stata操作介绍之时间序列

stata时间序列极端值
在Stata中进行时间序列极端值分析可以分为以下几个步骤：
数据导入与预处理：首先，需要将时间序列数据导入到Stata中。

可以使用use命令或import命令导入数据。

对于缺失值和异常值，可以使用drop命令或replace命令进行预处理。

时间序列图绘制：使用tsgraph命令绘制时间序列图，可以直观地观察数据的变化趋势和异常值。

识别极端值：根据时间序列图的观察结果，可以初步识别出异常值。

此外，还可以使用统计方法，如IQR（四分位距）和Z分数等，来识别极端值。

极端值处理：一旦识别出极端值，可以根据实际情况选择处理方式。

常用的处理方法包括填充、删除或使用稳健的统计方法来处理极端值。

模型选择与拟合：对于时间序列数据，可以使用ARIMA模型、SARIMA模型、VAR模型等来拟合数据。

根据自相关图和偏自相关图的观察结果，可以选择合适的模型。

模型诊断与检验：在拟合模型后，需要进行诊断和检验，以确保模型的适用性和准确性。

可以使用Stata提供的诊断命令，如armadiag、artest等来进行诊断和检验。

预测与控制：如果模型拟合良好，可以使用该模型进行预测和控制。

可以使用Stata 提供的预测命令，如predict、forecast等来进行预测和控制。

总之，对于时间序列极端值的处理和分析，需要综合考虑数据的实际情况和统计方法的选择。

在Stata中进行时间序列极端值分析时，需要注意数据的预处理、模型的适用性和预测的准确性。

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。

stata 时间序列回归模型使用 Stata 进行时间序列回归建模时间序列分析是统计学的一个分支，用于对按时间顺序排列的数据进行建模和预测。

Stata 是一个用于统计分析的强大软件包，它提供了广泛的功能来处理时间序列数据。

本文将指导您使用Stata 进行时间序列回归建模，重点介绍基本概念、过程和最佳实践。

基本概念时间序列回归模型是一种统计模型，用于预测未来值，同时考虑过去值的影响。

这些模型假设观测值之间存在时间相关性，并利用这种相关性来提高预测精度。

最常见的时间序列回归模型类型包括：自回归（AR）模型：当前值由过去的值线性加权。

移动平均（MA）模型：当前值由过去误差项的线性加权。

自回归移动平均（ARMA）模型：结合 AR 和 MA 模型。

自回归综合移动平均（ARIMA）模型：用于处理非平稳时间序列的 ARMA 扩展。

Stata 中的时间序列回归在 Stata 中，使用 `arima` 命令执行时间序列回归。

该命令需要指定模型类型、滞后阶数和估计选项。

基本的语法如下：```stataarima depvar [indepvars] (p d q) [options]```其中：`depvar` 是您要预测的因变量。

`indepvars` 是任何要包含在模型中的自变量。

`p`、`d` 和 `q` 是 AR、差分和 MA 滞后阶数。

`options` 指定估计选项，例如最大似然法或贝叶斯估计。

例如，要估计具有 1 个 AR 滞后和 2 个 MA 滞后的 ARMA(1,2) 模型，您可以使用以下命令：```stataarima y (1 0 2)```模型选择和诊断选择合适的模型对于时间序列回归至关重要。

Stata 提供了信息准则（例如 AIC 和 BIC）来帮助评估模型的拟合度。

您还可以使用图形诊断，例如残差图和自相关图，来检查模型的假设是否得到满足。

预测和预测区间一旦您选择了一个模型，就可以使用它来预测未来值。

时间序列模型结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。

在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。

而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。

从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。

本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。

一、基本命令1.1时间序列数据的处理1)声明时间序列：tsset 命令use gnp96.dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L.gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L.gnp2)检查是否有断点：tsreport, reportuse gnp96.dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值：tsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)追加样本：tsappenduse gnp96.dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappend , add(5) /*追加5个观察值*/list in -10/-1sum5)应用：样本外预测: predictreg gnp96 L.gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)清除时间标识: tsset, cleartsset, clear1.2变量的生成与处理1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlistuse gnp96.dta, cleartsset dategen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2.gnp96gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2.gnp96gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2.gnp96list in 1/10list in -10/-12)产生增长率变量: 对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D.lngnpgen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101.3日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 ....1960年1月1日，取值为 0；1）使用 tsset 命令指定显示格式use B6_tsset.dta, cleartsset t, dailylistuse B6_tsset.dta, cleartsset t, weeklylist2)指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmlist t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203）自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符c y m l nd j h q w _ . , : - / ' !cC Y M L ND J W定义如下：c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写) M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格). display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !! to display an exclamation point)样式1：Format Sample date in format-----------------------------------%td 07jul1948%tdM_d,_CY July 7, 1948%tdY/M/D 48/07/11%tdM-D-CY 07-11-1948%tqCY.q 1999.2%tqCY:q 1992:2%twCY,_w 2010, 48-----------------------------------样式2：Format Sample date in format----------------------------------%d 11jul1948%dDlCY 11jul1948%dDlY 11jul48%dM_d,_CY July 11, 1948%dd_M_CY 11 July 1948%dN/D/Y 07/11/48%dD/N/Y 11/07/48%dY/N/D 48/07/11%dN-D-CY 07-11-1948----------------------------------clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4）一个实例：生成连续的时间变量use e1920.dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301.4图解时间序列1）例1：clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0.7 0.2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0.7 0.2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制，但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2）例2：增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" ///3470 25dec2002 "x-mas", orient(vert)) 3）例3：增加两条纵向的标示线sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002) * 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002) local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2')4）例4：改变标签tsline calories, tlabel(, format(%tdmd)) ttitle("Date (2002)") tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型和SARMIA 模型ARIMA 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。

Stata是一个广泛使用的统计和数据分析软件，它提供了多种时间序列预测方法。

以下是一些常用的方法：
1.ARIMA模型：这是最常用的一类时间序列预测模型。

ARIMA模型
（AutoRegressive Integrated Moving Average）由自回归项（AR）、差分项（I）和移动平均项（MA）组成。

通过估计这些参数，可以对未来值进行预测。

2.指数平滑：指数平滑是一种简单的时间序列预测方法，它根据过去的数据
对未来值进行预测。

Stata提供了多种指数平滑方法，如简单指数平滑、Holt-Winters方法等。

3.VAR和VECM模型：这些模型用于分析多个时间序列之间的相互关系。

VAR（Vector AutoRegressive）模型和VECM（Vector Error Correction Model）模型可以用于研究多个时间序列之间的长期均衡关系和短期调整机制。

4.神经网络：神经网络是一种强大的预测工具，可以用于处理非线性时间序
列数据。

Stata提供了多种神经网络方法，如多层感知器、径向基函数等。

5.其他方法：除了上述方法外，Stata还提供了其他一些时间序列预测方法，
如季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA）、季节性自回归积分滑动平均向量误差修正模型（SARIMA-VECM）等。

在Stata中实现这些方法需要使用相应的命令或程序包。

例如，可以使用arima 命令来拟合ARIMA模型，使用smooth命令来执行指数平滑，使用var命令来拟合VAR和VECM模型等。

Stata时间序列单变量插补
在Stata中进行时间序列数据的单变量插补，可以使用以下步骤：
1.导入时间序列数据：首先，你需要将时间序列数据导入到Stata中。

可
以使用import delimited命令来导入以逗号分隔的数据文件。

2.检查缺失值：使用list命令来查看数据中是否存在缺失值。

3.识别缺失值的模式：了解缺失值的模式对于选择适当的插补方法非常
重要。

你可以使用missing命令来查看缺失值的分布情况。

4.选择合适的插补方法：根据缺失值的类型和分布，选择适合的插补方
法。

常用的单变量插补方法包括均值插补、中位数插补、众数插补、
线性插补等。

5.执行插补操作：使用Stata提供的命令或程序来执行插补操作。

例如，
fill命令可以用于替换缺失值。

6.验证插补结果：执行插补操作后，可以使用一些统计量或可视化工具
来验证插补结果是否合理。

例如，使用graph twoway (scatter varname)
命令来绘制变量与时间的关系图，查看插补后的数据是否平滑且符合
趋势。

7.导出结果：最后，你可以将插补后的数据导出到其他软件中进行进一
步的分析或可视化。

需要注意的是，单变量插补只能处理单个变量的缺失值，如果多个变量同时存在缺失值，可能需要使用更复杂的方法来进行处理。

此外，在进行插补操作时，应保持数据的原始结构和特点，避免引入额外的偏差或错误。

stata时间序列协整检验步骤时间序列协整检验是金融、经济学中常用的一种分析方法，主要用于发现变量之间的长期稳定关系。

利用此方法，可以判断两个变量是否具有共同的漂移趋势，即长期依赖关系。

在stata中，进行时间序列协整检验的步骤如下：步骤1：导入数据首先，需要导入需要进行协整检验的数据，可以使用以下命令：import delimited “data.csv”, cleardata.csv是存储数据的文件路径。

导入数据之后，可以使用以下命令查看数据的基本信息：describe命令将会显示数据的变量名、取值范围等基本信息。

步骤2：检查变量时间序列的平稳性协整模型的实现需要对时序数据进行平稳性检验，即对时序数据进行差分，使其平稳。

为了判断变量是否平稳，可以使用单位根检验，使用adf命令或pperron命令，例如：adf y, lags(10)该命令将对变量y进行单个单位根检验，lags参数用于设置单位根检验的滞后阶数。

步骤3：模型拟合和估计在进行平稳性检验之后，需要进行模型拟合和估计，使用vec命令，例如：vec y x, lags(2)其中，y和x是需要进行协整检验的变量，2是向前滞后的数量。

等式估计完成后可以使用以下命令查看估计结果：estat vif该命令用于检查协整关系是否存在多重共线性的问题。

步骤4：协整检验在估计完协整关系之后，需要进行协整检验。

使用以下命令可以进行协整检验：vecrank该命令将输出协整列的数量，如果协整列的数量大于0，则说明变量之间具有协整关系。

步骤5：决定容错率协整检验之后，需要决定容错率，即误差修正项的数量。

可以使用以下命令进行决定：vecrank, coint该命令将输出最小AIC、最小SC和最小HQ容忍度。

根据这些值，可以决定容错率的数量。

步骤6：进行残差检验最后，为了检验协整关系是否适用于数据，需要进行误差项的残差检验，可以使用以下命令：vecdiag该命令将输出描述残差的统计信息。

时间序列模型结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系，但模型的预测精度比较低。

在一些大规模的联立方程中，情况更是如此。

而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测，因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究，时间序列方法得到迅速发展。

从单变量时间序列到多元时间序列模型，从平稳过程到非平稳过程，时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象和过程控制等领域。

本章将介绍如下时间序列分析方法，ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。

一、基本命令1.1时间序列数据的处理1)声明时间序列：tsset 命令use gnp96.dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L.gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L.gnp2)检查是否有断点：tsreport, reportuse gnp96.dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值：tsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)追加样本：tsappenduse gnp96.dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappend , add(5) /*追加5个观察值*/list in -10/-1sum5)应用：样本外预测: predictreg gnp96 L.gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)清除时间标识: tsset, cleartsset, clear1.2变量的生成与处理1)滞后项、超前项和差分项 help tsvarlistuse gnp96.dta, cleartsset dategen Lgnp = L.gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2.gnp96gen Fgnp = F.gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2.gnp96gen Dgnp = D.gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2.gnp96list in 1/10list in -10/-12)产生增长率变量: 对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D.lngnpgen growth2 = (gnp96-L.gnp96)/L.gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分和变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101.3日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点：整数数值，如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 ....1960年1月1日，取值为 0；1）使用 tsset 命令指定显示格式use B6_tsset.dta, cleartsset t, dailylistuse B6_tsset.dta, cleartsset t, weeklylist2)指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmlist t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203）自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下：%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义：“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符c y m l nd j h q w _ . , : - / ' !cC Y M L ND J W定义如下：c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写) M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格). display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !! to display an exclamation point)样式1：Format Sample date in format-----------------------------------%td 07jul1948%tdM_d,_CY July 7, 1948%tdY/M/D 48/07/11%tdM-D-CY 07-11-1948%tqCY.q 1999.2%tqCY:q 1992:2%twCY,_w 2010, 48-----------------------------------样式2：Format Sample date in format----------------------------------%d 11jul1948%dDlCY 11jul1948%dDlY 11jul48%dM_d,_CY July 11, 1948%dd_M_CY 11 July 1948%dN/D/Y 07/11/48%dD/N/Y 11/07/48%dY/N/D 48/07/11%dN-D-CY 07-11-1948----------------------------------clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4）一个实例：生成连续的时间变量use e1920.dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301.4图解时间序列1）例1：clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0.7 0.2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0.7 0.2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制，但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2）例2：增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" ///3470 25dec2002 "x-mas", orient(vert)) 3）例3：增加两条纵向的标示线sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002) * 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002) local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2')4）例4：改变标签tsline calories, tlabel(, format(%tdmd)) ttitle("Date (2002)") tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型和SARMIA 模型ARIMA 模型的基本思想是：将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列，用一定的数学模型来近似描述这个序列。

时间序列模型结构模型虽然有助于人们理解变量之间的影响关系,但模型的预测精度比较低。

在一些大规模的联立方程中,情况更就是如此。

而早期的单变量时间序列模型有较少的参数却可以得到非常精确的预测,因此随着Box and Jenkins(1984)等奠基性的研究,时间序列方法得到迅速发展。

从单变量时间序列到多元时间序列模型,从平稳过程到非平稳过程,时间序列分析方法被广泛应用于经济、气象与过程控制等领域。

本章将介绍如下时间序列分析方法,ARIMA模型、ARCH族模型、VAR模型、VEC模型、单位根检验及协整检验等。

一、基本命令1、1时间序列数据的处理1)声明时间序列:tsset 命令use gnp96、dta, clearlist in 1/20gen Lgnp = L、gnptsset datelist in 1/20gen Lgnp = L、gnp2)检查就是否有断点:tsreport, reportuse gnp96、dta, cleartsset datetsreport, reportdrop in 10/10list in 1/12tsreport, reporttsreport, report list /*列出存在断点的样本信息*/3)填充缺漏值:tsfilltsfilltsreport, report listlist in 1/124)追加样本:tsappenduse gnp96、dta, cleartsset datelist in -10/-1sumtsappend , add(5) /*追加5个观察值*/list in -10/-1sum5)应用:样本外预测: predictreg gnp96 L、gnp96predict gnp_hatlist in -10/-16)清除时间标识: tsset, cleartsset, clear1、2变量的生成与处理1)滞后项、超前项与差分项 help tsvarlistuse gnp96、dta, cleartsset dategen Lgnp = L、gnp96 /*一阶滞后*/gen L2gnp = L2、gnp96gen Fgnp = F、gnp96 /*一阶超前*/gen F2gnp = F2、gnp96gen Dgnp = D、gnp96 /*一阶差分*/gen D2gnp = D2、gnp96list in 1/10list in -10/-12)产生增长率变量: 对数差分gen lngnp = ln(gnp96)gen growth = D、lngnpgen growth2 = (gnp96-L、gnp96)/L、gnp96gen diff = growth - growth2 /*表明对数差分与变量的增长率差别很小*/ list date gnp96 lngnp growth* diff in 1/101、3日期的处理日期的格式 help tsfmt基本时点:整数数值,如 -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3 、、、、1960年1月1日,取值为 0;1)使用use B6_tsset、dta, cleartsset t, dailylistuse B6_tsset、dta, cleartsset t, weeklylist2)指定起始时点cap drop monthgenerate month = m(1990-1) + _n - 1format month %tmlist t month in 1/20cap drop yeargen year = y(1952) + _n - 1format year %tylist t year in 1/203)自己设定不同的显示格式日期的显示格式 %d (%td) 定义如下:%[-][t]d<描述特定的显示格式>具体项目释义:“<描述特定的显示格式>”中可包含如下字母或字符c y m l nd j h q w _ 、 , : - / ' !cC Y M L ND J W定义如下:c and C 世纪值(个位数不附加/附加0)y and Y 不含世纪值的年份(个位数不附加/附加0)m 三个英文字母的月份简写(第一个字母大写)M 英文字母拼写的月份(第一个字母大写)n and N 数字月份(个位数不附加/附加0)d and D 一个月中的第几日(个位数不附加/附加0)j and J 一年中的第几日(个位数不附加/附加0)h 一年中的第几半年 (1 or 2)q 一年中的第几季度 (1, 2, 3, or 4)w and W 一年中的第几周(个位数不附加/附加0)_ display a blank (空格)、 display a period(句号), display a comma(逗号): display a colon(冒号)- display a dash (短线)/ display a slash(斜线)' display a close single quote(右引号)!c display character c (code !! to display an exclamation point) 样式1:Format Sample date in format-----------------------------------%td 07jul1948%tdM_d,_CY July 7, 1948%tdY/M/D 48/07/11%tdM-D-CY 07-11-1948%tqCY、q 1999、2%tqCY:q 1992:2%twCY,_w 2010, 48-----------------------------------样式2:Format Sample date in format----------------------------------%d 11jul1948%dDlCY 11jul1948%dDlY 11jul48%dM_d,_CY July 11, 1948%dd_M_CY 11 July 1948%dN/D/Y 07/11/48%dD/N/Y 11/07/48%dY/N/D 48/07/11%dN-D-CY 07-11-1948----------------------------------clearset obs 100gen t = _n + d(13feb1978)list t in 1/5format t %dCY-N-D /*1978-02-14*/list t in 1/5format t %dcy_n_d /*1978 2 14*/list t in 1/5use B6_tsset, clearlisttsset t, format(%twCY-m)list4)一个实例:生成连续的时间变量use e1920、dta, clearlist year month in 1/30sort year monthgen time = _ntsset timelist year month time in 1/30generate newmonth = m(1920-1) + time - 1tsset newmonth, monthlylist year month time newmonth in 1/301、4图解时间序列1)例1:clearset seed 13579113sim_arma ar2, ar(0、7 0、2) nobs(200)sim_arma ma2, ma(0、7 0、2)tsset _ttsline ar2 ma2* 亦可采用 twoway line 命令绘制,但较为繁琐twoway line ar2 ma2 _t2)例2:增加文字标注sysuse tsline2, cleartsset daytsline calories, ttick(28nov2002 25dec2002, tpos(in)) /// ttext(3470 28nov2002 "thanks" ///3470 25dec2002 "x-mas", orient(vert)) 3)例3:增加两条纵向的标示线 sysuse tsline2, clear tsset daytsline calories, tline(28nov2002 25dec2002) * 或采用 twoway line 命令 local d1 = d(28nov2002) local d2 = d(25dec2002)line calories day, xline(`d1' `d2') 4)例4:改变标签tsline calories, tlabel(, format(%tdmd)) ttitle("Date (2002)") tsline calories, tlabel(, format(%td))二、ARIMA 模型与SARMIA 模型ARIMA 模型的基本思想就是:将预测对象随时间推移而形成的数据序列视为一个随机序列,用一定的数学模型来近似描述这个序列。

stata时间序列代码
Stata的时间序列分析功能非常强大，可以用于各种时间序列分析任务，包括：
1.时间序列的描述性统计分析
2.时间序列的趋势、季节性和残差分析
3.时间序列的平稳性检验
4.时间序列的预测
以下是一些常用的Stata时间序列代码：
描述性统计分析
●use data.dta
●describe y
这段代码将显示变量y的描述性统计，包括均值、中位数、标准差、最小值、最大值等。

趋势、季节性和残差分析
●tsset y
●tsplot y
●detrend y
●deseasonalize y
●autoreg y
这段代码将显示变量y的趋势、季节性和残差分析结果。

平稳性检验
●adf y
●kpss y
这段代码将使用ADF和KPSS检验来检验变量y的平稳性。

预测
●ar y
●arima y
这段代码将使用AR和ARIMA模型来预测变量y。

TitleDescriptionThis entry describes this manual and what has changed since Stata10.RemarksThis manual documents Stata’s time-series commands and is referred to as[TS]in cross-references.After this entry,[TS]time series provides an overview of the ts commands.The other parts of this manual are arranged alphabetically.If you are new to Stata’s time-series features,we recommend that you read the following sectionsfirst:[TS]time series Introduction to time-series commands[TS]tsset Declare a dataset to be time-series dataStata is continually being updated,and Stata users are always writing new commands.To ensure that you have the latest features,you should install the most recent official update;see[R]update. What’s new1.New estimation command sspace estimates linear state-space models by maximum likelihood.Instate-space models,the dependent variables are linear functions of unobserved states and observed exogenous variables.A few of the many models are V ARMA models,structural time-series models, some linear dynamic models,and some stochastic general-equilibrium models.sspace can estimate the parameters of most linear time-series models with time-invariant parameters because they can be cast as state-space models.sspace can estimate stationary and nonstationary models.For stationary models,sspace uses the Kalmanfilter to estimate the observed states.For nonstationary models, sspace uses the De Jong diffuse Kalmanfilter.See[TS]sspace.2.New estimation command dvech estimates diagonal vech multivariate GARCH models.Thesemodels allow the conditional variance matrix of the dependent variables to follow aflexible dynamic structure in which each element of the current conditional variance matrix depends on its own past and on past shocks.See[TS]dvech.3.New estimation command dfactor estimates dynamic-factor models.These multivariate time-series models allow the dependent variables and the unobserved factor variables to have vector autoregressive(V AR)structures and to be linear functions of exogenous variables.See[TS]dfactor.4.Estimation commands newey,prais,sspace,dvech,and dfactor allow Stata’s new factor-variable varlist notation;see[U]11.4.3Factor variables.Also,these estimation commands allow the standard set of factor-variable–related reporting options;see[R]estimation options.5.New postestimation command margins,which calculates marginal means,predictive margins,marginal effects,and average marginal effects,is available after all time-series estimation commands.See[R]margins.6.New display option vsquish for estimation commands,which allows you to control the spacingin output containing time-series operators or factor variables,is available after all time-series estimation commands.See[R]estimation options.12intro—Introduction to time-series manual。