單位根檢驗的命令

㈠ EVIEWS中怎麼對多個變數 單位根檢驗以及回歸分析

1.單位根檢驗的是序列的平穩，可以一個一個檢驗，也可一組同時進行檢驗；
2.要根據序列的具體情況來選，比如，可以在excel畫出折線圖，觀察圖線的趨勢。如果圖像有明顯的趨勢和截距，在ADF檢驗中便選trend
and
intercept。
3.如果平穩，可以直接建立回歸模型。如果不平穩，可作一階差分，看是否平穩，若仍不平衡，可作二階差分等。很多經濟變數本身是不平穩的，但是差分序列往往是平穩的。
4.檢驗之後，會有「prob」這一項（即：伴隨概率），如果置信水平選擇的是5%，只要prob小於5%表明序列平穩，反之則有單位根。
5.有單位根建議取自然對數，可直接在命令窗口輸入genr
y=log()
,然後回車。
(括弧中填上你要取對數的序列名）。

㈡ 求教STATA中面板數據單位根檢驗的做法

面板數據的單位根檢驗方法有很多種，一般我們只選兩種，即相同根單位根檢驗和不同根單位根檢驗。

如果數據是平衡的，則可使用LLC檢驗（適用於同根）和IPS檢驗（適用於不同根）。

一般的stata並沒有自帶這兩個程序需要自己下載安裝，我們可以在命令欄鍵入：search levinlin, net和search ipshin, net，然後按照提示逐步安裝。接著就可以進行變數的單位根檢驗。輸入如下命令：Levinlin 變數名，lags(1)Ipshin 變數名，lags(1)

例：

1、levinlin lntfp,lags(1)

出現以下結果：

Levin-Lin-Chu test for lntfp Deterministics chosen: constant

Pooled ADF test, N,T = (31,9) Obs = 217

Augmented by 1 lags (average) Truncation: 6 lags

coefficient t-value t-star P > t

-1.18963 -15.196 -6.06106 0.0000

LLC檢驗的原假設是H0: 有單位根，P值為0，拒絕原假設，所以不存在單位根。

2、ipshin lntfp,lags(1)

出現以下結果：

Im-Pesaran-Shin test for cross-sectionally demeaned lntfp

Deterministics chosen: constant

t-bar test, N,T = (31,9) Obs = 217

Augmented by 1 lags (average)

t-bar cv10 cv5 cv1 W[t-bar] P-value

-2.348 -1.700 -1.750 -1.850 -4.272 0.000

同樣說明沒有單位根。

如果存在單位根，則需要進行一階差分，並再次進行單位根檢驗，輸入以下命令：

levinlin D.變數名,lags(1)

Stata的作圖模塊，主要提供如下八種基本圖形的製作 : 直方圖（histogram），條形圖（bar），百分條圖 （oneway），百分圓圖（pie），散點圖（two way），散點圖矩陣（matrix），星形圖（star），分位數圖。

這些圖形的巧妙應用，可以滿足絕大多數用戶的統計作圖要求。在有些非繪圖命令中，也提供了專門繪制某種圖形的功能，如在生存分析中，提供了繪制生存曲線圖，回歸分析中提供了殘差圖等。

Stata是一個統計分析軟體，但它也具有很強的程序語言功能，這給用戶提供了一個廣闊的開發應用的天地，用戶可以充分發揮自己的聰明才智，熟練應用各種技巧，真正做到隨心所欲。

事實上，Stata的ado文件（高級統計部分）都是用Stata自己的語言編寫的。

Stata其統計分析能力遠遠超過了SPSS，在許多方面也超過了SAS！由於Stata在分析時是將數據全部讀入內存，在計算全部完成後才和磁碟交換數據。

因此計算速度極快（一般來說， SAS的運算速度要比SPSS至少快一個數量級，而Stata的某些模塊和執行同樣功能的SAS模塊比，其速度又比SAS快將近一個數量級！）Stata也是採用命令行方式來操作，但使用上遠比SAS簡單。

其生存數據分析、縱向數據（重復測量數據）分析等模塊的功能甚至超過了SAS。用Stata繪制的統計圖形相當精美，很有特色。

(2)單位根檢驗的命令擴展閱讀：

面板數據維度的確定

在面板數據進行模型估計前，要進行面板數據的維度確定。由於面板數據既有截面數據又有時間序列，而stata不能自動識別，因此，必須使得stata得知哪一部分是截面數據，而哪一部分是時間序列。

設置面板數據維度的基本命令為：

xtset panelvar timvar [, tsoptions]

其中panelvar代表截面數據變數，timvar代表時間序列變數。

選取某一面板數據進行維度設定（該數據研究職業培訓津貼對廠商廢棄率的影響）：

xtset fcode year

㈢ 面板單位根檢驗命令stata 二階段拆分

使用時間序列前,要先設置時間t
如果你已有t變數,
tsset t
單位根 dfuller x
一階拆分 gen x1=x-l.x
二階拆分 gen x2=x1-l.x1

㈣ 請問怎麼用單位根檢驗啊，另外要用到eviews軟體，請問怎麼用啊，謝謝好心人啊

我用的是Eviews3.1注冊版（因為其他的版本沒注冊都不穩定容易自己關閉程序），但大抵操作應該是相同的。
首先建立新的workfile,在命令窗口輸入series，彈出新建的數列窗口，把要檢驗的數據存進去。然後再數列窗口下點擊view，找到unit root test就是單位根檢驗，彈出來的窗口的左上角是選擇檢驗方式，一般保持默認的DF那一項就好了，Eviews裡面的這個DF選項是把DF與ADF檢驗都包括在一起了。右邊的intercept啦intercept and trend啦是針對ADF檢驗的不同模型，如果搞不清楚乾脆就按默認吧。左下角的level,1st differential，2st什麼的是問你是針對原始數據、還是一階差分、二階差分來做檢驗，默認是level,就是原始數據。都選好之後點擊OK就好了。
輸出的結果主要是看上面的表，第一個表左邊給出一個值，右邊給了三個值，分別是置信度99%，95%，90%的ADF檢驗臨界值。左邊的值如果小於右邊的某個值，說明該數據落在右邊那個對應值的置信區間里。比如左邊給出-3，右邊對應95%置信度的值是-1，-3<-1所以數據不存在單位根，是平穩的，這一檢驗的置信度是95%。
大概是這樣吧，具體的ADF模型選擇等等最好看一看相關書籍。
Eviews不難學的~~嘿嘿我也就是三天惡補大概看完的。

㈤ 求助，stata面板單位根檢驗

僅僅是單位根建議EVIEWS6.0以上非常方便

首先要聲明時間序列，輸入以下命令：
gen t=_n
tsset t
然後可以選擇一種單位根檢驗，如選擇Dickey-Fuller檢驗，則輸入：
dfuller 變數名

㈥ 單位根檢驗和LM檢驗的命令一樣嗎

不一樣。
LM檢驗即拉格朗日乘數檢驗，用來檢驗模型殘差序列是否存在序列相關。原假設是不存在序列相關。備選假設是：存在p階自相關。檢驗統計量漸進服從卡方分布，如果計算得出的P值太大則拒絕原假設，認為存在序列相關。它和單位根檢驗方式類似，但是具體操作命令是不同的。