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标题: 178280 Assingment2,Problem2 解题思路(完全个人看法,只供参考) [打印本页]

作者: rain198491    时间: 2005-10-22 23:59:44     标题: 178280 Assingment2,Problem2 解题思路(完全个人看法,只供参考)

前言:最近看到不少人为这道题挣扎。其实这道题并不是十分地难,只要大家把Lecture notes 9,10,11再加上Lab7,8,9搞懂,这道题就不难做出。在这里我只想把我的思路写一下,让大家参考交流一下,但我不会把command打出来。因为我担心一旦放出来以后,许多人会做得一样,而导致Assignment1的后果,82%的人抄袭。 其次,老师也说过Problem2里不同的人用的方法也会不同,从而有不同的答案,如果大家都做的一样,结果会很惨。


下面是原题:

Problem 2
The data set nyse has 189 monthly observations.
The variables are:
T = 1980.1 - 1995.09 (189 observations)
VOL  = NYSE reported share volume - measured in millions of shares
SP500   = S&P's common stock price index - measured in dollars
TBILL   = U.S. Treasury bills (3 month) - measured in %
LONG    = U.S. Treasury bonds (10 + yrs) - measured in %
GDP     = gross domestic product ($USBn)
CCONF  = consumer confidence index - measured as 1985=100              
CEXPECT = consumer expectations index - measured as 1985=100      
CSENT = University of Michigan's index of consumer sentiment -
        measured as Feb 1966=100
We are interested in developing an econometric model to explain the monthly volume of sales in the NYSE.
(1) What problems do you anticipate may occur in this data set?
(2) Estimate a model to explain the monthly sales.  Report your model in tabular form.
(3) Discuss the problems you encountered, and how you attempted to fix them.
(4) Does your model make economic sense?  Why or why not?

我的思路:

首先,由T,可以推断出这些数据是Time-series data,Lecture notes 9,10,11里说明了time-series data可能有serial correlation(Lec9),unit root(Lec10),cointegration(Lec11)等问题(当然,有可能出现其他的问题,但以上问题是主要的)。

当然,这些设想要通过Shazam数据证明才行,首先要确立问题中所有的Variables 是Time-series,确立的过程可参照Lab8和Lab9里的Tasks 1,2。其次,要确立这些Variables里哪些有Unit roots问题,哪些没有(用Dickey-Fuller Test)。此过程可参照Lab8里的Tasks3。

测验之后,有些Variables被测出有Unit roots,有些没有。有Unit roots的那些variables,还有可能出现cointegration的问题,这还是用Dickey-Fuller Test去测(参照Lab9 tasks 3)。如果有cointegration 问题,Differencing 有Unit root 的 Variables以后,用Error Correction Model去解决(参照Lab9,tasks 4,5,6,7),如果没有cointegraion问题,仍要Differencing 有Unit root 的 Variables,但要用其他的方法(比如ADL model,或直接用OLS model,这些方法可参照Lab8里的tasks 4,5及其他方法)。

得到Model以后,再用Durbin Watson Test (参照Lab7 tasks,第2点),看看serial correlation是否存在,如果存在serial correlation问题用Cochrane-Orcutt(参照Lab7,tasks 最后)或differecing解决,如果不存在,保留原来的model。

之后,用Hendry Method 和Wald Test来简化model就,可以得到最后的Model。

(最后一小题的economic sense,涉及到Portfolio Model,其中阐明VOL,应与SP500成正比,与government bond interest rate成反比,与share risk成反比)


希望我这样做对苦苦挣扎努力的同学有一点帮助。










.

[ 本帖最后由 rain198491 于 2005-10-23 07:40 编辑 ]
作者: rain198491    时间: 2005-10-23 00:00:21

附录

Lab7 COMMAND

Sample 1 58
Read(a:\lab7.txt) I LNV S V M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12 M1 M2

OLS S I V/EXACTDW
OLS S I LNV/EXACTDW
OLS S I LNV M12 M1 M7/EXACTDW
AUTO S I LNV M12 M1 M7





Lab8 COMMAND

Sample 1 121
Read (a:\lab8.txt)CHH NZSX CUBE


GENR T=time(0)

OLS CHH T
OLS NZSX T
OLS CUBE T

COINT CHH NZSX CUBE

GENR LCHH=log(CHH)
GENR DCHH=LCHH-lag(LCHH)

GENR LNZSX=log(NZSX)
GENR DNZSX=LNZSX-lag(LNZSX)

GENR LCUBE=log(CUBE)
GENR DCUBE=LCUBE-lag(LCUBE)

Plot DCUBE/time graphics

sample 2 121

OLS DCHH DCHH(1.4) T
OLS DNZSX DNZSX(1.3) T




LAB9 COMMAND

Sample 1 49
Read ((a:\lab9.txt)XLOGS DOM

Genr T=Time(0)
OLS XLOGS T
OLS DOM T

COINT XLOGS DOM
COINT XLOGS DOM/TYPE=RESD

Genr LXLOGS=log(XLOGS)
Genr DLOGS=LXLOGS-lag(LXLOGS)
Genr LDOM=log(DOM)
Genr DDOM=LDOM-lag(LDOM)
Genr DDX=lag(LXLOGS-LDOM)

sample 2 49

OLS DDOM DLOGS DDX TT/EXACTDW

[ 本帖最后由 rain198491 于 2005-10-23 00:04 编辑 ]
作者: 天涯    时间: 2005-10-23 00:02:14

rain果然是高手。。。上次在lab坐我对面帮一堆女生解题的应该就是你把。。。
作者: rain198491    时间: 2005-10-23 00:08:41

原帖由 天涯 于 2005-10-23 00:02 发表
rain果然是高手。。。上次在lab坐我对面帮一堆女生解题的应该就是你把。。。


天涯 你能帮我看看我的思路吗, 顺便温习一下

PS:看来你还真是"后继有人"了............
作者: 撤    时间: 2005-10-23 00:09:37

上次也有人问到我这个问题了!--一帮咋咋小女生,她们也说有个高手给她们讲过!是不是就是LZ啊!
作者: 天涯    时间: 2005-10-23 00:15:19

原帖由 rain198491 于 2005-10-23 00:08 发表


天涯 你能帮我看看我的思路吗, 顺便温习一下

PS:看来你还真是"后继有人"了............


晕~我最怕就是写assignment了。。。哈哈~

你比我强~~~~关于2sls和stationery的东西我已经记得不是很清楚了,老了。。。

你要不要学178321阿?280那么强,321对你会觉得很简单的~~~
作者: 洃飛煙灭が﹏    时间: 2005-10-23 00:25:56

和我的一半一样,一半不一样,呵呵
作者: rain198491    时间: 2005-10-23 00:26:30

原帖由 天涯 于 2005-10-23 00:15 发表


晕~我最怕就是写assignment了。。。哈哈~

你比我强~~~~关于2sls和stationery的东西我已经记得不是很清楚了,老了。。。

你要不要学178321阿?280那么强,321对你会觉得很简单的~~~


是啊, 我是准备学178321 只要课程不冲突
作者: rain198491    时间: 2005-10-23 00:49:16

原帖由 洃飛煙灭が﹏ 于 2005-10-23 00:25 发表
和我的一半一样,一半不一样,呵呵



哪里不一样了?
作者: 5EFHE    时间: 2005-10-23 01:41:57

路過....
Rain 真強, 而且人很好...支持一下~~
作者: 未知_315    时间: 2005-10-23 01:53:47

楼主,好厉害的!!顶一下~`


               杭州人就是很强的 "-"
作者: 快乐小猪    时间: 2005-10-23 03:36:31

好人会有好报的,谢谢
作者: floweretna    时间: 2005-10-23 11:15:58

提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
作者: 冬冬彻    时间: 2005-10-23 11:16:34

晚上去学校试试......
by the way 咱们的Assignment 1成绩怎么还没有出来了。昨晚做梦,梦见20分拿了两分,心都凉了......
作者: rain198491    时间: 2005-10-23 12:32:45

原帖由 floweretna 于 2005-10-23 11:15 发表
如果我们测试出不是cointegration,是不是就不用做ECM了,那error-term还需要包含吗?


如果没测出,就不用包含error term
作者: 古木夕羊梦    时间: 2005-10-23 13:40:00

楼主真厉害,还好心.....
可惜我只做了P1的第一题,一直没去学校所以都没做
今天晚点去学校做
作者: floweretna    时间: 2005-10-23 13:56:18

提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
作者: rain198491    时间: 2005-10-23 19:17:16

floweretna
开始的那个t1=time(0)

这里的t1 在ols里是不是就是个普通的variable啊,因为output里t1的p-value很大.所以可以把它去掉吗?


你把t1放入OLS里, 只是来检测那个variable是不是time-series data(象Lab8,9开始时一样)

PS:请仔细看看我上面写的思路,

floweretna
ols---------- / anova resid=e
e1=lag(e)

e1是不是就是ECM里的error-term啊?



作者: Witch    时间: 2005-10-23 19:27:24

世界上还是好人多阿!
作者: 洃飛煙灭が﹏    时间: 2005-10-23 20:09:50

原帖由 rain198491 于 2005-10-23 00:49 发表



哪里不一样了?

前面可以说是一样的,就是后面的FIX问题,我用DF TEST测了没有COINTEGRATION问题,但是我还是用ECM去做的
作者: rain198491    时间: 2005-10-23 20:16:34

原帖由 洃飛煙灭が﹏ 于 2005-10-23 20:09 发表

前面可以说是一样的,就是后面的FIX问题,我用DF TEST测了没有COINTEGRATION问题,但是我还是用ECM去做的


有必要吗?
作者: 洃飛煙灭が﹏    时间: 2005-10-23 20:34:12

原帖由 rain198491 于 2005-10-23 20:16 发表


有必要吗?


hmmmmm。。
我也不知道哦,星期5的tutorial讲了一下的,我就用这方法了
作者: leolxf    时间: 2005-10-23 21:03:13

提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
作者: 古木夕羊梦    时间: 2005-10-23 21:11:51

呼叫楼主........................
作者: floweretna    时间: 2005-10-23 21:18:01

提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
作者: 古木夕羊梦    时间: 2005-10-23 21:20:39

都要放进去的吧................
作者: 洃飛煙灭が﹏    时间: 2005-10-23 21:41:05

原帖由 rain198491 于 2005-10-23 20:16 发表


有必要吗?


rain,你的LAB 9的COMMAND和我的不一样的哦,我是星期2上的LAB,你呢?
我写的COMMAND是TUTOR写在白板上的,他用的就是ECM去解决没有COINTEGRATION的
作者: rain198491    时间: 2005-10-23 22:13:59

原帖由 洃飛煙灭が﹏ 于 2005-10-23 21:41 发表


rain,你的LAB 9的COMMAND和我的不一样的哦,我是星期2上的LAB,你呢?
我写的COMMAND是TUTOR写在白板上的,他用的就是ECM去解决没有COINTEGRATION的



我也是星期二上的, 当是他好象一时糊涂把DICKEY-FULLER TEST的 Hypothesies 说成 There is a cointegration problem, 结果他的结论自然是有Cointegration. 现在我也不太确定, 他到底对不对.
作者: rain198491    时间: 2005-10-23 22:36:05

原帖由 floweretna 于 2005-10-23 21:18 发表
如果开始的时候TEST出不是time series
test unit root和cointegration的时候是不是就不用包含这一项了
建立model的时候再把这项加进去
这样对吗


即使刚开始没有测出有UNIT ROOT, 以后还是要放入 DICKEY-FULLER TEST里面, 因为DICKEY-FULLER TEST 里有NO TREND 和 TREND 两种数据, 如果是TIME-SERIES, 看TREND 数据, 不是看NO TREND
作者: floweretna    时间: 2005-10-23 23:43:28

提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
作者: LostGhost    时间: 2005-10-24 00:01:48

原帖由 rain198491 于 2005-10-23 22:36 发表


即使刚开始没有测出有UNIT ROOT, 以后还是要放入 DICKEY-FULLER TEST里面, 因为DICKEY-FULLER TEST 里有NO TREND 和 TREND 两种数据, 如果是TIME-SERIES, 看TREND 数据, 不是看NO TREND



不是的.
time serial data 有stationary 和non stationary两种
stationary是指data 的mean 和variance等等basic property不会随着时间变化
nonstationary是指data随着时间有upward 或者downward trend
Shazam output里面的TREND 和NO TREND的意思就是指non stationary里面有没有upward 或者downward trend,不只是单指是否time serial data.
因为还有个stationary data呢.....
作者: 天涯    时间: 2005-10-24 00:04:53

太专业了~~~~都看不太懂~~~哈哈哈哈
作者: P8    时间: 2005-10-24 10:34:31

原帖由 天涯 于 2005-10-24 00:04 发表
太专业了~~~~都看不太懂~~~哈哈哈哈

连牛人都不懂了~~~~~~~~
作者: 天♂之雨    时间: 2005-10-24 12:29:29

郁闷~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
作者: tigerqazx    时间: 2005-10-24 13:58:51

能不能把第二题的答案登上来啊,明天就要交了!都不会做!
作者: P8    时间: 2005-10-24 14:19:01

原帖由 tigerqazx 于 2005-10-24 13:58 发表
能不能把第二题的答案登上来啊,明天就要交了!都不会做!

你想FAIL啊~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
作者: tigerqazx    时间: 2005-10-24 14:42:48

我要提示也好啊 谁好心发一下阿
作者: 天涯    时间: 2005-10-24 19:56:31

原帖由 tigerqazx 于 2005-10-24 14:42 发表
我要提示也好啊 谁好心发一下阿



楼主已经提示的够清楚了。。。
作者: rain198491    时间: 2005-10-24 20:35:53

原帖由 LostGhost 于 2005-10-24 00:01 发表



不是的.
time serial data 有stationary 和non stationary两种
stationary是指data 的mean 和variance等等basic property不会随着时间变化
nonstationary是指data随着时间有upward 或者downward trend
...


我并不这样认为, 今天下午我问了另外一些人, 他们也和我的想法一样. 你的看法是老师上课说的吗? 我怎么没什么印象. 请解释一下
作者: 天上星    时间: 2005-10-24 21:14:05

顶上   。。。。。。。
作者: LostGhost    时间: 2005-10-24 22:15:58

原帖由 rain198491 于 2005-10-24 20:35 发表


我并不这样认为, 今天下午我问了另外一些人, 他们也和我的想法一样. 你的看法是老师上课说的吗? 我怎么没什么印象. 请解释一下



不是老师说的,是在"using econometrics a practical guide 4th edition"里面看过关于这个topic的chapter,不知道自己的理解有没有错.
作者: rain198491    时间: 2005-10-24 22:23:03

原帖由 LostGhost 于 2005-10-24 22:15 发表



不是老师说的,是在"using econometrics a practical guide 4th edition"里面看过关于这个topic的chapter,不知道自己的理解有没有错.


无语........
作者: 古木夕羊梦    时间: 2005-10-25 00:10:53

老师上LAB的时候说的跟RAIN说的一样.....
作者: rain198491    时间: 2005-10-25 00:14:03

原帖由 古木夕羊梦 于 2005-10-25 00:10 发表
老师上LAB的时候说的跟RAIN说的一样.....


看不出做完assignment后你还这么关心这个帖
作者: 天涯    时间: 2005-10-25 00:16:05

那不是关心~~是凑热闹~~~哈哈哈
作者: 古木夕羊梦    时间: 2005-10-25 00:20:42

原帖由 rain198491 于 2005-10-25 00:14 发表


看不出做完assignment后你还这么关心这个帖

呵呵,那是.....
作者: 古木夕羊梦    时间: 2005-10-25 00:22:13

原帖由 天涯 于 2005-10-25 00:16 发表
那不是关心~~是凑热闹~~~哈哈哈

晕,你才是凑热闹.............
作者: estela    时间: 2005-10-25 13:42:25

顶上去~~~~~~~~~
作者: rain198491    时间: 2005-10-25 13:44:18

原帖由 estela 于 2005-10-25 13:42 发表
顶上去~~~~~~~~~


这就不必了吧, 178280的deadline 已经过了. 还是让它变成历史吧
作者: estela    时间: 2005-10-25 13:46:01

原帖由 rain198491 于 2005-10-25 13:44 发表


这就不必了吧, 178280的deadline 已经过了. 还是让它变成历史吧



哈哈哈~忘记了

BY 天涯

(带一个新手发贴)
作者: 爬    时间: 2005-10-25 13:47:14

真诚的发自内心的不加思索的一把鼻涕一把眼泪的支持一下!




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