Stata III-4-5 TS GARCH
stata函数
stata函数Stata是一种用于统计分析和数据管理的软件，拥有强大的数据分析能力和丰富的函数库。
本文将介绍一些常用的Stata函数及其使用方法，帮助读者更好地理解和使用Stata进行数据分析。
1. summarize函数summarize函数用于对数值型变量进行描述性统计分析，包括计算变量的均值、标准差、最小值、最大值等。
例如，对于一个名为"income"的变量，可以使用以下命令进行描述性统计分析：summarize income该函数的输出结果包括均值、标准差、最小值、最大值、缺失值个数等信息。
2. generate函数generate函数用于创建新的变量，并对其赋值。
例如，可以使用以下命令创建一个新的变量"age_squared"，并将"age"的平方赋值给它：generate age_squared = age^2该函数可以根据已有的变量进行计算，并将结果保存为新的变量。
3. sort函数sort函数用于对数据集按照指定变量进行排序。
例如，可以使用以下命令对数据集按照"age"变量进行升序排序：sort age该函数可以方便地对数据集进行排序，便于后续的数据分析操作。
4. merge函数merge函数用于将两个数据集按照指定变量进行合并。
例如，假设有两个数据集分别为"dataset1"和"dataset2"，并且它们都有一个名为"ID"的变量，可以使用以下命令将两个数据集按照"ID"变量进行合并：merge dataset1 dataset2 using ID该函数可以将两个数据集中的相同"ID"值的观测合并到一起，方便进行分析和比较。
5. regress函数regress函数用于进行线性回归分析。
例如，可以使用以下命令对一个因变量"y"和两个自变量"x1"和"x2"进行线性回归分析：regress y x1 x2该函数可以得到回归系数、截距、残差等回归结果，并进行显著性检验和拟合优度分析。
STATA命令应用及详细解释
STATA命令应用及详细解释STATA是一种统计软件，被广泛应用于数据分析和统计建模。
在STATA中，有许多命令可以用来汇总数据并提取关键统计信息，以便更好地理解和解释数据。
下面将介绍一些常用的STATA命令，并详细解释其用途和功能。
1. summarize:summarize命令用于对数值变量进行简单的统计汇总。
它会输出变量的观测数、均值、标准差、最小值、最大值等统计量。
2. tabulate:tabulate命令用于对分类变量进行频数统计。
它会输出每个分类变量的取值及其频数，并可以计算相对频数和累计频数。
3. descriptives:descriptives命令可以同时对数值变量和分类变量进行统计汇总。
它会输出每个变量的观测数、缺失值数、均值、标准差、最小值、最大值、频数等统计量。
4. summarizeby:summarizeby命令可以按照一个或多个分类变量对数值变量进行分组统计。
它会输出每个分类组别的观测数、均值、标准差、最小值、最大值等统计量。
5. collapse:collapse命令用于对数据进行折叠操作，将数据按照指定的分类变量进行分组，并计算每组的汇总统计量。
它可以用于生成汇总数据集，以便后续分析。
6. bysort:bysort命令可以按照一个或多个变量对数据进行排序，然后对排序后的数据进行分组统计。
它可以与其他命令结合使用，如collapse、egen等。
7. egen:egen命令可以生成新的衍生变量，该变量可以基于原始数据进行计算。
它支持许多统计函数，如均值、标准差、总和、中位数等，并可以按照一个或多个分类变量进行分组计算。
8. tabstat:tabstat命令可以对数值变量进行多个统计量的计算，并将结果输出为一个表格。
它支持均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计量，并可以按照一个或多个分类变量进行分组计算。
9. corr:corr命令用于计算变量之间的相关系数。
STATA实用教程
STATA实用教程STATA是一种统计分析软件，广泛应用于数据分析、统计建模、数据可视化等领域。
它具有强大的数据处理能力和丰富的统计功能，能够快速、准确地处理大规模的数据集。
下面是一些STATA实用教程，帮助初学者快速上手该软件。
1.STATA基本操作STATA的基本操作包括数据导入和导出、数据集处理、变量管理等。
首先要学会使用STATA命令行界面和菜单栏来进行操作，了解STATA常用的命令和语法，掌握STATA常用的数据结构，如数据集、变量类型等。
同时，还需要学会使用STATA的帮助文档和网络资源，解决自己在使用过程中遇到的问题。
2.数据的描述性统计STATA可以进行各种描述性统计，例如计算均值、中位数、标准差、四分位数等，了解数据的分布情况。
可以利用summarize、describe等命令来进行描述性统计，还可以使用tabulate、histogram等命令进行变量的频数统计和画出直方图。
3.数据清洗和转换在实际应用中，数据往往需要进行清洗和转换。
STATA提供了一系列的命令，用于数据的清洗和转换。
比如，drop、keep命令可以删除不需要的变量或观察值；rename、recode命令可以对变量进行重命名和重新编码；reshape、merge命令可以进行数据重塑和合并等操作。
4.统计分析STATA提供了许多常用的统计方法和模型，可以进行统计分析。
例如，t检验、方差分析、线性回归、Logistic回归、生存分析、聚类分析等。
用户可以使用STATA内置的命令来进行统计分析，也可以使用STATA扩展包来进行更加复杂的分析。
5.高级数据处理STATA还提供了一些高级数据处理方法，如面板数据分析、时间序列分析、密度估计、非参数统计等。
这些方法对于处理复杂的数据结构和模型非常有用。
通过学习STATA的面板数据命令如xtreg、xtsum等，可以进行面板数据分析；通过学习STATA的时间序列命令如arima、xtdes等，可以进行时间序列分析。
stata用法
Stata是一种广泛使用的统计和数据分析软件，具有强大的功能和灵活性。
以下是Stata 的一些基本用法：
1.导入数据：在Stata中，可以使用import delimited命令导入以逗号、制表符
或其他分隔符分隔的数据。
例如，import delimited using "filename.csv", clear将导入名为"filename.csv"的CSV文件。
2.描述性统计：Stata提供了多种描述性统计命令，如summarize、mean、sd等，
可以用于计算变量的均值、标准差等统计量。
3.回归分析：Stata提供了多种回归分析命令，如regress、logit、probit等，
可以用于进行线性回归、逻辑回归等分析。
4.绘图：Stata提供了多种绘图命令，如scatter、line、histogram等，可以用
于绘制散点图、折线图、直方图等图形。
5.变量处理：Stata提供了多种变量处理命令，如destring、recode、replace等，
可以用于对变量进行转换、替换等操作。
6.数据筛选：Stata提供了多种数据筛选命令，如drop if、keep if等，可以用
于根据条件筛选数据。
7.缺失值处理：Stata提供了多种缺失值处理命令，如missing()、mi impute()
等，可以用于处理缺失值。
以上仅是Stata的一些基本用法，实际上Stata的功能非常强大，可以完成各种复杂的统计和数据分析任务。
建议查阅Stata的官方文档或相关教程以深入了解其用法。
stata教程
stata教程Stata 是一种广泛应用于统计分析的软件，拥有强大的数据处理和建模能力。
本教程将介绍 Stata 的一些基础操作和常用命令，帮助您快速上手使用该软件。
1. 安装和启动 Stata在开始使用Stata 之前，您需要先安装该软件。
安装完成后，双击图标启动 Stata。
2. 导入数据使用 Stata 进行统计分析的第一步是导入数据。
可以通过命令 `use` 来加载已有的 Stata 数据集，或者使用 `import` 命令导入其它格式的数据文件。
3. 数据处理Stata 提供了许多数据处理的命令，比如 `drop` 可以删除某些变量或观察值，`rename` 可以修改变量名，`generate` 可以创建新变量等。
4. 描述性统计描述性统计是对数据的基本概况进行分析，可以使用命令`summarize` 来获取平均值、标准差等统计量，使用 `tabulate`命令生成频数表，还可以通过 `graph` 命令绘制直方图或散点图等图形。
5. 假设检验假设检验用于验证某个统计假设是否成立。
Stata 提供了多种假设检验的命令，比如 `ttest` 可以进行单样本或独立样本 t 检验，`anova` 可以进行方差分析等。
6. 回归分析回归分析是一种常用的建模方法，可以用于研究变量之间的关系。
在Stata 中，可以使用`regress` 命令进行简单线性回归，使用 `logit` 命令进行逻辑回归等。
7. 图形输出Stata 可以生成各种类型的图形输出，比如线图、散点图、柱状图等。
可以使用`graph export` 命令将图形导出为图片文件，方便在报告中使用。
8. 编写批处理脚本如果需要重复执行一组命令，可以将这些命令写入批处理脚本。
Stata 支持编写批处理脚本来自动化数据处理和分析的过程。
以上是关于 Stata 的基础教程，希望能帮助您快速入门并熟练使用该软件进行数据分析。
更多高级功能和命令，请参考Stata 官方文档或相关教程。
stata基础命令
stata基础命令Stata基础命令Stata是一种功能强大的统计分析软件，广泛应用于学术研究和商业分析领域。
本文将介绍Stata的一些基础命令，帮助读者快速掌握Stata的使用方法。
1. 数据导入与查看命令在Stata中，可以使用"import"命令将外部数据导入到Stata的工作环境中。
例如，可以使用"import excel"命令导入Excel表格中的数据，或使用"import delimited"命令导入以逗号分隔的文本文件。
导入数据后，可以使用"browse"命令查看数据集的内容，或使用"describe"命令查看数据集的结构信息。
2. 数据清洗与变量处理命令在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和变量处理。
Stata 提供了一系列命令来完成这些任务。
例如，可以使用"drop"命令删除不需要的变量或观察值，使用"rename"命令修改变量名，使用"generate"命令创建新的变量，使用"recode"命令对变量进行重新编码等。
3. 描述性统计与绘图命令Stata提供了各种命令来计算和展示数据的描述性统计信息。
例如，可以使用"summarize"命令计算变量的均值、标准差和分位数等统计量，使用"tabulate"命令生成变量的频数表，使用"histogram"命令绘制变量的直方图，使用"scatter"命令绘制两个变量的散点图等。
4. 统计模型与假设检验命令在Stata中，可以使用各种命令来拟合统计模型和进行假设检验。
例如，可以使用"regress"命令拟合线性回归模型，使用"logit"命令拟合二元Logistic回归模型，使用"anova"命令进行方差分析，使用"ttest"命令进行两样本t检验等。
stata使用技巧
stata使用技巧
Stata是一款功能强大的统计和数据分析软件，以下是一些使用Stata 的技巧：
1.安装和使用插件：Stata有许多插件可以扩展其功能，例如用于更
复杂的统计分析、数据管理、可视化等。
安装和使用这些插件可以提高你的工作效率和数据分析能力。
2.变量处理：在Stata中，变量处理是一个重要的步骤。
你可以使用
各种命令来创建、修改、删除变量，以及进行变量的转换和计算。
3.数据管理：Stata提供了强大的数据管理功能，包括数据的导入、
导出、排序、筛选等。
你可以使用各种命令和工具来管理你的数据，以便进行进一步的分析。
4.统计分析：Stata提供了丰富的统计分析功能，包括描述性统计、
推论性统计、回归分析、方差分析等。
你可以使用各种命令和选项来执行这些分析，并解释结果。
5.可视化：Stata提供了多种可视化工具，包括直方图、散点图、箱
线图等。
你可以使用这些工具来可视化你的数据和分析结果，以便更好地理解和解释数据。
6.宏和程序：Stata还支持宏和程序的编写，这可以让你自动化重复
的任务和过程。
你可以使用Stata的编程语言来编写宏和程序，以便更高效地处理数据和分析任务。
7.帮助文档和社区支持：Stata提供了详细的帮助文档和社区支持，
可以帮助你解决遇到的问题和学习新的技能。
你可以查阅Stata 的帮助文档，或者在Stata的社区论坛上寻求帮助。
以上是一些使用Stata的技巧，希望对你有所帮助。
stata常用命令总结
Stata常用命令总结Stata是一种统计分析软件，广泛用于社会科学、经济学、生物医学等领域的数据分析。
它具有丰富的功能和灵活的数据处理能力，能够进行各种统计分析、数据可视化和模型建立。
本文将总结Stata的常用命令，包括重要观点、关键发现和进一步思考，帮助读者更好地理解和使用Stata。
一、数据导入和处理e命令：用于导入Stata数据文件（.dta）。
2.import命令：用于导入其他格式的数据文件（如Excel、CSV等）。
3.save命令：用于保存当前数据文件。
4.drop命令：用于删除变量或观察值。
5.keep命令：用于保留指定的变量或观察值。
重要观点：在数据导入和处理阶段，要注意数据的完整性和准确性。
需要检查数据的缺失值、异常值和数据类型，做好数据清洗和预处理工作。
二、数据描述和统计分析1.summarize命令：用于计算变量的描述性统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。
2.tabulate命令：用于制作交叉表和列联表。
3.correlate命令：用于计算变量之间的相关系数。
4.regress命令：用于进行线性回归分析。
5.logit命令：用于进行二分类的逻辑回归分析。
重要观点：在进行数据描述和统计分析时，要根据研究问题选择合适的方法和指标。
同时要注意解释统计结果的意义，避免过度解读和误导。
三、数据可视化1.histogram命令：用于绘制直方图。
2.scatter命令：用于绘制散点图。
3.twoway命令：用于绘制多种类型的图形，如线图、柱状图、饼图等。
4.graph export命令：用于将图形导出为图片文件。
重要观点：数据可视化是数据分析的重要手段，能够直观地展示数据的分布和关系。
在进行数据可视化时，要选择合适的图形类型和参数，使图形简洁明了，易于理解和解释。
四、面板数据分析1.xtset命令：用于设置面板数据的时间和单位。
2.xtreg命令：用于进行面板数据的固定效应或随机效应模型分析。
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GARCH
Bolesleve(1994) GARCH model:
Mean equation : xt ut ,ut ~ (0, t2 ) Variance equation : 0 i 1 u
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Introduction
市场波动在风险管理中具有重要意义。 Value at Risk:
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Introduction
波动在宏观经济政策分析中具有重要意义。 比如，通货膨胀对经济增长的危害不仅仅在于高的通货膨 胀率，还在于通货膨胀的不确定性。
案例： . arch dlnftap, aarch(1/1) arima(1,0,0) Note: Not combined with arch, tarch.
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t2 0 1 (| ut 1 | 1ut 1 ) 2
2 2 2 ( 1) u t 0 1 1 t 1 ,ut 1 0 2 2 2 ( 1) u 0 1 1 t 1 ,ut 1 0 t
Asymmetric ARCH
Mean equation : xt ut ,ut ~ (0, t2 ) Variance equation : 0 i 1 i (| ut i | i ut i ) 2
2 t k
Asymmetriceffectforgoodandbadnews Example: aarch(1) model :
0
-.2
2
4
6
8
-.1
0 x kdensity dlnftap
.1 y
.2
2
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Introduction
市场波动在资产定价中具有重要意义。 Black-Schools Formula: ( European call option）： P: underlying asset price; K: strike price; l: duration to expiration date; sigma: conditional standard variation of P’s returns. r: risk-free interest. Phi: CDF of standard normal distribution.
p ut2 p
p
E(ut ) E[E(ut | t 1 )] E[ t E( t )] 0 Var(ut ) t 2 =E(ut 2 ) E[E(ut 2 | t 1 )] 0 i 1 i ut2i
Another expression:（AR form of squared residuals）
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ARCH
Engel(1982) ARCH(p) model:
xt ut ,ut t t , t ~ N (0,1)orStandard t distribution
t2 0 1ut21
ut 0 i 1
2 max( p , q )
( i i )u
2 t i
t j 1 jt j
q
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GARCH model
较大（小）的波动跟着较大（小）的波动。 峰度系数大于3，捕捉到收益率序列的高峰厚尾的特点。 . arch dlnftap, arch(1/2) garch(1/2) arima(2,0,0)
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IGARCH
Integrated GARCH model:
Mean equation :xt ut ,ut ~ (0, t2 ) Variance equation : 0 i 1 u j 1 j t2 j
variable | dlnftap |
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mean .0066665
sd
Hale Waihona Puke minmaxskewness
kurtosis 15.32817
-------------+-----------------------------------------------------------.0582354 -.3792543 .4795508 .2971293 --------------------------------------------------------------------------
T
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v也可以事先设定，经常设为v=3~6.
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Appendix
如果x为v个自由度的t分布，则标准化的t分布及其概率密度 函数为：
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ARCH检验
Engel(1982) LM test:
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ARCH模型的诊断
标准化残差
ˆt / ˆt ut u
利用标准化残差的Q统计量考察模型均值方程的充分性； 利用标准化残差批平方的Q统计量考察模型方差方程的充 分性； 利用标准化残差的qq图考察假定分布的合理性。
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T
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ARCH模型的估计
ML估计：标准化的t分布（自由度为v）.
f (u1, u2 ,...uT | θ, u1, u2 ,..., u p )
( v 1) / 2 2 (v 1) / 2 1 ut 1 2 (v 2) t i p 1 (v / 2) (v 2) t Log Likelihood : T
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ARCH模型案例
. use vec, clear （1）建立AR模型 . arima dlnftap, ar(1/2) （2）检查残差及其平方序列的白噪声性质。 . qtest , lags(1/6) . achtest,lags(1/6) （3）建立ARCH(1)模型 . arch dlnftap, arch(1/2) arima(2,0,0) . qtest, lags(1/6) std . archtest,lags(1/6) std
2 t p 2 i t i
j 1 j t2 j
q
0 0, i 0, j 0, i 1
ARMA expression:
max( p , q )
( i i ) 1
t ut 2 t 2 ,E(t ) E(ut 2 t 2 ) 0, cov(t , s ) 0
. arch dlnftap , arch(2) garch(1) arima(1,0,0)
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Simple asymmetric ARCH
Mean equation :xt ut ,ut ~ (0, t2 ) Variance equation : 0 i 1 u i 1 i ut i
t ut 2 t 2 ,note:E(t ) E(ut 2 t 2 ) 0]
ut 2 0 1ut21
6
p ut2 p t
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ARCH模型的估计
ML估计：Normal distribution
Log f (u1, u2 ,...uT | θ, u1, u2 ,..., u p ) v 1 (v 1) / 2 1 ut2 2 ln 1 ln( t ) ln 2 (v / 2) (v 2) 2 ( v 2) 2 t p 1 t
2 t p 2 i t i k
Asymmetriceffectforgoodandbadnews
案例： . arch dlnftap, arch(1/2) garch(1) saarch(1/1) arima(1,0,0)
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ˆt Step1:Regress mean model u ˆt2 0 1u ˆt21 Step 2 :u Step3 :H 0 : 1 p ut2 p vt p 0
LM TR 2 ~ 2 ( p);F ~ F ( p, T p 1)
2 t p 2 i t i q
Integrated GARCH : i 1
max( p , q )
( i i ) 1
High persistence in volatility.
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