本地化服务_面板数据stata

科学软件网提供的软件覆盖各个学科，软件数量达1000余款，满足各高校和企事业单位的科研需求。此外，科学软件网还提供软件培训和研讨会服务，目前视频课程达68门，涵盖34款软件。
主讲嘉宾
刘**，南开大学博士，曾赴爱尔兰格里菲斯学院交流学习，曾任河北金融学院教师，主讲计量经济学、统计学、与金融统计等课程。曾在《亚太经济》，《财经科学》，《农业技术经济》，《经济问题探索》等刊物发表多篇论文，并著有《中国金融发展的收入分配效应》。

Nonlinear DSGE models in Stata 15
In Stata 15, we introduced the dsge command for fitting linear DSGE models, which are time-series models used in economics and finance. These models are an alternative to traditional forecasting models. Both attempt to explain aggregate economic phenomena, but DSGE models do this on the basis of models derived from microeconomic theory.
New in Stata 16, the dsgenl command fits nonlinear DSGE models. Most DSGE models are nonlinear, and this means that you no longer need to linearize them by hand. When you enter equations into dsgenl, it linearizes them for you.
After estimating the parameters of your model with dsgenl, you can obtain the transition and policy matrices; determine the model’s steady state; estimate variables’ variances, covariances, and autocovariances implied by the system of equations; and create and graph impulse–response functions.
This is likely to be the favorite feature of macroeconomists and anyone working in a central bank.

The posterior density (shown in red) is more peaked and shifted to the left compared with the prior
distribution (shown in blue). The posterior distribution combined the prior information about  with
intro — Introduction to Bayesian analysis 3
the information from the data, from which y = 0 provided evidence for a low value of  and shifted
the prior density to the left to form the posterior density. Based on this posterior distribution, the
posterior mean estimate of  is 2=(2 + 40) = 0.048 and the posterior probability that, for example,
 < 0.10 is about 93%.
If we compute a standard frequentist estimate of a population proportion  as a fraction of the
infected subjects in the sample, y = y=n, we will obtain 0 with the corresponding 95% confidence
interval (y �� 1.96
p
y (1 �� y)=n; y + 1.96
p
y (1 �� y)=n) reducing to 0 as well. It may be difficult
to convince a health policy maker that the prevalence of the disease in that city is indeed 0, given
the small sample size and the prior information available from comparable cities about a nonzero
prevalence of this disease.

Finally, as we briefly mentioned earlier, the estimation precision in Bayesian analysis is not limited
by the sample size—Bayesian simulation methods may provide an arbitrary degree of precision.
Despite the conceptual and methodological advantages of the Bayesian approach, its application in
practice is still considered controversial sometimes. There are two main reasons for this—the presumed
subjectivity in specifying prior information and the computational challenges in implementing Bayesian
methods. Along with the objectivity that comes from the data, the Bayesian approach uses potentially
subjective prior distribution. That is, different individuals may specify different prior distributions.
Proponents of frequentist statistics argue that for this reason, Bayesian methods lack objectivity and
should be avoided. Indeed, there are settings such as clinical trial cases when the researchers want to
minimize a potential bias coming from preexisting beliefs and achieve more objective conclusions.
Even in such cases, however, a balanced and reliable Bayesian approach is possible. The trend in
using noninformative priors in Bayesian models is an attempt to address the issue of subjectivity. On
the other hand, some Bayesian proponents argue that the classical methods of statistical inference
have built-in subjectivity such as a choice for a sampling procedure, whereas the subjectivity is made
explicit in Bayesian analysis.
科学软件网不仅提供软件产品，更有多项附加服务免费提供，让您售后**！
http://turntech8843.b2b168.com