Прогноз вне выборки — модель VAR в Stata

Прогноз вне выборки — модель VAR в Stata Узнайте, как оценивать модель векторной авторегрессии (VAR) в Stata, применять коинтеграционный тест Йохансена и генерировать прогнозы вне выборки с доверительными интервалами. В этом руководстве на основе данных денежной массы США (M2) и ИПЦ пошагово показано, как проверять стационарность, оценивать VAR, рассчитывать функции импульсного отклика (IRF), выполнять разложение дисперсии и создавать прогнозы профессионального качества в Stata. Векторная авторегрессия (VAR) в Stata | Прогнозы вне выборки с доверительными интервалами В этом руководстве я пошагово проведу вас через весь процесс оценки модели VAR. Мы начнем с импорта и преобразования данных в логарифмы, разности и темпы роста, а затем проверим стационарность с помощью тестов на единичный корень, таких как ADF и DF-GLS. После определения свойств данных мы применяем коинтеграционный тест Йохансена для исследования наличия долгосрочной связи между денежной массой и ценами. Опираясь на эту основу, мы переходим к оценке векторной авторегрессионной модели (VAR), тщательно выбирая оптимальную длину лага и записывая формальное представление системы. Для выявления шоков мы используем разложение Холецкого, которое позволяет интерпретировать краткосрочные ограничения. Устойчивость модели затем проверяется с помощью условий устойчивости VAR и диагностики остатков, включая тест LM на автокорреляцию. После этого мы исследуем предсказательную структуру системы с помощью тестов причинности Грейнджера, прежде чем перейти к динамическому анализу. Мы генерируем функции импульсного отклика (IRF) для отслеживания влияния шоков во времени и проводим разложение дисперсии для количественной оценки вклада денежной массы и цен в ошибки прогнозирования. Наконец, обучающее руководство завершается созданием вневыборочных прогнозов с доверительными интервалами, что позволяет получать готовые к публикации графики, которые можно использовать в академических исследованиях, анализе политики или прикладном прогнозировании. 📣 Получите полный пакет (слайды + набор данных + файл Do + графический код): 👉 https://jdeconomicstore.com/b/var-sta... 📊 Скачайте бесплатный набор данных, чтобы воспроизвести это руководство: 👉 https://www.forecastingeconomics.com/... 🎓 Это видео — часть моего БЕСПЛАТНОГО курса STATA — полный обзор можно найти здесь: 👉 https://www.forecastingeconomics.com/... 🌐 Посетите мой сайт, чтобы найти больше обучающих материалов и эконометрических ресурсов: 👉 https://www.forecastingeconomics.com/ 📺 Подпишитесь на новые обучающие материалы: 👉    / @forecastingeconomics   📧 Контакты: juan.damico@forecastingeconomics.com 📲 Подпишитесь на меня: https://juandamico.start.page/ --------------------------------------------------------------------------------------- 🕘 Временные метки 0:00 Введение 1:28 Обзор учебного пособия 3:56 Стационарность 6:26 Тест на коинтеграцию Йохансена 10:15 Оценка модели VAR 11:48 Формальное представление 13:35 Разложение Холецкого 16:35 Условия устойчивости VAR 17:28 Тест на автокорреляцию 18:48 Тест причинности по Грейнджеру 20:38 Функции импульсного отклика 23:58 Разложение дисперсии 26:28 Уверенный прогноз Полосы ---------------------------------------------------------------------------------------- Хуан Д’Амико – Экономист, прогнозирование экономики #Stata #VAR #Эконометрика #Прогнозирование #ВременныеРяды