Использование нелинейной регрессии для исправления последовательной корреляции в Stata

Question

Я пытаюсь запустить нелинейную регрессию в Stata с помощью команды nl. Причина, по которой я запускаю регрессию, заключается в том, что мои данные показывают последовательную корреляцию - AR (1). Я использую следующую команду.

nl (m = {b0}+ {b1}*lagm + {b2}*y + {b3}*r ({b10})*{b4}*lagy + ({b10})*{b5}*lagy + ({b10})*{b6}*lag2m), initial(b0 0 b1 0.9 b2 0.09 b3 -0.0055 b4 0 b5 0 b6 0.5 b10 0), if A>2 

Однако я получаю ошибку

«Ошибка # 198 имели место в оценке выражения недействителен„(“ начальные значения недействителен или некоторые переменные РИТ имеют пропущенные значения»

Я пытался измените начальные значения несколько раз, и я, как вы можете видеть, удостоверился, что недостающие значения не являются проблемой для отстающих переменных.

Best,

Answer 1

Вам необходимо использовать опцию variables. Если вы этого не сделаете, то nl выдает сообщение об ошибке с кодом возврата 480, если образец оценки содержит любые отсутствующие значения. Это вторая проблема.

Ваш первый код ошибки r (198), поэтому ваш синтаксис отключается. Часть "{b3} r ({b10}) {b4} * lagy" определенно плоха (требуется некоторые арифметические операторы), а ваш пункт if находится в неправильном/нестандартном месте, хотя последнее на удивление не является проблемой.

Не зная больше о ваших данных и точно, что вы набрали, трудно точно определить, что происходит, но эти два исправления должны помочь.

Вот таких два воспроизводимых примеров, тот, который работает и один, который терпит неудачу:

webuse sunspot, clear 
tsset time 
nl (spot ={b0}+{b1}*L.spot) if time >0, initial(b0 0 b1 0) variables(L.spot) 
nl (spot ={b0}+{b1}*L.spot{b3}) if time >0, initial(b0 0 b1 0 b3 0) variables(L.spot) 

Один вы tsset ваших данные, вы можете использовать оператор запаздывания, а вместо создания лагов вручную.

Вы также можете уместить AR (1) модели, как это:

arima spot, ar(1)