Moving Average Time Series Stata

Ada tiga buku yang selalu saya maksudkan dari perspektif analisis pemrograman dan waktu seri R: Buku pertama oleh Shumway dan Stoffer memiliki versi open source (ringkasan) yang tersedia secara online yang disebut versi EZgreen. Jika Anda secara khusus melihat peramalan deret waktu, saya akan merekomendasikan buku berikut: Metode Peramalan dan Aplikasi oleh Makridakis, Wheelwright dan Hyndman. Saya terus mengacu pada buku ini berulang kali, Ini adalah gaya penulisan klasik yang benar-benar fenomenal. Pengganda online untuk buku di atas dengan contoh R yang bagus adalah Peramalan Prinsip dan Praktik oleh Hyndman dan Athanasopoulos. Jika Anda melihat pendekatan pemodelan Box Jenkins klasik, saya akan merekomendasikan Time Series Analysis: Forecasting and Control by Box, Jenkins and Reinsel. Perlakuan yang luar biasa pada pemodelan fungsi dan peramalan transfer ada pada Peramalan dengan Model Regresi Dinamis oleh Pankratz. Sekali lagi gaya penulisannya benar-benar hebat. Lain yang sangat berguna jika Anda menerapkan peramalan untuk memecahkan masalah dunia nyata adalah Prinsip Peramalan oleh Armstrong. Menurut pendapat saya, buku 1, 4 dan 5 adalah beberapa buku terbaik terbaik. Banyak seperti Prinsip Peramalan dan Praktik oleh Hyndman dan Athanasopoulos karena open source dan memiliki kode R. Tidak jauh lebih dekat dengan luasnya, kedalaman cakupan metode peramalan dan gaya penulisannya pendahulunya Makridakis dkk. Berikut adalah beberapa fitur kontras mengapa saya menyukai Makridakis dkk: Daftar referensi: misalnya di bab Box Jenkins Makridakis dkk memiliki 31 referensi, Hyndman dkk hanya ada sedikit atau tidak ada referensi dalam banyak bab. Luas dan Kedalaman dalam cakupan - Hyndman et al. Terutama berfokus pada metode univariat yang dikembangkan terutama oleh penulis pertama, sedangkan Makridakis et. Fokus tidak hanya pada penelitian mereka sendiri namun beragam metode dan penerapan dan juga penekanannya adalah penerapan dan pembelajaran dunia nyata yang tidak terfokus secara akademis. Gaya menulis - Saya sangat tidak suka mengeluh karena kedua buku itu ditulis dengan sangat baik. Namun saya secara pribadi bersandar pada Makridakis karena mendidihkan konsep-konsep rumit ke dalam bagian yang ramah pembaca. Ada bagian tentang regresi dinamis atau fungsi transfer, saya tidak tahu di mana penjelasan yang begitu jelas mengenai metode kompleks ini. Dibutuhkan bakat menulis yang luar biasa untuk membantu pembaca memahami apa itu regresi dinamis dalam 15 halaman dan mereka berhasil melakukannya. Makridakis dkk adalah softwaremethod agnostik dan mereka mencantumkan beberapa paket perangkat lunak yang berguna dan membandingkan dan membedakannya (walaupun ini hampir 20 tahun) masih sangat berharga bagi seorang praktisi. Tiga bab khusus tentang bagaimana menerapkan peramalan di dunia nyata di Makridakis dkk. Yang ditambah besar untuk praktisi. Peramalan sama sekali tidak menjalankan metode univariat seperti arima dan eksponensial smoothing dan menghasilkan keluaran. Ini jauh lebih dari itu, dan terutama peramalan strategis saat Anda melihat ke cakrawala yang lebih panjang. Prinsip peramalan oleh Armstrong melampaui metode ekstrapolasi univariat dan sangat dianjurkan bagi siapa saja yang melakukan peramalan dunia nyata terutama peramalan strategis. Jika Anda menemukan Hamilton terlalu sulit maka ada Pengantar Pemodelan Ekonometrika Princeton Uni Tekan oleh Bent Nielsen dan David Hendry. Ini lebih berfokus pada intuisi dan cara praktis daripada teori yang lebih dalam. Jadi jika Anda pada kendala waktu maka itu akan menjadi pendekatan yang baik. Saya masih akan merekomendasikan untuk bertahan dengan Time Series Analysis oleh Hamilton. Ini sangat dalam secara matematis dan empat bab pertama akan membuat Anda terus bertahan lama dan menjadi pengantar topik yang sangat kuat. Ini juga mencakup Granger non-kausalitas dan kointegrasi dan jika Anda memutuskan untuk meneruskan topik ini lebih dalam lagi, maka itu adalah sumber yang tak ternilai harganya. Untuk penanganan kointegrasi yang lebih intuitif, saya juga merekomendasikan Cointegration, Causality, and Forecasting oleh Engle and White. Akhirnya untuk perawatan yang sangat maju, ada buku Soren Johansens Likelihood-Based Inference in Cointegrated VARs dan tentu saja David Hendrys Dynamic Econometrics. Di antara keduanya, saya pikir Hendrys lebih berorientasi pada gambar besar dan Johansen cukup sulit dalam matematika. Jawab Mar 7 15 jam 13:25 Hirek, apakah kamu memperhatikan kalimat pertama dari pertanyaan itu, dimana poster tersebut menjelaskan bahwa mereka sudah menggunakan Hamilton dan tidak memahaminya. Dan ingin sesuatu yang lain ndash Glenb 9830 Mar 14 15 at 14:35 Ha benar-benar terabaikan bahwa maaf Glenb ndash Hirek 14 15 Maret 16:44 Menurut pendapat saya, Anda benar-benar tidak bisa mengalahkan forecasting: prinsip dan praktik. Yang ditulis oleh CV sendiri Rob Hyndman dan George Athanasopoulos, tersedia secara online gratis, dan mendapat banyak contoh kode di R, memanfaatkan paket ramalan yang sangat bagus. Jika Anda menggunakan Stata, Introduction to Time Series Menggunakan Stata oleh Sean Becketti adalah pengenalan lembut yang solid, dengan banyak contoh dan penekanan pada intuisi mengenai teori. Kupikir buku ini akan melengkapi Ender dengan cukup baik. Buku ini dibuka dengan intro untuk bahasa Stata, diikuti dengan tinjauan singkat tentang pengujian regresi dan hipotesis. Bagian seri waktu dimulai dengan teknik moving-average dan HoltWinters untuk menghaluskan dan meramalkan data. Bagian selanjutnya berfokus untuk menggunakan teknik ini untuk peramalan. Metode ini sering terbengkalai, namun kinerjanya lebih baik untuk peramalan otomatis dan mudah dijelaskan. Becketti menjelaskan kapan mereka akan bekerja dan kapan mereka biasa. Bab berikutnya mencakup model deret waktu persamaan tunggal seperti gangguan autokorelasi, ARIMA, dan pemodelan ARCHGARCH. Pada akhirnya, Becketti membahas model persamaan ganda, khususnya VAR dan VEC, dan rangkaian waktu non-stasioner. Dimitriy V. Masterov Theres the NBER Summer Institute Whats New in Time Series Econometrics (tidak yakin apakah bahan ini diparkir atau tidak). Ada video dengan slide yang menyertainya. Kuliah diberikan oleh sepasang profesor (Stock and Watson) yang dikenal dengan buku teks ekonometrik sarjana populer mereka. Kami mencari jawaban panjang yang memberikan beberapa penjelasan dan konteks. Jangan hanya memberikan jawaban satu baris menjelaskan mengapa jawaban Anda benar, idealnya dengan kutipan. Jawaban yang tidak termasuk penjelasan bisa dihapus. HILL GRIFFITHS LIM 2011 Prinsip Ekonometrika 4E Keuntungan Wiley: (1) Sangat mudah diikuti. Topik disajikan dengan baik. Meskipun saya tidak mengikuti kursus ekonometrik dalam hidup saya, saya dengan mudah memahami pengantar ekonometrik dengan buku ini. (2) Ada buku supplemantary untuk memahami buku HILLs: a. Menggunakan EView untuk Prinsip Ekonometrika b. Menggunakan Excel untuk Prinsip Ekonometrika c. Menggunakan Gretl untuk Prinsip Ekonometrika d. Menggunakan Stata untuk Prinsip Ekonometrika Kekurangan: (1) Tidak ada Prinsip R untuk Prinsip Ekonometrika R adalah standar industri. R lebih baik dari Python. Matematika dalam pikiran dapat paling tercermin pada kode melalui R (saya mengatakan ini sebagai orang yang menulis modul VBA di Excel, menulis kode Gretl, menulis kode Eviews). Saya memulai sendiri Ekonometrika dengan GREENE 2011 Econometric Analysis - W. H. GREENE 7E PearsonPrentice Hall Ini juga bagus, tapi lebih teoritis mungkin sulit untuk pemula. Singkatnya, saya sangat merekomendasikan menggenggam buku Econometrics with Hills, dan menerapkan pemahaman itu melalui buku Econometry lain yang didasarkan pada wildcard dan wildcard R. Stata Wildcards sangat berguna. Mereka dapat menghemat banyak waktu dan juga menciptakan hasil pengkodean yang tidak mungkin atau sangat sulit untuk dibasahi. Mari kita buat beberapa variabel untuk diujicobakan pada: gl A c3a3aa a1 a2 a3 b2 b3 b4 c3 c4 c5 a3a3 set clear 12 Ini akan melompati setiap elemen A global dan menghasilkan variabel yang sesuai. Foreach v in A gen vrnormal () Sekarang jika kita hanya ingin menggunakan beberapa variabel dengan wildcard. A. memungkinkan satu karakter menjadi liar. Kadang kita bisa menggunakan kombinasi bintang dan. Untuk menargetkan kelompok variabel tertentu jumlah 3a Bintang A memungkinkan sejumlah karakter menjadi wild sum a Kami juga dapat merujuk ke variabel melalui berbagai variabel spesifikasi: Stata 14 NEW Stata 14 adalah paket statistik terpadu lengkap yang menyediakan semua yang Anda butuhkan untuk Analisis data, manajemen data, dan grafik. Stata tidak dijual dalam modul, yang berarti Anda mendapatkan semua yang anda butuhkan dalam satu paket. OxMetrics OxMetrics menyediakan solusi terpadu untuk analisis ekonometrik deret waktu, peramalan, pemodelan ekonometrik keuangan, atau analisis statistik penampang dan data panel. EViews NEW EViews 9 menawarkan peneliti akademis, perusahaan, agen pemerintah, dan siswa mengakses alat statistik, peramalan, dan pemodelan yang hebat melalui antarmuka berorientasi objek yang inovatif dan mudah digunakan. Prakiraan Pro Forecast Pro adalah perangkat lunak peramalan cepat, mudah dan akurat untuk para profesional bisnis. GAUSS GAUSS adalah rangkaian alat analisis dan perangkat lunak analitis yang cepat, hebat, dan adaptif. NVivo NVivo adalah perangkat lunak yang mendukung penelitian metode kualitatif dan campuran. Ini memungkinkan Anda mengumpulkan, mengatur dan menganalisis konten. Rilis Terbaru: Stata 14 (April 2015) Sistem Operasi: Windows, Mac OS, Linux Perintah analisis Bayesian baru Analisis efek penyembuhan IRT (Item Response Theory) Analisis Dukungan untuk Unicode Stata dalam bahasa baru Perintah seri waktu yang baru dan masih banyak lagi Lisensi Pengguna Akhir Perjanjian Stata 14 adalah paket statistik terpadu lengkap yang menyediakan semua yang Anda butuhkan untuk analisis data, pengelolaan data, dan grafis. Stata tidak dijual dalam modul, yang berarti Anda mendapatkan semua yang anda butuhkan dalam satu paket. Dan, Anda bisa memilih lisensi abadi, tanpa membeli lagi. Lisensi tahunan juga tersedia. Semua rasa Stata berikut memiliki rangkaian perintah dan fitur lengkap dan manual yang sama seperti dokumentasi PDF di dalam Stata. StataMP: Versi tercepat dari Stata (untuk komputer dual-core dan multicoremultiprocessor) StataSE: Stata untuk dataset besar StataIC: Stata untuk kumpulan data berukuran sedang Small Stata: Versi Stata yang menangani kumpulan data kecil (untuk pembelian pendidikan saja). Perbandingan fitur StataMP adalah versi tercepat dan terbesar dari Stata. Sebagian besar komputer yang dibeli sejak pertengahan 2006 dapat memanfaatkan multiprocessing lanjutan dari StataMP. Ini termasuk Intel Coretrade 2 Duo, i3, i5, i7, dan chip dual-core AMD X2. Pada chip dual-core, StataMP berjalan 40 lebih cepat secara keseluruhan dan 72 lebih cepat di mana penting - pada perintah estimasi memakan waktu. Dengan lebih dari dua core atau prosesor, StataMP bahkan lebih cepat. StataMP adalah versi StataSE yang berjalan pada komputer multiprosesor dan multicore. StataMP memberikan dukungan paling luas untuk komputer multiprosesor dan komputer multicore dari setiap paket statistik dan paket pengelolaan data. Hal menarik tentang StataMP, dan satu-satunya perbedaan antara StataMP dan StataSE, adalah bahwa StataMP berjalan lebih cepat lebih cepat. StataMP memungkinkan Anda menganalisis data dalam satu setengah sampai dua pertiga waktu dibandingkan dengan StataSE pada desktop dan laptop dual-core murah dan seperempat sampai satu setengah waktu di desktop quad-core. StataMP berjalan lebih cepat pada server multiprosesor. StataMP mendukung hingga 64 prosesor. Dalam dunia yang sempurna, perangkat lunak akan berjalan dua kali lebih cepat pada dua core, empat kali lebih cepat pada empat core, delapan kali lebih cepat pada delapan core, dan seterusnya. Di semua perintah, StataMP berjalan 1,6 kali lebih cepat pada dua core, 2,1 kali lebih cepat pada empat core, dan 2,7 kali lebih cepat pada delapan core. Nilai ini adalah perbaikan kecepatan rata-rata. Setengah perintah berjalan lebih cepat lagi. Di sisi lain distribusi, beberapa perintah tidak berjalan lebih cepat, seringkali karena keduanya berurutan, seperti perintah deret waktu. Stata bekerja keras untuk memastikan bahwa keuntungan kinerja untuk perintah yang memakan waktu lebih lama untuk dijalankan akan lebih besar. Di seluruh semua perintah estimasi, StataMP berjalan 1,8 kali lebih cepat pada komputer dual-core, 2,8 kali lebih cepat pada komputer quad-core, dan 4,1 kali lebih cepat pada komputer dengan delapan core. StataMP adalah 100 versi lain yang kompatibel dengan Stata. Analisis tidak harus diformulasikan ulang atau dimodifikasi dengan cara apapun untuk mendapatkan peningkatan kecepatan StataMPs. StataMP tersedia untuk sistem operasi berikut: Windows (prosesor 32 dan 64-bit) Mac OS X (prosesor Intel 64-bit) Linux (prosesor 32 dan 64-bit) Solaris (64-bit SPARC dan x86-64) . Untuk menjalankan StataMP, Anda bisa menggunakan komputer desktop dengan prosesor dual core atau quad-core, atau Anda bisa menggunakan server dengan beberapa prosesor. Apakah komputer memiliki prosesor terpisah atau satu prosesor dengan banyak core tidak ada bedanya. Lebih banyak prosesor atau core membuat StataMP berjalan lebih cepat. Untuk saran lebih lanjut tentang pembelian untuk upgrade ke StataMP atau untuk permintaan perangkat keras, hubungi tim penjualan kami. Stata SE tampil dengan cara yang sama seperti StataMP, memungkinkan untuk jumlah variabel dan pengamatan yang sama dan satu-satunya perbedaannya adalah tidak dirancang untuk pemrosesan paralel. Selain itu, StataSE, StataIC dan Small Stata hanya berbeda dalam ukuran dataset yang masing-masing dapat menganalisis StataSE dan StataMP dapat menyesuaikan model dengan variabel yang lebih independen daripada StataIC (sampai 10.998). StataIC memungkinkan dataset dengan 2.047 variabel. Jumlah pengamatan maksimal adalah 2,14 miliar. StataIC dapat memiliki paling banyak 798 variabel sisi kanan dalam sebuah model. Small Stata terbatas untuk menganalisa dataset dengan maksimal 99 variabel dan 1.200 pengamatan. Stata kecil dapat memiliki paling banyak 99 variabel sisi kanan dalam model. Perbandingan fitur Jumlah pengamatan maksimum hanya dibatasi oleh jumlah RAM yang ada pada sistem Anda. Apakah Anda seorang pelajar atau profesional penelitian berpengalaman, rangkaian paket Stata tersedia dan dirancang untuk memenuhi semua kebutuhan. Semua rasa Stata berikut memiliki seperangkat perintah dan fitur yang sama dan lengkap termasuk dokumentasi PDF: StataMP: Versi tercepat dari Stata (untuk komputer dual dan multicoremultiprocessor) StataSE: Stata untuk dataset besar StataIC: Stata untuk ukuran sedang Dataset Small Stata: Versi Stata yang menangani kumpulan data kecil (untuk pembelian pendidikan saja) Apa itu Stata yang tepat untuk saya Ringkasan di atas menunjukkan paket Stata yang tersedia. StataMP adalah versi tercepat dan terbesar dari Stata. Sebagian besar komputer yang dibeli setelah pertengahan 2006 dapat memanfaatkan kemampuan multiprocessing lanjutan dari StataMP. StataMP, StataSE, dan StataIC semuanya berjalan pada mesin apapun, namun StataMP berjalan lebih cepat. Anda bisa membeli lisensi StataMP sampai jumlah core pada mesin Anda (yang paling banyak adalah 64). Misalnya, jika mesin Anda memiliki delapan inti, Anda dapat membeli lisensi StataMP untuk delapan inti (StataMP8), empat inti (StataMP4), atau dua inti (StataMP2). StataMP juga bisa menganalisa lebih banyak data daripada rasa Stata lainnya. StataMP dapat menganalisis 10 sampai 20 miliar pengamatan yang diberikan pada komputer terbesar saat ini, dan siap untuk menganalisa hingga 281 triliun pengamatan saat perangkat keras komputer berhasil ditangkap. StataSE, StataIC, dan Small Stata hanya berbeda dalam ukuran dataset yang dapat dianalisis masing-masing. StataSE dan StataMP dapat menyesuaikan model dengan variabel yang lebih independen daripada StataIC (sampai 10.998). StataSE bisa menganalisa hingga 2 miliar pengamatan. StataIC memungkinkan dataset dengan 2.047 variabel dan 2 miliar observasi. StataIC dapat memiliki paling banyak 798 variabel sisi kanan dalam sebuah model. Small Stata terbatas untuk menganalisa dataset dengan maksimal 99 variabel dan 1.200 pengamatan. Stata kecil dapat memiliki paling banyak 98 variabel sisi kanan dalam model. Catatan: Jumlah variabel dan pengamatan yang diperbolehkan oleh Small Stata mencakup variabel tambahan atau pengamatan yang dihasilkan selama perhitungan statistik. Fitur Baru di Stata 14 Stata 14 memiliki 102 fitur baru dan merupakan salah satu rilis baru Stata yang terbesar dan menawarkan kemampuan penelitian baru untuk pengguna di berbagai bidang seperti: ekonomi, peneliti kesehatan, ahli epidemiologi, sosiologi, psikolog, peneliti pendidikan, Ilmuwan politik, dan ekonometrik. Perintah analisis Bayesian Pengenalan perintah analisis Bayesian (model linier univariat dan multivariat, GLM univariat, model nonlinier univariat dan umum, dll.) Yang didukung oleh semua referensi referensi Stata Bayesian baru. Stata 14 mencakup 12 model kemungkinan built-in dan 22 distribusi terdepan di antara fitur-fitur bermanfaat lainnya. Model efek pengobatan Extended yang lebih banyak Analisis efek pengobatan sekarang tersedia untuk kelas model yang lebih luas. Estimasi efek pengobatan endogen sekarang tersedia untuk hasil kontinyu, biner, hitungan, dan fraksional. Efek pengobatan sekarang juga dapat diperkirakan dari data kelangsungan hidup pengamatan. Analisis IRT (item response theory) Stata 14 sekarang mendukung model IRT untuk item biner (1-3 PL), item kategoris (respon nominal), item ordinal (penilaian bergradasi, skala penilaian dan kredit parsial) dan kombinasi dari model tersebut. Lebih banyak Stata dalam bahasa baru Antarmuka pengguna statas sekarang tersedia dalam bahasa Spanyol dan Jepang. Lebih banyak fitur baru yang berguna ditambahkan di Stata 14 adalah: Anda dapat memasukkan berbagai model bertahan bertingkat seperti model efek campuran eksponensial dan Weibull. Lebih Banyak Anda dapat melakukan inferensi sampel kecil dalam model campuran linier dengan menggunakan beberapa metode derajat-of-kebebasan denominator, termasuk metode Kenward-Roger. Perintah deret waktu yang lebih baru. Pengukur data panel baru dan yang lebih baru. More Anda dapat menghitung kekuatan dan ukuran sampel untuk analisis tabel kontingensi epidemiologis. Lebih banyak lagi Stata memahami Unicode. Lebih Banyak Anda dapat melakukan uji model disesuaikan Satorra-Bentler untuk SEM dengan data yang tidak terdistribusi normal. Lebih Banyak Anda dapat memperkirakan model untuk tingkat suku bunga, proporsi, dan tanggapan pecahan lainnya dengan menggunakan regresi beta dan model regresi pecahan. Anda bisa memperkirakan model Poisson dengan variabel dependen yang disensor. StataMP sekarang memungkinkan lebih dari 2,1 miliar pengamatan hingga 20 miliar pengamatan yang diberikan komputer terbesar saat ini, dan siap untuk lebih setelah perangkat keras komputer ditangkap. Kode ICD-10 lebih banyak. Lebih banyak tingkat panggung. Lebih Selain: mengejar untuk memperkirakan model rintangan lurus dan eksponensial betareg dan fracreg untuk tanggapan fraksional, proporsi, tarif, dll. Cpoisson untuk memperkirakan model Poisson disensor ztest dan ztesti untuk menghitung z-statistik Pemilih postestimasi yang sangat menyederhanakan analisis postestimasi Hampir semua Perintah estimasi di Stata sekarang mendukung variabel faktor Banyak perbaikan pada margin, seperti kemampuan untuk membuat beberapa prediksi sekaligus dan memiliki prediksi default mencerminkan pilihan terbaik untuk analisis marjinal Beberapa utilitas baru untuk membantu Anda mengelola grafik dengan lebih baik. Quick start yang baru Bagian manual Manual Fungsi Referensi New Stata Pemrograman hal Anda. Anda akan tertarik dengan fitur baru ini di Stata 14. Stata sekarang menggunakan Twister Mersenne 64-bit sebagai generator bilangan acak default Distribusi statistik, distribusi bilangan acak, dan fungsi string Semua fungsi baru yang ditambahkan ke Stata juga tersedia di Mata Ada Banyak tutorial video dalam menggunakan Stata. Di bawah ini Anda akan menemukan penambahan terbaru yang terkait dengan Stata 14, serta daftar semua sumber daya lain yang ada saat ini. Kiat cepat Semua versi Stata berjalan di komputer dual-core, multi-core dan multi-prosesor. Stata untuk Windows Windows Windows 7 Windows 7 Windows Vista 64-bit dan 32-bit Windows untuk prosesor x86-64 dan x86 yang dibuat oleh Intel dan AMD. Stata untuk Mac Stata untuk Mac memerlukan prosesor Intel 64-bit (Core2 Duo atau lebih baik) yang menjalankan OS X 10.7 atau yang lebih baru untuk Unix Linux: Setiap 64-bit (x86-64 atau kompatibel) atau 32-bit (x86 atau kompatibel) berjalan Linux. Kebutuhan perangkat keras Minimal RAM 512 MB Minimal ruang disk sebesar 900 MB. Stata untuk Unix memerlukan kartu video yang dapat menampilkan ribuan warna atau lebih (warna 16-bit atau 24-bit) Silakan pilih tipe pengguna: Stata 14 Dokumentasi Setiap Pemasangan Stata mencakup semua dokumentasi dalam format PDF. Dokumentasi statas terdiri dari lebih dari 12.000 halaman yang merinci setiap fitur di Stata termasuk metode dan formula dan contoh yang bekerja sepenuhnya. Anda dapat melakukan transisi secara lancar ke seluruh entri menggunakan tautan di setiap entri. Manual 14 Referensi Manual Bayesian Manual Memulai dengan Stata untuk Mac Memulai dengan Stata untuk Unix Memulai dengan Stata untuk Windows Dokumentasi Stata 14 adalah hak cipta dari StataCorp LP, College Station TX, AS, dan digunakan dengan izin dari StataCorp LP. Siswa dapat membeli StataMP. StataSE. StataIC dan Small Stata dengan harga diskon melalui program Stata GradPlan. Untuk informasi lebih lanjut tentang jenis lisensi yang tersedia, klik di sini. Tanggal: Kamis, 7 Jumat, 8 September 2017 Lokasi: Cass Business School, London EC1Y 8TZ. Pertemuan Kelompok Pengguna London Stata adalah konferensi internasional dua hari. 2016 melihat kami merayakan dua puluh lima tahun untuk mendistribusikan dan mendukung Stata kepada pengguna di Irlandia Inggris. Kami sangat bangga dengan hubungan kerja kami yang erat dengan S. Ekonometrika Keuangan Menggunakan Stata oleh Simona Boffelli dan Giovanni Urga memberikan pengenalan yang sangat baik untuk analisis deret waktu dan bagaimana melakukannya di Stata untuk keuangan. Wilayah Timur Tengah dan Afrika Utara (MENA) menderita keduanya, ketersediaan data dan kualitas data. Setiap usaha untuk mengumpulkan, membersihkan dan menyajikan data di wilayah ini adalah sebuah prestasi. Pertemuan Kelompok Pengguna Zata Polandia ke-4 berlangsung pada hari Senin, 17 Oktober 2016 di SGH Warsaw School of Economics, Warsawa, Polandia. Tujuan dari Stata Users Group Meeti. Kursus Stata Terbaru Kursus 2 hari ini berlanjut dari Bagian 1 dan memberikan ulasan lebih lanjut dan panduan praktis untuk beberapa metodologi ekonometrik utama yang sering digunakan untuk memodelkan fakta bergaya dari deret waktu keuangan melalui model ARMA, model GARCH univariat dan multivariat, manajemen risiko Analisis dan penularan. Peragaan teknik alternatif akan diilustrasikan dengan menggunakan Stata. Sesi praktis dalam kursus ini melibatkan data suku bunga, harga aset dan deret waktu valas. Kursus ini disampaikan oleh Prof. Giovanni Urga, seorang penulis Econometrics Keuangan yang menggunakan Stata - Boffelli, S dan Urga, G (2016), Stata Press: TX. Kursus ini didasarkan pada buku dan semua peserta akan menerima salinan gratis. Sekolah musim panas 2017 Stata kami akan berlangsung di London pada tanggal 3-8 Juli 2017. Pelajari bagaimana menggunakan Stata secara lebih efektif dalam rangkaian kursus singkat fleksibel kami - Pengantar Stata Pengantar Stata Graphics Manajemen Data Tingkat Lanjut di Stata Pengantar Stata untuk Statistik Medis Pengantar Analisis Meta-An Introduction to Time Series Analysis. Kursus 2-hari ini memberikan ulasan dan panduan praktis untuk beberapa metodologi ekonometrik utama yang sering digunakan untuk memodelkan fakta-fakta gaya dari deret waktu keuangan melalui model ARMA, model GARCH univariat dan multivariat, analisis manajemen risiko dan penularan. Peragaan teknik alternatif akan diilustrasikan dengan menggunakan Stata. Sesi praktis dalam kursus ini melibatkan data suku bunga, harga aset dan deret waktu valas. Kursus ini disampaikan oleh Prof. Giovanni Urga, seorang penulis Econometrics Keuangan yang menggunakan Stata - Boffelli, S dan Urga, G (2016), Stata Press: TX. Yang kedua dari dua mata kuliah yang dirancang sebagai pengantar metode Bayesian untuk analisis empiris. Kita akan mulai dengan sejumlah isu teoretis termasuk pertukaran, analisis prior-posterior, perbandingan model dan pengujian hipotesis, dan model untuk data yang hilang. Kami juga akan memeriksa masalah mendasar dari elisitasi sebelumnya. Dalam kursus tiga hari yang berjalan di London pada 5-7 April 2017, kita membahas bagaimana membuat dan menilai model peramalan untuk memprediksi variabel makroekonomi seperti inflasi dan pertumbuhan ekonomi. Kami melihat peramalan deret waktu dan dasar-dasar pembuatan model, pemeriksaan diagnostik, model VAR dan kointegrasi. Butuh kutipan