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CATS 2.0|协整分析
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CATS协整分析 版本2.0!

CATS(时间序列的协整分析)是由哥本哈根大学的Jonathan G. Dennis,Katarina Juselius,SörenJohansen和Henrik Hansen编写的一套协整分析程序,和我们的RATS软件一起使用。

CATS提供了各种各样的工具,用于分析数据以及选择和测试协整模型。 该程序几乎完全由菜单和对话驱动。 首先,运行一个简短的RATS程序来定义数据并加载CATS过程。 这会在RATS菜单栏中添加几个CATS菜单,您可以通过从这些菜单中选择操作来执行分析。 CATS将提示您输入任何所需内容。 请参阅CATS 2:A Closer Look显示一些菜单操作的屏幕截图。

CATS菜单

虽然CATS版本1使用单个下拉菜单,但CATS版本2有六个不同的菜单,可以访问更广泛的功能和许多新功能。

为了让您更好地了解第2版中的内容,我们将逐步介绍各种菜单,从名为CATS的第一个菜单开始,如下所示:

此菜单上的大多数功能都是2.0版中的新功能,允许您进行调整而无需退出并重新启动CATS过程。 与版本1相比,它们还使用户能够更好地控制程序的许多方面。

例如,您可以更改模型(包括确定性变量结构,包含季节性虚拟变量和滞后结构),控制样本范围(通过设置开始和结束日期,使用样本“虚拟”系列,或直接排除 特定观察),显示模型的摘要,或设置以下任何偏好:

什么包括在内?

CATS 2.0软件包包括CATS程序和完整修订的200页手册,该手册描述了协整VAR模型的计量经济学以及如何解释输出。该程序的所有功能都通过一个有效的例子来说明。该手册还包括描述CATS数学的技术附录。还包括用于说明性示例的样本数据和设置文件。

需要RATS 6.2或更高版本

请注意,您必须拥有RATS软件的副本才能使用CATS。 CATS 2.0将与6.2版或更高版本的RATS一起使用。

协整VAR模型和附带手册

CATS 2.0是与Katarina Juselius出版的“Cointegrated VAR Model”一书共同开发的。尽管本书对于使用CATS非必然需要,但我们认为任何对协整分析感兴趣的人,尤其是任何使用CATS进行协整分析的人都会发现它非常有用。

随书附带的PDF“手册”现已作为可免费下载的zip文件的一部分提供。该手册描述了如何使用CATS 2.0来重现教科书的结果。此zip文件包含示例程序和数据文件,其中包含描述步骤和讨论结果的PDF书籍。

CATS:版本2.0!

版本2.0是对CATS的一次重大更新,引入了有重大意义的新的计量经济学功能,重新设计和扩展了用户界面,以及新的内容扩展了的用户手册。


新的计量经济学特征

Bartlett小样本修正检验,针对协整秩(cointegrating rank)和基于Beta的假设;
"CATSmining"新的自动模型选择程序;
I(2)模型的估计和假设检验,包括对于多协整(multi-cointegrating)关系和在系统变量间的I(1)关系的假设检验;
结构化移动平均值模型估计;
滞后长度决定的系统缩减量检验;
允许数据中存在缺失观测值;
递归估计程序更新,包括新的特征值波动,协整空间恒定性,和对数似然函数检验;
允许样本开始后的参数恒定性"向后"递归研究;
对于大部分的模型设定,CATS现在报告出秩检验的修正临界值和p值。对于其他的模型,你能够通过内建的程序来模拟临界值;
包含进行结构化移动平均值模型的评估和标识的程序.

新的界面特征

全新的用户界面,各种操作分类有单独的菜单,包括I(1)分析,I(2)分析,图形和自动化检验;
所有模型设置都是基于菜单控制的,包括确定性条件和滞后结构,所以你现在直接更改潜在VAR模型而不需要退出和重新启动CATS;
所有的程序设置,比如交换法则的重复和集中标准,屏幕输出格式等的最大数目, 可以通过参数选择(Preferences)对话框来进行设置;
评估好的模型现在能够导出为RATS"模型",使得它更容易计算预测和特征曲线;
CATS创建的图形能够被自定义;
输出能够被导出为tex或csv格式;
限制条件能够被保存和重新装载,更加方便的来重复分析或在晚些时候继续您的工作;
CATS提供在真正的批处理(batch mode)模式下运行的选项,不需要用户交互来生成基本输出。这允许它用在循环环境下.

其他特性

这些功能从版本1.0继承:

  • 用于长期排除,弱外生性和所有模型变量的平稳性(现在可从猫菜单中获得)的“批量”测试。还包括对alpha中的单位向量的测试,其对应于测试任何变量的累积干扰是否不进入共同趋势。
  • 支持部分系统,具有结构中断的模型和各种形式的虚拟变量。
  • 估计残差的多变量和单变量检验。
  • 用于评估估计的模型参数的恒定性的递归估计,包括对估计的特征值的恒定性的测试,协整空间,对数似然函数,所识别的系统的参数以及一步预测的充分性。
  • 用于测试Beta中长期关系以及Alpha中调整系数的假设的选项。
  • 每个协整向量的归一化选择(CATS 2通过建议默认选择简化了这一点)。
  • 估计移动平均模型的参数,例如,长期影响矩阵C和对共同趋势的加载(具有渐近t值)。
  • 各种预设图形说明了估计模型的各个关键方面。

 

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