程序运行问题

epoh 发表于 2012-1-6 14:29
还是在TSP做好了
在R速度慢很多
bootstrap ntrial 1000

epch老师您好，不知道是否知道哪里可以下载面板分位数的gauss估计程序，谢谢

iloveyou21 发表于 2012-1-6 16:43
epch老师您好，不知道是否知道哪里可以下载面板分位数的gauss估计程序，谢谢

抱歉!我没见过panel quantile regression gauss code

ywh19860616 发表于 2012-1-6 16:42
好的，非常感谢epoh老师，花费您很多时间
哈哈，收藏慢慢研究

这个只要把数据先行处理就可以了
就类似systemfit 我也是先行处理成
y,y(-1),x(-1)然后建立equations
再使用function systemfit()
详见短信息

epoh 发表于 2012-1-6 19:34
这个只要把数据先行处理就可以了
就类似systemfit 我也是先行处理成
y,y(-1),x(-1)然后建立equations

恩，谢谢epoh老师，我先学习下

epoh 发表于 2012-1-6 19:34
这个只要把数据先行处理就可以了
就类似systemfit 我也是先行处理成
y,y(-1),x(-1)然后建立equations

epoh老师，我还有一个疑问，还是加入时间趋势变量t问题
上次您修改的程序只在
FRML eq. ys.=a.+b1.*ys.(-1)+b2.*ys.(-2)+c1.*xs.(-1)+c2.*xs.(-2)+d1.*t;
加入了t
而在后面两个算式：
FRML eq0. ys.=a0.+b01.*ys.(-1)+b02.*ys.(-2);
SET ystarm(u,v)=beta(v,1)+beta(v,2)*ystarm(u1,v)+beta(v,3)*ystarm(u2,v)+epsstarm(u,v)
未加入t
我感觉也是应该加入t项，您觉得？
我尝试过，会提示错误

ywh19860616 发表于 2012-1-7 12:01
epoh老师，我还有一个疑问，还是加入时间趋势变量t问题
上次您修改的程序只在
FRML eq. ys.=a.+b1.*y ...

假若bootstrap也要加入time trend的话
那就要自己建立一个time trend变量
才会准确.
因为bootstrap产生的epsstarm ystarm
都是 68 x 29 matrix,
要估计系数时,才取后面的 38 x 29 matrix

epoh 发表于 2012-1-7 14:12
假若bootstrap也要加入time trend的话
那就要自己建立一个time trend变量
才会准确.

epoh老师，第一次产生的C1，C2，...好像不是Konya(206)文章中的Test.Stat哦
C1，C2，...是指变量系数，就如
                         Standard
Parameter  Estimate        Error       t-statistic   P-value
CONSTR11   .767382       .220791       3.47560       [.001]

而
Wald Test for the Hypothesis that the given set of Parameters are jointly zero:

CHISQ(1) =   12.079798     ; P-value = 0.00051
这里的CHISQ(1) =   12.079798 感觉又不对，所以不懂Test.Stat是指什么？

ywh19860616 发表于 2012-1-7 18:29
epoh老师，第一次产生的C1，C2，...好像不是Konya(206)文章中的Test.Stat哦
C1，C2，...是指变量系数，就 ...

对对,我笔误了
我意思是对C1,C2的wald test
也就是CHISQ(1) =   12.079798     

epoh 发表于 2012-1-7 18:45
对对,我笔误了
我意思是对C1,C2的wald test
也就是CHISQ(1) =   12.079798

恩，epoh老师，这正是我想问的问题，也是下午短信息里面问您的问题

比如您看这个结果：
Wald Test for the Hypothesis that the given set of Parameters are jointly zero:

CHISQ(2) =   5.0820414     ; P-value = 0.07879
从P-value = 0.07879显示是在90%下显著(因为0.07879>0.05且<0.01)

然而，从后面的CDFWALD 1-100个数值来看，第一个地区对应的第90个是
90      31.60622      （这个完整结果在短信息里面有）
                   CDFWALD

                     1             2             3             4             5
       1      0.030955       0.15930       0.27762      0.086290       0.00000
       2       0.19009       0.25981       0.50553       0.14964       0.00000

       .....
      90      31.60622      25.98711      34.55176      23.53901       0.00000
      91      32.42308      28.22461      34.74655      24.71901       0.00000
      92      38.00229      28.33852      36.65796      24.86017       0.00000
      93      43.94983      28.64702      40.39545      28.35431       0.00000
      94      45.84359      31.45108      40.64175      35.84975       0.00000
      95      54.10173      31.94527      42.41991      41.25981       0.00000
      96      58.13348      39.17221      42.46491      45.36430       0.00000
      97      82.72300      45.31820      44.06596      47.04643       0.00000
      98      85.09639      47.92266      44.79910      47.17659       0.00000
      99      97.18227      49.85334      51.20124      53.58117       0.00000
     100     137.84399      78.81898      52.12718      68.00179       0.00000


可以看出CHISQ(2) =   5.0820414     并未大于31.60622
那应该是不能拒绝原假设，这和P-value = 0.07879 在10%水平下拒绝原假设矛盾了

ywh19860616 发表于 2012-1-7 19:09
恩，epoh老师，这正是我想问的问题，也是下午短信息里面问您的问题

比如您看这个结果：

哈哈!这时候已经不看 P value
而是依据bootstrap critical values
这也是为甚么要做bootstrap 的原因.

chi-square critical values for one degree of freedom:
6.6349 (1%) 3.8415 (5%) 2.7055 (10%).

就如page 12/25 Table 1: LNEXP does not cause LNGDP
以Australia而言
Test.Stat=14.0354
P=1-pchisq(Test.Stat,1)  = 0.0001794012
依旧无法拒绝null hypothesis
同理France, Greece, Japan, Korea, Luxembourg, Mexico,
        Norway, Portugal, Switzerland,the UK and the USA,

                             Bootstrap Critical Values
Country Test. Stat. 1%        5%        10%
Australia 14.0354 46.3559 23.9342 16.5506