Introduzione Per stazionario e non stazionario Processi istituzioni finanziarie e società, nonché i singoli investitori e ricercatori spesso utilizzano dati di serie temporali finanziarie (quali i prezzi delle attività, tassi di cambio. PIL. Inflazione e altri indicatori macroeconomici) in previsioni economiche, analisi di mercato azionario o studi dei dati stessi. Ma i dati di raffinazione è la chiave per essere in grado di applicare al vostro magazzino analisi. In questo articolo, ben mostrare come isolare i punti di dati che sono rilevanti per i vostri rapporti di riserva. Cottura punti dati non elaborati dati sono spesso non stazionarie o disporre di mezzi, varianze e covarianze che cambiano nel tempo. comportamenti non stazionari possono essere le tendenze, cicli, passeggiate aleatorie o combinazioni di tre. I dati non-stazionari, di regola, sono imprevedibili e non possono essere modellati o previsti. I risultati ottenuti utilizzando serie temporali non stazionarie possono essere spuria in quanto possono indicare una relazione tra due variabili in cui uno non esiste. Per ricevere risultati coerenti e affidabili, i dati non stazionaria deve essere trasformato in dati stazionari. In contrasto con il processo non stazionario che ha una varianza variabile e un mezzo che non rimangano vicino, o ritorna ad un lungo periodo significano nel tempo, il processo stazionario ritorna intorno costante medio-lungo termine e ha una varianza costante indipendente di tempo. Copryright 2007 Investopedia tipi di processi non-stazionari prima di arrivare al punto di trasformazione per i dati di serie storiche finanziarie non stazionari, dobbiamo distinguere tra i diversi tipi di processi non-stazionari. Questo ci fornirà una migliore comprensione dei processi e ci permettono di applicare la trasformazione corretta. Esempi di processi non-stazionari sono random walk con o senza una deriva (un lento cambiamento costante) e le tendenze deterministiche (tendenze che sono costanti, positiva o negativa, indipendenti di tempo per tutta la vita della serie). Copryright 2007 Investopedia Pure Random Walk (Y t Y t-1 t) piedi casuale prevede che il valore al tempo t sarà uguale all'ultimo valore di periodo più un componente stocastica (non sistematica) che è un rumore bianco, che significa t è indipendenti e identicamente distribuite con media 0 e varianza. passeggiata casuale può anche essere chiamato un processo integrato di un ordine, un processo con una radice unitaria o di un processo con un trend stocastico. Esso è un processo non medio di ritornare che può allontanarsi dalla media sia in una direzione positiva o negativa. Un'altra caratteristica di una passeggiata casuale è che la varianza evolve nel tempo e tende all'infinito nel tempo all'infinito, pertanto, una passeggiata casuale non può essere previsto. Random walk con Drift (Y t Y t-1 t) Se il modello random walk prevede che il valore al tempo t sarà uguale l'ultimo valore periodi più una costante, o di deriva (), e un termine rumore bianco (t), poi il processo è random walk con una deriva. Inoltre non tornare a una di lungo periodo significa e ha varianza dipendente dal tempo. Trend deterministico (Y t t t) Spesso un random walk con una deriva è confuso per un trend deterministico. Entrambi includono una deriva e una componente di rumore bianco, ma il valore al tempo t nel caso di un random walk è regredita sull'ultimo valore periodi (Y t-1), mentre nel caso di un trend deterministico è regredita su un trend temporale (t). Un processo non stazionario con un trend deterministico ha una media che cresce intorno ad un tasso fisso, che è costante e indipendente dal tempo. Random walk con Drift e deterministica Trend (Y t Y t-1 TT) Un altro esempio è un processo non stazionario che combina un random walk con una componente di deriva () e un trend deterministico (t).Si specifica il valore al tempo t dall'ultimo valore di periodi, una deriva, una tendenza e un componente stocastica. (Per ulteriori informazioni su passeggiate e le tendenze casuali, vedere il nostro concetti finanziari tutorial.) Trend e differenza stazionario Una passeggiata casuale con o senza una deriva può essere trasformato in un processo stazionario da differenziazione (sottraendo Y t-1 da Y t, prendendo il differenza Y t - Y t-1) corrispondentemente ad Y t - Y t-1 t o Y t - Y t-1 t e quindi il processo diventa differenza stazionario. Lo svantaggio di differenziazione è che il processo perde una osservazione ogni volta che viene presa la differenza. Copryright 2007 Investopedia Un processo non stazionario, con un trend deterministico diventa stazionario dopo aver rimosso la tendenza, o l'eliminazione del trend. Ad esempio, Yt t t si trasforma in un processo stazionario sottraendo il t tendenza: Yt - t t, come illustrato nella figura 4. Nessuna osservazione si perde quando l'eliminazione del trend viene utilizzato per trasformare un processo non stazionario ad un one. Re stazionaria: st: Prima Differencing nei dati panel Fri, 18 Nov 2005 09:06:49 -0500 xtivreg, fd fa la prima differenziazione per voi . Non è necessario per prima differenza le variabili. Daniel Alle 12:35 11.182.005, è scritto: vorrei aggiungere una domanda al già chiesto uno. Per il primo comando differenza di xtivreg y z x (z a b c), fd i (panelid) devo differenza tutte le variabili, fa il COMAND automaticamente fare questo, o è questo non è la prima differenziazione Penso Ci scusiamo per tutte quelle domande XT. Ho appena ordinato il manuale di xt, ma posso aspettare fino a che non arriva. Gregor Franz ha scritto: In primo luogo, grazie alle persone che reponded alla mia ultima domanda circa la beta. Quando si utilizzano dati panel con un primo approccio di differenziazione, come descritto nella Wooldridge (2002) posso usare il comando xt Sembra che non posso dai file di aiuto. Così ho appena differenza tutte le mie variabili ed eseguire un normale DeltaY reg DeltaX Grazie ancora,
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