修正的时间序列回归法

stata时间序列回归步骤命令1.引言1.1 概述概述部分的内容：时间序列回归是一种经济学和统计学领域中常用的分析方法，用于研究随时间变化的因果关系。

它涉及使用时间上的观测数据来分析自变量和因变量之间的关系，并预测未来的值。

Stata是一种功能强大的统计软件，广泛用于数据分析和经济研究。

在Stata中，有一系列的命令可供使用，用于进行时间序列回归分析。

本文将介绍使用Stata进行时间序列回归分析的步骤和相应的命令。

通过学习这些命令，读者将能够熟练地使用Stata进行时间序列回归分析，并获得准确和可靠的结果。

本文主要包括以下章节内容：1. 引言部分介绍了时间序列回归的概述、文章结构和目的，旨在帮助读者全面了解本文内容。

2. 正文部分将详细介绍时间序列回归的概念和原理，并介绍Stata中的时间序列回归命令。

这些命令包括数据准备、建立模型、模型估计和统计推断等步骤。

3. 结论部分对本文进行总结，并展望时间序列回归在未来的应用前景。

同时，还会指出时间序列回归分析中可能存在的局限性，以及可能的改进方向。

通过本文的学习，读者将了解时间序列回归分析的基本概念和步骤，掌握对时间序列数据进行回归分析的方法和技巧，并能够运用Stata软件进行实际的分析工作。

1.2文章结构文章结构（Article Structure）本文将按照以下结构进行叙述。

第一部分为引言部分，目的是对时间序列回归步骤命令进行一个概述，并说明本文的目的。

接下来，第二部分将详细介绍时间序列回归的概念和一般步骤，并使用stata命令进行说明。

同时，本文还将重点介绍两个关键要点，这些要点对于正确进行时间序列回归分析非常重要。

最后，第三部分为结论，将总结本文的主要内容，并展望一下未来可能的研究方向。

在正文部分，我们将首先概述时间序列回归的基本概念，并提供了一个对该方法的整体认识。

然后，我们将详细介绍stata时间序列回归步骤命令的使用方法，包括数据导入、变量设定、模型拟合和结果解释等。

判断题1.财务会计主要以整个企业为核算对象，而管理会计既涉及整体又涉及局部。

（）答案：正确2.单位变动成本随业务量的增加而减少。

（）答案：错误3.销售预测中的趋势分析法和相关因数分析法属于定量分析法。

（）答案：错误4.变动成本法与完全成本法的主要区别表现在产品成本的构成、存货计价、盈亏计算等三个方面的不同。

（）答案：错误5.企业处于保本状态时，安全边际率０，保本作业率等于１。

（）答案：正确6.在产品生产决策中，可以产品的单位贡献毛益的大小作为择优的标准。

（）答案：正确7.企业为了扭亏为盈，凡是亏损产品都应停产。

（）答案：错误8.只要固定成本不等于０，经营杠杆系数恒大于１。

（）答案：正确9.在滚动预算中预算期是连续不断的，始终保持一定期限。

（）答案：正确10.成本中心之间相互提供产品或劳务，可以按实际成本作为内部转移价格。

（）答案：错误1.成本性态分析中高低点法的优点是计算精度高，缺点是过于计算过程过于复杂。

（）答案：错误2.导致两种方法分期营业利润出现狭义差额的根本原因，就在于它们对固定性制造费用的处理采取了不同的方式。

（）答案：错误3.在其他条件不变情况下，固定成本越高，保本量越大。

（）答案：正确4.成本预测是其他各项预测的前提。

（）5.在管理会计的调价决策中，如果调高价格后预计销量超过利润无差别点的销售量，那么就应当进行调价。

（）答案：错误6.在建设期等于零时，则长期投资项目的投资职能采取一次性投入方式。

（）答案：错误7.预计资产负债表和预计利润表构成了整个的财务预算。

（）答案：错误8.在标准成本控制系统中，计算价格差异的用量基础是实际产量下的实际耗用量。

（）答案：错误9.确定最优生产批量时，考虑的相关成本有调整准备成本、储存成本和生产中的变动成本。

（）答案：错误10.著名的管理学家西蒙首次提出“战略管理会计”一词的年限是1981年。

（）答案：正确1.为保证管理会计信息质量对决策有用，通常要求将有关的未来信息估计误差控制在决策者可以接受的一定可信区间内，这体现了可信性原则的可理解性要求。

时间序列的协整检验与误差修正模型讲义时间序列的协整检验与误差修正模型是在经济学和金融学中广泛使用的方法，用于分析两个或多个变量之间的长期稳定关系。

本讲义将介绍协整检验的基本概念和步骤，并讨论误差修正模型的理论背景和实际应用。

一、协整检验1. 概念与原理协整是指两个或多个变量之间存在长期稳定的关系，即它们的线性组合是平稳的。

协整关系可以用来解释一个变量对另一个变量的影响，并提供长期均衡关系的信息。

协整检验的基本原理是利用单位根检验方法，测试变量是否存在单位根（非平稳性）。

如果变量存在单位根，则它们是非平稳的；如果变量不存在单位根，则它们是平稳的。

如果变量之间存在协整关系，它们的线性组合将是平稳的。

2. 协整检验的步骤协整检验的一般步骤如下：- 收集数据并绘制时间序列图，观察变量之间的趋势和关系；- 进行单位根检验，常用的方法包括ADF检验、Phillips-Perron检验等；- 如果变量存在单位根，则进行差分，直到变量变为平稳的；- 应用最小二乘法等方法，估计协整关系方程；- 进行残差平稳性检验，确保协整关系的合理性；- 如果协整关系存在，可以进行模型的进一步分析与应用。

二、误差修正模型（Error Correction Model, ECM）1. 概念与原理误差修正模型是一种动态模型，用于解释协整关系的调整速度和误差纠正机制。

在误差修正模型中，除了协整关系的线性组合外，还引入了误差修正项，用于捕捉变量之间的短期非平衡关系。

误差修正项反映了系统离开长期均衡后的调整速度，通过估计误差修正项的系数，可以判断系统是否有趋向于均衡的能力。

当误差修正项的系数为负数且显著时，表示系统具有自我修复的能力；当系数为零时，表示系统处于长期均衡状态；当系数为正数时，表示系统趋向于进一步偏离均衡。

2. ECM模型的应用误差修正模型可以用于解释和预测时间序列数据的长期和短期动态变化。

它在经济学和金融学中有广泛的应用，如货币供给与通货膨胀、利率与消费支出、汇率与经济增长等领域。

实验八 时间序列之误差修正模型一、实验目的和要求：1. 理解平稳性、长期均衡和协整。

2. 熟练掌握时间序列的ADF 检验。

3. 掌握双变量的Engle-Granger 检验。

4. 掌握掌握双变量误差修正模型的估计。

5. 熟练使用Eviews 建立误差修正模型。

6. 培养运用误差修正模型解决实际经济问题的能力。

二、预备知识：1.长期均衡性和协整 经典回归模型（classical regression model ）是建立在稳定数据变量基础上的，对于非稳定变量，不能使用经典回归模型，否则会出现虚假回归等诸多问题。

由于许多经济变量是非稳定的，这就给经典的回归分析方法带来了很大限制。

如果变量之间有着长期的稳定关系，即它们之间是协整的（cointegration) ，则是可以使用经典回归模型方法建立回归模型的。

（1）X 与Y 间的长期“均衡关系”由式描述:01t t t Y X u αα=++，随机扰动项ut 是平稳序列。

（2）假设时间序列X 与Y 是I(1)序列，01t t t Y X u αα=++，如果非均衡误差01=--t t t u Y X αα是平稳的，我们称变量X 与Y 是协整的（cointegrated ）。

2.协整检验：双变量的Engle-Granger 检验。

为了检验两个一阶单整变量Yt,Xt 是否为协整，Engle 和Granger 于1987年提出两步检验法，也称为EG 检验。

第一步，用OLS 方法估计方程：01ˆˆˆtt Y X αα=+ （A ） 并计算非均衡误差，得到：ˆt t te Y Y =- 称为协整回归(cointegrating)或静态回归(static regression)。

第二步，检验 ˆt e的单整性。

如果 t e 为平稳序列，则认为X 与Y 是协整的；否则，认为X 与Y 不存在协整关系。

t e 的单整性的检验方法仍然是DF 检验或者ADF 检验，但DF 和ADF 的临界值不是很合适，Engle 和Granger 已经计算了这些值（下表）。

第章预测分析练习题第四章预测分析⼀、单项选择题1．对于制造⾏业的企业来说，经营预测的对象包括对产品销售市场、产品⽣产成本、利润以及（）等⽅⾯的预测。

A资⾦需要量 B流动资⾦需要量 C固定资⾦需要量 D材料需要量2．经营预测（）特点要求经营预测结果的表述必须清晰，不能模凌两可、似是⽽⾮、含糊不清。

A预见性 B可检验性 C明确性 D客观性3．在进⾏销售预测时应考虑外部因素和内部因素，外部因素不包括（）。

A信⽤政策 B市场需求变化 C经济发展趋势 D企业的市场占有率4．（）是根据市场预测的⽬的和要求，由预测组织者向有关专家提供与市场预测有关的资料，并收集汇总专家对未来市场所做的判断预测值的⽅法。

A 德尔菲法B 专家个⼈意见集合法 C专家会议法 D判断分析法5．（）是邀请或召集有关专家，通过在会议上专家发表的意见，并将专家的意见加以综合，对某种市场现象的未来情况做出预测的⽅法。

A 判断分析法 B专家意见调查法 C德尔菲法 D专家会议法6．采⽤函询调查的⽅法向有关专家征询意见，然后将专家意见进⾏综合、整理后，通过匿名⽅式反馈给各位专家，再次征询意见，如此反复综合、反馈，直⾄得出基本⼀致的意见为⽌的预测⽅法是（）。

A 德尔菲法B 专家个⼈意见集合法 C专家会议法 D调查分析法7．下列各项中，不属于定量分析法的是（）。

A调查分析法 B算术平均法 C回归分析法 D购买⼒指数法8．（）是根据市场现象的历史资料，运⽤科学的数学⽅法建⽴预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，预计或估计市场现象未来表现的数量。

A因果预测法 B 趋势预测法（时间序列分析法）C定性预测法D定量预测法9．下列各项中，属于因果预测分析法的是（）。

A趋势平均法 B移动平均法 C指数曲线法 D 指数平滑法10．下列各种销售预测⽅法中，属于没有考虑远近期销售业务量对未来销售状况会产⽣不同影响的⽅法是（）。

A移动平均法 B算术平均法 C加权平均法 D季节预测分析法11．（）是指在对时间序列进⾏分析研究的基础上，计算时间序列观察值的某种平均数，并以此平均数为基础确定预测模型或预测值的经营预测⽅法。

第五章练习题一、单项选择题1.企业根据现有的经济条件和掌握的历史资料以及客观事物的内在联系，对生产经营活动的未来发展趋势和状况进行的预计和测算的过程，就是管理会计的（）。

A.经营决策B.经营预测C.生产决策D.生产预测2.下列各项中，属于因果预测分析法的是（）。

A.趋势平均法B.移动平均法C.指标建立法D.平滑指数法3.下列各项中，不属于定量分析法的是（）。

A.判断分析法B.算术平均法C.回归分析法D.平滑指数法4.通过函询方式，在互不通气的前提下向若干经济专家分别征求意见的方法是（）。

A.专家函询法B.专家小组法C.专家个人意见集合法D.特尔菲法5.下列各种销售预测方法中，属于没有考虑远近期销售业务量对未来销售状况会产生不同影响的方法是（）。

A.移动平均法B.算术平均法C.加权平均法D.平滑指数法6.下列各项中，不能按照统一的方法直接确定各期权数值的方法是（）。

A.移动平均法B.趋势平均法C.加权平均法D.平滑指数法7.在采用平滑指数法进行近期销售预测时，应选择的指数是（）。

A.固定的平滑指数B.较小的平滑指数C.较大的平滑指数D.任意数值的平滑指数8.因果预测分析法下用于建立预测模型的“回归分析法”与趋势外推法所采用的“修正的时间序列回归法”的回归系数计算公式（）。

A.完全相同B.完全不同C.大致相同D.大致不同9.在下列产品寿命周期的不同阶段中，产品销售量急剧下降的现象通常发生在（）。

A.萌芽期B.成长期C.成熟期D.衰退期10.在管理会计中，按目标利润预测的目标成本应当等于（）。

A．预计总产值与目标利润之差 B．预计销售收入与目标利润之差C．预计销售收入与预计总成本之差 D．变动成本总额与固定成本总额之和11.下列各项中，可用于预测追加资金需用量的方法是（）。

A．平均法 B．回归分析法 C．指数平滑法 D．销售百分比法12.利润敏感性分析是研究当制约利润的有关因素发生某种变化的时候对利润所产生影响的一种（）。

时间序列的协整检验与误差修正模型时间序列的协整检验与误差修正模型是经济学中常用的方法，用于分析两个或多个变量之间的长期关系。

协整检验是在时间序列数据中，判断变量之间是否存在长期平衡关系的一种方法。

误差修正模型是在协整关系已经验证的基础上，建立起变量之间的因果关系，对短期的偏离进行修正的模型。

协整检验的原理是基于单位根检验的思想，判断时间序列是否为平稳序列。

平稳序列是指序列的均值和方差不随时间发生变化。

如果两个变量都是非平稳序列，但它们的线性组合是平稳序列，那么可以认为这两个变量是协整的。

常用的协整检验方法有Engle-Granger方法和Johansen方法。

Engle-Granger方法是一种直观简单的协整检验方法。

它的步骤如下：首先，分别对两个变量进行单位根检验，确认它们是否为非平稳序列。

然后，对两个变量进行线性回归，得到残差序列。

接下来，对残差序列进行单位根检验，确认它是否为平稳序列。

最后，如果残差序列是平稳序列，则可以判断两个变量之间存在协整关系。

协整检验完成后，接下来可以建立误差修正模型。

误差修正模型是基于协整关系的基础上建立起来的，以短期的偏离修正为核心。

它的核心假设是，在长期平衡关系的约束下，两个变量之间的短期偏离可以通过一个修正项来消除。

误差修正模型的基本形式是多元线性回归模型，其中包含自变量、因变量以及一个误差修正项。

误差修正模型的估计和推断可以使用最小二乘法或最大似然法等统计方法进行。

通过对误差修正模型的估计和推断，可以对变量之间的因果关系进行分析。

同时，误差修正模型还可以用于预测和决策分析。

综上所述，时间序列的协整检验与误差修正模型是分析变量之间长期关系的重要工具。

协整检验可以判断变量是否具有长期平衡关系，而误差修正模型则可以分析变量之间的短期调整过程。

这些方法在经济学、金融学、管理学等领域都有广泛的应用。

时间序列的协整检验与误差修正模型是经济学中常用的方法，用于分析两个或多个变量之间的长期关系。

线性回归模型的经典假定及检验、修正一、线性回归模型的基本假定1、一元线性回归模型一元线性回归模型是最简单的计量经济学模型，在模型中只有一个解释变量，其一般形式是Y =β0+β1X 1+μ其中，Y 为被解释变量，X 为解释变量，β0与β1为待估参数，μ为随机干扰项。

回归分析的主要目的是要通过样本回归函数（模型）尽可能准确地估计总体回归函数（模型）。

为保证函数估计量具有良好的性质，通常对模型提出若干基本假设。

假设1：回归模型是正确设定的。

模型的正确设定主要包括两个方面的内容：（1）模型选择了正确的变量，即未遗漏重要变量，也不含无关变量；（2）模型选择了正确的函数形式，即当被解释变量与解释变量间呈现某种函数形式时，我们所设定的总体回归方程恰为该函数形式。

假设2：解释变量X 是确定性变量，而不是随机变量，在重复抽样中取固定值。

这里假定解释变量为非随机的，可以简化对参数估计性质的讨论。

假设3：解释变量X 在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X 的样本方差趋于一个非零的有限常数，即∑(X i −X ̅)2n i=1n→Q,n →∞ 在以因果关系为基础的回归分析中，往往就是通过解释变量X 的变化来解释被解释变量Y 的变化的，因此，解释变量X 要有足够的变异性。

对其样本方差的极限为非零有限常数的假设，旨在排除时间序列数据出现持续上升或下降的变量作为解释变量，因为这类数据不仅使大样本统计推断变得无效，而且往往产生伪回归问题。

假设4：随机误差项μ具有给定X 条件下的零均值、同方差以及无序列相关性，即E(μi|X i)=0Var(μi|X i)=σ2Cov(μi,μj|X i,X j)=0, i≠j随机误差项μ的条件零均值假设意味着μ的期望不依赖于X的变化而变化，且总为常数零。

该假设表明μ与X不存在任何形式的相关性，因此该假设成立时也往往称X为外生性解释变量随机误差项μ的条件同方差假设意味着μ的方差不依赖于X的变化而变化，且总为常数σ2。

时间序列的协整和误差修正模型时间序列分析中，协整和误差修正模型是两个重要的概念。

协整是指两个或多个时间序列之间的长期关系，而误差修正模型是一种用来修正时间序列中的误差的模型。

协整是经济学家提出的一个概念，用来解决时间序列数据存在的非平稳性的问题。

在实际应用中，有很多时间序列数据是非平稳的，即其均值和方差不随时间变化而保持不变。

然而，这些非平稳的时间序列之间可能存在长期的关系，也就是说它们会随着时间变化而趋于稳定。

这种关系可以通过协整分析来检验和建模。

协整模型的一种常见形式是误差修正模型（Error Correction Model，ECM）。

误差修正模型是建立在协整模型的基础上的，它可以用来描述时间序列数据之间的长期关系，并且考虑了这些时间序列数据之间的短期变动。

在误差修正模型中，如果两个时间序列之间存在协整关系，那么它们之间的生成误差（随机扰动）会导致它们之间的偏离程度逐渐回归到长期均衡的水平。

因此，误差修正模型是通过引入误差修正项来解决协整关系中存在的短期波动的问题。

误差修正模型的基本思想是，当两个时间序列之间存在协整关系时，如果它们之间的误差超过一定的阈值，那么它们之间的误差就会被修正回长期均衡的水平。

这种修正过程可以通过引入一个误差修正项来实现，从而使得模型具备误差修正的能力。

总之，协整和误差修正模型是对时间序列数据进行建模和分析的重要工具。

协整可以用来检验和描述时间序列之间的长期关系，而误差修正模型则是在协整的基础上引入修正项，用来处理时间序列之间的短期波动。

这些方法在经济学和金融学等领域中具有广泛的应用价值。

协整和误差修正模型是时间序列分析中非常重要的概念。

协整是指两个或多个非平稳时间序列之间存在的长期关系，而误差修正模型则是通过引入误差修正项来描述时间序列的短期波动。

在实际应用中，许多经济和金融时间序列是非平稳的，即它们的均值和方差会随时间变化而发生变动。

这种非平稳性可能会导致误导性的统计结果，因为传统的统计方法要求时间序列数据是平稳的。

时间序列预测模型在金融市场预测中的修正方法在金融市场中，时间序列预测模型被广泛应用于预测股票价格、利率、汇率等金融指标的走势。

然而，由于金融市场的特殊性，传统的时间序列预测模型在金融市场中常常表现出较大的误差和不稳定性。

为了提高预测的准确性和稳定性，研究者们提出了一系列修正方法，以适应金融市场的特点。

一、波动率修正方法金融市场的特点之一是波动率较高，股票价格、利率等金融指标经常出现剧烈的波动。

传统的时间序列预测模型通常假设数据具有恒定的波动率，这在金融市场中显然是不合理的。

为了解决这个问题，研究者们提出了一系列的波动率修正方法。

其中最常用的是ARCH模型（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity model）和GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity model）。

这两个模型可以在预测中考虑波动率的非恒定性，从而提高预测的准确性。

此外，还有一些基于波动率的修正方法，如EGARCH模型（Exponential GARCH model）和TGARCH模型（Threshold GARCH model），它们考虑了波动率的非对称性和阈值效应。

二、季节性修正方法金融市场中的时间序列数据常常呈现出季节性的特点，例如特定的月份或周期性事件会对市场产生较大影响，这也给时间序列预测带来了挑战。

为了解决这个问题，研究者们提出了一系列的季节性修正方法。

其中最常用的是季节性差分法和季节性ARIMA模型（Seasonal ARIMA model）。

季节性差分法通过对数据进行季节性差分，使得数据在季节调整后更具平稳性，从而提高预测效果。

季节性ARIMA模型则通过引入季节性差分和季节性自回归滞后项，对季节性进行建模和预测。

三、外部因素修正方法金融市场的走势常常受到外部因素的影响，比如经济数据的公布、政策的变化等。