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协整最新娱乐体验_协整检验结果怎么看(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-12-01

焦炭2501：技术上，周三焦炭回落至1900下方，延续偏弱震荡走势。近期焦炭主要运行区间对应1900-1950一带，昨日逐步回落至区间低点下方，呈现震荡转弱迹象，不过焦煤止跌反弹，预计双焦节奏还将进入协整阶段，主看震荡走势。建议：焦炭进入偏弱运行，可以进入观望阶段，等待盘中提示。

寒假必备：Stata实证分析全攻略𐟓ˆ 𐟓š 一，数据处理技巧: 取年份数据；剔除无效样本；生成新变量；为变量添加标签。 𐟓Š 二，面板数据模型：固定效应模型 (Fixed Effects Model) 随机效应模型 (Random Effects Model) 差分面板模型 GMM动态面板模型面板VAR模型门限回归模型控制年度和行业变量的固定效应模型 𐟓ˆ 三，时间序列模型： GARCH模型 VAR向量自回归模型脉冲响应方差分解 VECM向量误差修正模型 𐟔 四，分位数回归，调节效应，双重差分，中介效应，时间序列Var，VECM显著性优化。稳健性检验。 𐟛 ️ 五，异方差，自相关，多重共线性，随机解释变量，内生性等的检验及修正。 𐟓Š 六，描述性统计，相关性分析，单位根检验，协整检验等。 𐟔 七，稳定性检验：互为因果检验，2SLS工具变量法，PSM得分倾向匹配检验，豪斯曼检验，HECKMAN二阶段检验等。 𐟓š 你可以获得： Data数据和do文件代码结果文字分析

数学建模必备软件推荐：小白也能轻松上手嘿，数学建模的小白们，你们是不是也在为找不到合适的软件而头疼？别担心，我来给你们分享几款适合初学者的数模软件，让你们轻松上手！ Excel 𐟓Š 首先，最经典的Excel绝对不能错过！它可是office三件套中的一员，内置的函数非常强大。你可以用它来进行简单的数据分析，绘制散点图、直方图等等。数据预处理也可以轻松搞定！ R语言 𐟌 R语言可是大数据分析的利器，特别适合那些喜欢编程的小伙伴。它的统计计算和制图能力非常强大，很多数据分析师都离不开它。虽然语法有点复杂，但一旦上手，你会发现它非常强大。 Eviews 𐟓ˆ Eviews是经济学和金融学研究者的最爱。它能够快速计算各种统计量，比如相关系数、协方差、自相关系数等等。还能进行T检验、方差分析、协整检验等各种复杂的分析。 Origin 𐟌𑊏rigin支持多种绘图模板，从二维到三维，从散点到曲面拟合，它都能搞定。还有高端的统计分析功能，比如图像处理和信号处理。简直就是科研人员的必备神器！ SPSS 𐟓Š SPSS是数学建模中常用的数据分析软件之一，操作难度不大。它在通讯、医疗、银行、证券、保险、制造、商业、市场研究、科研教育等多个领域都有广泛应用。 MATLAB 𐟧ATLAB主要用于算法开发、数据分析和数据可视化。它支持矩阵计算、绘制函数及数据图像等功能。基于事件建模、物理建模、无线通信、实时仿真和测试都可以用它来实现。 Python 𐟐 Python是一款专业的图形化编程软件，特别适合那些喜欢编程的小伙伴。它可以进行可视化代码编程，而且Python是未来编程语言的发展方向。不学Python，不学人工智能、不学大数据分析就要被时代所淘汰了！ Stata 𐟓Š Stata是一款非常好用的数据分析软件，特别适合社会科学、生物统计学、健康科学、流行病学、心理学和经济学等领域的研究者。它结合内置的数据编辑器和各种图表功能，可以轻松统计出结果。 SAS 𐟓ˆ SAS可以进行数据读入、处理和展现等内容，掌握它基本上可以满足大部分实际项目中数据处理的需要。它的统计分析功能非常全面，包括描述性统计分析、参数估计与假设检验、方差分析等等。 SigmaPlot 𐟌𑊓igmaPlot是一款非常好用且功能强大的专业科学绘图软件。使用它，你可以生成高质量的图表，而无需在计算机前花费几个小时。生命科学领域使用这款软件较多。希望这些推荐能帮到你们，让你们在数学建模的道路上越走越远！如果有任何疑问，欢迎留言讨论哦！

【中国有色金属期货的价格影响与波动风险传导】有色金属作为一种重要的工业原料，在国民经济的发展中起着重要的作用。在本文中，研究人员运用协整相关理论和广义自回归条件异方差(GARCH)模型方法，对上海期货交易所上市有色金属的价格发现功能和影响，以及国际定价能力和波动风险传导进行了实证研究。研究发现，国内有色金属铜、铝、锌、铅、镍、锡期货价格具有较强的价格发现功能；此外，国内有色金属期货对铜、铝、锌的国际价格影响较强，而对铅、镍、锡的国际价格影响较弱。相关研究论文已发表在《American Journal of Industrial and Business Management》上。DOI: 10.4236/ajibm.2024.1410063网页链接「论文发表」「有色金属」「期货价格」「价格发现功能」

更新一下我觉得近期能拿诺奖名单个人觉得会得拿诺奖的名单。博弈论的Kreps、Ken Binmore、Ariel Rubinstein（都是很能写教科书的大佬国际贸易的Melitz 、Eaton、Kortum（养活了一堆徒子徒孙宏观经济增长的Barro、Aghion（用过教程，不过宏观经济增长基本没啥新进展了金融的Shleifer Vishny（用微积分写论文的YYDS 金融摩擦的Kiyotaki Moore Gertler （突然发现这几位开创性成果都快30多年了计量就猜个搞出协整检验的Johansen 再来一个真ⷌGBT的Deirdre N. McCloskey

超热门的Stata实证分析技巧大揭秘！ 𐟔想要在实证分析中脱颖而出？Stata提供了众多强大的工具和方法，让你轻松应对各种实证挑战！ 𐟓š不必从零开始，掌握这些关键技巧，你的实证分析将更加高效和准确： 1️⃣ 最小二乘法：经典回归分析的基础。 2️⃣ 固定/随机效应模型：处理面板数据的利器。 3️⃣ GMM：动态面板数据模型的优选。 4️⃣ DID：政策效应评估的经典方法。 5️⃣ 多种检验：LM检验、豪斯曼检验、单位根检验、协整检验等，确保模型稳健。 6️⃣ 中介效应、调节效应：探索变量间的中介和调节作用。 7️⃣ 数据清洗整理：从原始数据到描述性统计，再到必要检验，一步步构建实证基础。 8️⃣ 稳健性检验：确保实证结果的可靠性。 𐟓ˆ你将获得： ✅ 详细的描述性统计表。 ✅ 实证分析所需的各类检验。 ✅ Stata建模的实证方法。 ✅ 原始数据、do文件及实证结果解释。 𐟌Ÿ掌握这些技巧，你的Stata实证分析将更加深入和全面！

Stata实战秘籍！轻松掌握 𐟌Ÿ 2024年最新版Stata代码大全，适合初学者，让你轻松完成实证分析！ 𐟓… 2024年8月更新，包含最新研究成果和实用技巧。 𐟓‚ 文件包含以下步骤： 1️⃣ 数据导入：将本地Excel文件导入Stata中。 2️⃣ 数据处理：包括取年份、剔除样本、生成新变量、添加变量标签、生成行业和年度虚拟变量、基本数据匹配、Winsor处理、剔除缺失值等。 3️⃣ 描述性统计：导出描述性统计结果。 4️⃣ 相关性分析：包括多重共线性分析。 5️⃣ 实证模型分析：OLS回归、分组回归、面板数据回归、单变量分析、最小二乘法、分位数回归、Logit、Tobit、Probit模型、系统GMM、双重差分模型（DID）、豪斯曼检验、时间/个体/行业固定效应检验等。 6️⃣ 内生性检验：包括工具变量、滞后期等多种方法，如PSM模型、滞后期模型、Heckman两阶段、工具变量两阶段最小二乘等。 7️⃣ 调节效应和中介效应分析：具体代码见文件。 8️⃣ 其他常用分析方法：如IV、PSM、DID、PSMDID、RDD、合成控制法、断点回归、面板协整、面包二元离散选择等。 𐟔堤𙰥ˆ𐥍𓥭楈𐯼非常详细，应有尽有。 𐟚€ 从零开始，逐步掌握Stata实证分析技巧，独立完成一篇实证研究！

准精算师考试：精算模型与数据分析全解析 𐟓š 考试方式：准精算师考试采用机考形式，题型包括单选题和简答题。计算题是主要考察内容，机考系统需要手动输入公式，操作相对复杂，容易出错。建议考生准备一台备用电脑，以防系统故障。 𐟓Š 考试内容：风险理论（约30%）随机过程：基本概念，参考老精算教材A1的第10、11章。理赔额和理赔次数：B1-2章，B4-4章。个体/聚合风险模型：B1-3、4、5章，B4-5、6章。破产模型：B4-7章。生存分析（约15%）生存模型理论：B4-2章。生存分析：基本概念和方法。随机模拟（约10%）随机数：B4-13章。模拟样本的容量：理解并能够应用。 Bootstrap模拟：基本概念。 MCMC模拟：基本概念。回归分析（约15%）线性回归：基本概念和方法。广义线性模型：基本概念和方法。惩罚线性回归模型：基本概念和方法。时间序列基础（约10%）时间序列和平稳时间序列：基本概念。滑动平均自回归模型：基本概念和方法。多维时间序列的概念及协整性：基本概念。机器学习（约20%）机器学习方法分类：基本概念和方法。模型的评估和选择：基本概念和方法。决策树：基本概念和方法。聚类分析：基本概念和方法。数据降维：基本概念和方法。 𐟓 刷题建议： B1、2、4、5对应章节书后题； B4教辅对应习题；额外找一些时间序列和回归分析的题目，例如老A1教材的第九章及教辅题。 𐟒ᠦ示：备考时建议对照教材目录进行复习，确保不遗漏任何重要知识点。

金融计量学EViews实证分析指南 𐟓Š 实训内容：数据收集与预处理：收集某一金融市场（如股票市场、债券市场或外汇市场）的历史数据，包括收盘价、收益率、波动率等关键指标。对数据进行清洗和预处理，消除异常值和缺失值。差分方程与动态模型：利用差分方程对时间序列数据进行建模，分析数据中的动态特性。构建并估计一个简单的滞后模型，解释其经济含义。平稳AR模型与平稳ARMA模型：使用平稳AR模型和平稳ARMA模型对时间序列数据进行拟合。比较不同模型的拟合效果，选择最优模型，并解释模型的经济学意义。 GARCH模型：利用GARCH模型对金融市场的波动率进行建模。估计模型的参数，并解释模型如何捕捉市场的波动聚集现象。向量自回归(VAR)模型：选取多个金融市场指标，构建VAR模型。分析各变量之间的动态关系，进行脉冲响应分析和方差分解。协整与误差修正模型：检验所选金融市场指标之间是否存在协整关系。如果存在协整关系，构建误差修正模型，并解释其经济学含义。预测与评估：利用上述模型对金融市场的未来走势进行预测。评估模型的预测性能。 𐟓‹ 实训要求：学生需要按照上述实训内容逐一完成，确保每个步骤都有详细的操作和结果记录。实训过程中应注重模型的经济学解释，而不仅仅是技术操作。预测结果应基于模型的实际表现，不得人为调整。提交的实训报告应包含数据描述、模型构建过程、结果展示和经济学解释等内容。 𐟓ˆ 示例分析：单位根检验：对深证成指收盘价序列进行ADF检验，结果显示存在单位根，说明序列非平稳。差分方程建模：对深证成指收盘价序列进行一次差分后，建立AR模型，结果显示模型拟合效果良好。 GARCH模型：利用GARCH模型对深证成指的波动率进行建模，估计参数后发现模型能有效捕捉市场的波动聚集现象。 VAR模型：选取多个金融市场指标构建VAR模型，分析各变量之间的动态关系，并进行脉冲响应分析和方差分解。协整与误差修正模型：检验深证成指与上证指数之间是否存在协整关系，结果显示存在协整关系，构建误差修正模型后发现短期波动会向长期均衡调整。预测与评估：利用上述模型对金融市场的未来走势进行预测，并评估模型的预测性能。

时间序列截面数据面板数据 𐟌Ÿ 同学们好！今天我们来聊聊实证分析中的三种常见数据类型：截面数据、时间序列数据和面板数据。在开始之前，先给大家普及一下：面板数据是结合了截面和时间序列特点的数据类型，适用于多个个体在一段时间内的研究。时间序列数据则侧重于单个个体在一段时间内的变化，而截面数据则是某个时间点上不同个体的状态。 𐟓Š 截面数据（Cross-sectional Data）截面数据是指在某个特定时间点上收集的数据。比如，2019年山东省16个地级市的各种变量数据。这种数据类型在实证分析中相对较少见，但它们可以为我们提供某个时间点的静态快照。 𐟓ˆ 时间序列数据（Time-series Data）时间序列数据关注的是单个个体在一段时间内的变化。例如，青岛市2011年至2019年的各种变量数据。这种数据类型要求样本量较大，并且需要复杂的模型来处理，如VAR模型。此外，还需要进行一系列的检验，如平稳性检验、协整检验等。虽然时间序列数据的模型应用范围较广，但实操难度较大，不太适合初学者。 𐟓Š 面板数据（Panel Data）面板数据结合了截面和时间序列的特点，记录了多个个体在一段时间内的变化。例如，山东省16个地级市2011年至2019年的数据。这种数据类型信息量大，样本丰富，适用于大多数实证分析。目前，面板数据已经成为实证分析的主流，形成了成熟的实证体系，如描述性统计、相关性检验等。 𐟔 综合来看，面板数据适用范围最广，适合初学者上手。虽然数据搜集难度略高，但已经有成熟的实证体系支持。除非导师明确要求使用时间序列数据，否则建议所有同学都从面板数据开始进行实证分析。希望这些基础知识的讲解能帮助大家更好地理解实证分析的不同数据类型，为后续的实证研究打下坚实的基础！𐟒ꀀ

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