Se você já se perguntou como duas ou mais coisas se relacionam umas com as outras, ou se você já teve seu chefe pedir-lhe para criar uma previsão ou analisar as relações entre as variáveis, em seguida, a regressão de aprendizagem seria vale o seu tempo. Neste artigo, você aprenderá as noções básicas de regressão linear simples - uma ferramenta comumente usada na previsão e análise financeira. Começaremos aprendendo os princípios centrais da regressão, aprendendo primeiro sobre covariância e correlação e, em seguida, passando à construção e interpretação de uma saída de regressão. Um monte de software, como o Microsoft Excel pode fazer todos os cálculos de regressão e saídas para você, mas ainda é importante para aprender a mecânica subjacente. Variáveis No centro da regressão está a relação entre duas variáveis chamadas variáveis dependente e independente. Por exemplo, suponha que você deseja prever as vendas para sua empresa e você concluiu que as vendas da sua empresa subir e descer dependendo das mudanças no PIB. As vendas que você está prevendo seriam a variável dependente porque seu valor depende do valor do PIB eo PIB seria a variável independente. Em seguida, você precisaria determinar a força da relação entre essas duas variáveis, a fim de prever as vendas. Se o PIB aumentar / diminuir em 1, quanto suas vendas aumentarão ou diminuirão Covariância A fórmula para calcular a relação entre duas variáveis é chamada covariância. Este cálculo mostra a direção da relação, bem como sua força relativa. Se uma variável aumenta ea outra variável tende a também aumentar, a covariância seria positiva. Se uma variável sobe e a outra tende a diminuir, então a covariância seria negativa. O número real que você obtém de calcular isso pode ser difícil de interpretar porque não é padronizado. Uma covariância de cinco, por exemplo, pode ser interpretada como uma relação positiva, mas a força da relação só pode ser dito ser mais forte do que se o número fosse quatro ou mais fraco do que se o número fosse seis. Coeficiente de Correlação É necessário padronizar a covariância para que possamos melhor interpretá-la e usá-la na previsão, eo resultado é o cálculo de correlação. O cálculo de correlação simplesmente toma a covariância e divide-a pelo produto do desvio padrão das duas variáveis. Isto irá ligar a correlação entre um valor de -1 e 1. Uma correlação de 1 pode ser interpretada como sugerindo que ambas as variáveis se movem perfeitamente positivamente entre si e um -1 implica que elas estão perfeitamente correlacionadas negativamente. Em nosso exemplo anterior, se a correlação for 1 e o PIB aumentar em 1, as vendas aumentarão em 1. Se a correlação for -1, um aumento no PIB resultaria em uma diminuição das vendas - exatamente o oposto. Equação de Regressão Agora que sabemos como a relação relativa entre as duas variáveis é calculada, podemos desenvolver uma equação de regressão para prever ou prever a variável que desejamos. Abaixo está a fórmula para uma regressão linear simples. O y é o valor que estamos tentando prever, o b é a inclinação da regressão, o x é o valor de nosso valor independente, eo a representa o intercepto-y. A equação de regressão simplesmente descreve a relação entre a variável dependente (y) ea variável independente (x). O intercepto, ou a, é o valor de y (variável dependente) se o valor de x (variável independente) for zero. Portanto, se não houve mudança no PIB, sua empresa ainda faria algumas vendas - esse valor, quando a mudança no PIB é zero, é a interceptação. Dê uma olhada no gráfico abaixo para ver uma representação gráfica de uma equação de regressão. Neste gráfico, há apenas cinco pontos de dados representados pelos cinco pontos no gráfico. A regressão linear tenta estimar uma linha que melhor se ajusta aos dados, ea equação dessa linha resulta na equação de regressão. Figura 1: Linha de melhor ajuste Interpretação As principais saídas que você precisa se preocupar para a regressão linear simples são o R-quadrado. O intercepto eo coeficiente do PIB. O número R-quadrado neste exemplo é 68.7 - isso mostra o quão bem nosso modelo prevê ou prevê as vendas futuras. Em seguida, temos uma intercepção de 34,58, o que nos diz que se a mudança no PIB foi prevista para ser zero, as vendas seriam cerca de 35 unidades. E por último, o coeficiente de correlação do PIB de 88,15 nos diz que se o PIB aumentar em 1, as vendas provavelmente subirão cerca de 88 unidades. A linha inferior Assim como você usaria este modelo simples em seu negócio Bem se sua pesquisa conduz você acreditar que a mudança seguinte do GDP será uma determinada porcentagem, você pode obstruir essa porcentagem no modelo e gerar uma previsão das vendas. Isso pode ajudá-lo a desenvolver um plano mais objetivo e orçamento para o próximo ano. Claro que isso é apenas uma regressão simples e existem modelos que você pode construir que usam várias variáveis independentes chamadas múltiplas regressões lineares. Mas múltiplas regressões lineares são mais complicadas e têm várias questões que precisam de outro artigo para discutir. Desde a eleição de Donald Trump, as expectativas para a inflação dispararam, como muitos acreditam que suas políticas conduzirão aos aumentos de preços. A geração de indivíduos de meia-idade que são pressionados para apoiar tanto os pais envelhecimento e crianças em crescimento. O sanduíche. As operações de petróleo e gás que ocorrem após a fase de produção, até o ponto de venda. Operações a jusante. O nome dado a quinta-feira, outubro 24, 1929, quando a média industrial de Dow Jones mergulhou 11 na abertura no volume muito pesado. O processo de determinar o valor atual de um ativo ou empresa. Existem muitas técnicas que podem ser usadas para determinar. 1. O valor original de um ativo para fins fiscais (geralmente o preço de compra), ajustado para divisões de ações, dividendos e. Welcome para o Instituto de Pesquisa Digital e Educação Stata Classe Notas Contando de n para N Introdução Stata tem dois built-in Variáveis chamadas n e N. N é a notação Stata para o número de observação corrente. N é 1 na primeira observação, 2 na segunda, 3 na terceira, e assim por diante. N é a notação Stata para o número total de observações. Vejamos como n e N funcionam. Como você pode ver, o ID da variável contém o número de observação executado de 1 a 7 e nt é o número total de observações, que é 7. Contando com usando n e N em conjunto com o comando by podem produzir alguns resultados muito úteis. Naturalmente, para usar o comando by, primeiro devemos classificar nossos dados na variável por. Agora n1 é o número de observação dentro de cada grupo e n2 é o número total de observações para cada grupo. Para listar a pontuação mais baixa para cada grupo use o seguinte: Para listar a pontuação mais alta para cada grupo use o seguinte: Outra utilização de n Permite usar n para descobrir se há números de identificação duplicados nos seguintes dados: Como se verifica, As observações 6 e 7 têm os mesmos números de identificação e valores de pontuação diferentes. Encontrando Duplicatas Agora vamos usar N para encontrar observações duplicadas. Neste exemplo, classificamos as observações por todas as variáveis. Em seguida, usamos todas as variáveis na instrução by e definimos set n igual ao número total de observações que são idênticas. Finalmente, listamos as observações para as quais N é maior que 1, identificando assim as observações duplicadas. Se você tem um monte de variáveis no conjunto de dados, pode demorar muito tempo para digitá-los todos fora duas vezes. Podemos fazer uso do caractere curinga para indicar que desejamos usar todas as variáveis. Além disso, nas versões mais recentes do Stata, podemos combinar sort e by em uma única declaração. Abaixo está uma versão simplificada do código que irá produzir os mesmos resultados exatos como acima. O conteúdo deste site não deve ser interpretado como um endosso de qualquer site, livro ou produto de software específico pela Universidade da Califórnia. Stata 14 NEW Stata 14 é um pacote estatístico completo e integrado que fornece tudo o que você precisa para análise de dados , Gerenciamento de dados e gráficos. O Stata não é vendido em módulos, o que significa que você obtém tudo o que precisa em um pacote. OxMetrics O OxMetrics fornece uma solução integrada para a análise econométrica de séries temporais, previsão, modelagem econométrica financeira ou análise estatística de dados de corte transversal e de painel. EViews NEW EViews 9 oferece aos pesquisadores acadêmicos, corporações, agências governamentais e estudantes acesso a poderosas ferramentas estatísticas, de previsão e modelagem através de uma interface orientada a objetos inovadora e fácil de usar. O Forecast Pro Forecast Pro é um software de previsão rápido, fácil e preciso para profissionais de negócios. GAUSS GAUSS é um conjunto rápido, poderoso e altamente adaptável de software e ferramentas analíticas. NVivo NVivo é um software que suporta pesquisa de métodos qualitativos e mistos. Ele permite coletar, organizar e analisar conteúdo. Análise de efeito de tratamento / IRT (Teoria de Resposta de Item) Análise / Suporte para Unicode / Stata em novos idiomas / Novos comandos de série de tempo / Stata 14 (Abril de 2017) E muito mais Contrato de Licença de Usuário Final O Stata 14 é um pacote estatístico completo e integrado que fornece tudo o que você precisa para análise de dados, gerenciamento de dados e gráficos. O Stata não é vendido em módulos, o que significa que você obtém tudo o que precisa em um pacote. E, você pode escolher uma licença perpétua, com nada mais para comprar nunca. Licenças anuais também estão disponíveis. Todos os seguintes sabores do Stata têm o mesmo conjunto completo de comandos e recursos e manuais incluídos como documentação em PDF no Stata. Stata / MP: A versão mais rápida do Stata (para computadores de núcleo duplo e multicore / multiprocessador) Stata / SE: Stata para grandes conjuntos de dados Stata / IC: Stata para conjuntos de dados de tamanho moderado Small Stata: Apenas para compras educacionais). Comparação de recursos Stata / MP é a versão mais rápida e maior do Stata. A maioria dos computadores comprados desde meados de 2006 pode aproveitar o multiprocessamento avançado do Stata / MP. Isso inclui o Intel Coretrade 2 Duo, i3, i5, i7 e os chips de núcleo duplo AMD X2. Em chips de núcleo duplo, o Stata / MP executa 40 mais rápidos e 72 mais rápidos onde importa - nos comandos de estimativa demorados. Com mais de dois núcleos ou processadores, o Stata / MP é ainda mais rápido. Stata / MP é uma versão do Stata / SE que é executado em computadores multiprocessador e multicore. Stata / MP fornece o suporte mais extenso para computadores multiprocessador e computadores multicore de qualquer pacote de estatísticas e gerenciamento de dados. A coisa excitante sobre Stata / MP, ea única diferença entre Stata / MP e Stata / SE, é que Stata / MP corre mais rápido mais rápido. O Stata / MP permite analisar dados entre metade e dois terços do tempo em comparação com o Stata / SE em desktops e laptops de baixo custo e em um quarto a uma metade do tempo em desktops quad-core. Stata / MP executa ainda mais rápido em servidores multiprocessador. Stata / MP suporta até 64 processadores / núcleos. Em um mundo perfeito, o software seria executado duas vezes mais rápido em dois núcleos, quatro vezes mais rápido em quatro núcleos, oito vezes mais rápido em oito núcleos, e assim por diante. Em todos os comandos, o Stata / MP é executado 1,6 vezes mais rápido em dois núcleos, 2,1 vezes mais rápido em quatro núcleos e 2,7 vezes mais rápido em oito núcleos. Esses valores são médios melhorias de velocidade. Metade dos comandos é executada ainda mais rápido. No outro lado da distribuição, alguns comandos não são executados mais rapidamente, muitas vezes porque eles são inerentemente seqüenciais, como comandos de séries temporais. Stata trabalhou duro para se certificar de que os ganhos de desempenho para os comandos que levam mais tempo para executar seria maior. Em todos os comandos de estimativa, o Stata / MP é executado 1,8 vezes mais rápido em computadores dual-core, 2,8 vezes mais rápido em computadores quad-core e 4,1 vezes mais rápido em computadores com oito núcleos. Stata / MP é 100 outras versões compatíveis de com Stata. As análises não precisam ser reformuladas ou modificadas de nenhuma forma para obter melhorias de velocidade Stata / MPs. Mac OS X (processadores Intel de 64 bits) Linux (processadores de 32 e 64 bits) O Solaris (64 bits SPARC e x86) está disponível para os seguintes sistemas operacionais: Windows (processadores de 32 e 64 bits) 64). Para executar o Stata / MP, você pode usar um computador desktop com um processador dual-core ou quad-core, ou você pode usar um servidor com vários processadores. Se um computador tem processadores separados ou um processador com vários núcleos não faz diferença. Mais processadores ou núcleos tornam o Stata / MP mais rápido. Para mais conselhos sobre compra / atualização para Stata / MP ou para consultas de hardware, entre em contato com nossa equipe de vendas. Stata SE executa da mesma forma que Stata / MP, permitindo o mesmo número de variáveis e observações ea única diferença é que não é projetado para processamento paralelo. Além disso, Stata / SE, Stata / IC e Small Stata diferem apenas no tamanho do conjunto de dados que cada um pode analisar Stata / SE e Stata / MP podem caber modelos com variáveis mais independentes do que Stata / IC (até 10.998). Stata / IC permite conjuntos de dados com até 2.047 variáveis. O número máximo de observações é de 2,14 bilhões. Stata / IC pode ter no máximo 798 variáveis do lado direito em um modelo. Small Stata é limitado a analisar conjuntos de dados com um máximo de 99 variáveis e 1.200 observações. Small Stata pode ter no máximo 99 variáveis do lado direito em um modelo. Comparação de recursos O número máximo de observações é limitado apenas pela quantidade de RAM disponível em seu sistema. Se você é um estudante ou um profissional de pesquisa experiente, uma série de pacotes Stata estão disponíveis e projetados para atender todas as necessidades. Stata / MP: A versão mais rápida do Stata (para computadores de múltiplos núcleos e multi-processadores) Stata / SE: Stata para grandes conjuntos de dados Stata / MP: A versão mais rápida do Stata / IC: Stata para conjuntos de dados de tamanho moderado Stata Small: Uma versão do Stata que manipula pequenos conjuntos de dados (somente para compras educacionais) O que Stata é certo para mim O resumo acima mostra os pacotes Stata disponíveis. Stata / MP é a versão mais rápida e maior do Stata. A maioria dos computadores comprados depois de meados de 2006 pode aproveitar os recursos avançados de multiprocessamento do Stata / MP. Stata / MP, Stata / SE e Stata / IC funcionam em qualquer máquina, mas o Stata / MP é mais rápido. Você pode comprar uma licença Stata / MP para até o número de núcleos em sua máquina (a maioria é 64). Por exemplo, se sua máquina possui oito núcleos, você pode comprar uma licença Stata / MP para oito núcleos (Stata / MP8), quatro núcleos (Stata / MP4) ou dois núcleos (Stata / MP2). Stata / MP também pode analisar mais dados do que qualquer outro sabor de Stata. Stata / MP pode analisar de 10 a 20 bilhões de observações, tendo em conta os maiores computadores atuais, e está pronto para analisar até 281 trilhões de observações, uma vez que o hardware do computador atinja. Stata / SE, Stata / IC e Small Stata diferem apenas no tamanho do conjunto de dados que cada um pode analisar. Stata / SE e Stata / MP podem caber modelos com variáveis mais independentes do que Stata / IC (até 10.998). Stata / SE pode analisar até 2 bilhões de observações. Stata / IC permite conjuntos de dados com 2.047 variáveis e 2 bilhões de observações. Stata / IC pode ter no máximo 798 variáveis do lado direito em um modelo. Small Stata é limitado a analisar conjuntos de dados com um máximo de 99 variáveis e 1.200 observações. Small Stata pode ter no máximo 98 variáveis do lado direito em um modelo. Nota: O número de variáveis e observações permitidas por Small Stata inclui as variáveis adicionais ou observações geradas durante cálculos estatísticos. Novos recursos no Stata 14 Stata 14 tem 102 novos recursos e é um dos maiores lançamentos da Stata e oferece novas capacidades de pesquisa para usuários em uma variedade de campos, tais como: economia, pesquisadores de saúde, epidemiologistas, sociólogos, psicólogos, Cientistas políticos e econometristas. Comandos bayesianos de análise A introdução de comandos de análise bayesiana (modelos lineares univariados e multivariados, GLM univariados, modelos não-lineares univariados e generalizados, etc.) suportados por um novo manual de referência Stata Bayesian Analysis. O Stata 14 inclui 12 modelos de verossimilhança embutidos e 22 distribuições prévias incorporadas, entre outros recursos úteis. Modelos mais extensos de efeitos de tratamento A análise de efeito de tratamento está agora disponível para uma classe de modelos muito mais ampla. A estimativa de efeito-tratamento endógeno está agora disponível para resultados contínuos, binários, de contagem e fracionários. Os efeitos do tratamento podem agora ser estimados a partir de dados de sobrevivência observacional. Mais análise IRT (teoria da resposta a itens) Stata 14 agora suporta modelos IRT para itens binários (1-3 PL), itens categóricos (resposta nominal), itens ordinais (resposta graduada, escala de classificação e crédito parcial) e qualquer combinação desses modelos. Mais Stata em novas línguas A interface do usuário Statas está agora disponível em espanhol e japonês. Mais Mais novos recursos úteis adicionados no Stata 14 são: Você pode ajustar uma variedade de modelos de sobrevivência de vários níveis, como modelos exponenciais e de efeitos mistos Weibull. Mais Você pode executar a inferência de pequenas amostras em modelos mistos lineares usando vários métodos denominadores de graus de liberdade, incluindo o método Kenward-Roger. Mais Novos comandos de séries temporais. Mais Estimadores de dados de painel novos e estendidos. Mais Você pode calcular o poder eo tamanho da amostra para análises epidemiológicas de tabela de contingência. Mais Stata agora entende Unicode. Mais Você pode realizar o teste modelo ajustado Satorra-Bentler para SEMs com dados que normalmente não são distribuídos. Mais Você pode estimar modelos para taxas, proporções e outras respostas fracionárias usando regressão beta e modelos de regressão fracionária. Você pode estimar modelos de Poisson com variáveis dependentes censuradas. Stata / MP permite agora mais de 2,1 bilhões de observações até 20 bilhões de observações, dado o maior computador atual, e está pronto para mais uma vez hardware de computador atende. Mais CID-10 códigos. Mais Pesos em nível de palco. Mais Além de: churdle para estimar modelos de obstáculos lineares e exponenciais betareg e fracreg para respostas fracionárias, proporções, taxas, etc cpoisson para estimar Poisson censurado modelos ztest e ztesti comandos para calcular z-estatística PostSestimator que simplifica muito a análise poststimation Quase todos Os comandos de estimativa no Stata agora suportam variáveis fatoras Uma infinidade de melhorias nas margens, como a capacidade de fazer várias previsões de cada vez e ter as predições padrão refletem a melhor escolha para análise marginal Vários novos utilitários para ajudá-lo a gerenciar melhor os gráficos Novo Início rápido Seção dos manuais New Stata Functions Manual de Referência Programação sua coisa. Você estará interessado nesses novos recursos no Stata 14. Stata agora usa o Twister Mersenne de 64 bits como seu gerador de números aleatórios padrão Nova estatística, distribuição de números aleatórios e funções de string Todas as novas funções adicionadas ao Stata também estão disponíveis no Mata There São muitos tutoriais em vídeo usando Stata. Abaixo você encontrará as novidades mais recentes relativas a Stata 14, bem como uma lista de todos os outros recursos disponíveis no momento. Dicas rápidas Todas as versões do Stata são executadas em computadores de núcleo duplo, multi-core e multiprocessador. Stata para Windows Windows Windows 7 Windows Server 2008 Windows Server 2008 Windows Server 2003 Variedades de Windows de 64 bits e 32 bits para processadores x86-64 e x86 feitas pela Intel e pela AMD. Stata para Mac Stata para Mac requer processadores Intel de 64 bits (Core2 Duo ou superior) executando o OS X 10.7 ou mais recente Stata para Unix Linux: qualquer execução de 64 bits (x86-64 ou compatível) ou de 32 bits (x86 ou compatível) Linux. Requisitos de hardware Mínimo de 512 MB de RAM Mínimo de 900 MB de espaço em disco Stata para Unix requer uma placa de vídeo que pode exibir milhares de cores ou mais (cores de 16 bits ou 24 bits) Selecione um tipo de usuário: Stata 14 Documentação Cada Instalação do Stata inclui toda a documentação em formato PDF. Documentação Statas consiste em mais de 12.000 páginas detalhando cada recurso no Stata, incluindo os métodos e fórmulas e exemplos totalmente trabalhado. Você pode fazer transições perfeitas entre as entradas usando os links dentro de cada entrada. Stata 14 Manuals Bayesian Analysis Manual de Referência Introdução ao Stata para Mac Introdução ao Stata para Unix Introdução ao Stata para Windows A documentação do Stata 14 é copyright do StataCorp LP, College Station TX, EUA e é usada com permissão do StataCorp LP. Os alunos podem comprar Stata / MP. Stata / SE. Stata / IC e Small Stata a um preço com desconto através do programa Stata GradPlan. Para obter mais informações sobre tipos de licença disponíveis, clique aqui. Compre o nosso evento de fim-de-semana A partir da meia-noite de quinta-feira, 24 de Novembro até à meia-noite de segunda-feira, 28 de Novembro de 2017, utilize os seguintes códigos de desconto em timberlake. pt para. 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. 2017 nos vê celebrar vinte e cinco anos de fazer Stata acessível aos usuários dentro do Reino Unido Irlanda. Estamos muito orgulhosos de nossa estreita relação de trabalho com a StataCorp. 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. Cursos Stata mais recentes O curso Stata Fundamentals oferece uma introdução completa ao Stata para o novo usuário e é ideal para os usuários novos ou principiantes que desejam ter uma vantagem e aprender a usar o Stata de forma eficiente. Este curso de 2 dias fornece uma revisão e um guia prático para 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. 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, uma combinação de, ou todos os quatro cursos. Este curso proporcionará aos participantes as ferramentas essenciais, teóricas e aplicadas, para um uso adequado de modernos métodos micro-econométricos para avaliação de políticas e modelagem contrafactual causal sob a suposição de seleção em observáveis. Precisa de um orçamento
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