Ⅰ stata面板数据怎样做一阶差分
如果是连贯的时间序列
tsset date
gen d_price = d.price // 一阶差分
如果不连贯
gen date_c = _n
tsset date_c
gen d_price = d.price
Ⅱ 时间序列分析第一章 差分方程
时间序列分析是一场探索时间之谜的旅程，我们借助差分方程这一关键工具，揭示变量随时间脉动的韵律。一阶差分方程，宛如时间的脉搏，用yt = Φyt-1 + wt简洁地刻画，通过递归法求解，动态乘子如同时间的调色板，揭示w对yt深远影响的力度。神奇的是，当|Φ|的魔力小于1，系统如同平稳的湖面，稳定而有序；反之，|Φ|的强大超过了1，波动就如风暴，引领我们进入混沌的世界。
进入二阶世界，我们遇见p阶差分方程，它接纳了更多过去的回声。通过向量和矩阵的优雅转换，动态乘子成为模拟未来路径的魔术师。当F矩阵不再是单纯的存在，而是承载了决定系统稳定性特征值的重任，我们得以洞察p阶方程的深邃内涵。
深入细节，让我们聚焦于F矩阵的特性。如果它是非奇异的，动态乘子就如特征值的化身，将P阶方程的复杂性简化为清晰的Ci和。然而，当F变得奇异，特性值的魔力更加微妙，特别是在二阶方程中，Φ1和Φ2的组合，决定了系统是如诗如画的稳定，还是如狂风暴雨的不稳定。
在时间序列的长河中，特征值的魔力展现得淋漓尽致。当它们的模小于1时，yt仿佛是一首永恒的叙事诗，记录着无限期历史价值的回响。而要计算w的现值影响，只需关注矩阵的(1,1)元素，如同寻找时间线索的关键点。
最后，当我们将β设为1，一个短暂的w冲击带来的不仅仅是瞬息的涟漪，更是对y未来长期影响的深刻揭示——那是永久变化，在时间序列的舞台上，留下无法磨灭的印记。