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协整检验最新视觉报道_协整检验是用原数据还是差分数据(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

协整检验

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！

计量经济学：时间序列模型全解析 𐟓Š 时间序列定义时间序列是指按照时间顺序排列的一组数据。简单来说，就是同一指标在不同时间点的观测值。时间序列分析的目的是揭示这些数据背后的规律和趋势。 𐟔 白噪声与随机游走白噪声是一种没有模式或趋势的随机波动。而随机游走则是指时间序列中的每一个新值都是从前一个值随机生成的，没有固定的模式或趋势。 𐟓ˆ AR模型、MA模型、ARMA模型 AR模型（自回归模型）：通过将当前值与过去值的线性组合来预测未来值。 MA模型（移动平均模型）：通过将当前值与过去值的平均值来预测未来值。 ARMA模型（自回归移动平均模型）：结合了AR和MA模型的优点，适用于具有自相关性和移动平均性的时间序列。 𐟓Š 平稳性检验平稳性检验是时间序列分析中的重要步骤。通过检验时间序列的均值、方差和自协方差是否稳定，来判断该序列是否具有平稳性。 𐟔⠁RMA模型定阶 ARMA模型的定阶是指确定模型中的参数p和q的值。这通常通过观察自相关函数和偏自相关函数的图形来实现，选择合适的p和q值使得模型能够最好地拟合数据。 𐟓Š 单整、协整与协整检验单整：当时间序列经过差分后变得平稳时，称该序列为单整。协整：如果两个或多个非平稳时间序列的线性组合是平稳的，那么这些序列是协整的。协整检验：用于检验时间序列之间是否存在长期均衡关系。通过这些步骤，我们可以更好地理解和预测时间序列数据，为决策提供有力的支持。

如何轻松搞定商科实证论文？𐟓ˆ 写毕业论文时，导师放养式指导，自己又从未接触过实证论文，真是让人头疼。翻遍了各种资料和视频，一路踩坑。不过，经过一个月的努力，我终于以美美的Distinction毕业了！希望我的经验能帮到大家，避免走我的老路。𐟒ꊥ–‡的基本框架实证论文主要是分析一个或多个因素对研究因素的影响。通过上千数据绘制两者的拟合程度，分析两者间是否存在相关性、正相关还是负相关、相关的程度。大部分文章研究的是一对一的关系，其他因素作为无关变量，但会增加模型的拟合度。数据类型和处理方法大部分研究针对面板数据和截面数据，但其实还存在不平衡面板数据，操作方法和面板数据相似。一般采用SPSS或者Stata，相对简单一些。如果你是新手，可以用SPSS Pro，免费且对数据有很简单的分析。而Stata输出的表格更加专业，可以用在论文中，相对而言do命令也很固定。面板数据模型构建步骤描述性检验+相关性检验：先看看数据的分布和相关性。单位根检验：证明时间序列是平稳的，常用ADF、LLC、IPS检验。协整检验或模型修正：Kao检验、Pedroni检验、Westerlund检验。面板模型的选择与回归：根据F检验和Hausman检验的结果选择模型：混合估计模型OLS 固定效应模型：时期固定、个体固定、时间个体双固定效应随机效应模型 OLS检验：自变量和因变量之间呈线性相关（绘制散点图）对样本数据进行缩尾进行异方差检验，用robust标准差自变量之间多重共线性（不能大于10）误差项服从正态分布 Durbin-Watson检验内生性问题：没有指标，只能主观判断解决内生性问题解决内生性问题可以用GMM模型，包括遗漏变量、互为因果、自我选择偏误、样本选择偏误等。解决方法有工具变量、外生事件、匹配得分、双重差分法、DID-IV。稳健性检验最后一步是稳健性检验，解决内生性和数据处理导致的问题。可以用least squares dummy variable来解决个体效应和时间效应，其实就是0/1变量。也可以用xtreg或者reghdfe指令来表示。希望这些经验能帮到你们，祝大家顺利毕业！𐟎“

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！

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

𐟓ŠSTATA实证分析全攻略✨ 𐟔 你是否正在寻找一份详尽的STATA实证分析指南？看这里就对了！ 1️⃣ 𐟓‹前期准备： - 数据预处理：取对数、线性插值、缩尾，让数据更规范。 - 相关图表绘制：核心变量折线图、描述性统计表、相关系数表，一目了然。 2️⃣ 𐟧ž证分析前的变量计算： - 根据计算公式或因子分析、主成分分析来计算核心变量。 - 用值法计算所需指数，DEA计算全要素生产率，方法多样。 3️⃣ 𐟓ˆ基准回归分析： - 面板固定/随机效应模型，显著性调整，广义矩估计等，方法论尽在其中。 - 多值选择模型、排序与计数模型，受限因变量模型等，应有尽有。 - 内生性检验及其处理，平稳性检验、协整检验等，严谨分析。 4️⃣ 𐟔后续深入分析： - 异质性分析：分地区、分行业，探索不同维度。 - 内生性分析：变量替换法、2SLS工具变量法等，确保结果稳健。 - 稳健性分析：缩短时间、换变量、换方法、缩尾，全方位检验。 ✨快速掌握STATA实证分析，助力你的研究更上一层楼！

𐟓Š Stata数据实证分析全攻略 𐟒ኰŸŒŸ 准备工作： 1️⃣ 确定模型：挑选变量，选定模型函数形式。 2️⃣ 数据处理：线性插值、缩尾、取对数，确保数据质量。 3️⃣ 图表绘制：制作变量散点图、折线图，还有描述性统计表和相关系数表哦！𐟓ˆ 𐟔 实证分析前的计算： 1️⃣ 根据公式计算核心变量。 2️⃣ 用因子分析、主成分分析生成新变量。 3️⃣ 熵值法和DEA计算全要素生产率，让数据更精确！𐟧𐟓š 模型选择与回归分析： 1️⃣ 做模型设定检验，包括单位根检验、协整检验等。 2️⃣ 用普通最小二乘法、固定（随机）效应模型回归，还有最小二乘虚拟变量回归等高级方法。 3️⃣ 试试动态面板模型、向量自回归分析，让研究更深入！𐟔슊𐟔 进一步分析： 1️⃣ 做异质性分析，分产业、行业等探讨数据。 2️⃣ 解决内生性问题，用工具变量、2SLS等方法。 3️⃣ 做稳健性检验，改变时间窗口、变量替换，确保研究可靠性！𐟛᯸ 𐟎‰ 现在，你已经掌握了Stata数据实证分析的全流程！快去试试吧！✨

计量经济学EViews实验报告全攻略 𐟓Š 计量经济学实验报告全攻略 𐟓Š 𐟔 实验目标截面数据与时间序列数据相关性检验一元与多元线性回归 OLS模型估计多重共线性检验自相关与异方差检验虚拟变量引入平稳性与协整检验散点图分析 𐟓ˆ 实验内容截面数据与时间序列数据使用EViews软件，导入截面数据和时间序列数据，进行初步探索性分析。相关性检验计算变量间的相关系数，判断是否存在线性关系。一元与多元线性回归建立一元和多元线性回归模型，进行OLS估计。 OLS模型估计利用最小二乘法估计模型的参数，并检验模型的显著性。多重共线性检验通过VIF检验等多重共线性检验方法，识别并解决多重共线性问题。自相关与异方差检验进行自相关和异方差检验，并采取适当的修正措施。虚拟变量引入在模型中引入虚拟变量，探讨其对模型的影响。平稳性与协整检验进行单位根检验和协整检验，确保数据的平稳性和长期均衡关系。散点图分析绘制散点图，直观展示变量间的关系。 𐟓Š EViews软件使用利用EViews软件，进行上述实验内容的全部操作。 𐟓 实验报告撰写详细的实验报告，包括实验目的、方法、结果和讨论。 𐟓š 参考书籍《计量经济学导论》《EViews软件使用指南》 𐟔砥ꌥ‡†备熟悉EViews软件的基本操作了解计量经济学的基本理论和方法准备好实验所需的数据和资料 𐟓… 实验时间建议安排2-3小时进行实验操作和报告撰写。 𐟓 实验注意事项实验过程中要注意数据的准确性和完整性实验结果要进行充分的解释和讨论实验报告要清晰、规范、有条理 𐟓Š 实验结果根据实验步骤，记录实验结果，并进行详细分析。 𐟓ˆ 实验总结总结实验的主要发现和结论，提出进一步的研究方向。

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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