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我正在尝试计算由 5 个季度时间序列变量组成的结构 VAR 系统的脉冲响应函数：

根据 Augmented Dickey Fuller 测试，它们都是静止的。此外，在检查时间序列对之间的协整时，没有发现（Engle-Granger 检验）。

将所有变量分组后：

我尝试研究用于 var 的最佳滞后数：

这告诉我 6.... 这是第一个问题：季度数据的滞后数不切实际....此外，当将测试应用于每个单独的系列时，其中大多数显示 2 作为最佳滞后数。考虑到这一点，我尝试使用误差方差-协方差矩阵的 Cholesky 分解来计算 SVAR，并描绘脉冲响应函数：

我得到：

我正在 R 中进行面板数据回归。数据集包括几年来 Cantons（瑞士司法管辖区）的几个变量。准备数据：

我估计以下固定效应模型：

到目前为止，一切都很好。我的集群很少，因此我想使用 Cameron, Gelbach & Miller (2008) 之后的 wild cluster bootstrap-t 程序。数据集中在州一级。我使用以下命令，产生后续错误消息：

我的问题很简单：我做错了什么？有关该命令的文档很短。显然我不能聚集在“canton”上。如果我选择“组”，它也不起作用。

参考文献：A. Colin Cameron & Jonah B. Gelbach & Douglas L. Miller，2008 年。“基于引导程序的聚类错误推理改进”，经济学与统计学评论，麻省理工学院出版社，第一卷。90(3)，第 414-427 页，8 月。

提前为这个问题道歉；我对我正在尝试做的事情只有模糊的理解，因此寻求帮助并没有产生非常有用的信息。

基本上我的问题是这个。我有一个看起来像这样的数据框，300 个 hh_id 各有 12 行，每个月有 1 行：

我想看看在一年中每个家庭的支出类别“服装”与其他支出类别（大约 10 个）之间是否存在相关性。然后，我想创建一个新的数据框，其中仅包含在“服装”和另一个支出类别之间具有显着相关性的家庭。

关于我如何解决这个问题的任何想法？

（ps 我正在尝试调查这是否是“服装”和其他支出类别之间的任何交叉产品替代，并隔离确实表现出这种行为的 HH。如果我是个白痴并且有更好的方法来做它，我很高兴听到你的想法！）

编辑：响应迄今为止查看工作的请求：它相当尴尬，但我一直在手动进行 - 认为我会花费大约相同的时间来弄清楚如何正确地完成它。

我在 df_cloth 中对 df 进行了子集化（对于一年中布料支出 > 0 的家庭），即 140 HH。

然后我做了：

然后我按家庭在 excel 中记录了相关系数，每个变量布都有一列与之相关。

语境：

我正在尝试进行一系列市场交易，并确定每种物品类型实际移动的金额。这几乎是我第一次尝试 MySql，所以查询很丑，但以下几乎可以工作：

-

上述数据的问题在于原始市场数据不可避免地被异常值破坏，如下所示：

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核心问题：

99%的市场数据是干净的，但是异常值破坏了平均值，MySql似乎没有中值功能。我找到了几个如何找到整个列的中位数的示例，但我需要每个项目的中位数。

我将如何确定每个项目的中位数而不是每个项目的平均值，或者在运行主查询之前有效地清理这些异常值的数据？

注意：我尝试通过 std 省略结果，但商品的价格从 $17 到 $10B 不等，而无论价格范围如何，偏差仍然相对较低。

我正在使用 SciPy 进行练习，但在尝试使用 fmin_slsqp 时遇到了错误。我设置了一个问题，我想在给定一组约束的情况下最大化目标函数 U。

我有两个控制变量，x[0,t] 和 x[1,t]，如您所见，它们由 t（时间段）索引。目标函数为：

约束是在这两个变量上定义的，其中一个将变量从一个时期 (t) 链接到另一个时期 (t-1)。

最后，这里是fmin_slsqp的使用：

撇开有更好的方法来解决这种动态问题这一事实不谈，我的问题是关于语法的。运行这个简单的代码时，我收到以下错误：

我究竟做错了什么？

代码的初始部分，为参数赋值，是：

我有一个非线性方程组。我对初始值没有很好的猜测。而且我想要至少一组经济学中所有积极的根源，这些变量的负值没有多大意义。

解决方案是以下根

我正在寻找fetch宏观经济公告数据的价值（例如利率公告、失业数据、消费者价格指数数据等），一旦/接近数据从原始来源发布以在MQL4算法写在metatrader4。

目前我是fetchingfrom latest valuewhichQuandl提供 acsv API以便value可以fetched在MQL4 script. 这里的问题在于，一旦源发布它们就Quandl不会更新，这是对我的算法非常重要的一个因素。latest values

所以：

问：哪些来源允许您在发布时获取实时 LATEST 值，以便在算法中使用？

劳工统计局 [美国]、英格兰银行 [英国] 等来源网站上似乎没有任何关于fetching发布数据值的文档，但我看到在线外汇市场日历网站latest values有时会在value已宣布-因此它们必须是fetching来自source？

latest valuesto be的例子fetched：

• [美国] 非农业工资 - 来源：劳工统计局

• [GB] 利率公告 - 来源：英格兰银行

• [欧盟] 失业率 - 来源：欧盟统计局

总结一下：

• 经济公告一经发布，我可以使用哪些资源来获取其单个实时信息？ latest value（我理解延迟意味着它不会立即被提取）

• 可以使用MQL4

我正在尝试创建一个模拟经济模型的程序。我有一些参数，我必须能够更改。我应该看起来像这样。所以我的问题是我将如何创建一个可以决定时间段和参数的程序。假设资本 i 第 1 期由 Capital_1=(1-s)*Output_0+Capital_0 给出。劳动力由 Labour_1=(1+n)*labour_0 给出。Output_1=Capital_1*Labour_1*k 其中 s,n 和 k 是参数

以下代码效果很好，但是：我必须在每次运行代码之前更改样本大小 n = 25, 50, ... 和方差估计器。我想用一个循环来解决这个问题。

下面我简单介绍一下代码。在代码中，为给定的样本大小 n 创建了 1000 个回归模型。然后，通过 OLS 估计 1000 个回归模型中的每个回归模型。之后，我根据 1000 个样本中 x3 的不同 beta 值计算 t 统计量。原假设为：H0：beta03 = beta3，即 x3 的计算 beta 值等于我定义为 1 的“真实”值。在最后一步中，我检查了原假设被拒绝的频率（显着性水平 = 0.05）。我的最终目标是创建一个代码，它为每个样本大小和方差估计量吐出原假设的概率拒绝率。如果你们中的任何人可以帮助我，我会很高兴。在这里你可以看到我的代码：

我正在使用 rmgarch 包中的 DCC Garch - 您在上面看到的代码。情节调整不符合我的意愿，由于 x 轴的标题错误，我不确定情节是否采用了我使用的正确时间序列，因为我有一个非常长的时间序列。我还必须使用每日和每月数据，并且使用每月数据我会遇到问题，在我的结果中看到。

因此，我使用 rcor(dcc.fit) 来显示 DCC Garch 生成的相关性。

现在我的第一个问题是，是否有可能将相关性作为一个向量而不是你所看到的我的 rcor(dcc.fit) 结果，否则这将是很多工作？

我的第二个问题是它只适用于 replicate=2 资产，否则我会收到一条错误消息。我必须处理更多的相关性。是否有可能获得相关时间序列的矩阵？这意味着，将所有相关性同时计算为时间序列并将它们绑定到一个矩阵？