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【stata】3.24.3:VaR-garch模型stata操作与详解
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【stata】3.24.2:VaR-garch模型数据处理及stata建模前言详解
【时间序列】3.24.1:VaR-Garch模型理论详解与实际操作
【stata & winrats】3.25.1:Bekk-Garch模型建模前言
【时间序列】3.21:VAR模型(向量自回归模型)
【时间序列】3.19:VAR模型(向量自回归模型)
【时间序列】3.13:ARCH模型
【时间序列】3.20:VAR模型(向量自回归模型)
【时间序列】3.18:VAR模型(向量自回归模型)
【基础知识】2.12:离散模型之logit模型分类
【时间序列】3.12:时间变量处理
【面板系列】4.5:多维固定效应——reghdfe命令
【时间序列】3.1:时间序列自相关检验
【stata】3.24.4:VaR-Garch模型失败率测算
【时间序列】3.2:时间序列自相关问题的解决
【stata】4.3:内生性问题
【时间序列】3.16:E-Garch模型
【时间序列】3.6:时间序列格兰杰因果检验
【stata】内生性专题1.2:两阶段最小二乘法
控制变量究竟该选谁?—控制变量的好与坏
双重差分模型—考虑空间溢出效应stata,参考中国工业经济经典文献:国家新区对区域经济增长的带动效应——基于70大中城市的经验证据
【时间序列】3.15:GARCH-M模型
【时间序列】3.3:平稳和非平稳
【时间序列】3.26.1:DCC-GARCH模型实操前言
【面板系列】4.6:有1才有0——实验组和控制组问题
【面板系列】4.8.2:中介效应及stata应用
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【stata】内生性专题1.1:两阶段最小二乘法
【指标构造】tips3:信息披露质量衡量指标——KV指数
【小知识点】2:取对数?利和弊
【时间序列】3.7:时间序列数据处理
【时间序列】3.9:AR模型
【数据处理】tips7:获取ST并删除ST公司
【基础知识】2.13:logit模型原理
【时间序列】3.17:T-Garch模型
【时间序列】3.4:时间序列单位根检验
【stata | python】tips8: 获取上市公司成立日期 | 上市日期
【面板系列】4.7.5:DID之平行趋势检验
【面板系列】4.1.1:面板门限模型
【小知识点】6:利用stata进行滚动计算
stata外部命令安装(4种方法),分享本人使用的plus文件夹-“命令超全”