Rolling Regressionen In Stata Forex

Ich ziele darauf ab, eine rollende Regression in Stata zu machen, und ich möchte einfach den R-squared erhalten. Ich ziele darauf ab, es einfach zu halten, ich schreibe kein ganzes Programm, aber wenn dies notwendig ist, bin ich offen für solche Vorschläge auch. Im Moment habe ich Zeilen, mit denen ich nur die Schätzungen der Beta-Koeffizienten und der Standardfehler erhalte. Ich gebe gerade diese gerade in die GUI. (60) keep (date) clear: regress y x Die Schrittweite ist 1 und der entsprechende Befehl wird daher aus den Codelines weggelassen. Ich stützte dieses auf dem stata Handbuch (statamanuals13tsrolling. pdf). Doch in diesem Handbuch sehe ich nicht die R-squared erwähnt. Ich habe auch das Thema ausführlich gegoogelt und blickte stalistisch, aber bin nicht in der Lage, eine Lösung zu finden. Vorschläge, eine Spalte zu erhalten, die den R-Quadrat von jeder Regression enthält, würden sehr geschätzt. Gefragt Nov 14 13 um 14:06 geschlossen als Off-Topic von Nick Cox. Gung Peter Flom 9830 Nov 14 13 at 17:31 Diese Frage scheint nicht zu sein, über Statistiken im Rahmen der in der Hilfe-Center definiert. Wenn diese Frage umgestaltet werden kann, um die Regeln in der Hilfe zu passen. Bitte bearbeiten Sie die Frage. Diese Frage scheint off-topic, weil es um Stata geht. Es sollte wohl auf einer Liste nach Stata gefragt werden. Ndash Peter Flom 9830 Nov 14 13 um 17: 31Hier ich ein Memorandum für die Durchführung rollende Regressionen in Stata Software. Kursivschrift bezieht sich auf Stata-Codes. Schritt 1: Bevor wir eine Zeitreihen-Regression durchführen, müssen wir diesen Datensatz als Zeitreihen-Sample deklarieren. Dies kann mit dem Befehl tsset erfolgen. Der Code wird normalerweise in folgendem Format eingegeben: tsset panelidvar timeidvar Diese Phrase läßt Stata den Dataset als ein Panel mit zwei Dimensionen erkennen. Querschnittsunterschied und zeitliche Serienentwicklung. Mittlerweile wird Stata die Basisstatistiken für unsere Zeit - und Panel-ID-Variablen melden. Schritt 2: Manchmal zeigt Stata an, dass unsere Variable time id Lücken zwischen den Beobachtungen enthalten kann. Dies ist ein Problem, da Stata die Zeit-ID muss kontinuierlich in der Durchführung der rollenden Regression fordert. Wenn diese Bedingung nicht erfüllt werden kann, kann es zu einem Fehler bei der Schätzung der Koeffizienten kommen. Um dies zu bewältigen, müssen wir zunächst unsere Beobachtungen nach der Kalenderordnung sortieren und dann eine neue kontinuierliche Variable als neue Zeitstempel für jede Gruppe (Firma) erzeugen. Codes für dieses Ranking und die Generierung sind wie folgt: sort groupid timeid bysort groupid: gen ntidn Diese Codes sortieren zuerst die Stichprobe nach Gruppen (zB Unternehmen). Und dann werden für jedes Unternehmen die historischen Beobachtungen weiter von den ganzen Zahlen 1 bis n sortiert. Durch Übertragen aller aufgezeichneten Zeitstempel (z. B. Datum, Wochen oder Jahre) nacheinander in Zahlen, ignoriert dieser Vorgang und überspringt die Lücken, die aufgrund von nicht-kontinuierlichen Handelssitzungen (wie Handelstraining aufgrund von Feiertagen, Oder Leitungsunterbrechungen). Unsere ntid kann als eine kontinuierliche Zeit-ID in späteren rollenden Regression dienen. Last, don8217t vergessen, Schritt 1 erneut zu tun, um die neue Zeit-ID-Variable zuzuordnen. Tsset panelidvar ntid Schritt 3: In diesem Schritt werden wir dieses Beispiel verwenden, um rollende Regressionen auszuführen. Der allgemeine Regressionsbefehl lautet wie folgt: Rollreg y x1 x2 x3, move (n) Stub (xx) robust, wobei rollreg der Code für die rollende Regression ist, abhängig von der zuvor definierten Panelmatrix. (N) definiert die Länge des rollenden Fensters, während bolzen (xx) vor jedem berichteten Element ein Präfix 8220 xx8221 erzeugt, einschließlich Koeffizienten, Standardfehler, r-Quadrate und Nr. Der Probe. Robusten Garantien werden die Schätzergebnisse für die Heterogenität in der Varianz angepasst. P. S: Wenn einige der Beobachtungen fehlende Werte in erklärenden Variablen enthalten (zB x1), sollte ein Schritt vor unserem Schritt 2 eingefügt werden, um diese ungültigen Beobachtungen loszuwerden. Eine Möglichkeit, die Nullverbrennung zu löschen, ist, Tropfenwahl zu verwenden: Tropfen wenn x1. (Aufmerksamkeit, zwei 82208221 Zeichen werden benötigt) Nach dem Entfernen dieser ungültigen Beobachtungen können wir unseren Schritt 2 fortsetzen, um die verbleibenden Beobachtungen gemäß der Kalenderreihenfolge zu sortieren. PS: 2. Wenn die Tafel nicht balanciert (getrimmt) ist, so dass unterschiedliche Firmen unterschiedliche Beobachtungszahlen in der Zeitreihen-Dimension haben, sollten wir die Unternehmen löschen, die weniger Beobachtungen haben als die kombinierten Beobachtungen, die wir zur Abschätzung der Koeffizienten benötigen Um genügend Prognosewerte zu erzeugen. Angenommen, es werden n Beobachtungen in der Rollregression verwendet, um die Koeffizienten zu schätzen, wie es im Befehl move (n) angegeben ist, und es werden weitere j Beobachtungen verwendet, um die 8220alphas8221 zu berechnen (Differenz zwischen realem Wert und prognostiziertem Wert) Weniger als nj. Um diese Beobachtungen herauszufinden und zu löschen, verwenden wir einen einfachen Code, um die Anzahl der Beobachtungen zu liefern, die jedes Unternehmen während der gesamten Stichprobe hat. Bys panelid: gen nooN Dieser Code erzeugt eine neue Variable, noo, um die Gesamtzahl der Beobachtungen innerhalb jeder Unternehmensgruppe anzuzeigen. Im folgenden Schritt entfernen wir Unternehmen mit unzureichenden Beobachtungen auf der Grundlage unserer bisherigen Diskussion. Drop, wenn nooltnj (wobei n die Größe des Rollfensters und j Beobachtungen für die Prognose reserviert ist)