楼主: rantao
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[请教]关于stata滞后变量缺失数据的问题 [推广有奖]

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rantao 发表于 2009-12-18 20:25:20 |AI写论文

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小弟正在做老师要求的一个复制某论文结果的作业。
这篇论文中有一个时间序列变量,有56个数据,按模型要求取三阶滞后,少了开头三个数据。
但是该文报出的结果,数据却有55个,请问这个要怎么解决呢?如何补充两个数据进去啊?
请教各位版友了!
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关键词:Stata 滞后变量 缺失数据 tata 时间序列 数据 Stata 时间序列

回帖推荐

talentyxc 发表于10楼  查看完整内容

版主的意思是,也许本来原始数据是58个,滞后3个就是55个了。 Prais-Winsten transform是先用y x做ols,得到的残差做自回归,得到的自回归系数\rho,然后用y和x的第一个观察作变换y_1*(1-\rho)^(1/2)和x_1*(1-\rho)^(1/2)来代替差分后的第一个观察,这个是用来修正差分信息损失的。 不过这篇文章应该就是把残差\epsilon当成自相关过程来做,所以就用了Prais-Winsten transform来修正AR过程中差分损失的第一项。 和你问的问题应该 ...

沙发
rantao 发表于 2009-12-22 18:43:16
真的没有人知道吗?

藤椅
蓝色 发表于 2009-12-22 19:20:29
把文章帖出来
到底是文章错了还是其他的原因啊

板凳
talentyxc 发表于 2009-12-22 20:17:38
Prais-Winsten transform可以补充一次差分的观察值,但不知道多次差分能不能反复使用

报纸
rantao 发表于 2009-12-22 20:22:20
是三阶滞后啊,请问楼上要怎么做这个转换啊?多谢!

地板
蓝色 发表于 2009-12-22 20:27:28
rantao 发表于 2009-12-22 20:22
是三阶滞后啊,请问楼上要怎么做这个转换啊?多谢!
想解决问题就把文章帖出来,让大家看看就知道了
难道一直在这里猜测吗?

7
rantao 发表于 2009-12-22 20:33:52
蓝色 发表于 2009-12-22 20:27
rantao 发表于 2009-12-22 20:22
是三阶滞后啊,请问楼上要怎么做这个转换啊?多谢!
想解决问题就把文章帖出来,让大家看看就知道了
难道一直在这里猜测吗?
lnY( t) = C + a1 lnK( t) + a2 lnH( t - 3) + a3 Ha ( t) + a4 DlnRK( t) + a5 mkt ( t) + a6 ub( t)
+ a7 f k ( t) + a8 td( t) + a9 ga( t) + a10 rd( t) + a11 fc( t) + a12 fc2( t) +ε( t)
这个是回归模型。其中H(t-3)就是H的三阶滞后。Dlnrk是lnrk的一阶差分。
文中说的处理方法是“为校正自相关带来的偏差 ,使用了 PraisWinsten AR(1) 回归方法”。

然后观测值有56个,最后报出来的结果是55个。

但是用stata求三阶滞后过后,那个变量不是只有53个观测值了吗?

8
蓝色 发表于 2009-12-22 21:39:24
如果文章中观测值是指 三阶滞后以后的观察值,
然后在ar(1)  不就是55了吗

另外,如果有数据重复一下,比较结果,或许是文章写错了

9
rantao 发表于 2009-12-22 21:49:46
蓝色 发表于 2009-12-22 21:39
如果文章中观测值是指 三阶滞后以后的观察值,
然后在ar(1)  不就是55了吗

另外,如果有数据重复一下,比较结果,或许是文章写错了
不懂,为什么AR(1)中是55个?
56个观测值,取三阶滞后以后,不是只有53个了吗?

我是有数据的,我自己用stata先求H的三阶滞后,stata报出来说3 missing values
然后用prais做回归,obs只有53个啊。
是我的做法有错吗?

原文应该是没错的,是经研上发表的论文。

10
talentyxc 发表于 2009-12-22 22:52:21
版主的意思是,也许本来原始数据是58个,滞后3个就是55个了。
Prais-Winsten transform是先用y x做ols,得到的残差做自回归,得到的自回归系数\rho,然后用y和x的第一个观察作变换y_1*(1-\rho)^(1/2)和x_1*(1-\rho)^(1/2)来代替差分后的第一个观察,这个是用来修正差分信息损失的。
不过这篇文章应该就是把残差\epsilon当成自相关过程来做,所以就用了Prais-Winsten transform来修正AR过程中差分损失的第一项。
和你问的问题应该无关

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