiliser le BIC pour choisir le nombre approprié de décalages pour les deux derniers IVs. Dans la sortie des deux modèles (ci dessous), les étiquettes des variables du côté gauche sont les mêmes dans les deux modèles, mais les coefficients diffèrent entre les deux modèles. Pourquoi les résultats différents Comment sont les deux modèles différents Aussi, le premier modèle a 21 observations et la seconde a 18 09 Jul 2015, 09:14 Vous avez déjà fait le bon observation: Les tailles d'échantillon utilisées pour calculer les deux résultats diffèrent. Par conséquent, les estimations diffèrent également. Ainsi, pourquoi les échantillons diffèrent ils? L'ensemble de données contient des données annuelles de 1920 à 1941. Dans le premier exemple, un retard est pré spécifié pour toutes les variables, ce qui réduit l'échantillon disponible d'une observation (1920 chute). Dans le deuxième exemple, pour la troisième et la quatrième variables, le nombre de décalages n'est plus pré spécifié. Au lieu de cela, ardl est censé déterminer l'ordre optimal de décalage basé sur des critères d'information (qui est par défaut le critère d'information de SchwarzBayesian). Pour obtenir l'ordre de décalage optimal, ardl estime le modèle avec toutes les combinaisons possibles jusqu'à l'ordre de décalage maximum qui est 4 par défaut. Cela signifie que pour le plus grand ordre de décalage permis, nous perdons quatre observations (1920 à 1923). À la fin, ardl compare les critères d'information calculés pour toutes les combinaisons et choisit le modèle avec le critère minimal. Dans ce cas, c'est le modèle avec un retard pour toutes les variables. Le point crucial est que la comparaison des critères d'information pour les différentes spécifications du modèle n'est valable que si toutes sont basées sur le même échantillon. Cela signifie que lorsque l'ordre de retard maximal autorisé est 4, il utilise l'échantillon à partir de 1924 pour toutes les combinaisons de retard. Étant donné que le choix de l'ordre de décalage optimal repose sur l'échantillon spécifique, il ne serait pas cohérent avec cette approche d'estimer enfin le modèle à nouveau sur la base de l'ordre de décalage optimal pour un échantillon différent même si nous aurions plus de données à portée de main étant donné que nous N'ont pas besoin de tous les retards jusqu'à 4. C'est pourquoi les deux échantillons diffèrent dans votre exemple avec la conséquence que les estimations diffèrent également. 04 Aug 2015, 16:46 Est il également exact que l'interprétation des coefficients LR peut être faite de la même manière qu'une simple régression linéaire quotimple. Par exemple, dans les premiers résultats d'estimation fournis par Ken, une augmentation d'une unité de la consommation se traduit par une augmentation de 1,6 unité de l'investissement à long terme (puisque le coefficient LR sur l'investissement est normalisé à égal à 1) À votre santé. 08 Aug 2015, 06:42 Salut Rohan, Désolé pour la réponse tardive. Votre interprétation est correcte. 08 Aug 2015, 06:52 Merci à Daniel Schneider, une nouvelle mise à jour est disponible pour le paquet ardl. Cette mise à jour corrige plusieurs bogues qui ont provoqué des messages d'erreur inattendus dans les versions précédentes. Une autre amélioration de la nouvelle version 0.6.0 est que le nombre maximal de permutations de latence n'est plus limité par les paramètres de matsize de Statas. Dans les versions précédentes, cela pourrait être très restrictif si un grand nombre de régresseurs étaient utilisés. Le fichier d'aide a également été étendu et amélioré. Pour mettre à jour un type d'installation existant: Pour un nouveau type d'installation: