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2017-07-05
    最近做一个调研涉及到货币国际化影响因素的分析,选取了8个国家48个月度的面板数据建立了GMM模型做分析研究。8个国家货币中其中有人民币,我想在之前分析的基础上将人民币这个截面单独进行分析。偶然看到一篇文献是用似不相关回归对系统内每个方程进行估计,并对不同个体做Wald检验,然后做了bootstrap格兰杰因果关系检验,由此可以体现不同货币因变量和自变量之间的因果关系。
    根据我目前的学识水平,只会将sur的方程估计出来,但是具体怎么在stata操作这个bootstrap因果关系检验;或者还有别的什么方法可以对面板数据中单独一个截面进行比较分析,求助各位大神指点迷津!

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2017-7-6 08:42:35
有关 panel VAR (Granger causality)请参考 https://bbs.pinggu.org/thread-4849041-1-1.html
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2017-7-6 12:41:16
黃河泉 发表于 2017-7-6 08:42
有关 panel VAR (Granger causality)请参考 https://bbs.pinggu.org/thread-4849041-1-1.html。
谢谢黄老师 可是我最想知道的是bootstrap格兰杰因果关系检验的内容,可否赐教
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2017-7-6 15:56:04
L锋芒 发表于 2017-7-6 12:41
谢谢黄老师 可是我最想知道的是bootstrap格兰杰因果关系检验的内容,可否赐教
你应该提供 "bootstrap格兰杰因果关系检验" 的相关文献!
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2017-7-6 15:57:20
L锋芒 发表于 2017-7-6 12:41
谢谢黄老师 可是我最想知道的是bootstrap格兰杰因果关系检验的内容,可否赐教
做格兰杰因果关系检验并不一定需要 bootstrap! 重点应该是"格兰杰因果关系检验"而不是"bootstrap"。
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2022-5-27 19:38:03
我也想知道请问楼主现在知道怎么做了吗?
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