实证stata时间序列的模型选择与方法求教

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本人毕业在即，论文紧迫，求各位大神指教。论文以一个省为例分析。数据就只有省一级的，只能做时间序列吗？目前卡在这了，时间序列应该怎么选择模型。因变量为税收（TAX），解释变量核心变量为产业结构，如果做时间序列需不需要再找控制变量。应该这么选择模型，除了平稳性检验、协整、格兰杰、还需要做哪些？VIF？有没有那个大神能提供个做时间序列分析的规范步骤。感激不尽！

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关键词：Stata 时间序列 模型选择 tata 时间序列分析

时间序列建模，需要考虑是否存在“伪回归”，于是要在回归之前先进行一系列检验。
具体步骤是：
1.先进行单位根检验，确定变量是否平稳。这里是ADF检验
2.如果上面单位根检验下都是0阶滞后，也就是平稳。就可以进行回归，对回归的残差项进行ADF检验，若表现为0阶滞后（即平稳），则说明因变量与解释变量存在相关关系。再进行格兰杰因果检验，检验二者在短期内是否关联【值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结论只是一种预测，是统计意义上的“格兰杰因果性“，而不是真正意义上的因果关系，不能作为肯定或否定因果关系的根据。当然，即使格兰杰因果关系不等于实际因果关系，也并不妨碍其参考价值。因为在经济学中，统计意义上的格兰杰因果关系也是有意义的，对于经济预测等仍然能起一些作用。】
3.如果1中的检验不平稳。要分情况：（1）若变量之间有一个为0阶，另一个为1阶滞后，可以将后一个做差分处理（注意经济意义，建议数据量15以上）变为0阶，再重复2中步骤。（2）若变量全为1阶滞后，需进行协整检验，也就是回归后检验残差项是否可以通过ADF检验，若通过、则可用；（3）若变量一个为1阶、一个为2阶，则可以将后者进行差分处理，再进行（2）中步骤进行协整检验；（4）若变量同为2阶，均进行增长率处理（注意数据的经济意义、如果已经是比值，可能就不能处理），进行协整检验，若回归后残差项通过ADF检验、则可用；（5）其余情况，均不能处理，极可能存在伪回归

[注]对于检验时的具体参数的设置，楼主可以在网上自行搜索学习、这个过程很必要；对于不熟悉的检验，也请自行百度或Google，网上有很多；建议楼主下载一篇关于时序数据处理的学术论文学习，比网上的一般说明更系统精确，望采纳！