متغير أداة في فوركس ستاتا

إشعار: ستقوم مجموعة الاستشارات الإحصائية إدر بترحيل الموقع إلى نظام إدارة المحتوى في وردبريس في فبراير لتسهيل الصيانة وإنشاء محتوى جديد. ستتم إزالة بعض صفحاتنا القديمة أو وضعها في الأرشيف بحيث لا يتم الاحتفاظ بها بعد الآن. سنحاول الحفاظ على عمليات إعادة التوجيه بحيث تستمر عناوين ورل القديمة في العمل بأفضل ما في وسعنا. مرحبا بكم في معهد للبحوث الرقمية والتعليم مساعدة المجموعة الاستشارية مجموعة من خلال إعطاء هدية ستاتا ملاحظات الطبقة العد من ن إلى N مقدمة ستاتا اثنين من المتغيرات المضمنة تسمى N و N. n هو تدوين ستاتا لرقم المراقبة الحالي. n هو 1 في الملاحظة الأولى، 2 في الثانية، 3 في الثالثة، وهلم جرا. N هو عبارة ستاتا عن العدد الإجمالي للملاحظات. دعونا نرى كيف N و N العمل. كما ترون، معرف المتغير يحتوي على عدد الملاحظة التي تعمل من 1 إلى 7 و نت هو العدد الإجمالي للملاحظات، وهو 7. العد باستخدام N و N بالتزامن مع الأمر بواسطة يمكن أن تنتج بعض النتائج المفيدة جدا. وبطبيعة الحال، لاستخدام الأمر بواسطة يجب علينا أولا فرز البيانات الخاصة بنا على حسب المتغير. الآن n1 هو رقم الملاحظة داخل كل مجموعة و n2 هو العدد الإجمالي للملاحظات لكل مجموعة. لإدراج أقل درجة لكل مجموعة استخدم ما يلي: لإدراج أعلى الدرجات لكل مجموعة استخدم ما يلي: استخدام آخر من n ليتس استخدام n لمعرفة ما إذا كانت هناك أرقام معرف مكررة في البيانات التالية: كما اتضح، الملاحظات 6 و 7 لها نفس أرقام الهوية ولكن قيم النتيجة مختلفة. العثور على التكرارات الآن يتيح استخدام N للعثور على الملاحظات المكررة. في هذا المثال نصنف الملاحظات من قبل جميع المتغيرات. ثم نستخدم كل المتغير في العبارة بي وتعيين مجموعة n يساوي العدد الإجمالي للرصدات متطابقة. وأخيرا، نسرد الملاحظات التي تكون N أكبر من 1، وبالتالي تحديد الملاحظات المكررة. إذا كان لديك الكثير من المتغيرات في مجموعة البيانات، قد يستغرق الأمر وقتا طويلا لكتابتها بالكامل مرتين. يمكننا الاستفادة من حرف البدل للإشارة إلى أننا نرغب في استخدام جميع المتغيرات. وعلاوة على ذلك في أحدث إصدارات ستاتا يمكننا الجمع بين نوع ومن خلال في بيان واحد. وفيما يلي نسخة مبسطة من الشفرة التي سوف تسفر عن نفس النتائج بالضبط كما هو موضح أعلاه. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع على شبكة الإنترنت، كتاب، أو منتج معين من قبل جامعة كاليفورنيا. البيانات: تحليل البيانات والبرامج الإحصائية فينس ويغينز، ستاتاكورب ملاحظة: هذا النموذج يمكن أيضا أن يكون مناسبا مع سيم. باستخدام أقصى احتمال بدلا من طريقة من خطوتين. يمكنك العثور على أمثلة لنماذج عودية تناسب مع سيم في نماذج لدكوستركتورال 2: التبعيات بين فاريابلزردكو قسم الداخلية من سيم مقدمة 5 مدش جولة من النماذج. طرح أحدهم السؤال التالي: أنا أقدر المعادلة: أريد بعد ذلك استخدام أداة W مع Q. وأنا أعلم أن الانحدار في المرحلة الأولى من المفترض أن يكون (أي استخدام جميع المتغيرات الخارجية في المرحلة الأولى). في الواقع يتم ذلك تلقائيا إذا كنت تستخدم الأمر إيفريجريس. ومع ذلك، أريد فقط استخدام Q للأداة W دون استخدام X و Z في المرحلة الأولى. هل هناك طريقة يمكنني أن أفعل ذلك في ستاتا أنا يمكن أن تتراجع W على Q والحصول على دبليو متوقع ومن ثم استخدامها في الانحدار المرحلة الثانية. ومع ذلك، فإن الأخطاء القياسية ستكون غير صحيحة. لن تسمح لك بذلك القيام بذلك، وعلاوة على ذلك، إذا كنت تعتقد أن W تكون محلية المنشأ لأنها جزء من نظام، ثم يجب أن تشمل X و Z كأدوات، أو سوف تحصل على تقديرات منحازة ل b، ج، و د. النظر في النظام تحذير: نفترض أننا نقدر المعادلة الهيكلية (1) إذا X1 و X2 هي خارجية، ثم يجب أن تبقى كأدوات أو سيكون لديك تقديرات منحازة. في النظام العام، يجب استخدام هذه المتغيرات الخارجية كأدوات لأي متغيرات داخلية عندما تظهر القيمة المفعلة للمتغيرات الذاتية في معادلة يظهر فيها المتغير الخارجي أيضا. النظر في الأشكال المخفضة من المعادلتين: حيث e و f هي توليفة من المعاملات a و b من (1) و (2) و u1 و u2 هي تركيبات خطية من e1 و e2. تظهر جميع المتغيرات الخارجية في كل معادلة لمتغير داخلي. هذه هي طبيعة الأنظمة المتزامنة، لذلك تدعي الكفاءة أن جميع المتغيرات الخارجية تدرج كأدوات لكل متغير داخلي. وهنا هي المشكلة الحقيقية. خذ (1): المعادلة المخفضة للنموذج Y2. (2r)، يبين بوضوح أن Y2 مرتبط ب X2 (بالمعامل f2). إذا كنا لا تشمل X2 بين الصكوك ل Y2. ثم سنكون قد فشلت في حساب ارتباط Y2 مع X2 في قيمه الأدوات. وبما أننا لم نأخذ في الاعتبار هذا الارتباط، عندما نقدر (1) مع القيم المستخدمة ل Y2. سيضطر المعامل a3 إلى حساب هذا الارتباط. وسيؤدي هذا النهج إلى تقديرات متحيزة لكل من الفقرتين 1 و 3. وللاطلاع على مرجع مختصر، انظر بالتاجي (2011). انظر مناقشة 2SLS بأكملها، وخاصة الفقرة بعد المعادلة 11.40، في الصفحة 265. (ليس لدي أي فكرة لماذا لم يتم التأكيد على هذه المسألة في مزيد من الكتب.) عدم تضمين X4 يؤثر فقط على الكفاءة وليس التحيز. ومع ذلك، هناك حالة واحدة حيث أنه ليس من الضروري إدراج X1 و X2 كأدوات ل Y2. وهذا هو عندما يكون النظام الثلاثي مثل أن Y2 لا تعتمد على Y1. ولكن كنت تعتقد أنها ضعيفة الذاتية لأن الاضطرابات ترتبط بين المعادلات. كنت لا تزال متسقة هنا للقيام ما إيفرجريس يفعل والاحتفاظ X1 و X2 كأدوات. غير أنها لم تعد مطلوبة. ثم هل يمكن أن تفعل ما اقترحت وتراجع فقط على الصكوك المتوقعة من المرحلة الأولى. إذا كنت تستخدم هذه الطريقة من المربعات الصغرى غير المباشرة، سيكون لديك لإجراء التعديل إلى مصفوفة التباين نفسك. النظر في المعادلة الهيكلية حيث لديك Z1 أداة وكنت لا أعتقد أن Y2 هو وظيفة من Y1. يستخدم المثال التالي z1 فقط كأداة ل y2. ليترسكوس تبدأ من خلال إنشاء مجموعة بيانات (تحتوي على بيانات مصنوعة) على y1. Y2. X1. و z1. . سيسيوس السيارات (1978 بيانات السيارات). إعادة تسمية سعر Y1. إعادة تسمية مبغ Y2. إعادة تسمية النزوح z1. إعادة تسمية بدوره X1 الآن نحن أداء الانحدار المرحلة الأولى والحصول على تنبؤات للمتغير أداة، والتي يجب علينا القيام به لكل متغير الجانب الأيمن الذاتية.