Structural vecm in stata forex

VECM e rupturas estruturais Rajarshi Mitra middot Universidade Nacional de Pesquisa Escola Superior de Economia Oi Você testou a ruptura estrutural usando Stata em 11.0 Você está familiarizado com os comandos para verificar ruptura estrutural em dados de séries temporais em Stata 11 Eu tentei executar os comandos estat sbknown e Depois de executar uma regressão. Ambos estão sendo retornados com o subcomando mensagem inválida. Obrigado. Eu usei o pacote ghansen para uma ruptura estrutural única, desconhecida no Stata 13.0, mas eu não encontrei um pacote para dois intervalos. De qualquer forma, meu principal problema é executar VECM com equações de cointegração baseadas em (duas) rupturas estruturais. Caro Lars, VECM assume que há um relacionamento de longo prazo (LR) sem quebras. Em geral, é claro, isso não exclui a existência de quebras na relação LR ou mesmo na dinâmica em torno dela. Portanto, o melhor conselho é rever a literatura recente sobre co-quebra. Tenho uma pergunta que você precisa responder rapidamente taxas de câmbio Estou trabalhando em dados de painel para a indústria de petróleo e gás da Índia, considerando top 4 jogadores que cobrem aproximadamente 85 do mercado industrial tampa. EPS de empresas é considerado como variável dependente. O resultado mostra que nem a taxa de câmbio USD-INR nem os preços do petróleo bruto afetam o EPS dos players, apesar de serem importantes determinantes de custo. Assim significa para algo ou seu resultado normal obtido Obrigado Sr. Charbel Salloum. O que poderia ser o resultado desse resultado estou estudando a relação entre mercado de ações e taxa de câmbio em países europeus e asiáticos desde 1995. Mas muitos países europeus optaram por Euro em 1999. Assim, a taxa de câmbio se torna estática para 15 países europeus depois de 1999. Se eu estudo depois de 1999, a taxa de câmbio é comum em todos os países europeus. RESUMO: Muitos estudos anteriores documentaram uma forte evidência de uma ligação entre os preços das ações e as atividades macroeconômicas em diferentes mercados de ações e horizontes temporais. No entanto, a maioria destes estudos tem focado nas economias desenvolvidas e destacou o impacto de variáveis ​​domésticas ou de alguns fatores globais. Nos últimos tempos, o impacto dos fatores macroeconômicos globais sobre os retornos das ações tem gerado muito interesse devido à globalização. O objetivo deste artigo é, portanto, examinar a influência combinada dos fatores macroeconômicos globais e domésticos sobre os retornos das ações e estender essa relação a um mercado emergente de Bangladesh. Usando o modelo de Vetor de Vetor (VAR), os resultados indicam um impacto considerável da oferta de dinheiro para os retornos das ações da Bolsa de Valores de Dhaka (DSE). Adicionalmente, observa-se uma influência insignificante do índice de preços mundiais, o que implica uma segmentação completa da DSE dos mercados financeiros globais. Por fim, o estudo destaca mudanças regulatórias e decisões de tomada de decisões na perspectiva de Bangladesh. Texto completo disponível middot Artigo middot Jan 2017 Estou executando o modelo OLS com taxa de câmbio como dependente e diferencial de taxa de juros como variável independente. Os dados de taxa de câmbio são estacionários ao nível enquanto os dados diferenciais de taxa de juros são I (1). Tomar a primeira diferença das duas variáveis ​​dá resultados de regressão estranhos enquanto executa a regressão com os dados de nível parece ok. Os pressupostos OLS também ficam bem, exceto para correlação serial e normalidade, mas que seria cuidado. Minha principal questão é se a primeira relatório resultados diferenciados ou resultados de nível de dados eu vou apreciar a sua ajuda, por favor. John C. Frain, muito obrigado mich Prof. Eu tenho pesquisado impacto da taxa de câmbio real na exportação. Poderia por favor me sugerir importantes estudos como teóricos e / ou empíricos sobre o relacionamento nesta área É fácil encontrar o relacionamento. Taxa de câmbio indica o preço dos bens locais para países estrangeiros. Qualquer mudança na taxa de câmbio torna o produto local mais caro ou mais barato para os compradores. Você pode verificar alguns sourses de livros ou google para melhor underestand-lo. Olá a todos. Estou escrevendo minha tese sobre a previsão de taxas de câmbio usando técnicas de média de modelo, como pesos BIC e AIC. Em cada ponto no tempo eu estimar 8 modelos do formulário ABX e usar o BIC e AIC para calcular pesos. Mas os pesos de AIC e BIC são exatamente os mesmos como isso é possível. Os valores de BIC e AIC diferem, mas os pesos não usam a configuração como em Moral-Benito (2017). Agradecemos antecipadamente É possível, mas depende dos dados que você está usando. Como as políticas de taxa de câmbio estrangeiras e questões relacionadas como negócios no exterior, o efeito de competitividade a empresa infosys divisas ganhos / ganhos / perdas / exposições: Eu tenho estudado o SA-FY13-Q4-Finstatement Especialmente, você poderia se concentrar .. A elaboração das demonstrações financeiras em conformidade com os GAAP exige que a administração faça estimativas e suposições que afetam os saldos reportados de ativos e passivos e divulgações relacionadas a passivos contingentes na data das demonstrações financeiras e os montantes reportados de receitas e despesas durante o período. Exemplos de tais estimativas incluem o cálculo da porcentagem de conclusão que exige que a Companhia estime os esforços ou custos gastos até o momento como uma proporção do total de esforços ou custos a serem gastos, provisões para créditos de liquidação duvidosa, obrigações futuras nos planos de benefícios de aposentadoria, Impostos, suporte pós-venda e vida útil dos ativos fixos e intangíveis. As estimativas contábeis podem mudar de período para período. Os resultados reais podem diferir dessas estimativas. As mudanças apropriadas nas estimativas são feitas à medida que a Administração toma conhecimento de mudanças nas circunstâncias em torno das estimativas. As alterações nas estimativas são refletidas nas demonstrações financeiras no período em que as alterações são feitas e, se relevante, seus efeitos são divulgados nas notas explicativas às demonstrações financeiras. Além disso, você poderia abordar isso. Seguindo um caminho alternativo, isto é, o caminho de reação pura De acordo com a Escola Econômica New-classic, qualquer negociação poderia ser considerada como um jogo que. Está se movendo .. até o ponto de equilíbrio de Nash (o famoso NE) Nessa situação, tanto dos negociadores ganhar É a situação ganha-ganha Mas, se precisamos incluir o lucro para toda a Comunidade, então temos que considerar em um novo Equilíbrio A ferramenta intitulada: o modelo ganha-ganha-ganha papakonstantinidis pode facilitar para este novo equilíbrio Agora, esta informação o meu ser importante para você, se você quiser ver uma visão alternativa para o capitalismo ortodoxo eu ia usar as empresas no SampP500 , E estudo o período entre 2000 a 2017. No entanto, eu gostaria de tomar uma amostra de cada setor, assim eu preciso de algumas justificações porque eu não estou escolhendo todas as empresas na minha amostra. Para testar esta hipótese, eu estava indo para calcular retornos anormais e, em seguida, executar uma regressão usando as variáveis ​​independentes fornecidas abaixo. Variável dependente retorno anormal (você pode sugerir como eu posso calcular isso e, em seguida, como eu posso executar uma regressão) variáveis ​​independentes volatilidade de preço de ações, taxa de juros, taxa de câmbio, book-to-market, tamanho da empresa Algumas das suas variáveis ​​não podem ser diretamente Associado a algum tipo de risco (por exemplo, a taxa de juros não é um risco, você poderia tentar com a volatilidade da taxa de juros em vez disso, o mesmo para a taxa de câmbio). Quanto a X4 e X5, isso é bom. Eles podem ser indiretamente associados ou correlacionados com alguma forma de risco específico de nível de empresa. Mãos na boa sorte. Eu li artigos, revistas e livros sobre a propriedade de memória longa de dados de uma série de tempo. E a maioria descobriu que, é comum em perspectiva financeira e econômica. Eu sei. Por exemplo, em taxas de câmbio, se a função de autocorrelação da série decai lentamente para zero, então ele pode ter propriedades de memória longa. Mas a minha pergunta é por que o que é em dados financeiros e econômicos que exibem principalmente propriedade de memória longa Qualquer pessoa tem uma idéia Para colocá-lo muito simplesmente, os dados financeiros e econômicos exibem memória longa, porque fundamentalmente seus valores futuros dependem em grande medida de seus valores passados . Por exemplo: Nos mercados de ações, os investimentos adicionais são muitas vezes feitos com base na análise técnica de preços passados ​​e informações de volume. Compramos ações subvalorizadas e vendemos ações sobrevalorizadas. Assim, os preços atuais das ações mostrarão memória longa ou dependência do passado. Em Dados econômicos, a taxa de crescimento do PIB e a taxa de inflação estão diretamente dependentes do valor passado. Maior a base, menor é a taxa de mudança (efeito de base). Além disso, certos fenômenos econômicos efeito materializa-se apenas após certo efeito exemplo lag de redução da taxa pelos bancos centrais ou anúncios de investimento. Olá companheiros, estou fazendo minha pesquisa sobre a incerteza da taxa de câmbio e seu efeito sobre as exportações, para alguns países (exportações bilaterais) e estou usando o sistema de estimativa dinâmica para GMM que software é fácil de estimá-lo graças se você tiver alguns códigos, por favor Você pode compartilhá-lo comigo. Às vezes, pode ser interessante complementar estimativas GMM com estimadores DPD alternativos como LSDV corrigido por viés. É um estimador consistente para DPD com melhores propriedades do que GMM para bancos de dados de pequenas amostras. Em stata, ele poderia ser implementado usando ideas. repec. org/c/boc/bocode/s450101.html. Variáveis ​​de controle que adicionamos: PIB, crescimento do PIB, abertura comercial, índice de qualidade institucional, saldo em conta corrente, taxa de câmbio efetiva real desacelerada, taxa de matrícula na educação. Eu nunca aprendi a analisar dados de painel. Qual método devemos usar (OLS) E quais testes são necessários Devemos testar para heteroskedasticity, multicolinearidade etc E devemos usar valores logharitmic ou não Obrigado antecipadamente Obrigado a todos por suas respostas úteis Alguém pode me ajudar com trabalhos de investigação sobre A modelagem recursiva Abordagem para forcasting de taxa de câmbio O seguinte papel iria ajudá-lo. Durante a minha última parte da pesquisa, eu encontrei alguns argumento discutir sobre a necessidade de ajustar os preços das ações diárias para a taxa de câmbio vs dólar dos EUA (dada a adoção de SampP 500 como benchmark). Na verdade, eu não consigo entender as razões subjacentes a este ponto, uma vez que os retornos diários são expressos em termos percentuais, a menos que você deve demonstrar o efeito cofounding das trocas em retornos diários. Por favor, poderia me dar suas sugestões sobre este ponto, se possível com alguma referência relevante Obrigado com antecedência. Disponível em: Nabila Nisha Book: Análise de Sensibilidade de Variáveis ​​Macroeconômicas e Retornos de Estoques: Uma Comparação Transversal entre Bangladesh e Índia RESUMO: O impacto de variáveis ​​macroeconômicas nos retornos de ações tem sido objeto de maior investigação teórica e empírica em literatura. Este livro visa complementar a literatura, estendendo essa relação presumida entre retornos de ações e um conjunto de pré-determinado nacional e global macroeconômicas variáveis ​​para os mercados emergentes de ações de Bangladesh e Índia. Evidência para esta relação é desenhada neste estudo através dos métodos de pesquisa de Vector Autoregression e pela aplicação de testes empíricos como cointegração Johansen e Vector Error Correction Models. Empirical resultados desta investigação fornecerá insights adicionais para compreender os subjacentes fatores macroeconômicos que podem impactar significativamente a Dos mercados de ações selecionados de Bangladesh e da Índia. Este estudo também pode ajudar diversos acadêmicos, pesquisadores, formuladores de políticas e particularmente os governos desses dois países em desenvolvimento a considerarem a influência de fatores macroeconômicos ao regulamentar seus mercados de ações, seus retornos e suas políticas. Texto completo disponível middot Book middot Dez 2017 Estamos usando um modelo onde queremos investigar como a remessa e outras variáveis ​​afetam a taxa de câmbio real do Paquistão. Descobrimos que há cointegração de ordem 1 executando um teste de Johansen. De lá nós fizemos um teste de VECM e de wald onde nós não podemos achar uma causalidade de longo prazo ou de curto prazo. O longo prazo está faltando porque o termo de correção de erro é positivo e não significativo e não há curto prazo porque os valores de probabilidade no teste wald não são significativos. A remessa obtém um valor em 3, então eu acho que isso significa que as remessas podem explicar 3 da taxa de câmbio real, mas esse valor não é significativo, então é dizer alguma coisa? Existe alguma coisa que podemos fazer para avançar com ou modelo ou é Apenas para aceitar que nós não temos qualquer relacionamento longo ou curto Hi. Primeiro de tudo, você tem que executar sua cointegração em dados de nível, se você receber uma cointegração de ordem 1, isso significa que você tem que proceder a testar raiz de unidade através ADF, PP. Então vá para VECM porque se existe uma cointegração de ordem 1 significa que há uma associação de longo prazo entre as variáveis ​​em consideração, então você pode continuar a usar VECM como EG sugerir que se houver qualquer associação de longo prazo, então podemos aplicar VECM e O uso granger casuality. Mas se você não tem associação de longo prazo entre a variável, então você pode pode executar VAR Modelo. Novamente a minha sugestão é se eu tiver excesso para os seus dados que eu posso dizer exatamente o que você tem que fazer. Oi, eu estou fazendo causalidade granger para o preço do petróleo e taxa de câmbio usando Eviews. Gostaria de perguntar se meus dados estão estacionários após o primeiro diff para ambas as variáveis ​​depois de usar o teste de raiz unitária, então eu deveria usar os dados de 1ª diff ou dados de nível para verificar os critérios de seleção de lag Quick-gt Estimate VAR-gt VAR não restringido. É correto digitar d (óleo) d (exrate) se for necessário para selecionar os dados de 1ª dif. View-gt Lag Estrutura - gt Lag Length Criteria. Depois de determinar o atraso, então eu deveria usar dados de nível para o teste Johansen, mas os dados diff em VAR / VECM e Pairwise Granger teste de causalidade direita Então, para o teste de Johansen, devo verificar o comprimento do lag usando dados de nível Desculpe, estou confuso. Existem duas abordagens para a seleção Lag geralmente. Primeiro é usar os dados diferenciados que estão estacionários e executar os critérios de comprimento VAR-Lag e obter o comprimento de atraso de acordo com os critérios desejados. Esta ordem de atraso será aquela que você entrará durante a execução de Johansen e VECM. O segundo é executar o VAR no nível (variáveis ​​não estacionárias) obter a ordem de atraso e usar a ordem de atraso menos 1 para uso em Johansen e VECMI estou estimando uma ECM e verificou que o coeficiente do termo EC é maior que zero. Teoricamente, espera-se que esteja entre -1 e 0. Por exemplo, se eu estou analisando a ligação entre a demanda do mercado e os preços, um coeficiente positivo significa que há mudanças nas curvas de demanda ou oferta do mercado ou mudança estrutural Normalmente com a economia e finanças Dados a auto-regressão de primeira ordem nos dados é positiva. Se uma regressão linear com estes dados for estimada, então, exceto em casos altamente incomuns, o modelo sofrerá autocorrelação de erro de primeira ordem com um coeficiente positivo. Por exemplo, uma regressão de cointegração pode ter um erro não correlacionado quando o regressor ou regressores capturam todo o comportamento de erro retardado e as tendências estocásticas. Tal exemplo ocorre no caso considerado nas simulações de Burke e Hunter (2007) disponíveis para o leitor interessado na RG. Pode ser possível com escalonamento apropriado como mencionado na resposta anterior para encontrar - se correlação serial e como resultado um coeficiente de correção de erro menor que -1. No entanto, deve-se ter cuidado com as raízes unitárias. Ive anexado resultados obtidos a partir de VECM. Como, eu tenho duas equações de cointegração. Meu principal objetivo é estimar os efeitos dessas variáveis ​​na TFP, tanto no longo como no curto prazo. Fui aconselhado a executar o VECM para verificar se existe uma relação de longo prazo entre as variáveis. 1) Agora, estou buscando orientação sobre os resultados obtidos da VECM. Como interpretá-los e escrevê-los em meu papel. (Como o VECM define relações de longo prazo e de curto prazo) 2) Preciso fazer mais análises como FMOLS, para estimar a TFP Como exemplo simples mostraremos como interpretar a equação de cointegração. Por exemplo, supoose que você obteve a seguinte equação de cointegração entre LOG (PIB) e LOG (NOSTUDENTES) (o logaritmo do PIB eo logaritmo do número de alunos) Isto significa que um aumento no número de alunos leva a um 0,23 Aumento do PIB. O coeficiente de ajuste é interpretado assim: - Um valor negativo do (s) coeficiente (s) de ajuste indica que seu modelo é dinamicamente estável. O coeficiente de ajuste é calculado pela maioria dos pacotes de software econométricos. Veja por exemplo Walter Enders, Applied Econometric Time Series, Wiley and Sons, 1994. Você pode encontrar alguns pdfs digitalizados deste livro na Internet (eu não sei se é legal ou não, mas google retorna alguns links para arquivos pdf). Quais os testes que eu preciso executar para VECM e VAR para ser considerado robusto Eu sei LM teste de autocorrelação residual é obrigatório, mas o que sobre Jarque-Bera teste é que necessaryAnd o que devo fazer se minhas regressões não passar nesse teste Como a Sra. Gholia Disse, você precisa verificar a adequação do modelo. No entanto, não é uma condição necessária para a validade de muitos dos procedimentos estatísticos, por isso não é obrigatório uma vez que grande parte da análise pode ser feito. No seu caso, a resposta muda. Você precisa verificar a normalidade. A nonnormalidade pode indicar deficiências do modelo (por exemplo, mudanças estruturais), e você precisa de um modelo robusto. O teste mais comum é o teste de Jarque-Bera aplicado aos resíduos, mas se você não tem uma amostra muito grande, este teste pode indicar não-normalidade, então você deve traçar seus resíduos em um histograma. Espero que isso ajude Qualquer conselho sobre a realização de simulações de bootstrap para modelos VEC em Stata eu verifiquei o livro manual eo comando - fcast computação - não permite simulações bootstrap para um modelo VEC. Especificamente, eu quero fazer simulações bootstrap para resíduos do meu modelo VEC, contabilizando as incertezas dos coeficientes também. Estou usando - forecast resolve - command para agora. (Embora não tenha certeza se isso é válido para um modelo VEC), mas só me permite fazer simulações de resíduos, não parâmetros. A mensagem de erro que Stata dá é que a matriz de covariância dos parâmetros não é de nível completo, portanto a previsão não pode desenhar parâmetros normais multivariados, então aqui nós apenas fazemos simulações para os resíduos. Então, minhas perguntas são: 1. Posso usar - forecast solve, simulate (residuals) - para executar uma simulação de bootstrap para o VEC modelo 2. Por que Stata não permite simulações de resíduos e parâmetros no mesmo tempo no meu caso Ariel Linden Está correto, mas depende da sua habilidade de programação, porque não é fácil, como diz O assunto da minha tese de mestrado é a influência de variáveis ​​macroeconômicas sobre o desempenho dos valores de capital imobiliário eo DAX. Desde que eu encontrei que 7 dos meus 9 As séries temporais são I (1) e apenas duas são I (0), eu pensei que um VECM poderia ser uma escolha melhor do que um VAR. Desde o teste de cointegração com um intervalo de atraso de (1 1) o teste de rastreio indicou 5 equações de cointegração Que foi outro sinal positivo para escolher VECM em meus olhos. Quando usei o intervalo de latência ótimo de (1 3) - revelado por um teste de exclusão de atraso - no entanto, o teste de rastreio indicou 9 equações de cointegração, de modo que k - r seria 0. Então agora as minhas perguntas são: 1. O VECM Ainda o tipo de modelo apropriado para a minha análise 2. Ou devo apenas reduzir o número de defasagens, embora as minhas funções de impulso-resposta não mostram efeitos consideráveis ​​mais Obrigado pela sua ajuda Eu suspeito que há algum mal com a especificação do modelo tal Lag comprimento e estacionário dos dados utilizados. Uma discussão significativa só acontece depois que o modelo é bem especificado. Estou tentando estimar o longo prazo ea relação de curto prazo entre x, y, z usando dados de painel não-estacionários com parâmetros de inclinação heterogêneos. Tenho estimado modelos de correção de erro de equação simples (ECMs), normalizados em cada uma das três variáveis ​​(isto é, ajustando o coeficiente de x 1 uma vez, ajustando o de y 1 pela segunda vez). No entanto, a partir de econometria de séries de tempo, há uma vantagem de estimar um sistema (vector) das três equações simultaneamente, VECM. Existe um painel equivalente a isso? Ou seja, existe uma maneira de estimar um VECM usando o estimador de grupo médio combinado Obrigado Obrigado Mousumi Bhattacharya Vou dar uma olhada nas fontes que você mencionou. Mas, eu estou procurando um guia prático (como um pacote estatístico) mais do que uma exposição teórica em estilo livro. Eu não tenho idéia de como fazer programação. Obrigado, novamente estou estudando a relação entre os preços do petróleo e do PIB, inflação, retorno do mercado de ações e taxa de câmbio real no México. Todas as variáveis ​​são expressas em logaritmos naturais. Eu finalizei minha análise quantitativa, mas estou tendo dificuldades para interpretar os resultados do VECM. Observações: - Usando STATA -1990.Q1 gt 2017 Observações Q4 -108 - Lag Ótimo 4 - Equações Cointegradas 2 1. Na cointegração de johansen resultou em duas equações cointegradas. Qual das 2 equações de cointegração que eu deveria usar para testar a relação de longo prazo eu estou considerando a relação LT positiva se o termo de correção de erro (ECT) é negativo e Pgtz é significativo, isso é correto 2.Para a causalidade de short. run, Apenas considerando que o ECT é significativo. É correto 3. Quando eu faço o teste meu erro / residuals eles não são normalmente distribuídos. No entanto, quando em STATA eu declaro que eles são uma pequena amostra a maioria das variáveis ​​tornam-se normalmente distribuídos. Além disso, leia-se que na economia (dados reais) um modelo poderia considerado aceitável para não ter distribuição normal. É aceitável eu anexar meus resultados Acabei de verificar o seu modelo estimado. VAR e VECM modelos não são everybodys xícara de chá (nem mesmo para mim) Mas a saída não parece incluir toda a informação necessária para um modelo VECM. As variáveis ​​de cointegração precisam ser estimadas juntas, alternando variável dependente e variável independente, mas mantendo a estrutura. Em seu modelo, você quer dizer que todas as cinco variáveis ​​foram co-integradas Onde estão os coeficientes dos termos de diferença e do ECT Pode haver algo que você tenha esquecido de fazer / sharePara testar a relação de longo prazo, o termo de correção de erro não é Visível a partir da sua estimativa quer Interpretação: ECT mede a taxa de convergência para o equilíbrio de longo prazo. Você pode construir a variável ECT usando os resíduos como variáveis ​​na estimativa VECM. - ve valor significa que o modelo reverte para um equilíbrio de longo prazo, ve significa desvio sustentado dele. Coeficientes dos termos de diferença indicam as relações de curto prazo como Mousumi já disse. Oi Como eu interpreto o signo do coeficinet de beta (coeficiente de longo prazo) em uma equação cointegrating (como visto na saída VECM) Im não perguntando sobre a velocidade do coeficiente de ajuste, aplha. Não importa se é negativo ou possitive Desculpe, eu vi o anexo porque estou usando meu telefone. Estou longe por causa dos feriados. No entanto, você precisa se certificar de que você tem as manequins centrado, manequins outlier possível tomado cuidado de (você fez mot me dizer o seu tipo de dados (por exemplo, mensal, trimestral etc).Eu tenho que assumir que todos os diagnósticos estão bem. Por E - As restrições testáveis ​​são de que o coeficiente na oferta monetária interna (a) é 1, a moeda estrangeira (b) é -1 rgnp (c ) E estrangeiros rgnp (d) de modo que o resriction é C-d taxa de juros doméstica (i) e taxa de juros externa (ifor) de modo que i - ifor. Portanto, você tem 5 restrições. Eu tenho quebrado em partes, mas você deve Impor as restrições conforme observado. Focar no teste de rastreamento para que você obtenha um vetor. Lembre-se de aplicar pequeno tamanho corretor de amostra, se necessário. Em seguida, use os coeficientes para criar um termo ecm para o seu modelo de correção de erro. - verifique o seu trabalho porque ECM (-1) deve inserir apenas a equação da taxa de câmbio. Além disso, você pode achar que algumas das restrições não podem realizar e que shouldnt incomodá-lo porque você está testando uma configuração irrestrita. Se o rastreamento for mais do que um vetor de cointegração, talvez você não tenha escolhido um comprimento de atraso apropriado. Eu tenho um pouco de dificuldade para interpretar meus Coeficientes VECM. Em artigos onde escrevem uma interpretação, eles afirmam o seguinte: 1. Mercado 1 (M1) leva M2, se lamda 2 é significativo e positivo. 2. M2 leva M1, se lamda 1 significativos e negativos. Eu gostaria de lhe perguntar o que acontece, se por exemplo lamda 2 é significativo, MAS NEGATIVO --gt é M1 ainda líder M2 nesse cenário espero que vocês podem me ajudar. Isso é exatamente o que eu fiz na primeira relação de cointegração. No segundo, restringi o coeficiente de A a zero. Se Johansen lhe dá dois relacionamentos de cointegração, quaisquer duas combinações lineares independentes dessas duas relações de cointegração também são uma relação de cointegração. Isso permite que você faça duas restrições em seus relacionamentos de cointegração para identificar (faça sentido econômico) os relacionamentos. Quaisquer outras relações de identificação excessiva devem ser testadas dentro da metodologia de Johansen. Você deve ler as seções sobre identificação em modelos de equações múltiplas em seu livro de econometria. Se você estiver usando gretl o guia de usuários contém um exemplo trabalhado do livro de texto de Verbeeks. Trata-se da identificação de um caso que tem duas relações de cointegração. Há também algum material sobre identificação triangular lá. Este é o padrão em gretl, mas eu não acho que isso é o que você quer Eu estou executando var e vecm usando eviews. No entanto, quando eu estou testando para heteroskedasticity no modelo, eu continuo recebendo a seguinte mensagem: positivo não negativo argumento para função esperada. Estou então confuso se eu tenho que usar essa var ou se houver qualquer problema com os meus dados. Como faço para corrigir problemas como este ou eu preciso reorganizar / coletar meus dados novamente Qual é o significado de tal problema e como lidar com ele Obrigado pela sua resposta. Comecei com testes de raiz unitária que mostram que as variáveis ​​foram estacionárias na primeira diferença. Eu então ckecked para o comprimento de atraso que deu 15 como retornos ótimos (os dados são monthy, 2000 a 2017, índice de ações e variáveis ​​macroeconômicas). Em seguida, apliquei o teste de Johansen em dados de nível, fornecendo 6 equações de cointegração. Em seguida, use VECM. Testes para Heteroskedasticity é impossível para vários países. Eu acho que pode haver um erro em algum lugar Hi É possível incluir variáveis ​​que podem ser cointegradas como variáveis ​​exógenas em uma VEC Por exemplo, eu tenho cointegração entre a variável A e B, onde A é a minha variável explanatória hipotetizada. Agora, a variável C também é cointegrada com ambas as outras variáveis ​​(C com A, C com B, e também com o sistema VAR de A, B e C). No entanto, prefere incluir C apenas como uma variável exógena ao sistema A B. Isso é válido Por exemplo, os preços reais da habitação cointegrated tanto com a participação nos lucros dos rendimentos funcionais, e também com a dívida privada / PIB. Eu quero examinar apenas uma relação de cointegração e impor os preços reais da habitação como uma variável exógena na VEC. Há uma análise dos dados australianos dos EUA em Johansen Soren (1995) que implementa testes para exogeneidade fraca. Basicamente, você identifica a matriz alfa e beta, Você então testar que uma linha na matriz correspondente às variáveis ​​exógenas é zero. Os testes provavelmente não são rotulados como testes de exogeneidade, mas como testes zero no alfa e beta. Esses testes têm um uso mais geral do que simplesmente como testes de exogeneidade. Estes testes são implementados em CATS no RATS, gretl, o pacote urca em R, Eviews e provavelmente em outro software. Você provavelmente precisará fazer um pouco mais de leitura de fundo. Uma resposta completa não seria possível dentro das limitações impostas por um fórum como este.