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误差修正模型权威发布_误差修正模型的经济意义(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

误差修正模型

导师夸赞的Stata实证分析全攻略 𐟓Š 数据理解与预处理 1️⃣ 数据收集：明确数据来源、数据类型及数据粒度 2️⃣ 数据清洗：处理缺失值、重复值、异常值 3️⃣ 数据转化：生成新变量，创建行业和年度虚拟变量，进行Winsor化处理 𐟔 探索性数据分析 1️⃣ 描述性统计：计算中位数、均值、标准差等基本统计量 2️⃣ 相关性分析：检查变量间的相关性，发现可能的关联性 𐟓ˆ 假设检验进行异方差性检验、自相关性检验、多重共线性检验、单位根检验、协整检验、F检验、豪斯曼检验等 𐟓ˆ 模型选择与构建 1️⃣ 时间序列模型：GARCH模型、VAR向量自回归模型、VECM向量误差修正模型等 2️⃣ 面板数据模型：固定效应模型、GMM动态面板模型、门限回归模型等 3️⃣ 截面数据模型：负二项回归、Probit回归、Tobit回归、Logit回归、OLS等 𐟓ˆ 模型检验与优化 1️⃣ 稳健性检验：替换变量、补充变量、调整样本期、替换模型等 2️⃣ 内生性处理：PSM模型、滞后期模型、工具变量、Heckman两阶段等

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。

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

量化论文得分秘籍！如果你正在写一篇survey类的论文，欢迎留言提问，我会尽力总结survey类的写作和得分点。以下是一些关于量化分析论文的得分标准，供大家参考：研究生论文 60分起跳：非线性模型、OLS；面板数据+固定效应模型；时间序列+Granger/Cointegration；动态面板包括first difference。 65分起跳：面板数据+固定或随机效应+IV；动静GMM；误差修正模型；VAR及脉冲效应分析；差分DID。本科毕业论文 60分起跳：基本OLS+高阶模型设定；基本OLS+各种数据测试，如BP测试；WLS、GLS等；时间序列相关单位根检测。 65分起跳：面板+固定效应；基本参考研究生60分的组合形式。需要注意的是，研究生层面的“完成度”要求更高，即你是否具体解决了一个问题。例如，在本科阶段，解决到固定效应模型可以得到65分，但在研究生阶段，这只能得到60分的基础分。想要进一步得分，需要加入IV或其他手段解决剩余的内生性问题。起跳分指的是你正确完成了这些组合和流程可以得到的基础分。即使写得不尽人意，只要能基本完成，分数误差不会超过5分。按照本科40分、研究生50分的及格分数来看，百分百保证能过。不管是哪个学校、哪个专业，记住这句话：别出错，就能过。我给出的组合起跳分都是在60分或以上的，所以不会过不了的啊！至于最后能得多高的分数，我只能说祝你好运！之前的帖子有量化分析论文的回归模型总结，需要学习的同学可以去看看。不懂的模型可以直接从百度学习。

11月15日，第四次区域全面经济伙伴关系协定领导人会议正式签署《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP），会议同时还承诺协定自生效之日起即对印度加入保持开放。印度曾是积极推动RCEP成立的主要国家之一。然而，2019年11月4日，莫迪政府却在第三次RCEP会议上突然宣布退出RCEP谈判，官方回应其中重要原因是RCEP条款无法满足印度的诉求。莫迪政府认为RCEP旨在消除高关税、非关税壁垒的目标与印度制造业、农业所依赖的高关税保护之间难以弥合。另外，各成员国无法满足印度方面放宽人员流动限制的诉求，也使印度方面预期占优势地位的服务业在RCEP中进一步发展受到限制。可以说，印度以往的产业开放模式及其比较利益似乎成了当下加入RCEP的最大屏障。这一事实不免让人回头审视印度产业开放模式的合理性，以及在全球化进程不断加深的今天，这样的产业开放模式能否继续给印度经济带来增长效应？而关于印度对外开放的讨论，早期学者主要对印度对外开放的特征进行剖析。左连村通过对比中印两国改革开放的进程，总结得到印度对外开放主要受到中国对外开放的启发，两国开放均呈渐进态势和扩大开放的趋势，但中国开放以制造业为主，印度开放以服务业为主。另外，印度对外开放具有局部性，无法让下层群体获益。之后，大量学者探究了印度对外开放对经济增长的作用，学者主要利用国家层面的数据探究印度对外开放对经济增长产生的作用，大部分学者均认同改革开放对印度经济增长做出的显著贡献。赵伟从经验数据出发在比较中印两国自1990年起的GDP、对外贸易份额和FDI流量后，得到中印两国经济快速增长均得益于对外开放。阿格拉瓦尔（Agrawal）分别研究了改革开放前后出口在印度经济增长中的作用发现，在开放前出口并没有导致GDP增长，反而GDP增长导致了出口增加，开放后出口与GDP之间存在双向因果关系。林加拉吉•马利克等（Lingaraj Mallick et al）采用带有阈值协整的非对称误差修正模型，研究了1960-2018年间印度经济增长与贸易开放度之间的长期均衡关系发现，开放前经济增长导致的贸易开放度下降调整速度较快，但经济增长导致的贸易开放度上升调整速度较慢，开放后贸易开放度对经济增长的正负冲击调整速度均在加速。另外，早期部分学者对印度对外开放模式持肯定态度。黄亚生认为中国经济增长的优势在于基础教育，完善的教育体制推动经济增长，进而快速吸引FDI和基建投资。而印度经济增长的优势来源于印度自由的民主制。1991年起印度推行了更加彻底的私有化、金融改革开放、迎接全球化等措施，此后经济增长显著。作者认为，相比中国看得见的硬件基础领域，印度的制度性变革更具有推动经济增长的可持续性优势。随着印度对外开放发展的深化和相关政策的不断变革，目前更多学者对印度对外开放模式产生了相反见解。杨怡爽认为印度开放模式正在从政府“不去做什么”的自由化回到“必须做点什么”的保守民族主义，印度政府在奉行贸易保护主义又想继续维系20世纪90年代以来打造的市场开放形象，最终结果是经济的连续降速增长。宁胜男同样认为，面对上一轮自由化改革红利的消退，印度重新关注第二产业尤其制造业的发展，在开放战略上重新走向保护主义难以突破印度长期面临的经济困境。从现有研究印度对外开放的相关文献来看，学界对印度对外开放的特征已有整体性分析，但细化到产业层面的分析较少；大部分学者均认同印度早期对外开放对经济增长的推动作用，然而伴随印度开放发展的不断变化，学者就印度开放模式的优势和可持续性产生了从肯定到怀疑的态度转变。 11月11日，土库曼斯坦（简称：土）外交部部长拉希德ⷦⅥˆ—多夫在阿什哈巴德会见联合国驻土协调员德米特里ⷤ𛀦‹‰帕琴科，讨论气候变化问题。会谈期间，双方重点讨论实施2025-2026年路线图的具体合作方式，以加强土国际合作，实现全球甲烷承诺目标。梅列多夫和什拉帕琴科还就落实土关于建立中亚地区气候变化技术中心的倡议交换意见。此外，双方强调了专家之间交流经验、加强该地区各国气候变化问题协调中心伙伴关系的重要性。塔吉克斯坦（简称：塔）在俄罗斯的留学生来源国中位居第三。今年前三个季度，约6.5万名塔学生赴俄罗斯学习。自今年年初以来，学生赴俄罗斯留学数量最多的是哈萨克斯坦——8.3万名学生，其次是中国——6.8万人。在此期间，共有46.9万名外国留学生前往俄罗斯留学，包括来自乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、印度、土库曼斯坦及其他国家的留学生。今年的招生季，超100万名学生向俄罗斯高等院校提交超280万份申请，其中数十万人是外国人。此前报道，2024-2025年，俄罗斯将塔吉克斯坦留学生（奖学金）配额增加至1000人。 11月10日，蒙古共和国总统呼日勒苏赫抵达阿塞拜疆共和国，出席联合国气候变化框架公约第二十九次缔约方会议（COP29）。据阿新社报道，阿塞拜疆卫生部长泰穆尔ⷧ醨言𖥤륒Œ其他官员在盖达尔ⷩ˜🥈騀𖥤륛𝩙…机场迎接了蒙古国总统。

Stata实战！轻松搞定面板嘿，大家好！今天我想和大家聊聊Stata实证分析的那些事儿。其实，很多人一听到“Stata”就头大，觉得它好复杂。但真的，没那么难！作为一个在Stata上摸爬滚打了7年的老手，我可以负责任地告诉你，Stata实证分析真的不难！面板数据分析的那些事儿 𐟪𙊊首先，我们得搞清楚什么是面板数据。简单来说，面板数据就是一组数据，包含了多个个体在不同时间点的观测值。在进行面板数据分析时，有两个关键概念：固定效应和随机效应。固定效应模型关注的是个体间的固有差异，假设每个个体都有自己的固定特征，这些特征会影响因变量的变化。而随机效应模型则更关注个体间的随机变化，假设个体特征对因变量的影响是随机的。显著性调整：控制误差的关键 𐟎在进行统计分析时，确保结果的显著性是非常重要的。显著性调整方法可以帮助我们控制误差，减少虚假发现。常见的显著性调整方法有Bonferroni校正和Benjamini-Hochberg校正等。广义矩估计（GMM）：数据不完整的救星 𐟛 ️ 有时候，数据不完整或者模型假设不明确，这时候广义矩估计（GMM）就派上用场了。它通过优化一组矩条件来估计参数，特别有用。多值选择模型：处理多个取值的因变量 𐟎多值选择模型可以让我们考虑多个取值的因变量，从而更准确地描述变量之间的关系。这在解决某些实际问题时特别重要。排序与计数模型：有序分类数据的秘密武器 𐟔 排序与计数模型关注于对有序分类数据或计数数据进行建模和分析，帮助我们更全面地理解这类数据背后的规律。受限因变量模型：处理截断数据 𐟚犊当因变量存在下限或上限时，受限因变量模型（tobit）可以帮我们处理因变量截断的情况。门限回归和分位数回归：深入理解变量关系 𐟓ˆ 门限回归和分位数回归是在不同分位点或阈值上进行回归分析的方法，有助于我们更深入地理解变量之间的关系。解决内生性问题：克服估计误差 𐟔犊内生性问题指的是某些变量可能同时是解释变量和被解释变量，从而影响估计结果的准确性。为了克服这个问题，可以采用多种方法，如变量替代法、2SLS工具变量法、样本选择模型和处理效应模型等。时间序列分析：平稳性检验和协整检验 ⏰ 在时间序列分析中，平稳性检验和协整检验起着关键作用。它们帮助我们确定数据是否平稳以及变量之间是否存在长期关系。格兰杰因果检验与误差修正模型：探究因果关系 𐟔 最后，格兰杰因果检验可以帮助我们分析变量之间的因果关系，而误差修正模型则适用于存在协整关系的情况，用于校正短期误差。小结 𐟓 总之，Stata实证分析并没有你想象的那么复杂。只要掌握了这些基本概念和方法，你也能轻松上手！希望这篇文章能帮到你，如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！

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