有关用stata估计AR（1）模型

sim_arma y, ar(0.8) nobs(10000)

    arima y, ar(1)
    reg y L1.y

本来以为用arima和reg估计出来结果应该差不多，但是今天试了一下常数项明显不一样，y（－1）前面的系数倒是差不多。用E（y）=c0/1-c1算了一下应该是用reg的结果对。这是为什么？

另外，我很好奇的是，sim_arma不能设定white noise是不是正态分布，仅仅能设定方差，并且不能设定常数项的大小。不知道是不是有些内容 help sim_arma不包括，感觉不太可能

arima y, ar(1)
predict ya
g d=ya-b*y[_n-1] in 2/l        /*b代表估计出的系数，不是变量*/
reg y L.y
predict yp

*可以看到除初始预测值外，ya与yp相差不大。而ya的初始预测值恰为arima估计出的截距，yp的初始预测值缺失。还可知d（应为一常值变量）与OLS估计出的截距也相差不大。

因为二者所使用的估计方法是不一样的.
reg是用最小二乘法,残差的分布是正态分布,大数定理支持.
而arima中是使用QMLE,而时间序列则不一定.

caoqiang06 发表于 2012-3-16 20:56
因为二者所使用的估计方法是不一样的.
reg是用最小二乘法,残差的分布是正态分布,大数定理支持.
而arima中 ...

估计方法的不同，产生的差异应该不大，所以y(-1)前面的系数差不多，但是常数项根本不一样，不能用估计方法的不同来解释。您可以试试我列出来那三条语句。

caoqiang06 发表于 2012-3-16 20:56
因为二者所使用的估计方法是不一样的.
reg是用最小二乘法,残差的分布是正态分布,大数定理支持.
而arima中 ...

估计方法的不同，产生的差异应该不大，所以y(-1)前面的系数差不多，但是常数项根本不一样，不能用估计方法的不同来解释。您可以试试我列出来那三条语句。

我验证过用reg应该没有错，TSAY书上P50   也是这么估计的。我是担心是不是arima的命令我理解错了

你的命令没有错
计量不关注截距项的,何必在意截距呢
例外,tsay那本书是用R写的,第三版
我已经用stata验证过了

另外，我很好奇的是，sim_arma不能设定white noise是不是正态分布，仅仅能设定方差，并且不能设定常数项的大小。不知道是不是有些内容 help sim_arma不包括，感觉不太可能

另外，我很好奇的是，sim_arma不能设定white noise是不是正态分布，仅仅能设定方差，并且不能设定常数项的大小。不知道是不是有些内容 help sim_arma不包括，感觉不太可能

*可考虑如下（可设定正态扰动项的方差）：
clear
set ob 10000
g t=_n
tsset t
g y=uniform()
replace y=3+0.5*y[_n-1]+rnormal() in 2/l

sungmoo 发表于 2012-3-17 11:37
arima y, ar(1)
predict ya
g d=ya-b*y[_n-1] in 2/l        /*b代表估计出的系数，不是变量*/

厉害，确实如此！！！

还有两点不明：
1)2/l  中的 l 是什么？ 我知道这个地方代表10000,不过键盘上怎么打出来这个字符？
2)我觉得还是把滞后一项当成independent variable的方法对，因为根据书上的公司E（y）=c0/1-c1， 你觉得怎么样？
3)虽然我操作你的模拟，完全正确，但是您是怎么发现这个规律的，有那本书或者paper可以参考嘛？

学到很多东西，再加500币，非常感谢！

2/l  中的 l 是什么？ 我知道这个地方代表10000,不过键盘上怎么打出来这个字符？

l代表last，即最后一个观测值。就是字母l。
f代表first，即第一个观测值。f可换作数字1。