Estrutural vecm in stata forex

VECM e rupturas estruturais Rajarshi Mitra middot Universidade Nacional de Pesquisa Escola Superior de Economia Oi Você testou a quebra estrutural usando o Stata em 11.0 Você está familiarizado com os comandos para verificação de dados estruturais de ruptura temporária em Stata 11 Eu tentei executar os comandos estat sbknown e Estat sbsingle depois de executar uma regressão. Ambos estão sendo retornados com a mensagem subordinado inválido. Obrigado. Eu usei o pacote ghansen para uma única quebra estrutural desconhecida no Stata 13.0, mas não encontrei um pacote para duas pausas. De qualquer forma, meu principal problema é realizar VECM com equações de co-integração baseadas em (duas) quebras estruturais. Caro Lars, VECM assume que existe uma relação de longo prazo (LR) sem quebras. Em geral, é claro, isso não exclui a existência de quebras no relacionamento LR ou mesmo na dinâmica em torno dele. Portanto, o melhor conselho é rever a literatura recente sobre co-ruptura. Tentei executar um teste de cointegração entre duas variáveis ​​e um longo prazo e um modelo VECM está vestido. No entanto, o modelo VECM pode indicar se as duas variáveis ​​estão relacionadas, mas não podem dar a direção da causalidade para isso. Devo realizar um teste de causalidade de Granger. Mas, em vários artigos, observei que os autores distinguem entre relações causais de longo prazo e de curto prazo (usando granger). Por favor, como posso executar este teste. Existe um grupo de documentos sobre relacionamentos longos e lineares que provavelmente seriam de interesse. 1 mais anexo Oi Em um framework VARVEC, existem vários métodos para obter resíduos normalmente distribuídos. Existe uma maneira de obter valores de t de realiable também com resíduos não normais. Eu sei que existe um algoritmo para obter valores confiáveis ​​em face de efeitos ARCH, mas, se não houver efeitos ARCH, estou estimando um ECM e Descobriu que o coeficiente do termo da CE é superior a zero. Teoricamente, espera-se que esteja entre -1 e 0. Por exemplo, se eu estiver analisando o vínculo entre a demanda do mercado e os preços, um coeficiente positivo significa que há mudanças na demanda do mercado ou curvas de oferta ou mudanças estruturais, geralmente com economia e finanças Os dados da autoregressão de primeira ordem nos dados são positivos. Se uma regressão linear com esses dados for estimada, exceto em casos altamente incomuns, o modelo sofrerá autocorrelação de erro de primeira ordem com um coeficiente positivo. Por exemplo, uma regressão de cointegração pode ter um erro não correlacionado à medida que o regressor ou regressores capturam todo o comportamento de erro atrasado e as tendências estocásticas. Tal exemplo ocorre no caso considerado nas simulações em Burke e Hunter (2007) disponíveis para o leitor interessado no RG. Pode ser possível com a escala adequada como mencionado na resposta anterior para encontrar - ve correlação em série e, como resultado, um coeficiente de correção de erro inferior a -1. No entanto, deve-se ter cuidado com as raízes da unidade - ve. Anexei resultados obtidos da VECM. Como, eu tenho duas equações de cointegração. Meu principal objetivo é avaliar os efeitos dessas variáveis ​​na TFP, tanto em curto quanto em curto prazo. Foi aconselhado a executar o VECM para verificar se existe uma relação de longo prazo entre as variáveis. 1) Agora, busco orientação sobre os resultados obtidos da VECM. Como interpretá-los e escrevê-los no meu trabalho. (Como o VECM define relacionamento de longo prazo e de curto prazo) 2) Preciso fazer análises adicionais como o FMOLS, para estimar TFP Como um exemplo simples mostrará como interpretar a equação de cointegração. Por exemplo, sugere que você obteve a seguinte equação de cointegração entre LOG (PIB) e LOG (NOSTUDENTES) (o logaritmo do PIB e o logaritmo do número de alunos), o que significa que um aumento no número de alunos leva a 0,23 Aumento do PIB. O coeficiente de ajuste é interpretado assim: - Um valor negativo do (s) coeficiente (s) de ajuste indica que seu modelo é dinamicamente estável. O coeficiente de ajuste é calculado pela maioria dos pacotes de software econométrico. Veja, por exemplo, Walter Enders, Applied Econometric Time Series, Wiley and Sons, 1994. Você pode encontrar alguns pdfs digitalizados deste livro na Internet (não sei se é legal ou não, mas o google retorna alguns links para arquivos pdf). Quais testes eu preciso executar para VECM e VAR para ser considerado robusto. Eu sei que o teste LM para autocorrelação residual é obrigatório, mas e quanto ao teste de Jarque-Bera. É isso necessário. E o que devo fazer se minhas regressões não passarem nesse teste. Como a Sra. Gholia Disse que você precisa verificar a adequação do modelo. No entanto, não é uma condição necessária para a validade de muitos dos procedimentos estatísticos, por isso não é obrigatório, uma vez que grande parte da análise pode ser feita. No seu caso, a resposta muda. Você precisa verificar a normalidade. A falta de consciência pode indicar deficiências do modelo (por exemplo, mudanças estruturais), e você precisa de um modelo robusto. O teste mais comum é o teste de Jarque-Bera aplicado aos resíduos, mas se você não tem uma amostra muito grande, esse teste pode indicar não-normalidade, então você deve traçar seus resíduos em um histograma. Espero que isso ajude. Qualquer conselho sobre a realização de simulações de bootstrap para modelos VEC na Stata I verificou o manual e o comando - fased computing - não permite simulações de bootstrap para um modelo VEC. Especificamente, eu quero fazer simulações de bootstrap para resíduos do meu modelo VEC, respondendo por incertezas de coeficientes também. Estou usando - forecast solve-command por agora. (Embora não seja certo se isso é válido para um modelo VEC), mas só me permite fazer simulações para resíduos e não parâmetros. (Simulação (residuals, stat (s, prefix (sd)). A mensagem de erro que o Stata fornece é. A matriz de covariância dos parâmetros não é de classificação completa, portanto, a previsão não pode traçar parâmetros normais multivariados, então aqui apenas simulamos os resíduos. Então, minhas perguntas são: 1. Posso usar - forecast para resolver, simular (residuals) - para executar uma simulação de inicialização para o modelo VEC 2. Por que a Stata não permite simulações tanto para resíduos quanto para parâmetros no mesmo caso, Ariel Linden Está correto, mas depende da sua habilidade de programação porque não é fácil como diz. O assunto da minha tese de mestrado é a influência das variáveis ​​macroeconômicas sobre o desempenho dos valores de capital imobiliário e do DAX. Como encontrei 7 dos meus 9 As séries temporais são I (1) e apenas duas são I (0), pensei que um VECM poderia ser uma escolha melhor do que um VAR. Depois de testar a cointegração com um intervalo de atraso de (1 1), o teste de rastreamento indicava 5 equações de cointegração Que foi outro sinal positivo para escolher o VECM no meu Olhos. Quando usei o intervalo de intervalo óptimo de (1 3) - revelado por um teste de exclusão de atraso - no entanto, o teste de rastreamento indicou 9 equações de cointegração, de modo que k-r seria 0. Então, agora minhas perguntas são: 1. O VECM Ainda é o tipo de modelo apropriado para a minha análise 2. Ou eu apenas reduzo o número de atrasos, mesmo que minhas funções de resposta ao impulso não mostrem efeitos consideráveis. Mais uma vez, eu agradeço sua ajuda Eu suspeito que há algum erro com a especificação do modelo, como Comprimento de atraso e estacionário dos dados utilizados. Uma discussão significativa só acontece depois que o modelo está bem especificado. Estou tentando estimar a relação de longo prazo e de curto prazo entre x, y, z usando dados de painel não estacionários com parâmetros de inclinação heterogêneos. Eu estimuei modelos de correção de erros de equação única (ECMs), normalizados em cada uma das três variáveis ​​(ou seja, definindo o coeficiente de x 1 uma vez, definindo o de y 1 na segunda vez). No entanto, a partir de econometria de séries temporais, há uma vantagem de estimar um sistema (vetor) das três equações simultaneamente, VECM. Existe um painel equivalente a isso? É, existe uma maneira de estimar um VECM usando o estimador de grupo médio combinado Obrigado Obrigado Mousumi Bhattacharya Eu vou dar uma olhada nas fontes que você mencionou. Mas, procuro um guia prático (como um pacote estatístico) mais do que uma exposição teórica em estilo de livro. Não tenho ideia de como fazer a programação. Obrigado, novamente, estou estudando a relação entre os preços do petróleo e o PIB, a inflação, as taxas de câmbio e a taxa de câmbio real no México. Todas as variáveis ​​são expressas em logaritmos naturais. Eu finalizei minha análise quantitativa, mas estou tendo dificuldades em interpretar os resultados do VECM. Notas: - Usando STATA -1990.Q1 gt 2017 Observações do Q4 -108 - Laglas Optimal 4 - Equações Cointegradas 2 1. Na cointegração de johansen resultou em 2 equações cointegradas. Quais das duas equações de cointegração eu deveria testar para relacionamento de longo prazo Eu estou considerando uma relação LT positiva se o termo de correção de erro (ECT) é negativo e Pgtz é significativo, isso está correto 2.Para causalidade curta, eu sou Apenas considerando que o ECT é significativo. É correto 3. Quando eu faço o teste, meus resíduos de erro não são normalmente distribuídos. No entanto, quando no STATA declaro que são uma amostra pequena, a maioria das variáveis ​​se distribuem normalmente. Além disso, leia isso na economia (dados reais), um modelo poderia ser considerado aceitável para não ter distribuição normal. Isso é aceitável Eu atribuo meus resultados Eu acabei de verificar seu modelo estimado. Os modelos VAR e VECM não são chávena de chá everybodys (nem mesmo para mim) Mas a saída não parece incluir toda a informação necessária para um modelo VECM. As variáveis ​​de cointegração precisam ser estimadas juntas, variável variável dependente e variável independente, mas mantendo a estrutura. No seu modelo, você quer dizer que todas as cinco variáveis ​​foram cointegradas. Onde estão os coeficientes dos termos de diferença e o ECT. Existe alguma coisa que você esqueceu de fazer para testar a relação de longo prazo, o termo de correção de erro não é visível de Sua estimativa ou Interpretação: ECT mede a taxa de convergência para o equilíbrio longo. Você pode construir a variável ECT usando os resíduos como variáveis ​​na estimativa de VECM. O valor - ve significa que os modelos revertem para um equilíbrio de longo prazo, significa significar desvio dele. Coeficientes dos termos de diferença indicam as relações de curto prazo como Mousumi já disse. Oi Como interpreto o signo do coeficinet de beta (coeficiente de longo prazo) em uma equação de cointegração (como visto na saída do VECM) Não estou perguntando sobre a velocidade do coeficiente de ajuste, aplha. Isso importa se é negativo ou possivel. Desculpe, eu vi o anexo porque estou usando meu telefone. Estou ausente por causa dos feriados. No entanto, você precisa garantir que você tenha os manequins centrados, possíveis manequins outlier atendidos (você me disse seu tipo de dados (por exemplo, mensal, trimestral, etc.). Eu tenho que assumir que todos os diagnósticos estão bem. No que diz respeito ao E - Vistas, você precisa normalizar a taxa de câmbio multiplicando por -1 para que você tenha os sinais corretos. As restrições testáveis ​​são que o coeficiente na fonte monetária doméstica (a) é 1, o estrangeiro ms (b) é -1 rgnp (c ) E rgnp estrangeiro (d) para que a rescisão seja C - d taxa de juros doméstica (i) e taxa de juros estrangeira (ifor) para que i - ifor. Portanto, você tem 5 restrições. Eu quebrei isso em partes, mas você deveria Imponha as restrições como observado. Concentre-se no teste de rastreio para que você obtenha um vetor. Lembre-se de aplicar um pequeno corretor de tamanho de amostra, se necessário. Em seguida, use os coeficientes para criar um termo ecm para seu modelo de correção de erros. Isso permite que você atravesse - verifique seu trabalho porque o ECM (-1) deve inserir apenas a equação da taxa de câmbio. Além disso, você pode achar que algumas das restrições podem não aguentar e isso não deveria incomodá-lo porque você está testando uma configuração sem restrições. Se o rastreio for mais de um vetor de cointegração, talvez você não tenha escolhido um comprimento de intervalo adequado. Eu tenho um pouco de dificuldade para interpretar meus Coeficientes de VECM. Em documentos onde eles escrevem uma interpretação, eles afirmam o seguinte: 1. Market 1 (M1) leva M2, se a lamda 2 é significativa e positiva. 2. M2 leva M1, se lamda 1 significativo e negativo. Gostaria de perguntar-lhe o que acontece, se, por exemplo, a lamda 2 é significativa, MAS NEGATIVA - Até M1 ainda está liderando o M2 nesse cenário, espero que vocês possam me ajudar. Isso é exatamente o que eu fiz no primeiro relacionamento de co-integração. No segundo, restringi o coeficiente de A para zero. Se Johansen lhe dá duas relações de cointegração, duas combinações lineares independentes dessas duas relações de cointegração também são uma relação de cointegração. Isso permite que você faça duas restrições em seus relacionamentos de cointegração para identificar (fazer sentido econômico) os relacionamentos. Qualquer relação de identificação excessiva deve ser testada dentro da metodologia de Johansen. Você deve ler as seções sobre a identificação em vários modelos de equações em seu livro de texto econométrico. Se você estiver usando gretl, o guia de usuários contém um exemplo trabalhado do livro de Verbeeks. Isso trata da identificação de um caso que possui duas relações de cointegração. Há também algum material sobre identificação triangular lá. Este é o padrão em gretl, mas eu não acho que isso é o que você quer Eu estou executando var e vecm usando eviews. No entanto, quando estou testando a heterocedasticidade no modelo, continuo recebendo a seguinte mensagem: argumento positivo não negativo para a função esperada. Eu ainda estou confuso se eu tiver que usar esse var ou se houver algum problema com meus dados. Como faço para corrigir problemas como esse? Ou preciso reorganizar meus dados novamente? Qual é o significado desse problema e como lidar com isso? Obrigado pela sua resposta. Comecei com testes de raiz unitária que mostram que as variáveis ​​estavam estacionárias na primeira diferença. Eu então ckecked para o comprimento de lag que deu 15 como atrasos ótimos (os dados são mensais, 2000 a 2017, índice de ações e variáveis ​​macroeconômicas). Em seguida, apliquei o teste de Johansen em dados de nível que fornecem 6 equações de cointegração. Então use VECM. Testar Heterosqueticidade é impossível para vários países. Eu acho que pode haver um erro em algum lugar Oi É possível incluir variáveis ​​que possam ser cointegradas como variáveis ​​exógenas em um VEC Por exemplo, eu tenho cointegração entre as variáveis ​​A e B, onde A é minha hipótese explicativa variável. Agora, a variável C também é cointegrada com as duas variáveis ​​(C com A, C com B e também com o sistema VAR de A, B e C). No entanto, prefere incluir C apenas como uma variável exógena para o sistema A B. Isso é válido. Por exemplo, os preços das casas reais são cointegrados com a participação nos lucros dos rendimentos funcionais e também com a dívida privada. Quero examinar apenas uma relação de cointegração e impor preços de casas reais como uma variável exógena no VEC. Há uma análise dos dados australianos dos EUA em Johansen Soren (1995) que implementa testes de exogeneidade fraca. Basicamente, você identifica a matriz alfa e beta, então você prova que uma linha na matriz correspondente às variáveis ​​exógenas é zero. Os testes provavelmente não são rotulados como testes de exogeneidade, mas como zero testes no alfa e beta. Esses testes têm uso mais geral do que simplesmente como testes de exógena. Esses testes são implementados em CATS em RATS, gretl, o pacote urca em R, Eviews e provavelmente em outros softwares. Você provavelmente precisa fazer um pouco mais de leitura de fundo. Uma resposta completa não seria possível dentro das limitações impostas por um fórum como este.