L'Analisi Dei Dati Del Pannello In Forex Stata

Per domande brevi e-mail dataprinceton. edu. Nessun pony. necessaria durante ore walk-in. Nota: il laboratorio DSS è aperto fintanto che Firestone è aperta, nessun appuntamento necessario utilizzare il computer del laboratorio per la propria analisi. Dati Panel dati Introduzione Pannello, detti anche dati longitudinali o dati di serie temporali trasversali, sono dati in cui sono stati osservati a due o più periodi di tempo più casi (persone, aziende, paesi, ecc). Un esempio è il National Longitudinal Survey of Youth, in cui un campione rappresentativo a livello nazionale di giovani sono stati intervistati ogni ripetutamente su più anni. Ci sono due tipi di informazioni in dati trasversali serie temporali: le informazioni della sezione trasversale riflette le differenze tra soggetti, e il tempo di serie o di informazione entro i soggetti riflette i cambiamenti entro soggetti nel corso del tempo. tecniche di regressione dati panel consentono di usufruire di questi diversi tipi di informazioni. Mentre è possibile utilizzare normali tecniche di regressione multipla su dati panel, essi potrebbero non essere ottimale. Le stime di coefficienti ottenuti dalla regressione possono essere soggetti a distorsione da variabile omessa - un problema che sorge quando vi è qualche variabile sconosciuta o variabili che non può essere controllato per che influenzano la variabile dipendente. Con dati panel, è possibile controllare per alcuni tipi di variabili omesse anche senza osservandoli, osservando variazioni della variabile dipendente nel corso del tempo. Questo controlla per variabili omesse che differiscono tra i casi, ma sono costanti nel tempo. È anche possibile utilizzare dati panel per controllare per variabili omesse che variano nel tempo, ma sono costanti tra i casi. Utilizzo di dati Pannello in Stata Un set di dati del pannello deve avere i dati sui casi n, per periodi di tempo t, per un totale di n volte t osservazioni. I dati di questo tipo è detto di essere in forma a lungo. In alcuni casi, i tuoi dati potranno venire in quella che viene chiamata la forma ampia, con una sola osservazione per ogni caso e le variabili per ogni valore diverso ad ogni periodo di tempo diverso. Per analizzare i dati come questo in Stata mediante i comandi per l'analisi dei dati panel, è necessario convertire prima a forma lunga. Questo può essere fatto utilizzando il comando Statas rimodellare. Per assistenza nell'utilizzo di rimodellare, consultare la guida in linea o Statas questa pagina web. Stata fornisce una serie di strumenti per l'analisi dei dati panel. I comandi tutti iniziano con il prefisso e xt includono xtreg, xtprobit, xtsum e xttab - versioni di dati del pannello dei comandi noti reg, probit, somma e tab. Per utilizzare questi comandi, in primo luogo dire Stata che il set di dati è dati panel. È necessario avere una variabile che identifica l'elemento caso del pannello (per esempio un Paese o una persona identifier) ​​e anche una variabile tempo che è in Stata formato data. Per informazioni sulla data Statas formati variabili, vedere la nostra serie temporali di dati nella pagina di Stata. Ordinare i dati per la variabile del pannello e poi la variabile data entro la variabile del pannello. Allora avete bisogno di eseguire il comando tsset per identificare le variabili del pannello e la data. Se la variabile del pannello è chiamato panelvar e la variabile data è chiamato datevar, i comandi necessari sono: Se si preferisce utilizzare i menu, utilizzare il comando sotto Setup Statistiche Time Series e utilità Dichiarare dati da Time Series. Fisso, Tra e modelli di effetti casuali fisso Regressione Effects effetti fissi di regressione è il modello da utilizzare quando si desidera controllare per variabili omesse che differiscono tra i casi, ma sono costanti nel tempo. Esso consente di utilizzare le variazioni delle variabili nel tempo per stimare gli effetti delle variabili indipendenti sulla variabile dipendente, ed è la tecnica principale utilizzata per l'analisi dei dati panel. Il comando per una regressione lineare sui dati panel con effetti fissi in Stata è xtreg con l'opzione fe, usato in questo modo: se si preferisce utilizzare i menu, il comando è in fase di statistiche di serie storiche trasversale lineare modelli di regressione lineare. Ciò equivale a generare variabili dummy per ognuno dei vostri casi e la loro inclusione in una regressione lineare standard per il controllo di questi effetti caso fissi. Esso funziona meglio quando si ha relativamente meno casi e più periodi di tempo, in quanto ogni variabile dummy rimuove un grado di libertà dal modello. Tra regressione Effects con tra gli effetti è il modello da utilizzare quando si desidera controllare per variabili omesse che cambiano nel tempo, ma sono costanti tra i casi. Esso consente di utilizzare la variazione tra i casi di stimare l'effetto delle variabili indipendenti omessi sulla variabile dipendente. Il comando per una regressione lineare sui dati panel con tra gli effetti in Stata è xtreg con l'opzione di essere. Esecuzione xtreg con tra gli effetti equivale a prendere la media di ciascuna variabile per ogni singolo caso attraverso il tempo e l'esecuzione di una regressione sul set di dati di mezzi crollata. Come questo si traduce in perdita di informazioni, tra gli effetti non vengono utilizzati molto in pratica. I ricercatori che vogliono guardare in effetti in tempo, senza considerare gli effetti del pannello in genere utilizzerà una serie di variabili dummy temporali, che è la stessa cosa che lanciare tempo determinato effetti. La tra gli effetti stimatore è soprattutto importante perché è utilizzato per produrre lo stimatore a effetti casuali. Effetti casuali Se si ha motivo di credere che alcune variabili omesse potrebbero essere costante nel tempo ma variano tra i casi, e altri può essere fissato tra i casi, ma variano nel tempo, quindi è possibile includere entrambi i tipi utilizzando effetti casuali. Statas effetti casuali stimatore è una media ponderata di fisso e tra gli effetti. Il comando per una regressione lineare sui dati panel con effetti casuali in Stata è xtreg con l'opzione re. Scelta tra effetti fissi e casuali Il modo generalmente accettato di scegliere tra effetti fissi e casuali è l'esecuzione di un test di Hausman. Statisticamente, effetti fissi sono sempre una cosa ragionevole da fare con i dati panel (danno sempre risultati costanti), ma non possono essere il modello più efficiente per l'esecuzione. Gli effetti casuali vi darà P-valori migliori in quanto sono uno stimatore più efficiente, quindi è necessario eseguire effetti casuali se è giustificabile statistcally di farlo. Il test di Hausman verifica un modello più efficace contro un modello meno efficiente ma consistente per assicurarsi che il modello più efficiente dà anche risultati coerenti. Per eseguire un test di Hausman confrontando fissa con effetti casuali in Stata, è necessario stimare prima il modello a effetti fissi, salvare i coefficienti in modo da poterli confrontare con i risultati del modello successivo, stimare il modello a effetti casuali, e poi fare il confronto. Il test di Hausman verifica l'ipotesi nulla che i coefficienti stimati dal efficiente stimatore effetti casuali sono uguali a quelli stimati dal consistente stimatore effetti fissi. Se sono (insignificanti P-value, Probchi2 maggiore di .05), allora è sicuro da usare effetti casuali. Se si ottiene un significativo P-valore, tuttavia, è necessario utilizzare effetti fissi. Ulteriore lettura tra estimatori da Stata Una discussione tra confrontando il stimatore allo stimatore a effetti casuali. Test di livello del pannello eteroschedasticità e autocorrelazione da Stata include un comando scritto dall'utente che esegue un semplice test per la correlazione seriale. Introduzione a Econometria da H. Giacomo stock e Mark W. Watson, 2003 Il presente testo ha una buona discussione della teoria che sta dietro l'analisi dei dati del pannello, ed è stato utilizzato per la preparazione di questa pagina. Si veda in particolare il capitolo 8, regressione con dati Panel. copiare 2007 Gli Amministratori della Princeton University. Tutti i diritti riservati. dataprinceton. edu NOTA: L'informazione è per l'Università di Princeton. Sentitevi liberi di utilizzare la documentazione, ma non siamo in grado di rispondere alle domande di fuori di Princeton Questa Ultimo aggiornamento: Stata 14 nuovi Stata 14 è un pacchetto statistico completo e integrato che fornisce tutto il necessario per l'analisi dei dati, la gestione dei dati, e la grafica. Stata non è venduto in moduli, il che significa che si ottiene tutto ciò che serve in un unico pacchetto. OxMetrics OxMetrics fornisce una soluzione integrata per l'analisi econometrica delle serie storiche, la previsione, la modellazione econometrica finanziaria, o l'analisi statistica di sezione e dati panel. EViews NUOVO EViews 9 offre ricercatori universitari, aziende, agenzie governative, e gli studenti l'accesso a potenti strumenti di statistica, previsione e modellazione attraverso un'innovativa interfaccia orientata agli oggetti, facile da usare. Previsioni meteo Pro Pro è un software veloce, facile e precisa la previsione per i professionisti. GAUSS GAUSS è un veloce, potente suite, altamente adattabile di software e strumenti analitici. NVivo NVivo è un software che supporta la ricerca metodi qualitativi e misti. Esso consente di raccogliere, organizzare e analizzare il contenuto. Ultima versione: Stata 14 (aprile 2015) Sistema operativo: Windows, Mac OS, i comandi di analisi Linux New bayesiana trattamento ad effetto analisi IRT (Item Response Theory) Analisi supporto per Unicode Stata in nuovi linguaggi nuovi comandi di serie temporali e molto di più di licenza per l'utente accordo Stata 14 è un pacchetto statistico completo e integrato che fornisce tutto il necessario per l'analisi dei dati, la gestione dei dati, e la grafica. Stata non è venduto in moduli, il che significa che si ottiene tutto ciò che serve in un unico pacchetto. E, si può scegliere una licenza perpetua, con niente di più per comprare mai. Le licenze annuali sono inoltre disponibili. Tutti i seguenti sapori della Stata hanno lo stesso set completo di comandi e funzioni e manuali compresi in versione PDF all'interno di Stata. StataMP: la versione più veloce di Stata (per i computer dual-core e multicoremultiprocessor) StataSE: Stata per grandi insiemi di dati StataIC: Stata per dataset moderate dimensioni Piccolo Stata: Una versione di Stata che gestisce i piccoli insiemi di dati (per gli acquisti educativi solo). Il confronto delle caratteristiche StataMP è la versione più veloce e più grande di Stata. La maggior parte dei computer acquistati dalla metà del 2006 possono usufruire del multiprocessing avanzata di StataMP. Questo include il processore Intel Coretrade 2 Duo, i3, i5, i7, e il chip dual-core AMD X2. Sul chip dual-core, StataMP corre 40 più veloce in generale e 72 più veloci dove è importante - sui comandi di stima in termini di tempo. Con più di due core o processori, StataMP è ancora più veloce. StataMP è una versione di StataSE che gira su computer multiprocessore e multicore. StataMP offre il più ampio supporto per i computer multiprocessore e computer multicore di qualsiasi statistica e il pacchetto di gestione dei dati. La cosa eccitante StataMP, e l'unica differenza tra StataMP e StataSE, è che StataMP corre fastermuch più veloce. StataMP consente di analizzare i dati in una metà a due terzi del tempo rispetto a StataSE ed a basso costo desktop dual-core e computer portatili e in un quarto alla metà del tempo su desktop quad-core. StataMP corre ancora più veloce sui server multiprocessore. StataMP supporta fino a 64 processorscores. In un mondo perfetto, il software sarebbe correre due volte più veloce su due core, quattro volte più veloce su quattro core, otto volte più veloce su otto core, e così via. In tutti i comandi, StataMP corre 1,6 volte più veloce su due core, 2,1 volte più veloce su quattro core, e 2,7 volte più veloce su otto core. Questi valori sono miglioramenti mediani velocità. La metà dei comandi vengono eseguiti ancora più veloce. Sull'altro lato della distribuzione, alcuni comandi non più veloci, spesso perché sono intrinsecamente sequenziale, ad esempio comandi di serie temporali. Stata lavorato duramente per fare in modo che i guadagni di prestazioni per i comandi che richiedono più tempo per l'esecuzione sarebbero maggiori. In tutti i comandi di stima, StataMP corre 1,8 volte più veloce su computer dual-core, 2,8 volte più veloce su computer quad-core, e 4,1 volte più veloce su computer con otto core. StataMP è di 100 compatibili con altre versioni di Stata. Le analisi non devono essere riformulati o modificato in alcun modo per ottenere miglioramenti di velocità StataMPs. StataMP è disponibile per i seguenti sistemi operativi: Windows (32 e 64 bit i processori) di Mac OS X (i processori Intel a 64-bit) Linux (32 e processori a 64-bit) Solaris (64-bit SPARC e x86-64) . Per eseguire StataMP, è possibile utilizzare un computer desktop con un processore dual-core o quad-core, oppure è possibile utilizzare un server con più processori. Se un computer dispone di processori separati o un processore con più core non fa alcuna differenza. Altri processori o core rende corsa StataMP più veloce. Per ulteriori consigli su purchasingupgrading per StataMP o per le query di hardware, si prega di contattare il nostro team di vendita. Stata SE esegue nello stesso modo come StataMP, consentendo lo stesso numero di variabili e osservazioni e l'unica differenza è che non è progettato per l'elaborazione parallela. Inoltre, StataSE, StataIC e Piccolo Stata si differenziano solo per la dimensione di dati che ciascuno può analizzare StataSE e StataMP può andare bene i modelli con più variabili indipendenti di StataIC (fino a 10.998). StataIC permette dataset con ben 2.047 variabili. Il numero massimo di osservazioni è 2.14 miliardi di dollari. StataIC può avere al massimo 798 variabili a destra a fianco in un modello. Piccola Stata è limitata ad analizzare set di dati con un massimo di 99 variabili e 1.200 osservazioni. Piccolo Stata può avere al massimo 99 variabili a destra a fianco in un modello. Confronto delle funzionalità Il numero massimo di osservazioni è limitato solo dalla quantità di RAM disponibile sul sistema. Se sei uno studente o un professionista di ricerca stagionato, una serie di pacchetti Stata sono disponibili e progettati per soddisfare tutte le esigenze. Tutti i seguenti sapori della Stata hanno lo stesso, insieme completo di comandi e funzioni e includono la documentazione in formato PDF: StataMP: la versione più veloce di Stata (per dual e multicoremultiprocessor computer) StataSE: Stata per grandi insiemi di dati StataIC: Stata per moderate dimensioni dataset Piccolo Stata: Una versione di Stata che gestisce i piccoli insiemi di dati (solo per gli acquisti educativi) che Stata è giusto per me La sintesi qui sopra mostra i pacchetti Stata disponibili. StataMP è la versione più veloce e più grande di Stata. La maggior parte dei computer acquistati dopo la metà del 2006 possono sfruttare le funzionalità avanzate di multiprocessing StataMP. StataMP, StataSE, e StataIC tutto eseguito su qualsiasi macchina, ma StataMP corre più veloce. È possibile acquistare una licenza StataMP fino al numero di core presenti sulla macchina (la maggior parte è 64). Ad esempio, se la macchina ha otto core, è possibile acquistare una licenza StataMP sia per otto core (StataMP8), quattro core (StataMP4), o due core (StataMP2). StataMP può anche analizzare più dati di qualsiasi altro sapore di Stata. StataMP può analizzare da 10 a 20 miliardi di osservazioni date le attuali computer più grandi, ed è pronto ad analizzare fino a 281 miliardi di osservazioni una volta che l'hardware del computer raggiunge. StataSE, StataIC, e Piccolo Stata si differenziano solo per la dimensione di dati che ciascuno può analizzare. StataSE e StataMP possono adattarsi modelli con variabili indipendenti più rispetto StataIC (fino a 10.998). StataSE in grado di analizzare fino a 2 miliardi di osservazioni. StataIC permette dataset con ben 2.047 variabili e 2 miliardi di osservazioni. StataIC può avere al massimo 798 variabili a destra a fianco in un modello. Piccola Stata è limitata ad analizzare set di dati con un massimo di 99 variabili e 1.200 osservazioni. Piccolo Stata può avere al massimo 98 variabili a destra a fianco in un modello. Nota: Il numero di variabili e le osservazioni consentito dalla piccola Stata include le variabili o le osservazioni generati durante calcoli statistici supplementari. Nuove funzionalità in Stata 14 Stata 14 dispone di 102 nuove funzionalità ed è uno dei più grandi nuove versioni di Stata e offre nuove capacità di ricerca per gli utenti in una varietà di campi quali: economia, salute ricercatori, epidemiologi, sociologi, psicologi, ricercatori istruzione, politologi, ed econometrici. comanda l'analisi bayesiana L'introduzione di comandi bayesiani analisi (modelli univariata e multivariata lineari, univariata GLM, modelli non lineari univariati e generalizzate, etc.) supportati da tutto il nuovo manuale di riferimento Stata bayesiana Analysis. Stata 14 comprende 12 modelli verosimiglianza incorporati e 22 built-in distribuzioni precedenti tra le altre caratteristiche utili. Altri modelli estesi di analisi effetti del trattamento Trattamento-effetto è ora disponibile per una classe molto più ampia di modelli. Endogena stima trattamento-effetto è ora disponibile per i risultati continui, binari, contare, e frazionari. Gli effetti del trattamento possono essere stimati dai dati di sopravvivenza di osservazione. Più IRT (voce teoria della risposta) analisi Stata 14 ora supporta modelli IRT per gli articoli binari (1-3 PL), elementi categoriali (risposta nominale), articoli ordinali (risposta graduata, scala di valutazione e di credito parziale) e qualsiasi combinazione di questi modelli. Più Stata in nuove lingue di interfaccia utente Statas è ora disponibile in spagnolo e giapponese. Più Più utili nuove funzionalità aggiunte in Stata 14 sono: è possibile montare una varietà di modelli di sopravvivenza multilivello come i modelli con effetti misti esponenziale e Weibull. Più È possibile eseguire l'inferenza piccolo campione in modelli misti lineari utilizzando diversi metodi denominatore gradi di libertà, incluso il metodo Kenward-Roger. Altri comandi nuove serie temporali. Più stimatori nuove ed estese pannello di dati. Più si può calcolare la potenza e la dimensione del campione per la tabella di contingenza epidemiologica analisi. Più Stata ora capisce Unicode. Più È possibile effettuare il test del modello aggiustato Satorra-Bentler per SEM con dati che non sono distribuiti normalmente. Più È possibile stimare modelli per i tassi, proporzioni, e altre risposte frazionarie utilizzando beta di regressione e modelli di regressione frazionali. È possibile stimare modelli di Poisson con variabili dipendenti censurate. StataMP consente ora più di 2,1 miliardi di osservazioni fino a 20 miliardi di osservazioni dato il più grande computer corrente, ed è pronto per una volta di più l'hardware del computer raggiunge. Altri codici ICD-10. Altri pesi a livello di stage. Più Oltre a: churdle per stimare lineare ed esponenziale modelli ostacolo betareg e fracreg per le risposte frazionarie, proporzioni, tariffe, ecc cpoisson per stimare censurato Poisson modelli ztest e comandi ztesti per calcolare z-statistiche Postestimation selettore che semplifica notevolmente l'analisi postestimation Quasi tutti comanda la stima in Stata ora supporta variabili fattore una moltitudine di miglioramenti dei margini, come ad esempio la capacità di fare più previsioni alla volta e avendo le previsioni predefinite riflettono la scelta migliore per l'analisi marginale diverse nuove utility per aiutarti a gestire meglio i grafici Nuovo rapida la sezione dei manuali di New Stata funzioni di riferimento di programmazione manuale vostra cosa. Youll essere interessati a queste nuove funzionalità in Stata 14. Stata ora usa il Mersenne Twister 64-bit come il suo generatore di numeri casuali di default Nuovo statistico, la distribuzione di numeri casuali, e funzioni di stringa Tutte le nuove funzioni aggiunte alla Stata sono disponibili anche in Mata ci sono molti tutorial video in utilizzando Stata. Di seguito troverete le aggiunte più recenti che si riferiscono a Stata 14, così come un elenco di tutte le altre risorse attualmente disponibili. Suggerimenti rapidi Tutte le versioni di Stata girano su computer dual-core, multi-core e multi-processore. Stata per Windows Windows 10 Windows 8 Windows 7 Windows Vista Windows Server 2012 Windows Server 2008 2003 varietà di Windows Server a 64 bit e 32-bit di Windows per x86-64 e processori x86 realizzati da Intel e AMD. Stata per Mac Stata per Mac richiede processori a 64 bit Intel (Core 2 Duo o superiore) con OS X 10.7 o più recente Stata per Unix Linux: Qualsiasi 64-bit (x86-64 o compatibile) o 32 bit (x86 o compatibile) in esecuzione Linux. Requisiti hardware minimo di 512 MB di RAM minima di 900 MB di spazio su disco Stata per Unix richiede una scheda video in grado di visualizzare migliaia di colori o più (colore a 16-bit o 24-bit) Si prega di selezionare un tipo di utente: Stata 14 Documentazione Ogni installazione di Stata comprende tutta la documentazione in formato PDF. documentazione Statas è costituito da oltre 12.000 pagine in dettaglio ogni funzione in Stata compresi i metodi e le formule ed esempi completamente lavorate. È possibile passare senza soluzione di continuità attraverso voci utilizzando i link all'interno di ogni voce. Stata 14 Manuali bayesiana Analisi Manuale di riferimento Introduzione a Stata per Mac Guida introduttiva di Stata per Unix Introduzione a Stata per Windows La Stata 14 documentazione è copyright di StataCorp LP, College Station TX, Stati Uniti d'America, ed è usato con il permesso di StataCorp LP. Gli studenti possono acquistare StataMP. StataSE. StataIC e Small Stata ad un prezzo scontato attraverso il programma Stata GradPlan. Per ulteriori informazioni sui tipi di licenza disponibili, fare clic qui. 2016 ha visto Celebriamo venticinque anni di distribuire e supportare Stata per gli utenti nel Regno Unito in Irlanda. Siamo molto orgogliosi della nostra stretta collaborazione con S. Financial Econometrics Utilizzando Stata da Simona Boffelli e Giovanni Urga fornisce un'eccellente introduzione alla analisi delle serie temporali e come farlo in Stata per finanziaria. L'(MENA) Oriente e Nord Africa Medio soffre di entrambi, la disponibilità dei dati e la qualità dei dati. Qualsiasi tentativo di raccogliere, pulire i dati e presenti sulla regione è un wel. Il 4 ° Polonia Stata Users Group Meeting si svolge il Lunedi, 17 mese di ottobre 2016 SGH Warsaw School of Economics, Varsavia, Polonia. L'obiettivo degli Utenti di Stata Gruppo RIU. Pioggia dati: uso di Stata per automatizzare la creazione e l'etichettatura di ogni variabile attraverso loop Spesso in un unico lavoro di dati rileva che lo stesso lavoro deve essere fatto di nuovo e. Gli ultimi Stata Corsi Questo corso di 2 giorni continua da parte 1 e fornisce un ulteriore riesame e una guida pratica per diversi importanti metodologie econometriche frequentemente utilizzate per modellare i fatti stilizzati delle serie temporali finanziarie mediante modelli ARMA, modelli GARCH univariata e multivariata, la gestione del rischio l'analisi e il contagio. Dimostrazione delle tecniche alternative sarà illustrata utilizzando Stata. Sessioni pratiche all'interno del corso riguardano i dati dei tassi di interesse, prezzi delle attività e serie storiche forex. Il corso viene consegnato dal Prof. Giovanni Urga, un autore di Econometria finanziaria utilizzando Stata - Boffelli, S e Urga, G (2016), Stata Press: TX. Il corso si basa sul libro e tutti i partecipanti riceveranno una copia omaggio. La nostra scuola estiva 2017 Stata si terrà a Londra il 3-8 luglio 2017. Informazioni su come utilizzare Stata in modo più efficace nella nostra serie flessibile breve corso - Introduzione alla Stata An Introduction to Stata grafica avanzata gestione dei dati in Stata An Introduction to Stata per Statistica medica Introduzione alla meta-analisi An Introduction to Time Series Analysis. Questo corso di 2 giorni fornisce una rassegna di e una guida pratica per diversi importanti metodologie econometriche frequentemente utilizzate per modellare i fatti stilizzati delle serie temporali finanziarie mediante modelli ARMA, modelli GARCH univariata e multivariata, analisi di gestione del rischio e di contagio. Dimostrazione delle tecniche alternative sarà illustrata utilizzando Stata. Sessioni pratiche all'interno del corso riguardano i dati dei tassi di interesse, prezzi delle attività e serie storiche forex. Il corso viene consegnato dal Prof. Giovanni Urga, un autore di Econometria finanziaria utilizzando Stata - Boffelli, S e Urga, G (2016), Stata Press: TX. Il secondo dei due corsi progettati come introduzione ai metodi bayesiani per l'analisi empirica. Inizieremo con una serie di questioni teoriche, tra cui scambiabilità, analisi preliminare-posteriore, il confronto del modello e la verifica di ipotesi e modelli per i dati mancanti. Esamineremo anche il problema fondamentale della prima elicitazione. In questo corso di tre giorni che gira a Londra il 5-7 aprile 2017 ci occupiamo di come creare e valutare modelli di previsione per prevedere variabili macroeconomiche come l'inflazione e la crescita economica. Guardiamo la previsione di serie temporali e le basi di costruzione di un modello, il controllo della diagnostica, modelli VAR e cointegrazione. Hai bisogno di un preventivo