Mudança Média De Zeitreihenanalyse

Suavização de dados remove a variação aleatória e mostra tendências e componentes cíclicos. Inércia na coleta de dados obtidos ao longo do tempo é alguma forma de variação aleatória. Existem métodos para reduzir o cancelamento do efeito devido a variação aleatória. Uma técnica freqüentemente usada na indústria é o alisamento. Esta técnica, quando corretamente aplicada, revela mais claramente a tendência subjacente, os componentes sazonais e cíclicos. Existem dois grupos distintos de métodos de suavização Métodos de média Métodos de suavização exponencial Tomar médias é a maneira mais simples de suavizar os dados Em primeiro lugar, investigaremos alguns métodos de média, como a média simples de todos os dados passados. Um gerente de um armazém quer saber o quanto um fornecedor típico entrega em unidades de 1000 dólares. Heshe toma uma amostra de 12 fornecedores, aleatoriamente, obtendo os seguintes resultados: A média calculada ou a média dos dados 10. O gerente decide usar isso como a estimativa de despesas de um fornecedor típico. Isto é uma estimativa boa ou ruim O erro quadrático médio é uma maneira de julgar o quão bom é um modelo. Calculamos o erro quadrático médio. O erro montante verdadeiro gasto menos o valor estimado. O erro ao quadrado é o erro acima, ao quadrado. O SSE é a soma dos erros quadrados. O MSE é a média dos erros quadrados. Resultados MSE, por exemplo, os resultados são: Erros de Erro e Esquadrão A estimativa 10 A questão surge: podemos usar a média para prever a renda se suspeitarmos de uma tendência. Um olhar no gráfico abaixo mostra claramente que não devemos fazer isso. A média pesa todas as observações passadas igualmente. Em resumo, afirmamos que a média ou média simples de todas as observações passadas é apenas uma estimativa útil para a previsão quando não há tendências. Se houver tendências, use diferentes estimativas que levem em consideração a tendência. A média pesa igualmente todas as observações passadas. Por exemplo, a média dos valores 3, 4, 5 é 4. Sabemos, é claro, que uma média é calculada adicionando todos os valores e dividindo a soma pelo número de valores. Outra maneira de calcular a média é adicionando cada valor dividido pelo número de valores, ou 33 43 53 1 1.3333 1.6667 4. O multiplicador 13 é chamado de peso. Em geral: barra frac suma esquerda (fração direita) x1 esquerda (fração direita) x2,. , Esquerda (fração direita) xn. O (a esquerda (fração à direita)) são os pesos e, é claro, eles somam para 1.Zeitreihenanalyse bewertet vergangene Daten und extrapoliert in die Zukunft. Das Hufigste Modell dafr ist das MODELO ARIMA, Módulo Médico Motivo Integrado AutoRegressivo. Módulo Médio de Mudança Integrada AutoRegressiva. Dieses Modell dient zur Beschreibung von Datenreihen in der Zeitreihenanalyse und ist so allgemein, dass es mehrere unter anderem Namen bekannte Methoden als Spezialflle enthlt. Das hier vorgestellte Modell ist additiv, das heisst, die einzelnen Komponenten addieren sich zum Gesamtergebnis. Im Gegensatz dazu steht das Multiplikative Modell. Aufgrund der Komplexitt dieses Modells und der zahlreichen Varianten und Erweiterungsmglichkeiten kann hier nur das Grundgerst auf anschaulicher Ebene wiedergegeben werden. Fr konkrete Berechnungen rt der Verfasser unbedingt zu einschlgiger Literatur und Software. Die hier dargestellten Rechenwege sind derart, dass sie im Kopf nachvollzogen werden knnen sie fhren aber mit grosser Wahrscheinlichkeit nicht zu den optimal erzielbaren ARIMA Modellen. Ziel der aus den 3 Parametern p, d, q bestehenden Methode ARIMA (p, d, q) ist es: Die vorliegende Messreihe vollstndig zu beschreiben Dies ist nach dem Theorem von Wold fr alle stationren Zeitreihen mglich. Zuknftige Werte der Zeitreihe vorherzusagen. Dies funktioniert deshalb, weil der jeweils aktuelle Wert mittels Kombination von Einflssen vorangehender Werte beschrieben wird. Es handelt sich hier um eine mathematische Zerlegungsmethode. Vom Grundgerst its ist das vergleichbar beispielsweise mit Taylorreihen (Darstellung einer beliebigen Funktion mit einem Polynom) Fourierreihen (Darstellung einer beliebigen Funktion mit Sinus oder Cosinusfunktionen) p: siehe Schritt 2, d: siehe Schritt 1, q: siehe Schritt 3ARIMA arbeitet mit 2 Komponenten Einer gewichteten Summe aus zurckliegenden Messwerten (AR, AutoRegressive, Schritt2) einer gewichteten Summe aus zurckliegenden Zufallseinfluessen (MA, Moving Average, Schritt 3). Diese beiden Komponenten ergeben strenggenommen nur ein ARMA Modell (ohne I, Schritt 1). Der Buchstabe I (Integrated) symbolisiert die Sicherstellung der Nahezu alle statistischen Verfahren verlangen stationre, também sich nicht ndernde Randedingungen. Im Falle von Zeitreihen bedeutet Stationaritt, dass die zugrundegelegte Verteilungsfunktion der Messwerte zeitlich konstant ist. Die Nicht-Erfllung dieser Voraussetzung sei anhand folgender Beispiele veranschaulicht: Hier nimmt offensichtlich der Mittelwert mit der Zeit zu Zeitreihen mit (nicht nur linearem) Trend knnen mit dem ARIMA Modell unter Umstnden erfolgreich beschrieben werden. Hier nimmt offensichtlich die Varianz mit der Zeit zu Zeitreihen mit vernderlicher Varianz und vernderlicher Hherer Momente knnen mit der ARIMA Methode nicht beschrieben werden. Eine stationre Zeitreihe besteht também aus Werten, die entsprechend der zugrundegelegten Verteilungsfunktion um einen zeitlich konstanten Mittelwert streuen. Interessant ist hier, dass die einzelnen Werte - obwohl aus einer konstant bleibenden Verteilungsfunktion stammend - nicht voneinander unabhngig zu sein brauchen. Em solchen Fllen macht die Vorhersage zuknftiger Werte sogar erst richtig Sinn. Dies knnte ein Zufallsrauschen sein, dem ein langwelliges Schwingungsgemisch berlagert ist. Die Funktionsweise des ARIMA Modells soll im Folgenden schrittweise erarbeitet werden. Anmerkung: Es wird davon ausgegangen, dass saisonale Effekte bereits herausgerechnet worden sind. Die Bercksichtigung saisonaler Effekte gehrt eigentlich nicht zum ARIMA Modell. Schritt 1. Herstellung von Stationaritt: Trendbeseitigung Besitzt die zu untersuchende Zeitreihe einen Trend. Dann Muss Dieser também zuerst beseitigt werden. Da man zur Vorhersage von Messwerten immer die Originalreihe vor Augen haben muss, ist es ratsam, zur Erreichung von Stationaritt mglichst einfache mathematische Operationen zu verwenden, die manicht wieder rckgngig machen kann. Hat der Trend die Form eines Polynoms n-ter Ordnung: dann lsst er sich einfach durch n-faches Differenzieren beseitigen Aus Sicht des ARIMA Modells ist die Originalmessere o folclich integriert (Integrado). Nach 2facher Differenzierung (Abziehen jeweils benachbarter Werte) einer Reihe mit offenbar quadratischem Trend erhlt man eine Reihe, die offenbar keinen Trend mehr enthlt. (Rauschen wurde der bersicht halber weggelassen) Saisonale Schwankungen (Periodizitt) e a nossa Weitere Verletzung von Stationaritt. Sie lassen sich dadurch beseitigen, indem man im ersten Differezierungsschritt nicht jeweils benachbarte Werte voneinander abzieht, sondern zB. Den 6. vom 1. den 7. vom 2. den 8. vom 3. usw. (Em diesem Beispiel besteht die Periodendauer aus 5 Messwerten) Anschliessend kann - falls notwendig - wieder normal, também zwischen jeweils benachbarten Werten differenziert werden. Saisonale Schwankungen lassen sich aber auch durch die autoregressive Komponente (AR) beschreiben, welche im nchsten Schritt beschrieben wird. Waren im konkreten Fall beispielsweise 2 Differenzierungen zur Erreichung von Stationaritt notwendig, dann muss man zur Vorhersage bezglich der Originalreihe erst wieder 2 mal integrieren. Formal wird dieser Fall als ARIMA (p, d, q) mit d2, também ARIMA (p, 2, q) bezeichnet. Schritt 2. AutoRegressive Komponente: Vorhersage mittels zurckliegender Messwerte. Ergebnis dieses Schrittes ist eine Gleichung der Form der n-te Wert hngt também von einer Reihe vorausgegangener Werte ab. (Rauschen wurde hier weggelassen) Um morre Koeffizienten a n-i zu ermitteln wird zunchst der Korrelationskoeffizient zwischen der stationr gemachten Messreihe und der um i Messwerte verschobenen stationr gemachten Messreihe (sogenanntes i-tes Lag) berechnet. Beispiel 2 (hat nichts mit Beispiel 1 zu tun) Folgende Grafik visualisiert die Tabellenwerte: In der rechten Spalte der Tabelle (rot) stehen die Korrelationskoeffizienten zwischen der stationr gemachten Originalreihe und ihrem 1. bis 5. Lag. Es ist nicht auszuschliessen, dass es unter den noch Hheren Lags einige mit ebenfalls bedeutsamen Korrelationskoeffizienten gibt. Bei der Berechnung der Korrelationskoeffizienten wird nicht zyklisch gerechnet (wie bei der Autokorrelation), sondern es werden nur bereinanderstehende Werte verwendet. Das bedeutet, dass die Anzahl Wertepaare fr hhere Lags geringer wird. Folgende Tabelle zeigt die Berechnungen der Signifikanz der Korrelationskoeffizienten. Das genaue Vorgehen hierzu ist unter der Rubrik Z-transformation beschrieben. Die Tabelle zeigt 5 einzeln und unabhngig durchgefhrte Testes. Zur hier auftretenden Problematik siehe Multiples Testen und Alpha Inflação. Wir knnten hier an dieser Stelle entscheiden, dass der 1. und 4. Lag zur Modellierung ausreichen. Genausogut knnten wir auch alle 5 Komponenten im weiteren Modell hinzunehmen. Beide Flle se encontra no Folgender Grafik dargestellt. Man sieht, dass die Hinzunahme der Lags 2,3 e 5 nicht unbedingt das bessere Modell ergibt. Die Berechnung erfolgte então, dass die Summe der quadrierten Korreletionskoeffizienten der jeweils verwendeten Lags zu Eins normiert und gewichtet worden ist. Die bisher ermittelten Modellgleichungen der beiden Modelle lauten: Hier ist 5.2 der Mittelwert der Originalreihe. Die Werte der anderen Vorfaktoren ergeben sich aus den normierten Bestimmtkeitsmassen (quadrierte Korrelationskoeffizienten) der Lags, wobei die Vorzeichen von den Korrelationskoeffizienten bernommen wurden. Folgend Tabelle veranschaulicht den Rechengang: Es ist zu bedenken, dass die Signifikanz werte in der Tabelle keine Verbindung mit einem mehr oder weniger guten Modell haben. Sie bedeuten lediglich, dass die Korrelationskoeffizienten nicht bloss Zufall sind. Wurde hier nicht berechnet, wie Lag 4 direkt mit der stationr gemachten Original, em inglês, em inglês, em alemão, em alemão. Diese Art Korrelation heisst partielle Autocorrelação e wird hier nicht behandelt. Es gibt spezielle Signifikanztests, die auf Autokorrelation testen. Durbin h-Statistik. Testet die Autokorrelation der Zeitreihenwerte mit dem ersten Lag. Durbin Watson Test: Testet die Autokorrelation der Residuen der Zeitreihenwerte mit dem ersten Lag. Testet também em Autokorrelation der Fehler --gt Schritt 3. Schritt 3. Mover média: Vorhersage mittels vorangegangener Fehler. Unter Fehler ist hier zuflliger statistischer Einfluss zu verstehen, denn eine stationre Zeitreihe besteht aus Werten, morre entsprechend der zugrundegelegten Verteilungsfunktion um einen zeitlich konstanten Mittelwert streuen. Ergebnis dieses Schrittes ist eine Gleichung der Form Die autoregressive Komponente des vorhergehenden Schrittes 2 wird também com gewichteten Fehlern vorangehender Werte korrigiert. Folgende Tabelle entablo in der obersten Zeile die stationr gemachte Originalreihe aus Beispiel 2, in der 2. Zeile das AR Modell aus Schritt 2, dann den Fehler des Modells aus Schritt 2, e schliesslich die ersten 5 Lags des Fehlers (também morre Wertereihe des Modellfehlers Um 1,2,3,4 und 5 Positionen verschoben). Ohne explizite Rechnung ist bereits erkennbar, dass keiner der Korrelationskoeffizienten significante, ja sogar jeder relativ klein ist. Das deutet stark darauf hin, dass der Fehler des in Schritt 2 gewonnenen Models fast nur aus zuflligem (normalverteiltem) Rauschen besteht. Das bedeutet konkret: Der n1 - te Messwert wird durch keine Zufallskomponente irgendeines vorhergehenden Wertes n, n-1. N-s beeinflusst Die Fehler korrelieren nicht einmal mit den Werten selbst (0.20) Es gibt in der vorliegenden Reihe keine Fehlerfortpflanzung. Das Bisher entwickelte Modell lautet demnach ARIMA (4,2,0) 4. Der autorregressivo Teil des Modells (AR) greift bis auf den 4. Lag zurck 2. Morrer Originalmente musste 2 Mal differenziert werden, um stationr zu werden. 0. Der Moving Average Teil (MA) greift auf keinen Lag zurck. Im Folgenden seien zum allgemeinen Verstndnis bildhaft ein paar schne Autokorrelationsfunktionen und partielle Autokorrelationsfunktionen sowie die dazugehrende Nomenklatur dargestellt. Die Sulen stellen Korrelationswerte dar. Bei Autokorrelationsfunktionen, ACF. Handelt es sich um Funktionen wie bisher beschrieben, d. h. Es werden alle Einflsse berrcksichtigt. In dem obigen Beispiel 2 wurde zwar entschieden, nur Lag 1 e 4 fr das zu erstellende Modell zu verwenden, trotzdem sind dort die eventuellen Einflsse der Lags 2 und 3 mit enthalten, denn Lag 4 kann ja von Lag 3 abhngen, und Lag 3 von Lag 2, und dieses wiederum von Lag 1 alternativ knnte Lag 4 aber auch direkt von Lag 1 abhngen und nicht von Lag 2 und 3, wieder alternativ knnte Lag 4 von allen Lags 1,2 e 3 abhngen die bisher beschriebene Vorgehensweise zur Bildung der Autokorrelationsfunktion Kann diese Flle grundstzlich nicht unterscheiden (ob Lags direkt voneinander abhngen oder ber dazwischenliegende Lags). Aus diesem Grund verwendet man Partielle Autokorrelationsfunktionen, PACF. Dort berechnet man z. B.den direkten Einfluss des Lags 4 auf die originale Messreihe und rechnet die Einflsse der Lags 1,2 und 3 auf Lag 4 heraus. Die blosse visuelle Analise o derrube Funktionen ACF (pdq) e PACF (pdq) na área de varejo Fllen bereits richtungsweisende Aussagen. Allerdings erfordert bereits die Erstellung der beiden Funktionen schon spezielle Statistiksoftware. Partielle Autokorrelationsfunktion (PACF) Um STATA Befehlen aufgenommen wurden tsset, arco, arima, dfuller, pperron, var, varbasic und varsoc. Corrgram, cumsp, dfgls, fcast computing, newey, pergram, prais, rolling, tsfill, tssmooth, vargranger, varlmar, varnorm, varstable, varwle, vec, veclmar, vecrank, wntestb wurden nicht separat zitiert. Mit dem Befehl tsset wird der vorliegende Datensatz als Zeitreihe definiert, erst danach kann man entsprechende Zeitreihenanalysen durchfhren. Eine Verwendung wie xtset (fr Banner dados) ist mglich. Die Syntax lautet: tsset timevar, opções tsset panelvar timevar, opções ID panelvar, timevar webuse invest2 tsset tempo da empresa Mit pperron und dfuller kann homem em STATA Einheitswurzeltests berechnen wntestb bzw. Wntestq fhren Whitenoisetests durch tsline plitert Zeitreihen, whrend man sich mit corrgram u. a. Autokorrelationen e PACs ausgeben lassen kann: corrgram varname if in, corrgramoptions In R kann man mit acf oder pacf Autokorrelationen zeigen, mit adf. test e pp. test auf Einheitswurzel testen. Mit archnn em STATA zahlreiche ARCH-Modelle geschtzt werden, die Sintaxe dazu lautet: arch depvar indepvars em caso de peso, opções Ein ARCH-Modell mit 3 Lags wrde homem schtzen mit: Ein GARCH (1,1) - Modell mit Kovariaten: arco Illinois indiana kentucky, arco (1) garch (1) Ein EGARCH-Model com ARMA-Terme: arco D. lnwpi, ar (1) ma (1 4) earch (1) egarch (1) Als Optionen hat man ua Zur Auswahl (nur Nennungen): arco noconstant (numlist) garch (numlist) saarch (numlist) tarch (numlist) aarch (numlist) narch (numlist) narchk (numlist) abarch (numlist) atarch (numlist) sdgarch (numlist) earch (numlist) Numlist) egarch (numlist) parch (numlist) tparch (numlist) aparch (numlist) nparch (numlist) nparchk (numlist) pgarch (numlist) arima (p, d, q) ar (numlist) ma (numlist) het (varlist) Savespace suprimir termo constante Termos ARCH termos GARCH termos assimétricos simples termos ARCH termos ARCH termos assimétricos ARCH termos ARCH não-lineares termos ARCH não-lineares com valor absoluto de mudança única termos ARCH limite absoluto ARL termos de atrasos de st novos termos em Nelsons atrasos do modelo EGARCH de ln (st2) Poder ARCH termos limite de energia termos ARCH poder assimétrico termos ARCH potência não-linear termos ARCH energia não linear termos ARCH com força de deslocamento único termos GARCH especificar modelo ARIMA (p, d, q) para variáveis ​​dependentes termos autorregressivos do modelo estrutural distúrbios termos médios em movimento de O modelo estrutural perturba Os ancios incluem varlist na especificação da variância condicional conservam a memória durante a estimativa ARIMA-Modelle knnen in STATA geschtzt werden mit: arima depvar indepvars, ar (numlist) ma (numlist) Fr eine ARIMA (1,1,1) - Modellanpassung schreibt man : Arima wpi, arima (1,1,1) Man passst ein multiplikatives SARIMA-Modell an und undrrckt den konstanten Term mit: arima lnair, arima (0,1,1) sarima (0,1,1,12) noconstant Zur Verfgung stehen ua Comandos de correção de folgende: AIC, BIC, VCE e estimativa de estimativa de inventário de síntese estimativas de ponto de resultados de estimativa, SE, teste e inferência para combinações lineares de coeficientes taxa de verossimilhança significativo marginal, margens preditivas, efeitos marginais e efeitos marginais médios Modo modificado Vektorautoregressive Schtzt man mit: var depvarlist se dentro, opções Modellschtzung mit 1., 2. Und 3. Lag and poststimation webuse lutkepohl2 var dlninv dlninc dlnconsump. Atrasos (13) varnorm varsoc Neben klassischen poststimation comandos bieten sich im Kontext an: fcast computing fcast gráfico irf vargranger varlmar varnorm varsoc varstable varwle obter previsões dinâmicas gráfico previsões dinâmicas obtidas a partir de fcast computação criar e analisar IRFs e FEVDs Granger causalidade testes LM teste de autocorrelação No teste de resíduos para os resíduos normalmente distribuídos critérios de seleção de lag-order verificar estabilidade condição de estimativas Wald lag-exclusão estatística Die R-Packages dynlm, vars, tseries, urca, FitAR liefern zahlreiche Befehle zur Zeitreihenanalyse, von der Modellschtzung bis hin zur Diagnostik. Em R kann man z. B. Ts zur Definição von Zeitreihen verwenden, Modellschtzungen ber arima oder garch funktionieren aber auch mit der Eingabe numerischer Vektoren Variablen der Befehl chapéu em dem Sinne nicht die Bedeutung von tsset em STATA. R schtzt ARIMA-Modelle mit dem Befehl: arima (x, ordem c (0, 0, 0), lista sazonal (ordem c (0, 0, 0), período NA), xreg NULL, include. mean TRUE, transformar. Pars TRUE, fixo NULL, init NULL, método c (CSSML, ML, CSS), n. cond, optim. method BFGS, optim. control list (), kappa 1e6) Beispiel: arima (USAccDeaths, order c (0,1 , 1), lista sazonal (orderc (0,1,1))) Vektorautoregressive Modelle passt man an mit: VAR (y, p 1, tipo c (const, tendência, ambos), estação NULL, exogen NULL, atraso. max NULL, ic c (AIC, HQ, SC, FPE)) Beispiel: dados da biblioteca (vars) (Canadá) VAR (Canadá, p 2, tendência do tipo) Einschlgige Testverfahren Plots in R sind unter anderem: computa o Augey Dickey - O teste Fuller (tseries) calcula a estatística de teste Box-Pierce Ljung-Box para examinar a hipótese nula de independência em uma determinada série de tempo (estatísticas) que compõe e imprime as estatísticas de teste BDS (tseries) que executa o teste Breusch-Pagan para a heterocedasticidade de resíduos (Lmtest) executa o teste Durbin-Watson f Ou autocorrelação de resíduos (lmtest) Teste de Jarque-Bera para a normalidade (tseries) calcula o teste KPSS para a estacionança (tseries) Shapiro-Wilk Teste de Normalidade (estatísticas) Es folgt die Auflistung der Einzelbefehle no STATA und R. arch A heterosquerasticidade condicional autorregrada (ARCH) Família de estimadores Sintaxe arco depvar indepvars se em peso, opções GARCH (1,1) modelo com covariáveis ​​webuse urates arco illinois indiana kentucky, arco (1) garch (1) garch Ajustar um modelo de série temporal GARCH (p, q) para o Dados calculando as estimativas de máxima verossimilhança do modelo condicionalmente padrão Sintaxe garch (x, ordem c (1, 1), série NULL, controle garch. control (. ). ) Dados da biblioteca (tseries) (EuStockMarkets) dax diff (log (EuStockMarkets)), DAX dax. garch garch (dax) arima ARIMA, ARMAX e outros modelos de regressão dinâmica Sintaxe básica para um modelo ARIMA (p, d, q) arima Depvar, arima (p, d, q) Modelo ARIMA simples com componentes diferentes e autoregressivos e de média móvel webuse wpi1 arima wpi, arima (1,1,1) arima Ajustar um modelo ARIMA Sintaxe arima (x, order c (0, 0, 0), lista sazonal (ordem c (0, 0, 0), período NA), xreg NULL, include. mean TRUE, transform. pars TRUE, fixo NULL, init NULL, método c (CSS-ML, ML, CSS), n. cond, optim. method BFGS, optim. control list (), kappa 1e6) arima (USAccDeaths, ordem c (0,1,1), lista sazonal (orderc (0,1,1))) dfuller Teste de raiz de unidade DickeyFuller aumentado Sintaxe dfuller varname se dentro, opções DF, incluindo 3 diferenças atrasadas e um termo de tendência webuse air2 dfuller ar, atrasos (3) tendência adf. test Teste de raiz unitária Dickey-Fuller aumentado Sintaxe adf. test (x , Alternativa c (estacionária, explosiva), k trunc ((comprimento (x) -1) (13))) libr Ary (tseries) x rnorm (1000) adf. test (x) pperron PhillipsPerron unidade-teste de raiz Sintaxe pperron varname se dentro, opções 4 atrasos de Newey-West, incluindo um termo de tendência na regressão associada webuse air2 pperron air, lags (4 ) Tendência pp. test Calcule o teste de Phillips-Perron para a hipótese nula de que x possui uma raiz de unidade Sintaxe pp. test (x, alternativa c (estacionária, explosiva), tipo c (Z (alfa), Z (talfá)) Lshort TRUE) biblioteca (tseries) x rnorm (1000) pp. test (x) tsset Declarar dados para serem dados da série temporal Sintaxe tsset timevar, opções tsset panelvar timevar, opções ID panelvar, timevar webuse invest2 tsset time time ts Criar time - Objetos de série Sintaxe ts (dados NA, início 1, fim numérico (0), frequência 1, deltat 1, ts. eps getOption (ts. eps), classe. Nomes) as. ts (x.) Is. ts (x) ts (1:10, freqüência 4, início c (1959, 2)) 2º trimestre de 1959 var Modelos vetoriais vetoriais Sintaxe var depvarlist se dentro, opções (2 atrasos Padrão) webuse lutkepohl2 var dlninv dlninc dlnconsump VAR Estimação de um VAR utilizando OLS por equação Sintaxe VAR (y, p 1, tipo c (const, tendência, ambos), estação NULL, exogen NULL, lag. max NULL, ic C (AIC, HQ, SC, FPE)) dados da biblioteca (vars) (Canadá) VAR (Canadá, p 2, tendência do tipo) varbasic Ajustar um VAR simples e gráfico IRFs ou FEVDs Sintaxe varbasic depvarlist se dentro, as opções Ajustar incluem o primeiro , Segundo e terceiro atraso no modelo webuse lutkepohl2 varbasic dlninv dlninc dlnconsump, irf lags (13) irf Calcule os coeficientes de resposta ao impulso Sintaxe irf (x, impulso NULL, resposta NULL, n. ahead 10, ortho TRUE, cumulativo FALSE, inicialização TRUE, ci 0.95, executa 100, semente NULL.) Dados da biblioteca (vars) (Canadá) var.2c VAR (Canadá, p 2, tipo const) irf (var.2c, impulso e resposta c (prod, rw, U ), Boot FALSE) varsoc O Estatísticas de seleção de ordem de atraso (FPE, AIC, etc.) para VARs e VECMs Sintaxe de pré-estimação varsoc depvarlist se dentro, pré-estimação webuse lutkepohl2 varsoc dlninv dlninc dlnconsump VARselect Critérios de informação e erro de predição final para aumento sequencial da ordem de atraso até um VAR (p) - processo Sintaxe VARselect (y, lag. max 10, tipo c (const, tendência, ambos, nenhum), estação NULL, exogen NULL) dados da biblioteca (vars) (Canadá) VARselect (Canadá, lag. max 5, typeconst)