Différencier Les Données Dans Stata Forex

Introduction aux processus stationnaires et non stationnaires Les institutions financières et les sociétés, ainsi que les investisseurs individuels et les chercheurs, utilisent souvent des données de séries chronologiques financières (telles que les prix des actifs, les taux de change, le PIB, l'inflation et d'autres indicateurs macroéconomiques) Des données elles-mêmes. Mais le raffinage des données est la clé pour être en mesure de l'appliquer à votre analyse des stocks. Dans cet article, bien vous montrer comment isoler les points de données qui sont pertinentes pour vos rapports de stock. Cuisson des données brutes Les points de données sont souvent non stationnaires ou ont des moyens, des variances et des covariances qui changent au fil du temps. Les comportements non stationnaires peuvent être des tendances, des cycles, des randonnées aléatoires ou des combinaisons des trois. Les données non stationnaires, en règle générale, sont imprévisibles et ne peuvent pas être modélisées ou prévisibles. Les résultats obtenus en utilisant des séries temporelles non stationnaires peuvent être faux dans la mesure où ils peuvent indiquer une relation entre deux variables là où il n'existe pas. Afin de recevoir des résultats cohérents et fiables, les données non stationnaires doivent être transformées en données stationnaires. Contrairement au processus non stationnaire qui a une variance variable et une moyenne qui ne reste pas proche ou qui revient à une moyenne à long terme au cours du temps, le processus stationnaire revient autour d'une moyenne constante à long terme et a une variance indépendante indépendante de temps. Copryright 2007 Investopedia Types de processus non stationnaires Avant d'arriver au point de transformation pour les données de séries temporelles financières non stationnaires, il faut distinguer les différents types de processus non stationnaires. Cela nous permettra de mieux comprendre les processus et nous permettra d'appliquer la bonne transformation. Des exemples de processus non stationnaires sont des marches aléatoires avec ou sans dérive (un changement régulier lent) et des tendances déterministes (tendances constantes, positives ou négatives, indépendantes du temps pour toute la vie de la série). La randonnée aléatoire prédit que la valeur au temps t sera égale à la valeur de la dernière période plus une composante stochastique (non systématique) qui est un bruit blanc, ce qui signifie que t Est indépendante et identiquement distribuée avec moyenne 0 et variance. La marche aléatoire peut également être appelée un processus intégré d'un ordre quelconque, un processus à racine unitaire ou un processus à tendance stochastique. Il s'agit d'un processus de non-retour de moyenne qui peut s'éloigner de la moyenne soit dans une direction positive ou négative. Une autre caractéristique d'une marche aléatoire est que la variance évolue au fil du temps et passe à l'infini à mesure que le temps passe à l'infini, une marche aléatoire ne peut donc pas être prédite. Si le modèle de marche aléatoire prédit que la valeur à l'instant t sera égale à la valeur des dernières périodes plus une constante, ou dérive (), et un terme de bruit blanc (t), alors Le processus est randonnée aléatoire avec une dérive. Il ne retourne pas non plus à une moyenne à long terme et sa variance dépend du temps. Tendance déterministe (Y t t t) Souvent, une tendance aléatoire avec dérive est confondue pour une tendance déterministe. Les deux comprennent une dérive et une composante de bruit blanc, mais la valeur à l'instant t dans le cas d'une marche aléatoire est régressée sur la valeur des dernières périodes (Y t-1), alors que dans le cas d'une tendance déterministe, elle est régressée sur une base Temps (t). Un processus non stationnaire avec une tendance déterministe a une moyenne qui croît autour d'une tendance fixe, qui est constante et indépendante du temps. Un autre exemple est un processus non stationnaire qui combine une marche aléatoire avec une composante de dérive () et une tendance déterministe (t).Il spécifie la valeur au temps t Par la valeur des dernières périodes, une dérive, une tendance et une composante stochastique. Trend and Difference Stationary Une randonnée aléatoire avec ou sans dérive peut être transformée en un processus stationnaire en différenciant (en soustrayant Y t-1 de Y t, en prenant la Y t - Y t-1) correspondant à Y t - Y t-1 t ou Y t - Y t-1 t et alors le processus devient différence-stationnaire. L'inconvénient de la différenciation est que le processus perd une observation chaque fois que la différence est prise. Copryright 2007 Investopedia Un processus non stationnaire avec une tendance déterministe devient stationnaire après avoir supprimé la tendance ou détringir. Par exemple, Yt t t est transformé en un processus stationnaire en soustrayant la tendance t: Yt - t t, comme le montre la Figure 4 ci-dessous. Aucune observation n'est perdue lorsque la détringence est utilisée pour transformer un processus non stationnaire en stationnaire. Re: st: Première différence dans les données de panel Fri, 18 Nov 2005 09:06:49 -0500 xtivreg, fd fait la première différence pour vous . Vous n'avez pas besoin de la première différence de vos variables. Daniel À 12h35 11182005, vous avez écrit: Je voudrais ajouter une question à la question déjà posée. Pour la commande de la première différence dans xtivreg y z x (z a b c), fd i (panelid) dois-je faire une différence entre toutes les variables, le comand le fait-il automatiquement ou n'est-ce pas la première différence que je pense? Désolé pour toutes ces questions. J'ai juste commandé le manuel xt, mais je ne peux pas attendre jusqu'à ce qu'il arrive ici. Gregor Franz a écrit: Tout d'abord, je remercie les personnes qui ont répondu à ma dernière question sur le, bêta. Lorsque vous utilisez des données de panel avec une première approche de différenciation comme décrit dans Wooldridge (2002), puis-je utiliser la commande xt Il semble que je ne peux pas partir des fichiers d'aide. Donc je viens de différence toutes mes variables et d'exécuter un deltay normale deltax deltax Merci encore,