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Stata Features Econometria Financeira Usando Stata por Simona Boffelli e Giovanni Urga fornece uma excelente introdução à análise de séries temporais e como fazê-lo em Stata para financeiro. A região do Oriente Médio e Norte da África (MENA) sofre tanto da disponibilidade de dados como da qualidade dos dados. Qualquer esforço para coletar, limpar e apresentar dados sobre a região é uma boa ideia. A 4ª Reunião do Grupo de Utilizadores da Polónia Stata terá lugar na segunda-feira, 17 de Outubro de 2017, na Escola Superior de Economia de Varsóvia, Varsóvia, Polónia. O objetivo do Stata Users Group Meeti. Rain Data: Usando Stata para automatizar a criação e rotulagem de cada variável através de loop Muitas vezes no trabalho de dados, verificamos que o mesmo trabalho precisa ser feito novamente e. A 22ª Reunião do Grupo de Utilizadores de Stata de Londres acontece na quinta-feira, 8 e sexta-feira, 9 de setembro de 2017 na Cass Business School, em Londres. A reunião do Grupo de Usuários do Stata de Londres. Últimos cursos de Stata Este curso de 2 dias fornece uma revisão e um guia prático de várias metodologias econométricas principais usadas freqüentemente para modelar os fatos estilizados da série de tempo financeiro através de modelos ARMA, modelos GARCH univariados e multivariados, análise de risco e contágio. Demonstração das técnicas alternativas serão ilustradas usando Stata. As sessões práticas dentro do curso envolvem dados de taxa de juros, preços de ativos e séries de tempo de câmbio. O curso é ministrado pelo Prof. Giovanni Urga, autor de Econometria Financeira usando Stata - Boffelli, S e Urga, G (2017), Stata Press: TX. O curso é baseado no livro e todos os participantes receberão uma cópia gratuita. La Reunion Espanola de Usuários de Stata tendra lugar en Univ. Pompeu Fabra. Barcelona el jueves 20 de Octubre de 2017 Entregue pela StataCorp, NetCourses são convenientes cursos baseados na web para a aprendizagem Stata. A nossa terceira escola de inverno Stata anual acontece em Londres de 12 a 17 de Dezembro de 2017 e compreende quatro cursos breves separados. Você pode optar por participar de uma, qualquer combinação de, ou todos os quatro cursos. Este curso compõe a metade do Stata Boot Camp juntamente com Data Management em Stata. A VECM Modelo de Stockmarket Returns Observações de preços de segurança e outras séries de tempo financeiro geralmente incluem não apenas o fechar (C), mas também um aberto, um alto E um preço baixo (O, H, L) para um intervalo especificado. O vetor multivariável de valores (H, L, O, C) é obviamente mais informativo do que apenas o aberto ou fechado (O, C) para modelar volatilidades e previsões de volatilidade. Neste artigo, capturamos o processo de geração de retorno dos preços de segurança usando todos os preços cotados (H, L, O, C) por meio de um modelo de correção de erros vetoriais (VECM). Os resultados dos modelos empíricos usando dados diários do índice DJI para um período de 11 anos (1990-2000) indicam alguns fatos estilizados interessantes com relação aos retornos do mercado. Mostramos, por meio do processo de geração de retorno (RGP) proposto, que os retornos de integração combinados exibem poder explicativo significativo. Alguns insights também são fornecidos sobre por que os retornos logarítmicos tendem a ser não normalmente distrbuted Se você tiver problemas para baixar um arquivo, verifique se você tem o aplicativo adequado para visualizá-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Por favor, seja paciente, pois os arquivos podem ser grandes. Para obter um limite fixo e vetor de cointegração, o modelo é linear, portanto a estimativa dos parâmetros de regressão pode ser feita diretamente por CLS (Condicional Menos Quadrados). A busca dos valores de limiar e de cointegração dos parâmetros que minimizam a soma residual de quadrados (SSR) é feita em uma grade de valores potenciais. Os valores potenciais do parâmetro de limiar são tomados dos valores existentes do termo de correção de erro, enquanto que os parâmetros da grade para o valor de cointegração são tomados do intervalo de confiança obtido no VECM linear. A função pode estimar 1, bem como dois threhsolds: nthresh1: estimativa de um modelo de limiar (dois regimes) sobre uma grade de valores de ngridTh (padrão para ALL) possíveis limiares e valores de atrasos. Nthresh2: estimativa de dois limiares modelo (três regimes) Condicional ao limiar encontrado no modelo onde nthresh1, o segundo limite é pesquisado. Quando ambos são encontrados, uma segunda pesquisa de grade é feita com 30 valores em torno de cada limiar. O modelo pode ser com um efeito de limiar em todas as variáveis ​​(quotAllquot) ou apenas no termo de correção de erro (ECT) (argumento quotonly ECTquot). No segundo caso, o valor para o limiar do meio é considerado nulo, como em Balke e Fomby (1997). (S) Referências Hansen, B. e Seo, B. (2002), Teste de co-integração de limiar de dois regimes em modelos de correção de erros em vetor, Journal of Econometrics, 110, páginas 293-318 Seo, MH 2009) Estimativa de modelos de correção de erro não linear, Working paper VECM para o VECM linear, TVAR para o limiar VAR, TVECM. SeoTest para testar para TVECM, TVECM. sim para simular / bootstrap um TVECM. Exemplos