stata构建ARIMA模型并作预测，命令及过程
1、模型介绍
ARIMA模型（差分整合移动平均自回归模型）有AR和MA模型，分别是自回归和滑动平均，I是差分的意思一般根据AC和PC(自相关和偏自相关图)的拖尾截尾特性选择。针对的是时间平稳序列
图表 模型选择指引-可自行总结列出
|
模型 |
AR(q) |
MA(q) |
ARMA(p,q) |
|
ρ(k) |
拖尾 |
截尾 |
拖尾 |
|
截尾 |
拖尾 |
拖尾 |
ARIMA(p, d, q)模型中，p和q是自回归和平均移动阶数，d为差分阶数。
2、选取数据
- 变量及解释说明
- 模型变量描述性统计 stata命令: summarize
3、模型过程
- 由于是时间序列变量，所以设置时间 一般stata数据会识别不了word的日期，我当初设置了很多次时间序列，包括季度、月度、年度，所以基本上用其中一个就行
- 指令：
- gen time2=_n；tsset time2
- gen timen = date(time,"YM")；‘format timen %td；gen ti = mofd(timen) ；format ti %tm
- 平稳性检验-ADF检验 stata命令：dfuller blr,trend
|
变量 |
ADF统计量 |
1%临界值 |
5%临界值 |
10%临界值 |
检验结果 |
|
BLR |
-4.156 |
-4.104 |
-3.479 |
-3.167 |
平稳 |
由上表的检验结果，BLR的t值小于1%临界值，拒绝存在单位根的原假设，序列平稳。假设1正确。
有的时候原变量不平稳，可对其差分后再对差分后变量ADF检验 stata命令:gen blr1=d.blr dfuller blr1,trend
还可进行二阶差分，但一阶不平稳得做二阶，经济意义不大stata命令:gen blr2=d2.blr dfuller blr2,trend
- 使用偏自相关图，确认阶数
- Stata命令：
predict blr1_RES, resid
corrgram blr1_RES
ac blr1
pac blr1
分析：由BLR一阶差分自相关图和偏自相关图，自相关图的短期（阶数为5期），自相关系数衰减快，具有短期自相关性，表现为拖尾。除了延迟4期和14期跳出阴影图，其余均落在2倍标准误范围内，绕零值做上下不超过0.2的波动。偏自相关图的短期（阶数为5期），自相关系数衰减快，具有短期自相关性，表现为拖尾。除了延迟4期、14期和18期跳出阴影图，其余均落在2倍标准误范围内，绕零值做上下不超过0.1的波动。
- ARIMA模型估计
arima blr1,arima(1,1,1)
|
参数 |
估计值 |
标准误 |
z |
P值 |
|
AR |
||||
|
MA |
||||
|
Cons |
- 残差自相关和偏自相关图，主要看p值
分析：由上图残差自相关和偏自相关图，原假设为序列不相关，上图中除了4、5、6、7阶的p值小于0.05，接收原假设不存在自相关，其他的阶数存在自相关。
- 残差序列白噪声检验，主要看p值
wntestq blr1_RES,lag(15)
分析：由上图残差序列的统计量P值大于显著性检验水平0.05，可认为残差序列即为白噪声序列，构建不良贷款率一阶残差序列ARIMA模型成功。
|
Lag |
Q statistic |
Prob |
|
3 |
4.9045 |
0.1789 |
|
10 |
15.3126 |
0.1211 |
|
15 |
23.1175 |
0.0817 |
|
30 |
32,6544 |
0.3377 |
4、可做预测图
Stata的命令是：predict predict_blr
label variable predict_blr"predicted blr"
tsline blr1 predict_blr, lcolor(blue red) lwidth(medium medithic)
xtitle("time") xlabel(, grid gmax gmin) ytitle("compare")
ylabel(, grid gmax gmin) ylabel(0. lcolor(gs12))
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