Moving Media Zeitreihenanalyse

Zeitreihenanalyse bewertet Vergangene Daten und extrapoliert in die Zukunft Das Modell hufigste dafr ist das ARIMA Modell, Autoregressive Integrated Media mobile Modell. AutoRegressive Integrated Moving Average Modell. Dieses Modell diente zur Beschreibung von Datenreihen in der Zeitreihenanalyse und ist così allgemein, dass es Mehrere unter anderem Namen bekannte Methoden als Spezialflle enthlt Das hier vorgestellte Modell ist additiv, das heißt, die einzelnen Komponenten addieren sich zum Gesamtergebnis. Im Gegensatz Dazu steht das Multiplikative Modell. Aufgrund der Komplexitt dieses Modelli und der zahlreichen varianti und Erweiterungsmglichkeiten kann nur das hier auf Grundgerst anschaulicher Ebene wiedergegeben werden Fr konkrete Berechnungen rt der Verfasser unbedingt zu einschlgiger Literatur und Software. Die hier sind dargestellten Rechenwege derart, dass sie im Kopf nachvollzogen werden sie knnen fhren aber mit grosser Wahrscheinlichkeit nicht zu den ottimale erzielbaren ARIMA Modellen. Ziel der aus den 3 parameterN p, d, q bestehenden Methode ARIMA p, d, q ist es. Die vorliegende Messreihe vollstndig zu beschreiben. Dies ist nach dem Teorema von Wold fr alle stationren Zeitreihen mglich. zuknftige Werte der Zeitreihe vorherzusagen. Dies funktioniert deshalb, Weil der jeweils Aktuelle Wert mittels Kombination von Einflssen vorangehender Werte beschrieben wird. Es handelt sich hier um eine Mathematische Zerlegungsmethode Vom Grundgerst suo ist das vergleichbar beispielsweise mit. Taylorreihen Darstellung einer beliebigen Funktion mit einem Polynom. Fourierreihen Darstellung einer beliebigen Funktion mit Sinus oder Cosinusfunktionen. p siehe Schritt 2 , d siehe Schritt 1, q siehe Schritt 3.ARIMA arbeitet mit 2 Komponenten. einer gewichteten Summe aus zurckliegenden Messwerten AR, autoregressiva, Schritt2.einer gewichteten Summe aus zurckliegenden Zufallseinfluessen MA, media mobile, Schritt 3.Diese beiden Componenti ergeben strenggenommen nur ein ARMA Modell ohne I, Schritt 1.Der Buchstabe I integrato symbolisiert muoiono Sicherstellung der. Nahezu alle statistischen Verfahren Verlangen stationre, anche sich nicht ndernde Randedingungen. Im Falle von Zeitreihen bedeutet Stationaritt, dass die zugrundegelegte Verteilungsfunktion der Messwerte zeitlich konstant ist. Die Nicht - Erfllung dieser Voraussetzung sei anhand Folgender Beispiele veranschaulicht. Hier nimmt offensichtlich der Mittelwert mit der Zeit zu. Zeitreihen mit nicht nur linearem Trend knnen mit dem ARIMA Modell unter Umstnden erfolgreich beschrieben werden. Hier nimmt offensichtlich morire Varianz mit der Zeit zu. Zeitreihen mit vernderlicher Varianz und vernderlicher hherer Momente knnen mit der ARIMA Methode nicht beschrieben werden. Eine stationre Zeitreihe besteht aus anche Werten, die der entsprechend zugrundegelegten Verteilungsfunktion um einen zeitlich konstanten Mittelwert streuen. Interessant ist hier, dass die einzelnen Werte - obwohl aus einer konstant bleibenden Verteilungsfunktion stammend - nicht zu sein voneinander unabhngig brauchen In solchen Fllen macht die Vorhersage zuknftiger Werte sogar erst richtig Sinn. Dies knnte ein Zufallsrauschen sein, dem ein langwelliges Schwingungsgemisch berlagert ist. Die Funktionsweise des ARIMA Modelli soll im folgenden schrittweise erarbeitet werden. Anmerkung Es wird davon ausgegangen, dass saisonale Effekte bereits herausgerechnet worden sind. Die Bercksichtigung saisonaler Effekte Gehrt eigentlich nicht zum ARIMA Modell. Schritt 1 Herstellung von Stationaritt Trendbeseitigung. Besitzt muoiono zu untersuchende Zeitreihe einen Trend dann muss dieser anche Zuerst beseitigt werden. Da uomo zur Vorhersage von Messwerten immer die Originalreihe vor Augen haben muss, ist es ratsam, zur Erreichung von Stationaritt mglichst einfache Mathematische Operationen zu verwenden, morire l'uomo fleckig wieder rckgngig machen kann. Hat der Trend die Form eines polinomi n-ter Ordnung. dann LSST er sich einfach durch n-Faches Differenzieren beseitigen. Aus Sicht des ARIMA Modelli ist die Originalmessreihe folglich integriert Integrated. Nach 2facher Differenzierung abziehen jeweils benachbarter Werte einer Reihe mit offenbar quadratischem Trend erhlt uomo eine Reihe, die offenbar keinen Trend mehr enthlt Rauschen wurde der bersicht halber weggelassen. Saisonale Schwankungen Periodizitt sind eine weitere Verletzung von Stationaritt. Sie ​​lassen sich dadurch beseitigen, uomo indem im ersten Differezierungsschritt nicht jeweils benachbarte Werte voneinander abzieht, sondern zB den 6 vom 1 den 7 vom 2 den 8 vom 3 RSU In diesem Beispiel besteht die aus Periodendauer 5 Messwerten. Anschliessend kann - falls notwendig - wieder normale, anche zwischen jeweils benachbarten Werten differenziert werden. Saisonale Schwankungen lassen sich aber auch durch die autoregressivo Komponente AR beschreiben, welche im nchsten Schritt beschrieben wird. Waren im konkreten caduta beispielsweise 2 Differenzierungen zur Erreichung von Stationaritt notwendig, muss dann uomo zur Vorhersage bezglich der Originalreihe erst wieder 2 mal integrieren. Formal wird als dieser caduta ARIMA p, d, q mit d 2, anche ARIMA p, 2, q bezeichnet. Schritt 2 mittels Autoregressive Komponente Vorhersage zurckliegender Messwerte. Ergebnis dieses Schrittes ist eine Gleichung der Form. der n-te Wert hngt anche von einer Reihe vorausgegangener Werte ab Rauschen wurde hier weggelassen. Um muoiono Koeffizienten un ni zu ermitteln wird der zunchst Korrelationskoeffizient zwischen der stationr gemachten Messreihe und der um i Messwerte verschobenen stationr gemachten Messreihe sogenanntes i - tes Lag berechnet. Beispiel 2 nichts hat mit Beispiel 1 zu tun. Folgende Grafik visualisiert morire Tabellenwerte. In der rechten Spalte der Tabelle marciume stehen die Korrelationskoeffizienten zwischen der stationr gemachten Originalreihe und ihrem 1 bis 5 Lag. Es ist nicht auszuschliessen, dass es unter hheren den noch GAL einige mit ebenfalls bedeutsamen Korrelationskoeffizienten gibt. Bei der Berechnung der Korrelationskoeffizienten wird nicht zyklisch gerechnet wie bei der autocorrelazione, sondern es werden nur bereinanderstehende Werte verwendet Das bedeutet, dass die Anzahl Wertepaare fr hhere Ritardi geringer wird. Folgende Tabelle zeigt die Berechnungen der Signifikanz der Korrelationskoeffizienten. Das genaue Vorgehen hierzu ist unter der Rubrik Z-trasformazione beschrieben. Die Tabelle zeigt 5 einzeln und unabhngig durchgefhrte Prove Zur hier auftretenden Problematik siehe Multipli Testen und Alpha inflazione Wir knnten hier un dieser Stelle entscheiden, dass der 1 und 4 lag zur Modellierung ausreichen. Genausogut knnten wir auch alle 5 Componenti im weiteren Modell hinzunehmen. Beide FILE sind in Folgender Grafik dargestellt. Man sieht, dass die Hinzunahme der Lags 2,3 und nicht unbedingt 5 das bessere Modell ergibt. Die Berechnung erfolgte così, dass die Summe der quadrierten Korreletionskoeffizienten der jeweils verwendeten Ritardi zu Eins normiert und gewichtet worden ist. Die Bisher ermittelten Modellgleichungen der beiden Modelle lauten. Hier ist 5 2 der Mittelwert der Originalreihe. Die Werte der anderen Vorfaktoren ergeben sich aus den normierten Bestimmtkeitsmassen quadrierte Korrelationskoeffizienten der GAL, wobei muoiono Vorzeichen von den Korrelationskoeffizienten bernommen wurden. Folgend Tabelle veranschaulicht Rechengang. Es den ist zu bedenken, dass die Signifikanz Werte in der Tabelle keine Verbindung mit einem guten mehr oder weniger Modell haben Sie bedeuten lediglich, dass die nicht Korrelationskoeffizienten bloss Zufall sind. wurde berechnet hier nicht, wie Lag 4 direkt mit der stationr gemachten Originalreihe korreliert, da der hier berechnete Korrelationskoeffizient alle Einflsse der Lags 1, 2, 3 und 4 beinhaltet. Diese Art Korrelation heisst partielle autocorrelazione und wird hier nicht behandelt. Es gibt spezielle Signifikanztests, die auf autocorrelazione testen. Durbin h-Statistik testet morire autocorrelazione der Zeitreihenwerte mit dem ersten Lag. Durbin Watson prova testet morire autocorrelazione der Residuen der Zeitreihenwerte mit dem ersten Lag. Testet anche auf der autocorrelazione Fehler - Schritt 3.Schritt 3 Moving mittels media Vorhersage vorangegangener Fehler. Unter Fehler ist hier zuflliger statistischer Einfluss zu verstehen, denn eine stationre Zeitreihe besteht aus Werten, die der entsprechend zugrundegelegten Verteilungsfunktion um einen zeitlich konstanten Mittelwert streuen. Ergebnis dieses Schrittes ist eine Gleichung der Form. Die autoregressivo Komponente des vorhergehenden Schrittes 2 wird mit anche gewichteten Fehlern vorangehender Werte korrigiert. Folgende Tabelle enthlt in der obersten Zeile morire stationr gemachte Originalreihe aus Beispiel 2, in der 2 Zeile Das Modell AR aus Schritt 2, dann den Fehler des Modelli aus Schritt 2, und die ersten schliesslich 5 Ritardi des Fehlers anche morire Wertereihe des Modellfehlers um 1,2,3,4 und 5 Positionen verschoben. Ohne explizite Rechnung ist bereits erkennbar, dass der Keiner Korrelationskoeffizienten signifikant ist, ja sogar jeder relativ klein ist das deutet Stark hin darauf, dass der Fehler des in Schritt 2 gewonnenen Modelli veloce nur aus zuflligem normalverteiltem Rauschen besteht. Das bedeutet konkret. Der n 1 - TE Messwert wird durch keine Zufallskomponente irgendeines vorhergehenden Wertes n, n-1 ns beeinflusst. Die Fehler korrelieren nicht einmal mit den Werten selbst 0 20.Es gibt in der vorliegenden Reihe keine Fehlerfortpflanzung. Das Bisher entwickelte Modell lautet Demnach ARIMA 4,2,0.4 der autoregressivo Teil des Modelli AR greift bis auf den 4 Lag zurck.2 Die Originalreihe musste 2 Mal differenziert werden, um stationr zu werden .0 Der Moving Average Teil MA greift auf keinen Lag zurck. Im folgenden Seien zum allgemeinen Verstndnis bildhaft ein paar Schne Autokorrelationsfunktionen und partielle Autokorrelationsfunktionen sowie die dazugehrende Nomenklatur dargestellt. Die Sulen stellen Korrelationswerte dar. Bei Autokorrelationsfunktionen, ACF handelt es sich um Funktionen wie bisher beschrieben, dh es werden alle Einflsse berrcksichtigt In dem obigen Beispiel 2 wurde Zwar entschieden, Nur Lag 1 und 4 fr Das zu erstellende Modell zu verwenden, trotzdem sind dort die eventuellen Einflsse der Ritardi 2 und 3 mit enthalten, denn Lag 4 kann ja von Lag 3 abhngen, und Lag 3 von Lag 2, und dieses wiederum von Lag 1 Alternativ knnte Lag 4 aber auch von Direkt Lag 1 abhngen und nicht von Lag 2 und 3, wieder Alternativ knnte Lag 4 von allen Lags 1,2 und 3 abhngen die Bisher beschriebene Vorgehensweise zur Bildung der Autokorrelationsfunktion kann diese FILE grundstzlich nicht ob unterscheiden Lags Direkt voneinander abhngen oder ber dazwischenliegende Lags. Aus diesem Grund verwendet uomo Partielle Autokorrelationsfunktionen, PACF Dort berechnet uomo direkten Einfluss des Ritardi 4 auf die originale Messreihe und die rechnet Einflsse der ritardi 1,2 und auf 3 Lag 4 heraus. Die Blosse visuelle Analyse der beiden Funktionen ACF pdq und PACF pdq erlaubt in vielen Fllen bereits Aussagen. Allerdings richtungsweisende erfordert bereits muoiono Erstellung der beiden Funktionen schon spezielle rimuove i dati Statistiksoftware. Partielle Autokorrelationsfunktion PACF. Smoothing variazione casuale e tendenze spettacoli e components. Inherent ciclico nella raccolta dei dati presi nel corso del tempo è una forma di variazione casuale esistono metodi per la riduzione di annullare l'effetto dovuto alla variazione casuale Una tecnica spesso utilizzata nell'industria è levigante Questa tecnica, quando correttamente applicata, rivela più chiaramente la tendenza di fondo, stagionale e ciclica components. There sono due gruppi distinti di lisciatura medie methods. Averaging Methods. Exponential Smoothing Methods. Taking è il modo più semplice per lisciare data. We in primo luogo indagare alcuni metodi delle medie, come ad come media semplice di tutti i passati data. A responsabile di un magazzino vuole sapere quanto un fornitore tipico offre in 1000 unità in dollari Lui si prende un campione di 12 fornitori, in modo casuale, ottenendo il seguente results. The calcolato significare o media di i dati 10 il direttore decide di utilizzare questo come la stima per le spese di un tipico supplier. Is questo un estimate. Mean buono o cattivo al quadrato errore è un modo per giudicare come un buon modello di is. We deve calcolare la media al quadrato error. The errore vero importo speso meno l'errore stimato amount. The quadrato è l'errore precedente, squared. The SSE è la somma del quadrato errors. The MSE è la media dei risultati errors. MSE squadrate per risultati example. The sono degli errori e Squared Errors. The stima domanda 10. la si pone possiamo usare il mezzo per prevedere reddito se abbiamo il sospetto un trend uno sguardo al grafico qui sotto mostra chiaramente che non dobbiamo fare this. Average pesa tutte le osservazioni passate sommarie equally. In si specifica che. La media semplice o media di tutte le osservazioni del passato è solo una stima utile per la previsione quando non ci sono le tendenze Se ci sono tendenze, che usano stime diverse che prendono la tendenza in account. The media pesa tutte le osservazioni passate altrettanto Ad esempio, la media dei i valori 3, 4, 5 è 4 sappiamo, naturalmente, che in media è calcolata sommando tutti i valori e dividendo la somma per il numero di valori un altro modo di calcolare la media è aggiungendo ogni valore diviso per il numero di valori, or.3 3 4 3 5 3 1 1 1 3333 6667 4. il moltiplicatore di 1 a 3 si chiama il peso in generale. bar frac somma frac sinistra destra sinistra x1 frac destra x2,,, frac sinistra a destra xn. The destra frac sinistra sono i pesi e, ovviamente, si sommano a 1.An STATA Befehlen aufgenommen wurden tsset, arco, Arima, dfuller, pperron , var, varbasic und varsoc Corrgram, cumsp, dfgls, FCast calcolo, Newey, pergram, Prais, lamiere, tsfill, tssmooth, vargranger, varlmar, varnorm, varstable, varwle, vec, veclmar, vecrank, wntestb wurden nicht separat zitiert. Mit dem Befehl tsset wird der vorliegende Datensatz als Zeitreihe definiert, erst danach kann man entsprechende Zeitreihenanalysen durchfhren Eine Verwendung wie xtset fr Paneldaten ist mglich Die Syntax lautet. tsset timevar, opzioni tsset timevar panelvar, opzioni ID panelvar, timevar webuse invest2 tsset società time. Mit pperron und dfuller kann man in STATA Einheitswurzeltests berechnen wntestb bzw wntestq fhren Whitenoisetests durch tsline plottet Zeitreihen, uomo whrend sich mit corrgram UA Autokorrelationen und PAC ausgeben lassen kann. corrgram varname se, corrgramoptions. In R kann man mit ACF oder PACF Autokorrelationen zeigen, mit und auf Einheitswurzel testen. Mit arco knnen in STATA Zahlreiche aRCH-Modelle geschtzt werden, die Sintassi Dazu lautet. arch varDipendente variabili-indipendenti, se di peso, options. Ein aRCH-Modell mit 3 Ritardi uomo wrde schtzen mit. Ein GARCH 1,1 - Modell mit Kovariaten. arch Illinois indiana kentucky, arco 1 GARCH 1.Ein EGARCH-Model mit ARMA-Terme. arch ar 1 mA 1 4 1 earch EGARCH 1.Als Optionen cappello uomo ua zur Auswahl nur Nennungen. noconstant arco numlist garch numlist saarch numlist TArch numlist AARCH numlist narch numlist narchk numlist abarch numlist atarch numlist sdgarch numlist earch numlist EGARCH numlist parch numlist tparch numlist aparch numlist nparch numlist nparchk numlist pgarch numlist Arima P, d, q ar numlist ma numlist het lista-variabili savespace. suppress termini ARCH costante termine termini GARCH termini semplici ARCH asimmetrici soglia termini ARCH termini ARCH asimmetrici termini ARCH non lineari termini ARCH non lineari con turno unico valore assoluto termini ARCH termini assoluti soglia ARCH ritardi della st nuovi termini a Nelson s modello EGARCH ritardi di ln st termini ARCH 2 potenza potenza di soglia ARCH termini asimmetrici termini di potenza ARCH termini di potenza ARCH non lineari termini di potenza ARCH non lineari con termini di potenza GARCH solo turno specificano ARIMA p, d, modello q per i termini variabile autoregressive dipendenti del modello di disturbo strutturale in movimento alla media termini di disturbi modello strutturale includono lista-in specificazione della varianza condizionale conservare memoria durante estimation. ARIMA-Modelle knnen in STATA geschtzt werden mit. arima varDipendente variabili-indipendenti, ar numlist ma numlist. Fr eine ARIMA 1,1,1 - Modellanpassung schreibt man. arima WPI, arima 1,1, 1.Man passt ein multiplikatives SARIMA-Modell una, und den unterdrckt konstanten Term mit. arima lnair, Arima 0,1,1 Sarima 0,1,1,12 noconstant. Zur Verfgung stehen ua folgende postestimation commands. AIC, BIC, VCE , e campione di stima dei risultati di stima sommaria catalogazione stime puntuali, sE, test, e l'inferenza per combinazioni lineari dei coefficienti di mezzi di prova del rapporto di verosimiglianza marginali, i margini di previsione, effetti marginali, e marginale medio effects. Vektorautoregressive Modelle schtzt uomo mit. var depvarlist se in , options. Modellschtzung mit 1, 2 und 3 Lag und postestimation. webuse lutkepohl2 var dlninv dlninc dlnconsump ritardo rispetto 1 3 varnorm varsoc. Neben klassischen postestimation comandi bieten sich im Kontext an. fcast calcolo grafico FCast IRF vargranger varlmar varnorm varsoc varstable varwle. obtain dinamica previsioni graph previsioni dinamici ottenuti da FCast calcolo creare e analizzare IRFs e FEVDs Granger causalità prova prove LM per l'autocorrelazione nei test di residui di residui normalmente distribuiti i criteri di selezione lag-ordine assicurarsi condizione di stabilità delle stime Wald lag-esclusione statistics. Die R pacchetti dynlm, Vars, Tseries, Urca, fitar liefern Zahlreiche Befehle zur Zeitreihenanalyse, von der Modellschtzung bis hin zur Diagnostik in R kann man z B ts zur Definizione von Zeitreihen verwenden, Modellschtzungen ber Arima oder garch funktionieren aber auch mit der Eingabe numerischer Vektoren Variablen der cappello Befehl in dem die Sinne nicht von Bedeutung tsset in STATA. R schtzt ARIMA-Modelle mit dem Befehl arima x, ordine c 0, 0, 0, l'ordine di affissione stagionale c 0, 0, 0, periodo di NA, XREG NULL, VERO, VERO, NULL fisso, NULL init, metodo C CSSML, ML, CSS, BFGS, lista, kappa 1e6.Beispiel arima USAccDeaths, ordine c 0,1,1, l'ordine di affissione stagionale c 0,1,1.Vektorautoregressive Modelle passt uomo una mit VAR y, p 1, di tipo C const, tendenza, sia, nessuno, stagione NULL, exogen null, null, ic c AIC, HQ, SC, biblioteca FPE. Beispiel vars dati Canada VAR Canada, p 2, di tipo trend. Einschlgige Testverfahren Terreni in R sind unter anderemputes le Tseries di test Augmented Dickey-Fuller calcola la statistica del test Box-Pierce Ljung-Box per l'esame l'ipotesi nulla di indipendenza in un dato tempo statistiche serie calcola e stampa le BDS statistiche test Tseries esegue il test Breusch-Pagan per eteroschedasticità dei residui lmtest esegue il test di Durbin-Watson per autocorrelazione dei residui lmtest test di Jarque-Bera per Tseries normalità calcola test kpss per Tseries stazionarietà Shapiro-Wilk normalità test stats. Es folgt die Auflistung der Einzelbefehle in STATA und R. arch Autoregressive eteroschedasticità condizionale famiglia aRCH di stimatori Sintassi arco variabili-indipendenti-indipendenti se in peso, opzioni GARCH 1,1 modello con covariate webuse urati arco Illinois indiana kentucky, arco 1 GARCH 1.garch Montare un GARCH p, q modello di serie storica di dati calcolando la a massima stime di probabilità del modello condizionale normale sintassi GARCH x, l'ordine c 1, 1, serie NULL, Tseries libreria di controlli di dati EuStockMarkets Dax EuStockMarkets registro diff, DAX GARCH dax. arima ARIMA, ARMAX, e altri modelli di regressione dinamica sintassi di base per un ARIMA p , d, modello q arima-indipendenti, arima P, d, q semplice modello ARIMA con differenziazione e autoregressiva e lo spostamento della media componenti webuse wpi1 arima WPI, arima 1,1,1.arima Montare un modello ARIMA Sintassi arima x, ordine c 0 , 0, 0, la lista stagionale ordine c 0, 0, 0, periodo di NA, XREG NULL, VERO, VERO, fisso NULL, init NULL, il metodo c CSS-ML, ML, CSS, BFGS, lista, kappa 1E6 ARIMA USAccDeaths, ordine c 0,1,1, stagionale ordine elenco c 0,1,1.dfuller Augmented Dickey Fuller unità-root prova Sintassi dfuller varname se, opzioni DF, di cui 3 ritardato differenze e un termine tendenza webuse AIR2 dfuller aria, in ritardo 3 tendenza. Augmented Dickey-Fuller unità-root test di sintassi alternativa c stazionario, esplosiva, k trunc lunghezza x -1 1 3 biblioteca Tseries x RNorm 1000.pperron Phillips Perron unità-root prova Sintassi pperron varname se, opzioni 4 Newey-Ovest in ritardo, tra cui un termine tendenza nella regressione associato webuse aria AIR2 pperron, in ritardo 4 di tendenza. Calcolare il test Phillips-Perron per l'ipotesi nulla che x ha una radice unitaria sintassi alternativa c stazionario, esplosiva, di tipo C Z alfa, Z talpha, lshort biblioteca VERO Tseries x RNorm 1000.tsset Dichiarare i dati per essere di serie temporali di dati Sintassi tsset timevar, opzioni tsset panelvar timevar, opzioni ID panelvar, timevar webuse invest2 tsset società time. ts Crea serie temporali di oggetti Sintassi ts dati NA, avviare 1, fine numerico 0, la frequenza 1, DeltaT 1, i nomi delle classi TS 1 10, frequenza 4 , avviare c 1959 2 2 ° trimestre 1959.var vettore modelli autoregressivi Sintassi var depvarlist se, le opzioni 2 in ritardo di default webuse lutkepohl2 var dlninv dlninc dlnconsump. VAR Stima di un VAR utilizzando OLS per l'equazione Sintassi var y, p 1, tipo c const, tendenza, sia, nessuno, stagione NULL, exogen null, null, ic c AIC, HQ, SC, biblioteca FPE vars dati Canada VAR Canada, p 2, tipo trend. varbasic Montare un semplice IRFs VAR e grafico o FEVDs Sintassi varbasic depvarlist se, opzioni Fit comprende primo, secondo, terzo e ritardi nel modello webuse lutkepohl2 varbasic dlninv dlninc dlnconsump, IRF ritardi 1 3.irf calcolare i coefficienti di risposta di impulso Sintassi IRF x, NULL impulso, risposta NULL, 10, orto VERO, FALSO cumulativo, avvio VERO, CI 0 95, gestisce 100, seme biblioteca NULL vars dati Canada var 2c VAR Canada, p 2, tipo const IRF var 2c, impulso e, risposta c prod, rw, U, avvio FALSE. varsoc ottenere lag-ordine statistiche di selezione FPE, AIC ecc per VAR e VECMs Preestimation sintassi varsoc depvarlist se, preestimationoptions webuse lutkepohl2 varsoc dlninv dlninc criteri dlnconsump. VARselect INFORMAZIONI e errore di previsione finale per sequenziale crescente l'ordine di ritardo fino a un VAR p - proccess sintassi VARselect y, 10, di tipo C const, tendenza, sia, nessuno, stagione NULL, biblioteca exogen NULL vars dati Canada VARselect Canada, 5, tipo const.