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stata时间序列的格兰杰因果分析

时间: 2023-06-08 13:06:23 浏览: 537

平滑分析-probability statistics and random processes for electrical engineering 3ed

16.7 平滑分析 use nyse, clear tsset t rename price y tssmooth ma y1=y, window(4 0 3) replace /*移动平均，其中window中的第一个数字表示滞后几步,中间为是否包括原观察值,后面为向前移动几步*/ tssmooth ma y2=y, weight(5 1 7 <2> 8) replace /*移动平均，weight中<>之前的数字表示对滞后加权的权数,<>中为对当期值的权重,<>后数据为向前移动权重*/ tssmooth exponential y1=y, parms(0.1) replace //指数平滑 tssmooth exponential y2=y, parms(0.9) replace tsline y y1 y2 in 500/600 tssmooth dexponential y1=y, parms(0.1) replace tssmooth dexponential y2=y, parms(0.9) replace tsline y y1 y2 in 500/600 tssmooth dexponential y1=y in 500/680, forecast(10) replace //预测 tssmooth exponential y2=y in 500/680, parms(0.5) forecast(10) replace tsline y y1 y2 in 650/l tssmooth hwinters y1=y in 500/680,p (0.3 0.2) f (10) replace //Holt-Winters平滑 tssmooth h y2=y in 500/680, p (0.1 0.9) f (10) replace tsline y y1 y2 in 650/l *****Holt-Winters season smoothing tssmooth shwinters y1=y in 500/680,p (0.3 0.2 .1) period(4) f (10) replace tssmooth s y2=y in 500/680, p (0.1 0.9 .2) f (10) per (4) replace //HW季节平滑 tsline y y1 y2 in 650/l tssmooth nl y1=y in 500/680,smoother(3rssh) replace tssmooth nl y2=y in 500/680, smoother(4253h,twice) replace tsline y y1 y2 in 650/l

格兰杰因果分析是一种在时间序列数据中寻找因果关系的方法。它由经济学家约翰·格兰杰在 20 世纪 60 年代提出，旨在解决观察到的统计关系不一定是因果关系的问题。格兰杰因果分析的基本思想是，如果一个变量在某一时刻之前发生了变化，那么这个变量可能是另一个变量的因果，但是这并不意味着两者之间就一定存在因果关系。格兰杰因果分析需要满足一些基本假设，包括无遗漏变量、无因果路径形成偏差、无时序偏差以及无清晰的替代解释等。在 STATA 中，可以使用命令 `granger` 来进行格兰杰因果分析。

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