stata做格兰杰因果检验中的卡方值如何输出三位小数？

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

问题：用stata做格兰杰因果检验，结果中的卡方值默认保留两位小数，应该如何输出三位小数？

以下是用gcause命令做的结果，根据estat ic的结果滞后7阶，卡方检验显著。

. gcause diops dR,lags(7)
Granger causality test                              Sample: 1986 to 2008
                                                                obs = 23
H0: dR does not Granger-cause diops

               F( 7, 8) =    2.15
               Prob > F =   0.1532

                chi2(7) =   43.21      (asymptotic)
            Prob > chi2 =  0.0000      (asymptotic)

我又试了用var做，结果如下，看不太明白，找不到滞后7阶的统计结果。
       

. var diops dR,lags(7)

Vector autoregression

Sample:  1986 - 2008                            Number of obs     =         23
Log likelihood =  -147.1506                     AIC               =   13.31744
FPE            =   2089.493                     HQIC              =   13.39194
Det(Sigma_ml)  =   1236.386                     SBIC              =   13.61366

Equation           Parms      RMSE     R-sq      chi2     P>chi2
----------------------------------------------------------------
diops                 3     .537596   0.0314   .7466743   0.6884
dR                    3     80.1644   0.3197   10.80775   0.0045
----------------------------------------------------------------

------------------------------------------------------------------------------
             |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
diops        |
       diops |
         L7. |  -.1067188   .2085257    -0.51   0.609    -.5154217    .3019841
             |
          dR |
         L7. |    .001008    .001286     0.78   0.433    -.0015126    .0035286
             |
       _cons |  -.0884352   .1624468    -0.54   0.586    -.4068251    .2299548
-------------+----------------------------------------------------------------
dR           |
       diops |
         L7. |  -33.11423   31.09463    -1.06   0.287    -94.05858    27.83013
             |
          dR |
         L7. |    -.54421   .1917712    -2.84   0.005    -.9200747   -.1683453
             |
       _cons |   138.7089   24.22351     5.73   0.000     91.23165    186.1861
------------------------------------------------------------------------------

. vargranger

   Granger causality Wald tests
  +------------------------------------------------------------------+
  |          Equation           Excluded |   chi2     df Prob > chi2 |
  |--------------------------------------+---------------------------|
  |             diops                 dR |  .61433     1    0.433    |
  |             diops                ALL |  .61433     1    0.433    |
  |--------------------------------------+---------------------------|
  |                dR              diops |  1.1341     1    0.287    |
  |                dR                ALL |  1.1341     1    0.287    |
  +------------------------------------------------------------------+


求指点！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：格兰杰因果检验 格兰杰因果检 格兰杰因果 格兰杰因 卡方检验 stata 时间序列

请看看

1. . sysuse sp500.dta
   
2. (S&P 500)
   
3. 
   
4. . tsset date
   
5.         time variable:  date, 02jan2001 to 31dec2001, but with gaps
   
6.                 delta:  1 day
   
7. 
   
8. . gcause close volume , lag(4)
   
9. Granger causality test                    Sample: 12jan2001 to 21dec2001
   
10.                                                                 obs = 42
    
11. H0: volume does not Granger-cause close
    
12. 
    
13.               F( 4, 33) =    1.66
    
14.                Prob > F =   0.1840
    
15. 
    
16.                 chi2(4) =    8.43      (asymptotic)
    
17.             Prob > chi2 =  0.0772      (asymptotic)
    
18. 
    
19. . return list
    
20. 
    
21. scalars:
    
22.                r(df_r) =  33
    
23.                  r(df) =  4
    
24.                 r(p_a) =  .077175002288655
    
25.                 r(F_a) =  8.425592126266114
    
26.                   r(p) =  .1839544863840364
    
27.                   r(F) =  1.655027024802272

复制代码

黃河泉 发表于 2018-7-27 17:18
请看看

太感谢了！解决了写论文的大问题！
能不能再问一下，格兰杰因果检验我都是滞后7阶才显著，estat ic 结果也是选7阶。
样本量30，这样的话可以吗？我看大家都是不超过5阶。有没有什么规则啊？

lxllucya 发表于 2018-7-27 21:57
太感谢了！解决了写论文的大问题！
能不能再问一下，格兰杰因果检验我都是滞后7阶才显著，estat ic 结果 ...

正常是用 AIC/BIC 准则去选取！