1. 一阶差分后的数据怎么弄出来
difx=dif(x) 一阶差分
difx=difk(x) k步差分
difx=dif12(dif(x)) 一阶12步差分
2. 面板数据如何进行一阶差分
在eviews里面的操作：假设你要产生一阶差分的序列为x，且已经把序列x的数据导入eviews
在命令区键入：“series dx=d(x)” 再按回车键，eviews自然就帮你生成一个新的“dx”序列，即为一阶差分序列；二阶差分同样操作，“series d2x=d（dx）”
3. 一阶差分后的数据怎么弄出来stata
显然不是面板数据，是时间数据。eviews和stata都可以搞定时间序列数据。
一般经济变量取对数后，一阶就平稳了。怎么可能有一个变量二阶平稳呢？我一般都是想法弄成一阶平稳。对数后再一阶，已经降低很多趋势了。
对这个问题，一是数据有问题 二是你设置可能存在问题，如选择是否带有趋势项，截距项，或者俩个都有或者俩个都没有。要按照变量的走势，选择合适的选项，才能使得检验结果可靠。选对了这个你所谓的 一个变量是二阶就会是这个变量也是一阶平稳的
注意，非同阶很麻烦的，不能做协整回归。
4. 一阶差分后数据不平稳怎么办
不是的，其他变量都平稳的话，只需要把那个一阶差分平稳的变量差分后建模即可，但是意义会有所差别。如果所有变量都同阶差分平稳的话，可以直接建模，进行协整检验。
5. 如何得到一阶差分的数据
设数列{xn}令 △xn=xn+1-xn(n=1,2,3,… ) ,我们把这样的差△xn=xn+1-xn 叫做数列 {xn }的一阶差分,数列{△xn } 叫做数列{ xn }的一阶差分数列. 定义说明：（1） △xn =xn+1-xn （2）一阶差分是相对概念 二级等差数列就是后一项减前一项后得到一组数,再用后项减前项 是一个常数,也就是说第二次相减后得到等差数列
6. 一阶差分怎么还原
好久没用时序，粗略说下：
1.首先要做单位根检验，验证平稳性，不平稳要做处理，比如一阶差分，如果一阶不平，继续差分，最多差分到二阶，二阶以上基本没有经济意义，其实一阶就是变量增长率而不是水平值了。
2.然后可以做协整检验，看看两者间的是否有一个长期的关系，没有的话可以用VECM看看短期的关系。
3.有些人还会继续做Granger因果检验，大白话说就是变量X的过去值是否可以更好的预测变量Y的将来的值。
4.一般做完Granger,中国学者比较喜欢继续做一个IR，就是脉冲反应函数，注意这个图像一般做出最后是收敛的。大概过程差不多就是这样，可以找Wooldridge或者Greene的书看一下
7. 一阶差分结果怎么看
一阶对数差分
一阶对数差分就是离散函数中连续相邻两项之差。当自变量从x变到x+1时，函数y=y(x)的改变量∆yx=y(x+1)-y(x)，(x=0，1，2，......)称为函数 y(x)在点x的一阶差分，记为∆yx=yx+1-yx，(x=0，1，2，......)
当简单收益率比较小时与对数差分的差别很小，这里用到了高等数学的等价无穷小的知识，当简单收益率比较大的时候，他们的差别就比较大了。金融时间序列比较常用的是对数差分
8. 一阶差分后怎么做回归
一阶差分就是离散函数中连续相邻两项之差。当自变量从x变到x+1时，函数y=y(x)的改变量∆yx=y(x+1)-y(x)，(x=0，1，2，......)称为函数 y(x)在点x的一阶差分，记为∆yx=yx+1-yx，(x=0，1，2，......)。
9. 二阶差分后的数据怎么解释
面板数据是指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。
面板数据研究方法:
步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）
按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。
步骤二：协整检验或模型修正
情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。
协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。
所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。
因此协整的要求或前提是同阶单整。
情况二：如果如果基于单位根检验的结果发现变量之间是非同阶单整的，即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
但此时也不要着急，我们可以在保持变量经济意义的前提下，对我们前面提出的模型进行修正，以消除数据不平稳对回归造成的不利影响。
如差分某些序列，将基于时间频度的绝对数据变成时间频度下的变动数据或增长率数据。
此时的研究转向新的模型，但要保证模型具有经济意义。
因此一般不要对原序列进行二阶差分，因为对变动数据或增长率数据再进行差分，我们不好对其冠以经济解释。
步骤三：面板模型的选择与回归
面板数据模型的选择通常有三种形式：
1.混合估计模型。
2.固定效应模型。
3.随机效应模型。
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