Vetor De Painel Em Stata Forex

Nah, seperti yang sudah pernah saya utarakan pada postingan sebelumnya yaitu pemahaman konsep ARIMA (klik disini untuk melihat), previsão de syarat ARIMA adalah jika nilai Proporção de Bawah 0,2 dan nilai Covariância Proporção cukup besar (semakin baik jika nilainya mendekati 1). Sekarang, lihat bahwa nilai Bias Proporção kita memang kecil yaitu 0,0006 artinya peramalan yang kita lakukan dengan modelo ARIMA menghasilkan nilai estimasi (Ykept) yang sangat mendekati nilai sebenarnya (Ytrue). Akan tetapi, kalau kita lihat dari nilai covariância Proportionnya (menjelaskan keragaman bersama nilai observasi dengan nilai estimasi) sangata kecil yaitu hanya sebesar 17,68 sehingga dengan demikian modelo ARIMA yang kita pergunakan hanya baik dan mentok sebatas modelagem saja, tidak bagus untuk melakukan previsão sebab Keragaman pada dados observasi tidak bisa ter apanhar dengan baik oleh hasil estimasi modelo ARIMA hehehe. Oke deeeeh sooob, sampai disini dulu penjelasan tentando interpretar o modelo dan uji syarat peramalan / forecasting. Ayooo semangat belajarnya yaaa sooob. Ingeet harus ada semangat untuk bisa. Semoga postingan ini bermanfaat. Kuran lebihnya saya mohon maaf yaaa. Salam damai, salam supeeer, salam sukses dan salam hangat terdahsyat dari saya :-) Mas Wajibman Sitopu, mohon arahannya sedikit. Jika, kita telah menemukan bahwa ARIMA kita hy bersifat sbg modelo saja, adakah cara lain / metode lain yg dapat digunakan untuk menjadikan modelo tersebut dapat melakukan proyeksi. Jika tidak, mhn info modelo apa lagi yang cocok untuk melakukan proyeksi, jika dados yg tersedia hy dados time-series dari satu variabel saja. Tks sebelmnya. Salam Salam kenal mas Firdaus. Kemampuan modelo ARIMA dalam previsão memang harus memenuhi syarat seperti yang sudah saya utarakan di atas. Tentu, mas juga sudah sangata selektif dalam menentukan modelo ARIMA terbaik. Nah, jika modelo hanya sebatas modelagem saja, mas bisa coba pakai metode média móvel, exponencial suavização dan yang lainnya tetapi mas harus perhatikan pola dados historisnya, yaitu apakah mengandung tendência atau tidak. Semoga membantu mencerahkan. Salam damai, sukses sll mas, wajibman sitopu saya mohon bantuannya. Saya dapat tugas kuliah peramalan dari dosen. Datanya sudah ditentukan sebelumnya. Saya bingung menentukan pola dados historis saya. Dados, saya grafiknya pada satu tahun pertama naik lalu pada tahun berikutnya pada bulan januari turun lalu naik tapi sedikit semi sedikit lalu awal tahun berikutnya turun lagi. Ketika saya pakai raiz unitária, stasioner pada 1a diferença akan tetapi ketika dilihat correlogram untuk mencari ordo yang akan dianalisis, tidak ada yang di luar intervalo. oleh sebab itu, mohon arahannya. ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Datacomlink. blogspot / 2015/12 / data-mining-identifikasi-pola-data - Time. html yang, ingin, saya, tanyakan, apakah, ada, teknik, untuk, mencari, pola, dados, tempo, série, selain, fungsi, autocorrelação, ya pak, terima, kasihBlog ini mendiskusikan ttg Ekonometrika. Kajian ttg dg Registos Linier, Regresi Non-Linier, Séries Temporais, VAR, VECM, Persamaan Simultan dan Panel Data. Alat yang digunakan EVISTAS, STATA, SPSS, dan MATLAB. Estimador adalah OLS, 2SLS, 3SLS, Máxima Verossimilhança (ML), Informações Limitadas Máxima Verossimilhança (LIML), Full Information Máxima Verossimilhança (FIML) e Método Generalizado de Momentos (GMM). Termasuk juga Gauss-Newton, Newton Raphson, algoritmo genético, Levenberg8211Marquardt, dan BHHH algoritmo. Selasa, 31 Maret 2009 Asumsi Modelo regresi klasik (estimador dengan OLS) adalah tidak ada korelasi serial antar erro. Konsekuensi adanya korelasi serial adalah: 183 linear imparcial, consistente e assintoticamente distribuído normalmente, 183 tidak lagi eficiente (tidak varians mínimo tdk AZUL). Mendes de controle de autocorelação de Baik secara visual maupun pengujian seperti: Teste de Durbin-Watson teste de Breusch8211Godfrey (BG) / LM. Baixar o leitor de cartão de memória para o cartão de crédito Pengujian Autokorelasi. Silahkan komentari Topo da página Início da página Fórum Diskusi Ekonometrika. (4) Visite nosso patrocinador 20 komentar: saya ingin tanya. Bagaimana cara mengatasi autokorelasi jika pada trama ACF terdapat 2 lag pertama yang keluar. Saya mencoba dengan mengestimasi ulang modelo dengan mengikutkan proses AR (1). Namun hasilnya masih berkorelasi. Bisakah dengan AR (2). Atau ada cara lain DK, Ya bisa dicoba dengan lag ar (2) atau kombinasi ar (2) dan ar (1). Mas kalo cara pakai cochrane-orcutt de eviews 5.0 gimana yah. Terima kasih sebelumnya. Perlu tranformasi dahulu (estimativa Cochrane-orcutt). Baru kemudian gunakan ols dengan Eviews. Mas-menyambung jawaban diatas, saya mau nanya nh, transformasi yang dilakukan menggunakan (estimativa Cochrane-orcutt) itu kita membuat objek seperti contoh variabelnya adala x dan y, benarkah transformasinya menjadi X1nilai koefisien dari residual (-1) dikalikan dengan x (-1) . Lalu buat objek baru xnewx-x1. Pertanyaan saya yang kedua adalá bagaimana menggunakan AR (1) pada penyembuhan otokorelasi lihat step2 nya di: economia. about / library / glossary / bldef-cochrane-orcutt-estimation. htm pak, kalo saya pake metode logit, apakah hasilnya perlu di robust salam Kenal pak .. diga agak bingung dengan penyembuhan autokorelasidan heteroskedastisitas menggunakan persaman ECM..persamaan saya DIHSG2: aoa1DINFa2DKa3DINT2 ket. IHSG2 / INT2 perbedaan kedua. Mohon pencerahannya ya pak. terima kasih mas mau nanya bagaimana langkah-langkah melakukan LM testar dengan SPSS 17.0 mohon jawabannya terima kasih pak, mau bertanya tentang interpretai AR (1) terima kasih pak Existem muitas mais commodities dicas disponíveis on-line. Você deve continuar a pesquisar tanto sobre a negociação de commodities on-line antes de começar e lembre-se de comércio de papel primeiro antes de começar a colocar comércios com dinheiro real. Mercado spot refere-se ao comércio que ocorre no local. 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Terimakasih. Permisi pak, saya pernah, menulis, tentang, fungsi, autocorrelação, untuk, penentuan, pola, dados, tempo, série, apakah, musiman, tren, atau stationer, diagramme, datacomlink. blogspot / 2015/12 / data-mining-identifikasi-pola-data-time. html yang ingin ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, Silahkan tautkan URL ini ekonmetrik. blogspot / ke Blogue Anda atau dengan copiar código (banner) pada TUKAR LINK dibawah. Por favor, entre em contato com o link de código. Kami akan menempatkan URL do blog Anda pada BLOGROLL blog ini. TUKAR LINK (INTERCÂMBIO DE LINKS) Lihat profil lengkapkuThe resposta depende em que nível você quer fazer econometria, e qual é a sua especialização. Eu divido programas em três categorias: One-Click, Semi-Codificação e Codificação Pura. QuotOne-Clickquot Programas ((quase) sem codificação necessária, resultados obtidos por um clique) STATA: A maioria dos programas de economia undergrad usar STATA. É o melhor programa (mesmo no nível de doutorado) se você quiser estimar os dados do painel (ou seja, onde os dados têm dimensões transversais e séries temporais). Eviews: Menos famoso do que Stata, mas fornece muito melhor análise de séries de tempo. Se você don039t deseja fazer série de tempo esquecer Eviews. SPSS: Eu não tenho muita informação sobre isso. Mas eu posso dizer que ele não é amplamente utilizado. QuotSemi-Codingquot Programas SAS: Costumava ser um grande negócio 10-20 anos atrás. Agora não tão famoso como antes - embora existam algumas empresas que ainda estritamente preferem usar SAS. R: Talvez o programa mais popular hoje em dia. Primeiro de tudo it039s livre R rede e R pacotes (pré-escrita algoritmos por outros) estão ficando maiores e maiores. Na verdade, R pode ser listado na próxima seção, bem como um pode definitivamente codificar tudo em R. No entanto, o fato de que existem tantos pacotes prontos para uso em R torna também Semi-Coding programa se quiser. QuotPure-Codingquot Programs MATLAB: O programa mais famoso entre os econometristas (de alto nível). Muitas economias aplicadas foram feitas por Matlab. Um monte de pesquisadores colocar seus códigos Matlab on-line. Tem um bom pacote de econometria - ainda é preciso codificar. PYTHON: It039s mais poderoso e mais rápido do que Matlab. No entanto, it039s um idioma muito novo it039s ainda em desenvolvimento. C: Se alguém quer fazer codificação hardcore, então C é o programa definitivo. It039s extremamente rápido em termos de computação (uma vez, a minha simulação levou 25 horas em Matlab, enquanto C correu o código em 3-4 horas). FORTRAN: Professores acima de 55 anos conhecerão este programa. It039s (quase) não usado mais - embora devemos mostrar algum respeito ao Pai dos Programas de Codificação BÔNUS: Existem várias outras linguagens de programação, é claro. Se você estiver no Reino Unido (especialmente em Oxford), você vai acabar usando um programa chamado Ox. Que é um programa otimizado para álgebra matricial e, portanto, para econometria. Gretl é um programa extremamente fácil de usar - mas menos de oferecer. Entre todas as opções, gostaria de sugerir que você aprender R, independentemente de você quer trabalhar na academia ou na indústria (mais e mais empresas começam a usar R pela maneira). Mas se você quiser ficar longe de codificação, então vá para STATA. 11.6k Vistas middot Ver Upvotes middot Não é para reprodução Mohammad Zamani. Forex Trader amp Analista Financeiro Analista de Capital Market - CMA A melhor coisa é colocar as mãos nos pacotes e experimentá-los Ou, você poderia falar com pessoas que usam o regularmente. Tenho experiência com o STATA e pouca experiência com o SPSS, porém encontrei as seguintes vantagens do SATA sobre o SPSS: Base de usuários amigável e suporte de empresa muito bom Documentação muito melhor Estimadores de máxima verossimilhança (Tobit, logit multinomial, logit ordinal, probit ordinal) Rotinas de série de tempo Correção de Huber-White para heteroskedascity Painel de capacidades de análise de dados Desenvolvimento mais rápido do que SPSS Regressão de Cox Pode fazer muito mais procedimentos do que SPSS Espero que possa help.8.5k Vistas middot Ver Upvotes middot Não é para reprodução