Questions tagged «time-series»

我已经看到了以以下方式建模/构造的随机过程。 考虑概率空间并令为（可测量的）变换 ，我们用它来模拟采样点随时间的演变。同样，令为随机向量。然后，随机过程用于通过公式来观察序列建模 或 小号小号：Ω →交通Ω ω X X ：Ω →交通ř Ñ { X 吨：吨= 0 ，1 ，。。。} X 吨（ω ）= X [ 小号吨（ω ）] X 吨 = X ∘ 小号吨。(Ω,F,Pr)(Ω,F,Pr)(\Omega, \mathcal F, Pr)SS\mathbb SS:Ω→ΩS:Ω→Ω\mathbb S: \Omega \rightarrow \Omegaωω\omegaXXXX:Ω→RnX:Ω→RnX: \Omega \rightarrow \mathbb R^n{Xt:t=0,1,...}{Xt:t=0,1,...}\{ X_t: t=0,1,...\}Xt(ω)=X[St(ω)]Xt(ω)=X[St(ω)] X_t(\omega) = X[\mathbb S^t(\omega)] Xt=X∘St.Xt=X∘St. …

11 econometrics  time-series  probability  stochastic-processes 

我试图复制Cochrane，1998的结果。本文的大部分内容仅仅是描述价格水平的财政理论背后的理论。但是从p。42他开始计量经济学方面。 Cochrane使用无摩擦模型，因此政府的流量预算约束可以写成： vt=1rt+1(st+1+vt+1)vt=1rt+1(st+1+vt+1)v_{t} = \frac{1}{r_{t+1}}(s_{t+1} + v_{t+1})（1） 其中即，在发行并在成熟的债券的实际价值。是真正的主要盈余，是政府债券的实际回报率。吨-1吨小号吨ř吨vt=Bt−1(t)ptvt=Bt−1(t)ptv_{t} = \frac{B_{t-1}(t)}{p_{t}}t−1t−1t-1tttststs_{t}rtrtr_{t} 出于理论原因，他通过消耗（而不是输出）来缩小变量，并将流量约束写为： β=1vtct=1rt+1ct+1ct(st+1ct+1+vt+1ct+1)vtct=1rt+1ct+1ct(st+1ct+1+vt+1ct+1)\frac{v_{t}}{c_{t}} = \frac{1}{r_{t+1}}\frac{c_{t+1}}{c_{t}} (\frac{s_{t+1}}{c_{t+1}} + \frac{v_{t+1}}{c_{t+1}})。如果我们定义，则可以向前迭代流约束并表示为：β=1rt+1ct+1ctβ=1rt+1ct+1ct\beta = \frac{1}{r_{t+1}} \frac{c_{t+1}}{c_{t}} vct=Et∑∞j=1βjsct+jvct=Et∑j=1∞βjsct+jvc_{t} = E_{t} \sum_{j=1}^{\infty} \beta^{j} sc_{t+j}（2） 请注意，和 只是 和。这是我的第一个混乱来源：他为什么减去每个系列的均值？我知道这是“与平均值的偏差”但是，即使不减去均值，流量约束肯定会向前迭代？小号Ç 吨 v Ç 吨 = v 吨vctvctvc_{t}sctsctsc_{t}sct=stvct=vtct−E(vtct)vct=vtct−E(vtct)vc_{t} = \frac{v_{t}}{c_{t}} - E(\frac{v_{t}}{c_{t}})sct=stct−E(stct)sct=stct−E(stct)sc_{t} = \frac{s_{t}}{c_{t}} - E(\frac{s_{t}}{c_{t}}) 财政理论的一个关键方面是主要盈余是外生的。因此，Cochrane定义如下： sct=at+ztsct=at+ztsc_{t} = a_{t} + z_{t}（3）其中 …

7 macroeconomics  time-series  simulations 

让根据日志股息增长演变Δdt+1=ϵd,t+1Δdt+1=ϵd,t+1\Delta d_{t+1} = \epsilon_{d, t+1}其中ϵd,t+1ϵd,t+1\epsilon_{d, t+1}是只是白噪声。让数收益是rt+1=xt+yt+ϵr,t+1rt+1=xt+yt+ϵr,t+1r_{t+1} = x_t + y_t + \epsilon_{r, t+1}，其中xt=bxxt−1+δx,txt=bxxt−1+δx,tx_t = b_x x_{t-1} + \delta_{x, t}和yt=byyt−1+δy,tyt=byyt−1+δy,ty_t = b_y y_{t-1} + \delta_{y, t}和，，和ϵr,t+1ϵr,t+1\epsilon_{r, t+1}δx,tδx,t\delta_{x, t}δy,tδy,t\delta_{y, t}都是白噪声。求解股息价格比率dt−ptdt−ptd_t - p_t并表明它是ARMA(p,q)ARMA(p,q)ARMA(p, q)过程，找到ppp和qqq。 我所做的是用著名的坎贝尔希勒分解开始：和一个可以很容易地显示和因此我们得到dt−pt=Et∑∞j=1ρj−1(rt+j−Δdt+j)dt−pt=Et∑j=1∞ρj−1(rt+j−Δdt+j)d_t - p_t = E_t \sum_{j=1}^{\infty} \rho^{j-1}(r_{t+j} - \Delta d_{t+j})ë 吨（Δ d 吨+ Ĵ）= 0Et(rt+j)=bj−1xxt+bj−1yytEt(rt+j)=bxj−1xt+byj−1ytE_t(r_{t+j}) = b_x^{j-1} x_t + …

3 econometrics  financial-economics  time-series  asset-pricing 

我试图从Romer和Romer（2004）关于货币冲击的论文中复制图2（http://eml.berkeley.edu/~dromer/papers/AER_September04.pdf）。基本上，在产生了一系列货币冲击后，它们会运行以下ADL回归： Δ ÿŤ= a0+ Σ11k = 1一种ķdk t+ Σ24i = 1b一世Δ ÿt - 1+ Σ36j = 1CĴ小号t - j+ eŤΔÿŤ=一种0+Σķ=111一种ķdķŤ+Σ一世=124b一世ΔÿŤ- 1+ΣĴ=136CĴ小号Ť- Ĵ+ËŤ\Delta y_t=a_0+\sum_{k=1}^{11}a_kD_{kt}+\sum_{i=1}^{24}b_i \Delta y_{t-1}+\sum_{j=1}^{36}c_jS_{t-j}+e_t 其中是工业生产的对数，S是货币冲击，D k是月度假人。假设“一个月后的对数输出的估计响应为c 1，S的第一个滞后的系数;两个月后的对数输出的估计响应为c 1 + （c 2 + b 1 c 1） ;以及等等。“ÿÿy小号小号SdķdķD_kC1C1c_1小号小号SC1+ （c2+ b1C1）C1+（C2+b1C1）c_1+(c_2+b_1c_1) 我的问题是：我如何迭代这个以产生图2，即三个月后响应的公式是什么等？

3 macroeconomics  econometrics  time-series  empirical-evidence  autoregressive 

Mueller（2015，work paper）说，平滑参数为900,000（对于月度数据）的HP过滤器对应于季度数据为100,000的平滑度参数。 如何精确计算？如果要计算相应的年度参数，我将如何进行？

3 time-series 

是否可以使用Wold分解为AR（2）平稳模型检索到一定滞后的自相关（值或任何其他信息）？ 例： Xt=0.32Xt−1+0.51Xt−2+εtXt=0.32Xt−1+0.51Xt−2+εtX_t=0.32X_{t-1}+0.51X_{t-2}+ \varepsilon_t 滞后聚形式 (1−0.32L−0.51L2)Xt=εt(1−0.32L−0.51L2)Xt=εt(1-0.32L-0.51L^2)X_t= \varepsilon_t 字符式 Z2−0.32Z−0.51=0Z2−0.32Z−0.51=0Z^2-0.32Z-0.51=0 尔德分解形式：(LJ:−ϕ1ψj−1−ϕ2ψj−2+ψj=0)(LJ:−ϕ1ψj−1−ϕ2ψj−2+ψj=0)(L^J:- \phi_1 \psi_{j-1}-\phi_2 \psi_{j-2}+ \psi_j = 0) L0:ψ0=0L0:ψ0=0L^0:\psi_0 = 0 L1:−0.32ψ0−ψ1=0L1:−0.32ψ0−ψ1=0L^1:-0.32 \psi_{0}-\psi_1 = 0 L2:−0.32ψ1−0.51ψ0+ψ2=0L2:−0.32ψ1−0.51ψ0+ψ2=0L^2:-0.32 \psi_{1}-0.51 \psi_{0}+ \psi_2 = 0 L3:−0.32ψ2−0.51ψ1+ψ3=0L3:−0.32ψ2−0.51ψ1+ψ3=0L^3:-0.32 \psi_{2}-0.51 \psi_{1}+ \psi_3 = 0 L4:−0.32ψ3−0.51ψ2+ψ4=0L4:−0.32ψ3−0.51ψ2+ψ4=0L^4:-0.32\psi_{3}-0.51 \psi_{2}+ \psi_4 = 0

3 econometrics  time-series 

我研究了1963年至2016年间荷兰失业差异的发展和荷兰实际GDP增长的差异。 从图中可以看出，失业率的变化似乎有积极影响/预测GDP增长的变化。这怎么可能？这与失业率是一个滞后变量的事实有关吗？

1 gdp  time-series  unemployment 

当然，第一步是制作系列的第一个区别，因为它显然是一个单位根。有人能提供解决方案来找到最好的Garch吗？我很乐意发送数据。非常感谢！

1 econometrics  time-series 

问候我正在运行一个将使用矢量纠错模型的时间序列。我的因变量是经济基础，其中包括制造业，采矿业和建筑业。对于宾夕法尼亚州的每个MSA，我都有不同的经济基础。回归因素之一是非经济基础，这是每个MSA的剩余行业。目的是应用协整和误差校正模型的动态时间序列方法，以实现部门间的相互作用。这些模型充分估计了这些MSA中各经济部门之间的长期均衡关系。为每个MSA方程添加州GDP作为回归变量是否可行？

1 econometrics  time-series 

如果我被要求对时间序列变量进行无条件分析，可以说从2000年开始GDP，我应该估计什么模型？

econometrics  applied-econometrics  time-series 

我在下面的回归中解释系数时遇到问题： 我将根据每日数据进行事件研究分析，以估算以下回归： Δ è[RŤ= β1中号P小号Ť+ β2中号P小号ŤΔ ř Ë 小号Ť“+ ϵŤΔERt=β1MPSt+β2MPStΔRest′+ϵt\Delta ER_t = \beta_1 MPS_t +\beta_2 MPS_t \Delta Res_{t'} +\epsilon_t 其中是日之间的汇率和日，是在时间货币政策冲击和之间是外汇储备的变化以下货币政策冲击和货币政策冲击之前的（我没有国际储备的每日数据，只有月度数据）。吨吨- 1 中号P 小号吨吨Δ ř Ë 小号吨'月月Δ è[RŤΔERt\Delta ER_tŤttt − 1t−1t-1中号P小号ŤMPStMPS_tŤttΔ ř Ë 小号Ť“ΔRest′\Delta Res_{t'}月month\textbf{month}月month\textbf{month} 我应该如何解释，即货币政策冲击和国际储备变动之间的相互作用项？由于包含一个前导变量（震荡后一个月的储备水平），显然并没有发现因果关系，但是我仍然可以提出因果关系的反作用吗？例如，如果我发现是正数并且是正数，是否可以说货币政策冲击对未来汇率产生较大影响，从而导致将来的国际储备（增加）增加了？ Δ - [R ë 小号吨' β 2个 Δ - [R ë 小号β2β2\beta_2Δ ř Ë 小号Ť“ΔRest′\Delta …

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