怎么给pvar脉冲响应图加显著性

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老师要我给脉冲图加显著性，还要把tobinq作为被冲击变量的图单独跑出来并且把时间线拉长 求问大佬应该怎么操作呀

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关键词：PVaR 脉冲响应 PVA VaR TobinQ

在Stata中，给脉冲响应图（Impulse Response Functions, IRFs）加上显著性检验通常涉及到计算标准误差或置信区间，并在IRF图上绘制这些置信区间。特别是当你使用面板向量自回归（Panel VAR, PVAR）模型时，以下是一些步骤和代码，可以帮助你实现这一目的，并特别针对`tobinq`变量生成脉冲响应图，并调整时间线。

### 1. 安装和加载必要的Stata包

首先，确保你已经安装了处理PVAR所需的Stata包，如`pvar`包。如果未安装，可以通过以下命令安装：

```stata
ssc install pvar
```

### 2. 设置PVAR模型并估计

假设你已经有了面板数据集，并且已经决定了包括`tobinq`在内的变量列表，可以通过类似以下命令设置PVAR模型：

```stata
pvar tobinq x1 x2 x3, lags(1/2) // 以2为滞后期数为例
```

确保替换`x1 x2 x3`为你模型中的其它变量。

### 3. 计算并绘制脉冲响应图，包括显著性检验

使用`pvar`包处理完毕后，可以通过`irf`命令创建脉冲响应图，并添加显著性水平。例如：

```stata
irf create myirf, from(pvar_results) replace // pvar_results为PVAR结果的名称
irf graph oirf, impulse(tobinq) response(*) ci(90) // 绘制对tobinq脉冲的响应，包括90%置信区间
```

请将`pvar_results`替换为你实际的PVAR结果文件名。`ci(90)`代表90%的置信区间，你可以根据需要调整置信水平。

### 4. 调整时间线

关于调整时间线，如果你想要展示更长时间的动态效应，需要在你估计PVAR模型时或者在绘制脉冲响应图时指定。通常，这依赖于你如何生成IRFs。如果是在生成IRFs时指定，你可能需要查看`irf`命令的具体选项，根据你的具体软件包和版本调整。

### 5. 单独为`tobinq`生成脉冲响应图

如果只关注`tobinq`作为被冲击变量的脉冲响应，上面的`irf graph oirf`命令已经实现了这一点。确保`impulse(tobinq)`正确设置，它指定了`tobinq`作为冲击源。

### 结论

以上步骤和代码提供了一个基本的框架，帮助你在Stata中给PVAR模型的脉冲响应图添加显著性，并特别针对`tobinq`变量进行分析。确保根据你的数据和研究需求调整命令中的参数。如果遇到具体问题，查阅Stata的官方文档或求助于专业社区会很有帮助。

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