Rolling Regressions In Stata Forex




Rolling Regressions In Stata ForexEstou com o objetivo de fazer uma regressao continua em Stata, e eu simplesmente quero obter o R-squared. Estou com o objetivo de mante-lo simples, nao estou escrevendo um programa inteiro, mas se isso for necessario, tambem estou aberto para essas sugestoes. No momento, tenho linhas com as quais eu so obto as estimativas dos coeficientes beta e os erros padrao. Acabei de entrar diretamente na GUI. Rolling b se, window (60) keep (date) clear: regress y x O stepize e 1 e o comando correspondente e, portanto, omitido nas codelines. Eu basei isso no manual do stata (statamanuals13tsrolling. pdf). No entanto, neste manual, nao vejo o R-squared mencionado. Tambem estudei o assunto extensivamente e examinei estatalistas, mas nao consigo encontrar uma solucao. As sugestoes para obter uma coluna que inclua o R-quadrado de cada regressao seriam muito apreciadas. Pediu 14 de novembro as 14:06 fechado como fora do topico por Nick Cox. Gung. Peter Flom 9830 Nov 14 13 at 17:31 Esta questao nao parece ser sobre estatisticas dentro do escopo definido na central de ajuda. Se esta questao pode ser reformulada para se ajustar as regras na Central de Ajuda. Por favor, edite a questao. Esta pergunta parece ser fora do topico porque e sobre o Stata. Provavelmente deve ser solicitado em uma lista dedicada a Stata. Ndash Peter Flom 9830 14 de novembro 13 as 17: 31 Depois eu postei um memorando para fazer regressoes de rolamento no software Stata. Letras italicas referem-se aos codigos Stata. Passo 1: Antes de fazer uma regressao de series temporais, precisamos declarar este conjunto de dados como um exemplo de series temporais. Isso pode ser feito usando o comando tsset. O codigo geralmente e digitado no seguinte formato: tsset panelidvar timeidvar Esta frase permite que o Stata reconheca o conjunto de dados como um painel com duas dimensoes. Diferenca de secao transversal e desenvolvimento em serie do tempo. Enquanto isso, a Stata nos informara as estatisticas basicas para nossas variaveis ??de identificacao de tempo e painel. Passo 2: As vezes, a Stata indica que nossa variavel de ID de tempo pode conter lacunas entre as observacoes. Este e um problema, uma vez que a Stata exige que o tempo id deve ser continuo na realizacao da regressao continua. O nao cumprimento dessa condicao pode resultar em erro na estimativa dos coeficientes. Para lidar com esta questao, precisamos primeiro classificar nossas observacoes de acordo com a ordem do calendario e, em seguida, gerar uma nova variavel continua como os novos carimbos de tempo para cada grupo (empresa). Os codigos para este ranking e geracao sao os seguintes: classificar groupid timeid bysort groupid: gen ntidn Estes codigos primeiro classificam a amostra por grupos (por exemplo, empresas). E, em seguida, para cada empresa, as observacoes historicas sao posteriormente classificadas de inteiros 1 a n. Ao transferir todos os carimbos de tempo gravados (por exemplo, datas, semanas ou anos) em numeros, este processo ignora, bem como ignora as lacunas existentes no timeid devido a sessoes de negociacao nao continuas (como suspender a negociacao por feriados, divulgacoes, Ou quebra de circuito). Nosso ntid pode servir como um id de tempo continuo em regressao de rolamento posterior. Por ultimo, don8217t se esqueca de fazer o passo 1 novamente para atribuir a nova variavel id id. Tsset panelidvar ntid Passo 3: entao, nesta etapa, usaremos esta amostra para executar regressoes continuas. O comando de regressao comum e o seguinte: rollreg y x1 x2 x3, move (n) stub (xx) robusto onde rollreg e o codigo para regressao de rolamento, sujeito a matriz de painel previamente definida. Move (n) define o comprimento da janela de rolamento, enquanto o perno (xx) produz um prefixo 8220 xx8221 na frente de cada item relatado, incluindo coeficientes, erros padrao, r-quadrados e nao amostra. Robusto garante que os resultados das estimativas sejam ajustados para a heterogeneidade em variancia. P. S: se algumas das observacoes contiverem valores faltantes em variaveis ??explicativas (digamos, x1), um passo deve ser inserido antes do nosso passo 2 para se livrar dessas observacoes invalidas. Uma maneira de excluir o null obs e usar a opcao drop: drop if x1. (Atencao, sao necessarios dois sinais 82208221) Depois de remover essas observacoes invalidas, podemos seguir nosso passo 2 para classificar as observacoes restantes de acordo com a ordem do calendario. PS: 2. Se o painel nao for equilibrado (aparado) para que diferentes empresas tenham diferentes numeros de observacao na dimensao da serie temporal, devemos excluir as empresas que tem menos observacoes do que as observacoes combinadas que precisamos para estimar os coeficientes, tambem Para produzir valores de previsao suficientes. Suponha que n observacoes sejam usadas na regressao de rolamento para estimar os coeficientes, conforme especificado no comando move (n), e outras observacoes j sao usadas para calcular o 8220alphas8221 (diferenca entre valor real e valor de previsao), devemos excluir empresas com observacoes Menos de nj. Para descobrir e excluir essas observacoes, usamos um codigo simples para fornecer o numero de observacoes de calendario que cada empresa possui em toda a amostra. Bys panelid: gen nooN Este codigo faz uma nova variavel, noo, para exibir o numero total de observacoes dentro de cada grupo de empresas. No passo seguinte, removemos empresas com observacoes insuficientes com base em nossa discussao anterior. Solte se nooltnj (onde n e o tamanho da janela de rolamento e j observacoes reservadas para a previsao)