各位老铁们好，相信很多人对stata设置时间序列都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于stata设置时间序列以及stata方差的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
本文目录
- 怎么用STATA检验时间序列数据的异方差和自相关
- stata中time variable not set什么意思
- stata时间序列单位根检验命令
- 如何在stata中处理面板数据
- 如何运用stata进行时间序列分析
- stata怎么创建时间序列的数据文件
- 怎样用stata做时间序列
一、怎么用STATA检验时间序列数据的异方差和自相关
一般来讲，时间序列数据较少出现异方差现象，更多地是序列相关问题。
用stata软件实现异方差的检验，最直观的是用图示法。作出残差关于某一解释变量的散点图，具体的命令如下：
graph twoway scatter e解释变量名
此外，还有white检验、G-Q检验和Breuch-Pagan LM检验。white检验不是stata官方的命令，需要单独下载补丁，G-Q检验则需要对变量有较多的先验认识。我重点介绍一下B-P LM检验在stata中的实现：
在执行完回归指令regress以后，用 hettest变量名这个命令就能实现。其中变量名只包括除常数项以外的所有解释变量名称。你可以逐个命令进行操作，也可以用批处理的方式来实现。至于检验的原理不用在这里说了吧？不太明白的话建议查查书。
(y为被解释变量 x为解释变量，执行上述命令便可得到D-W值，不过该检验存在无法判断的盲区且只能对一阶自相关进行检验)
（n为滞后阶数，可以由少及多尝试几次）
二、stata中time variable not set什么意思
1、在Stata这类统计软件中，错误信息"time variable not set"通常表明尚未为时间序列或面板数据分析正确地设定时间变量。在进行此类分析时，必须指定一个时间变量，该变量通常是日期或时间序列数据中的一个周期（如年份、季度、月份等），以便 Stata知道数据的时间顺序和结构。
2、在 Stata中，你需要使用 `tsset`或 `xtset`命令来设定时间变量（取决于你是在处理时间序列数据还是面板数据）。
3、例如，如果你有一个年度数据集，时间变量名为 `year`，你会使用以下命令：
4、或者，如果你有面板数据，其中 `id`是面板标识符（如个人、国家等的ID）而 `year`是时间标识，你应该使用：
5、如果在进行需要时间变量的操作之前没有正确设定时间变量，Stata会返回错误信息"time variable not set"。
6、因此，当你看到这个错误时，检查你的数据集并使用相应的命令来设定时间变量。如果你已经尝试设定时间变量但错误仍然出现，可能是因为时间变量中存在非唯一的条目（在 `tsset`的情况下），或者在面板数据中同一面板标识符下的时间变量不唯一（在 `xtset`的情况下），这些都需要事先进行数据清洗和准备。
三、stata时间序列单位根检验命令
在 Stata中，你可以使用以下命令进行时间序列单位根检验：
1、ADF单位根检验：运行 adf命令来执行 Augmented Dickey-Fuller(ADF)单位根检验。
其中 varname是你要进行单位根检验的变量名。该命令将输出关于单位根检验的统计结果和拒绝或接受原假设的相关信息。
2、Phillips-Perron单位根检验：使用 pperron命令执行 Phillips-Perron单位根检验。
类似于 ADF，varname是你要进行单位根检验的变量名。该命令也会输出单位根检验的统计结果和拒绝或接受原假设的相关信息。
四、如何在stata中处理面板数据
1、面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。在那种情况下，由于T较小，每个个体的信息较少，故无从讨论扰动项是否存在自相关，我们一般假设其独立同分布。
2、在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。
3、设置面板数据维度的基本命令为：
4、xtset panelvar timvar [, tsoptions]
5、其中panelvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。
6、选取某一面板数据进行维度设定：
五、如何运用stata进行时间序列分析
1、建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。
2、在命令行输入lsycx,然后回车。
3、弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。模型对Y的解释程度高达99.3%。
4、将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年：在workfile窗口中依次点击proc->Structure。
5、弹出WorkfileStructure窗口，将2003改为2004，然后点击ok，如图所示。
6、在Group窗口中输入2004年X的值，如图所示。
7、在equation窗口中点击Forecast。
9、在workfile窗口中会生成一个yf，双击打开它，如图所示，即可看到对2004年的预测值。
六、stata怎么创建时间序列的数据文件
Stata是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。
1.sort指令是STATA数据库的维护的排序指令。附图
2.tsset指令是时间序列数据的估计命令。
如何创建一个截面数据文件？先把数据转移到stata中，然后用tsset命令。
tsset time, yearly（或者weekly、monthly、quarterly）
此时，一定要保证表示时间的那一列数据（即年份）的名称为time。
时间序列数据的回归主要需要注意以下几点：多重共线性（当样本量较小时，例如小于100）和序列相关性。而且需要考察t统计值、R2（adj-R2）、F统计量、D.W.值。
首先用reg命令进行回归，例如：reg y x1 x2 x3 x4 x5，并考察D.W.值（使用estat dwatson这一命令），如果D.W.值严重远离2，那么要进行调整（调整 *** 如黄色底纹），直到调整到2附近，然后考察回归结果是否符合经济学含义，倘若不符合，那么要注意是否受到多重共线性的影响（通过相关系数和vif值来判断）。在处理多重共线性时，可以用类似于处理截面数据的 *** （剔除变量法），同时还要看D.W.值。此外，还可以用差分法来处理多重共线性（此 *** 用得不多）。
用广义差分法考虑序列相关性的命令（即调整DW值的命令）：
reg y x1 x2 x3 x4 x5 L.y（后面还可以运用L.y L2.y）
用序列相关稳健标准误法考虑序列相关性的命令（即调整DW值的命令）：
考虑多重共线性的 *** 除了以上截面数据中用到的 *** 以外，还可以用差分法，然后再看vif值。
reg D.y D.x1 D.x2 D.x3 D.x4 D.x5
七、怎样用stata做时间序列
1、首先打开EViews10软件，新建一个workfile，然后在【Start date】里输入【1979】，在【End date】里输入【1997】，其余保持默认即可，点击【OK】，可以看到如图所示的界面。
2、然后在命令框里输入“data y x”，再按回车键，即可在Group里新建Y X列。
3、然后复制下Excel里面的数据，直接粘贴到软件的表格里，如图所示。
4、然后在命令框中输入“ls y c x”，再按下回车键，执行命令，得到如图所示的界面，此界面显示的为GDP与人均可支配收入最小二乘的结果。
5、然后在该窗口的上方，点击【Forecast】，弹出如图所示的界面，参数默认即可，点击【OK】。
6、可以看到界面出现了预测值曲线和其他的各参数曲线。
OK，关于stata设置时间序列和stata方差的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。
