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2022-09-06
现在网上很少能找到用蒙特卡洛模拟生成随机变量,并且带入时间序列的代码,大部分还都是蒙特卡洛和线性回归。
这是我自己参考了以下paper写得代码,供大家参考一下。                                                                                                [size=12.000000pt]MONTE CARLO EXPERIMENTS USING STATA: A PRIMER WITHEXAMPLES
[size=12.000000pt]

这是需要模拟的AR(1):\[y_{t}=b_{0}+b_{1}y_{t-1}+u_{t}\]


\[Y\sim N(\mu ,\sigma ^{2})\]
\[u_{t}\sim N(0,1)\]
R=1000, Sample Size 400
[size=12.000000pt]

global nobs=400

global nmc=1000

set seed 10000

set obs $nobs

gen time= _n

tsset time


scalar constant = 1

scalar delta = 0.9

scalar sigma = 1


gen u=0

gen y=0


program regLDV2, rclass

tempname sim

postfile ‘sim’ b1  se1  using results, replace

   quietly{

       forvalues i = 1/$nmc{

       replace u = rnormal(0,sigma)

      replace y=rnormal(10,100/19)

       replace y = constant + delta *L.y + u in 2/$nobs

       reg y L.y

       scalar b1 =_b[L.y]

       scalar se1=_se[L.y]

    post ‘sim’ (b1) (se1)

   }

}

  postclose ‘sim’

end


regLDV2

use results, clear

summarize      


sktest b1 se1


clear

                               
                       
               

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MONTE CARLO EXPERIMENTS USING STATA: A PRIMER WITH EXAMPLES

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2022-9-29 17:09:31
Xiaomi_MI 6 08:57:05
敢问一下,

一,目的:以某商品的历史数据为基础,拟用时间序列Python建模预测方法,预测第N天的价格区间和发生概率。

二,前提:持有历史数据:a现货、b期货

?Q1:用时间序列建模预测,预测值数据跟VS最终实际值
??=准吗?
这时间序列建模预测,实际上有用吗?
听大佬们说,建模预测值只会在历史数据上下波动,统计意义上的显著性有限

Q2:单变量(有a没b)做时间序列,应该用哪种预测方法?
还是说全部预测方法都Python一遍,从而找出共同区间,以此作为结果?
注1:b没=期货交易所内没找到对应品种。

Q3:多变量(有a有b)做时间序列,应该具体用哪种预测方法?
还是说全部预测方法都做一遍,从而找到共同区间,以此作为结果?

综上,求解答,谢谢。
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