반짝이던별이야기

2024년 1월 1일부터 24년 12월 1일까지의 지표를 얻은 후 시간변수를 지정하였다.이후  gen r=(ln(p)-ln(L.p))*100 으로 수익률 변수를 정의하였다. snp 500의 가격과 수익률 그리고 수익률의 분포도를 그려보았다. 주식시장에서는 고전적 가정하에서 동분산이 아닌 특정 시점에 분산의 변동성이 커지는 변동의 군집성이 존재한다. 실제로 r지표에서 150근방에서 군집성이 보이는거같다. 또한 히스토그램에서 정규분포가 아니라 음의 방향으로 기울어져있는것같다. 실제로 왜도가 음인 것을 보아하니 자산 수익률은 나쁜 뉴스에 더 크게 반응한다는 것을 알 수 있고첨도가 3을 넘으므로 정규분포와 다른것 같다. arch 검정 시 시차 3 이상에서 arch를 사용할 수 있을 것 같다. 아치 모델로 pre..

STATA 연습일기 2024. 12. 1. 23:10

수출 등 다양한 변수를 이용할 수 있었으면 더 정확하겠지만 아직 초짜라서 간단하게 3x3을 이용하였다.2000년 1분기부터 2024년 2분기까지의 자료를 한국은행에서 받아서 진행하였다. 1. 시각적 확인우선 데이터들을 시간변수로 지정 후 분기데이터이므로 전년도와의 비교를 위해 새로운 변수들을 생성하였다.상관계수를 보니 허구적 회귀에 주의해야 할 듯하다. 따라서 안정시계열들을 이용해야한다. 원계열과 새로운 변수들을 그려보았다. 원계열은 불안정하고 새로운 변수들은 안정적이어 보인다.하지만 평균이 0이 아닌것을 보아 후에 디키 풀러 검정시 drift를 고려해야할거같다. 디키 풀러 검정시 셋 다 안정시계열이라고 한다. varbasic grgdp grcon grinv, lag(1/5) irf step(20)를 이..

STATA 연습일기 2024. 12. 1. 17:24

환율에 대한 이동평균선 그리기 연습을 해보겠다. 2024년 7월 1일부터 현재까지의 대미환율을 받은 후 날짜를 지정하기 위해 gen time=daily(date,"YMD")로 time이라는 변수를 만들었다이후 형식을 %tdCCYY-NN-DD 를 지정한 후tsset time을 통해 시간변수 지정 후 tsline 환율로환율 그래프를 그려보았다. 이제 이동평균선을 그려보겠다. 이동평균선을 어떻게  설정하느냐에 따라 당연히 달라질 것이다.우선 . tssmooth ma sm5c환율 = 환율, window(2 1 2) The smoother applied was      (1/5)*[x(t-2) + x(t-1) + 1*x(t) + x(t+1) + x(t+2)]; x(t)= 환율  위와 같이 식을 하나 지정하고   ..

STATA 연습일기 2024. 11. 30. 18:12

국고채 3년물 금리 인플레이션율을 이용해서 어느 시전에 구조변화가 있었는지 확인해보고자 한다. 1996년 1분기부터 2024년 2분기까지의 데이터를 사용하였다. 우선 분기 데이터 설정을 위해. gen date=tq(1996q1)+_n-1 . format date %tq . tsset date 다음과 같이 분기별 날짜로 인식할 수 있게 date라는 변수를 정의해주었다.  1998년 3분기쯤에 구조변화가 일어나는거같다. 한번 확인해보자내 생각대로 q3에서 구조변화가 일어나는 것으로 확인된다.  뭔일이 있었길래 저러지 하고 찾아보니 imf가 있었구나 싶어서 시점을 검색해보았다.imf 시기인 1997년 말을 생각해보면 구조변화가 있었던게 맞는것같다.

STATA 연습일기 2024. 11. 30. 16:21

앞서 소비함수를 추정한 적이 있었다. 그 데이터를 이용해 소비함수에 자기상관이 있는지를 체크해보겠다. 우선 regress con gdp를 통해 회귀를 돌린 후predict error, r로 오차를 분리해 낸다 여기서 자기상관을 확인하기 위해generate lagerror=error[_n-1]를 지정한다 이후 scatter error year, yline(0) 을 통해 오차항의 분포를 확인해보면 자기상관이 있는거 같은데? 더 엄밀하게 보기 위해scatter error lagerror, yline(0) xline(0) 로 전기와 어떤 관계에 있는지 보자양의 관계가 있어 보인다. 그렇다면 dw통계량이 0에 가까울것이라는 추측을 할 수 있을 것이다. estat dwatson을 통해 구하면 0.96이 나오는데 더..

STATA 연습일기 2024. 11. 29. 17:39

자료를 구하기 힘들어 박승록 교수님의 자료를 사용하였다. 임금수준을 종속변수로 두고 임금이 교육수준, 경험, 성별, 결혼여부, 근무지역, 노조가입여부에 따라 겨정된다고 보았다.  우선 이 변수들의 다중공선성 정도를 체크해보자 크게 다중공선성에 문제는 없어보인다. 그렇다면 이제 이분만 문제를 체크해봐야 한다.  임금의 분포가 다음과 같으므로 정규분포와는 거리가 있어보인다. 편의를 위해 gladder를 통해 어떻게 하면 정규분포를 만들 수 있는지 확인해보자 보아하니 로그변환을 한 그래프가 가장 정규분포에 가까워 보인다. 따라서 generage lwage=ln(wage) 설정 후 이분산을 진행하자 regress lwage educ exper sex marstat region union  predict fitl..

STATA 연습일기 2024. 11. 29. 17:19

다중공선성을 체크해보기 위해서종속변수로 고용률 독립변수로 gdp 디플레이터 gdp 실업자수 생산가능인구 추세를 이용하였다. 2000년부터 2023년까지의 자료를 이용해 상관관계를 체크해본 결과 당연하게도 gdp 디플레이터와 gdp가 높은상관관계 생산가능인구와도 높은 관계를 보이고 있다. 다른 결과들도 직관적이다.  다중공선성이 존재하므로 표준오차가 커지고 t값이 작아질 확률이 생긴다. 즉 모형의 설명력이 약해질 수 있다는 것이다.  이에 vif를 체크해보자  vif가 10만 넘어도 힘든데 너무 높다... 다중공선성이 있다고 생각해도 될 듯 하다. 사실 다중공선성을 해결하는 가장 좋은 방법은 표본수를 늘리는 것이다. 이는 n을 늘림으로써 앞서 언급한 문제들을 완화할 수 있기 때문이다. 그렇다고 공선성이 높..

STATA 연습일기 2024. 11. 29. 15:05

한국은행에서 소비지출 데이터와 gdp 데이터를 구해보았다.  이후 stata에 데이터를 입력한 후 tsset year, yearly를 통해 년도 데이터를 년도라고 인식시켰다. 그 후 scatter con gdp 를 실행해 확인해본결과gdp와 소비가 우리가 예측한 모양대로 나오는 것을 볼 수 있다. 이제 하나의 그림에 회귀선도 나타내기 위해twoway (scatter con gdp) (lfit con gdp) 를 동시에 입력하면 정확한 회귀식 계수를 위해 회귀분석을 해보니 0.42정도의 기울기를 가진 것을 볼 수 있다. 한계소비성향이 0.42라는 것을 알 수 있다. 이제 gdp와 소비를 로그변수로 변환 후 위와 같이 twoway 이용하면 lgdp 해석은 계량경제학에서 배울테지만 gdp가 1퍼센트 증가하면 ..

STATA 연습일기 2024. 11. 28. 23:44