Cointegrations Test/ Optimal lags by varsoc

Analyse von Zeitreihendaten und weitere ökonometrische Modelle.

Cointegrations Test/ Optimal lags by varsoc

Beitragvon Katie » Mi 5. Aug 2015, 12:43

Hallo Stata-Nutzer,
Ich bin noch nicht sehr geübt mit Stata.

Ich habe Zeitreihen- Daten Verschiedener Länder Und möchte Land A paarweise mit Land B,C,D,.. "vergleichen". Ich möchte einen bivariaten Kointegrations-test durchführen und die optimale Lag-länge anhand des AIc nutzen.
Das einfachste ist hierfür eine Schleife.
Unten ist der "Versuch" wie das ganze aussehen kann. Ich habe mich an http://www.stata.com/statalist/archi.../msg00264.html for panel data orientiert.
Aber ich bin nicht in der Lage es auf meinen Fall übertragen.
Hauptproblem: Wie "Speichere" ich die optimale lag länge, um sie später im cointegrations-test nutzen zu können?


1. Step:
Code: Alles auswählen
local country B C D E F G
foreach var of local country {
varsoc A `var' if year<=y(1990), maxlag(8)
matrix Z = r(stats)
....? Hier weiß ich nicht wie dies für jedes land gespeichert wird.
svmat Z, name(col)
egen minh = min(AIC)
gen optimal_lag = lag if minh == AIC
}


2. Step: Insert optimal lag found in step one
Code: Alles auswählen
foreach var of local country {
vecrank A `var' lag(optimal_lag)
....


Danke für eure Hilfe!

Katie
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Re: Cointegrations Test/ Optimal lags by varsoc

Beitragvon DHA3000 » Di 18. Aug 2015, 07:14

Warum fügst du den Kointegrationstest nicht auch mit in die Schleife ein?
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Re: Cointegrations Test/ Optimal lags by varsoc

Beitragvon Katie » Mi 19. Aug 2015, 14:19

Das ist natürlich eine Möglichkeit.
Jedoch Stellt sich weiterhin die Frage, wie ich die im VAR anhand des AIC identifizierte optimale laglänge "nehme", um sie anschließend im Cointegrationstest zu nutzen. Ohne dies manuell tun zu müssen.
Darüber hinaus wäre es hilfreich die optimale laglänge zu speichern, um anschließend auch automatisch das zugehörige VAR schätzen zu können.

Selbst bei Einfügen des Testes in die Schleife, umgehe ich m.M. nach also nicht das Hauptproblem?
Katie
 
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