Solving heteroskedasticity in stata forex

Heterosqueticidade O que é Heterosqueticidade Heterosqueticidade, em estatística, é quando os desvios padrão de uma variável, monitorados durante um período de tempo específico, não são constantes. Heterosqueticidade muitas vezes surge de duas formas: condicional e incondicional. A heterocedasticidade condicional identifica volatilidade inconstante quando os períodos futuros de alta e baixa volatilidade não podem ser identificados. A heterocedasticidade incondicional é usada quando os períodos futuros de alta e baixa volatilidade podem ser identificados. BAIXO Heterosqueticidade Em finanças, a heterocedasticidade condicional é freqüentemente vista nos preços dos estoques e títulos. O nível de volatilidade dessas ações não pode ser previsto em qualquer período de tempo. A heterocedasticidade incondicional pode ser usada quando se discutem variáveis ​​que têm variabilidade sazonal identificável. Como o uso de eletricidade. No que se refere às estatísticas, a heterocedasticidade, também a heteroscedasticidade escrita, refere-se à variação do erro, ou à dependência da dispersão, dentro de um mínimo de uma variável independente dentro de uma amostra particular. Essas variações podem ser usadas para calcular a margem de erro entre conjuntos de dados, como resultados esperados e resultados reais, pois fornece uma medida para o desvio de pontos de dados do valor médio. Para que um conjunto de dados seja considerado relevante, a maioria dos pontos de dados deve estar dentro de um número específico de desvios padrão da média conforme descrito pelo teorema de Chebyshevs, também conhecido como desigualdade de Chebyshevs. Isso fornece diretrizes sobre a probabilidade de uma variável aleatória diferente da média. Com base no número de desvios padrão especificados, uma variável aleatória tem uma probabilidade particular de existir dentro desses pontos. Por exemplo, pode ser necessário que um intervalo de dois desvios padrão contenha pelo menos 75 dos pontos de dados para serem considerados válidos. Uma causa comum de variâncias fora do requisito mínimo geralmente é atribuída a questões de qualidade de dados. Heterosqueticidade incondicional A heterocedasticidade incondicional é previsível e, na maioria das vezes, relaciona-se a variáveis ​​que são cíclicas por natureza. Isso pode incluir vendas de varejo mais altas relatadas durante o período tradicional de compras de férias, ou o aumento das chamadas de reparo de ar-condicionado durante meses mais quentes. As mudanças dentro da variância podem ser vinculadas diretamente à ocorrência de eventos específicos ou marcadores preditivos se os turnos não são tradicionalmente sazonais. Isso pode estar relacionado a um aumento nas vendas de smartphones com o lançamento de um novo modelo, uma vez que a atividade é cíclica com base no evento, mas não necessariamente determinada pela temporada. Heterosqueticidade condicional A heterocedasticidade condicional não é previsível por natureza. Não há nenhum sinal revelador que leve os analistas a acreditar que os dados se tornarão mais ou menos dispersos em qualquer momento. Muitas vezes, os produtos financeiros são considerados sujeitos a heterocedasticidade condicional, pois nem todas as mudanças podem ser atribuídas a eventos específicos ou mudanças sazonais. Na pesquisa, tanto a autocorrelação como a heterocedasticidade são detectados na análise de dados do painel. Eu posso resolvê-los separadamente em stata com comando xtregar e robusto, respeitosamente. No entanto, não consigo encontrar uma maneira de resolver ambos os problemas ao mesmo tempo. Se possível, mostre-me como reparar problemas de autocorrelação e heterocedasticidade para dados de painel em uma estimativa. Será ótimo usando o Stata, mas o SPSS também está bem. Perguntou 11 de setembro 11 às 8:51 Uma maneira padrão de corrigir isso é usando erros padrão de heterocedasticidade e autocorrelação consistentes (HAC). Eles também são conhecidos após seus desenvolvedores como erros padrão do Newey-West. Eles podem ser aplicados no Stata usando o comando newey. O arquivo de ajuda do Stata para este comando está aqui: statahelp. cginewey A dificuldade em aplicar esses erros é que você precisa escolher o número de atrasos que você deseja que o procedimento considere na estrutura de autocorrelação. Os testes de autocorrelação padrão geralmente fornecem boa orientação. Esta abordagem baseia-se em assintóticos, de modo que grandes conjuntos de dados funcionam melhor aqui. Existem alternativas, incluindo o bloco bootstrap. Veja este artigo para uma comparação de abordagens para lidar com autocorrelação em dados de painel: Bertrand, Marianne, Ester Duflo e Sendhil Mullainathan. 2004. Quanto Devemos Confirmar as Diferenças - Diferenças Estimativas Trimestral Journal of Economics. 119 (1): 249-275. A versão heterogênea pode ser definida de várias maneiras: não estou familiarizado com o Stata, mas a verificação rápida na Internet sugere que o cluster de opções irá lidar com os dois últimos casos, você precisará apenas o clustvar correto. Coincidentemente, para o último caso, isso também se protegerá contra a autocorrelação do seguinte tipo: Para ver por que, reescreva os dados do painel em formato vetorial: onde yi39 (y. Y), ui (u. U). Em seguida, os robustos erros padrão robustos clássicos contra a qual é a matriz Ttimes T, que é o mesmo para todos os eu. Não é difícil ver então que tanto a heterocedasticidade intragrupos quanto a autocorrelação AR (1) dão uma matriz de covariância que é um caso especial de OmegaT geral. Reescrever o modelo em você pode proteger outros casos de heterocedasticidade: mas não é possível fazer nada sobre AR (1). Se você está interessado em obter estimadores eficientes para ambos os casos usando os mínimos quadrados generalizados, então você pode ter estimativas viáveis ​​disponíveis prontamente a partir de uma regressão OLS simples: eu não sei sobre o Stata, mas se eu lembro bem. O Eviews tem uma opção para usar Essas matrizes para estimação. Se você tiver uma estrutura de covariância mais complicada, acho que você precisará desenvolver sua própria solução.