stata 做johansen检验代码

以下是Stata中进行Johansen检验的示例代码：

使用VAR模型估计：

// 导入数据
use "data.dta", clear

// 估计VAR模型
var varname1 varname2 varname3, lags(2)

// 进行Johansen检验
vecrank varname1 varname2 varname3, lags(2) maxrank(3) trend(constant)

其中，varname1，varname2和varname3分别是数据中的变量名称。在VAR模型估计后，使用vecrank进行Johansen检验。lags(2)指定VAR模型中的滞后阶数，maxrank(3)指定最大秩，trend(constant)指定是否包含趋势项。

使用VARS模型估计：

// 导入数据
use "data.dta", clear

// 估计VARS模型
varsoc varname1 varname2 varname3, maxlag(2)

// 进行Johansen检验
vecrank varname1 varname2 varname3, maxrank(3) trend(constant)

其中，varsoc用于选择最佳滞后阶数。maxlag(2)指定最大滞后阶数。在VARS模型估计后，使用vecrank进行Johansen检验。maxrank(3)和trend(constant)的含义与上述相同。

相关问题

johansen协整检验stata代码

以下是johansen协整检验的Stata代码示例：

首先，您需要安装“vars”包。可以使用以下命令安装：

ssc install vars

接下来，您可以使用以下代码实现johansen协整检验：

// 导入数据
use "data.dta", clear

// 设置变量名称
varsoc var1 var2 var3, lags(1/4)

// 运行johansen协整检验
vecrank var1 var2 var3, lags(1/4)

在此示例中，“data.dta”是包含您的数据的Stata数据集的名称，“var1”、“var2”和“var3”是您要检验协整性的变量名称。 “lags（1/4）”表示您要检查1到4个滞后期。

johansen检验 stata

Johansen检验是用于检验多个时间序列之间是否存在协整关系的方法。在Stata中，可以使用“vecrank”命令进行Johansen检验。

以下是使用Stata进行Johansen检验的步骤：

1. 导入数据：使用“import”或“use”命令将数据导入Stata。

2. 检查数据：使用“describe”或“summarize”命令检查数据的基本统计信息。

3. 运行向量自回归模型：使用“var”命令运行向量自回归模型，并将Lag数量设置为适当的值。

4. 运行Johansen检验：使用“vecrank”命令运行Johansen检验，并将Lag数量设置为与向量自回归模型相同的值。

5. 解释结果：根据Johansen检验的结果，判断多个时间序列之间是否存在协整关系。

以下是一个示例代码：

use data.dta
describe
var var1 var2 var3, lags(2)
vecrank var1 var2 var3, lags(2)

在这个示例中，我们使用“use”命令导入名为“data.dta”的数据，使用“describe”命令检查数据的基本统计信息，使用“var”命令运行向量自回归模型，并将Lag数量设置为2，最后使用“vecrank”命令运行Johansen检验并将Lag数量设置为2。