楼主: languang0606
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[回归分析求助] 被解释变量Y,用Y滞后一期及其他控制变量回归,得到模型后用predict命令进行预测,只 [推广有奖]

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languang0606 在职认证  发表于 2023-8-15 13:13:50 |AI写论文

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stata 被解释变量Y,用Y滞后一期及其他控制变量回归,得到模型后用predict命令进行预测,只能预测到下1年的数据,请问如何快速预测未来多年的数据
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关键词:predict Pred 解释变量 控制变量 red

沙发
jnutt 学生认证  发表于 2023-8-20 09:42:21
你的问题是,预测再下一期有没有配套的控制变量数据。另外,这种推荐使用python

藤椅
吴小树 发表于 2023-8-25 15:44:25
如果你想要快速预测未来多年的数据,可以使用Stata中的`forecast`命令或者`arima`命令进行时间序列预测。下面我将为你提供一些基本的步骤和示例代码。

首先,确保你的数据集已经按时间排序,并且包含你要预测的时间范围。接下来,你可以使用`arima`命令进行时间序列建模和预测。以下是一个示例:

```
// 运行时间序列模型
arima Y, arima(1,0,0) // 这里使用了AR(1)模型,你可以根据你的数据选择适当的模型

// 预测未来多年的数据
predict Y_pred, dynamic(t+1 t+2 t+3) // 这里的t+1、t+2、t+3表示你要预测的未来三年的数据
```

另外,你还可以使用`forecast`命令进行时间序列预测。以下是一个示例:

```
// 运行时间序列模型
arima Y, arima(1,0,0) // 这里使用了AR(1)模型,你可以根据你的数据选择适当的模型

// 预测未来多年的数据
forecast create Y_pred, dynamic(t+1 t+2 t+3) // 这里的t+1、t+2、t+3表示你要预测的未来三年的数据
```

以上示例中,我们使用了AR(1)模型作为示例,你可以根据你的数据选择适当的模型。通过指定`dynamic`选项,你可以预测未来多年的数据。

请注意,时间序列预测存在一定的不确定性,因此预测结果应该被视为一种估计。此外,确保你的模型符合时间序列分析的基本假设,并进行适当的模型诊断和验证。

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