求助Stata（或其他软件）中如何实现扩展VAR模型即LAAVR，悬赏1000论坛币

小弟因为写毕业论文需要在Stata中实现LAVAR过程，但查了很多参考书不知道怎么做，姑求教各位大侠.
具体过程可参考刘凤良、鲁旭：CPI与PPI的虚假传导及其修正
附具体操作：
第一步，在不存在granger因果关系的原假设约束下采用SUR方法估计Near-VAR模型，获得系数C和残差#
第二步，使用Near-VAR系统中的单方程投影矩阵对残差进行杠杆调整，后再去中心化，得到零均值且不变方差的新残差序列
第三步，通过回归估计系数，原始数据Z和Bootstrap再抽样生成残差#，得到Y=CZ+#
第四步，以Y为新样本估计无约束模型，计算原假设下的MWALD
第五步，重复第三步和第四步B次（即Bootstrap的次数），得到MWALD统计量的经验分布。接着找出经验分布上的a分位数，即为a水平的"Bootstrap临界值“
第六步，计算原始数据的真实MWALD统计量。如果在a显著水平下，真实的MWALD大于"Bootstrap临界值“。那么就可以拒绝不存在Granger因果关系的原假设。

各位大侠，我是菜鸟，恳求帮助，在线等！
非常感谢！

您步骤都写出来了！ 接下来，您该做的是， 如何利用Stata去操做这些步骤的指令。

第一步与第二步：这主要是DGP的过程，也就是您要利用一些指令去建立一堆新的序列资料，蕞终目的就是得到新残差序列。

第三步与弟四步：这边主要是定义一个程序，即program 【譬如指令bsample应当是您参考的】
第五步，这边您就必须要参见指令simulate来重复进行前面的program

最后，您的问题本质应当不在于对步骤的不懂，因为我看完您写的步骤，能够清楚知道您想要做什么，但我对里面的一些术语，不太懂！ 哈！ 您的困扰应该是，对Stata诸多命令的掌握还不够，但我个人认为，您的这些问题，算是很高级的学习罗！ 很有技巧性呢！

有关于自助法比较基础概念的书，我建议您可以看陈强那本的第十六章。
【为什么我说它是基础，因为看完，您还是不会解决！相信我！
  但很重要！ 因为那是概念，没有概念，更不会解】

最后，Cameron and Trivedi 那一本Microeconometrics Using Stata的第十三章是最值得您参考的，
尤其是 13.6.2 小节，里面就介绍 bsample command with simulate
【看完里面的例子， 您再根据您自己需要， 修改成您的program， 等到您完成， 您对于simulate与bootstrap的功力就具有博士级的水平了！ 相信我！ 很多人还不会呢！ 况且您自己编的program 谁看的懂呢? 只有您才是行家！ 呵呵呵…】

祝 顺心 ＆ 研安
我不可能帮您编写的， 但我已尽力提供最佳的参考材料！ 祝福您！ 您的问题是有博士的水准！
因为在硕士末期，与博士初期…您的问题也是我一直想学到的技巧！！！ 学到了！ 您会更有信心！！！

受教了，非常感谢！