# VECM model using vec command

2 messages
Open this post in threaded view
|

## VECM model using vec command

 Hi all For whom using vec model regularily 1. I am trying to estimate a VECM model for demand (ln_qt) as dependent variable; and (ln_VKM , lnincome , Lnf ] as three independent variables. 2- After testing the number of cointegrating relation using "vecrank" the results shows that I have multiple cointegrating vectors (2). 3.  the number of lags decided using VAR and lag length criteria before doing the cointegration test for my VECM model (Lag no.=3) 4- based on above I belive my VECM model specification should be: Δyt = λ1 + λ2 Δxt − γ1 (yt−1 − xt−1) + γ2 (yt−1 − xt−1)+ πxt−1 + ηt where y is the dependent variable and  X is a vector of Independent variables I have used a "vec" comand as follws: vec ln_qt ln_VKM  lnincome  Lnf , lag(3) rank (2) My question are: A- did I specified the VECM equation and vec command correctl? B- the vec outputs is very confusing (it seems specified 4 models where each variable i have used was specified as dependend variable in one of the four models). I am only intersted to estimate a demand (ln_qt) model. Also the outputs in STATA are not well organised and I find it dificult to interpret th paramaters. Any help in the interpretation will be appreciated. Rgards Talal Vector error-correction model Sample:  1983 - 2008                               No. of obs      =        26                                                    AIC             = -18.18355 Log likelihood =  284.3861                         HQIC            = -17.51471 Det(Sigma_ml)  =  3.71e-15                         SBIC            = -15.86091 Equation           Parms      RMSE     R-sq      chi2     P>chi2 ---------------------------------------------------------------- D_ln_qt              11     .031182   0.6703   28.46039   0.0028 D_lnvkm              11     .020371   0.7712   47.19024   0.0000 D_lnincome           11     .011182   0.9033   130.7283   0.0000 D_lnf                11     .039259   0.7739   47.90836   0.0000 ---------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------------------------              |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- D_ln_qt      |         _ce1 |          L1. |   .2503267   .7070148     0.35   0.723    -1.135397     1.63605              |         _ce2 |          L1. |  -.0519306   .2854071    -0.18   0.856    -.6113183     .507457              |        ln_qt |          LD. |  -.3892408   .5782202    -0.67   0.501    -1.522532      .74405         L2D. |   -.210528   .3547468    -0.59   0.553    -.9058189     .484763              |        lnvkm |          LD. |   .0952668   .3173674     0.30   0.764     -.526762    .7172955         L2D. |  -.1789577   .3448023    -0.52   0.604    -.8547577    .4968424              |     lnincome |          LD. |    1.39124   .6996217     1.99   0.047     .0200066    2.762473         L2D. |   .0910786   1.043868     0.09   0.930    -1.954865    2.137022              |          lnf |          LD. |  -.4656339   .4380534    -1.06   0.288    -1.324203    .3929351         L2D. |  -.1438649   .2447154    -0.59   0.557    -.6234983    .3357685              |        _cons |   .0007162   .0172881     0.04   0.967    -.0331677    .0346002 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnvkm      |         _ce1 |          L1. |  -1.285009   .4618835    -2.78   0.005    -2.190284   -.3797342              |         _ce2 |          L1. |  -.5471533   .1864527    -2.93   0.003    -.9125939   -.1817128              |        ln_qt |          LD. |   .1844832   .3777436     0.49   0.625    -.5558807    .9248472         L2D. |   .3597803   .2317514     1.55   0.121    -.0944441    .8140047              |        lnvkm |          LD. |   .5725982    .207332     2.76   0.006      .166235    .9789614         L2D. |   .2093582   .2252548     0.93   0.353    -.2321331    .6508495              |     lnincome |          LD. |   .9908236   .4570537     2.17   0.030     .0950149    1.886632         L2D. |   .0802654    .681945     0.12   0.906    -1.256322    1.416853              |          lnf |          LD. |   .4226623   .2861745     1.48   0.140    -.1382295    .9835541         L2D. |   .2055419   .1598694     1.29   0.199    -.1077963    .5188801              |        _cons |  -.0008924   .0112941    -0.08   0.937    -.0230283    .0212436 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnincome   |         _ce1 |          L1. |  -.2725985   .2535389    -1.08   0.282    -.7695257    .2243286              |         _ce2 |          L1. |  -.0681478   .1023484    -0.67   0.506    -.2687469    .1324513              |        ln_qt |          LD. |   .2758531   .2073526     1.33   0.183    -.1305504    .6822567         L2D. |  -.1959344   .1272139    -1.54   0.124    -.4452691    .0534003              |        lnvkm |          LD. |   .0957609   .1138095     0.84   0.400    -.1273016    .3188234         L2D. |   .0480082   .1236478     0.39   0.698     -.194337    .2903534              |     lnincome |          LD. |   .0166749   .2508877     0.07   0.947    -.4750561    .5084058         L2D. |  -.0643503    .374336    -0.17   0.864    -.7980354    .6693348              |          lnf |          LD. |   .1221691   .1570881     0.78   0.437    -.1857179    .4300561         L2D. |  -.0698057   .0877561    -0.80   0.426    -.2418046    .1021932              |        _cons |   .0096477   .0061996     1.56   0.120    -.0025032    .0217987 -------------+---------------------------------------------------------------- D_lnf        |         _ce1 |          L1. |  -1.398677   .8901514    -1.57   0.116    -3.143341     .345988              |         _ce2 |          L1. |  -.2213953   .3593355    -0.62   0.538      -.92568    .4828894              |        ln_qt |          LD. |   .5618666   .7279954     0.77   0.440    -.8649782    1.988711         L2D. |   .6363211   .4466361     1.42   0.154    -.2390697    1.511712              |        lnvkm |          LD. |   .0969903   .3995745     0.24   0.808    -.6861613    .8801418         L2D. |  -.2930602   .4341157    -0.68   0.500    -1.143911     .557791              |     lnincome |          LD. |  -2.956396   .8808433    -3.36   0.001    -4.682817   -1.229975         L2D. |  -1.461442   1.314259    -1.11   0.266    -4.037342    1.114458              |          lnf |          LD. |    .813693   .5515215     1.48   0.140    -.2672694    1.894655         L2D. |    .426378   .3081035     1.38   0.166    -.1774939     1.03025              |        _cons |  -.0009323   .0217661    -0.04   0.966    -.0435931    .0417286 ------------------------------------------------------------------------------ Cointegrating equations Equation           Parms    chi2     P>chi2 ------------------------------------------- _ce1                  2   414.1233   0.0000 _ce2                  2   21.02513   0.0000 ------------------------------------------- Identification:  beta is exactly identified                  Johansen normalization restrictions imposed ------------------------------------------------------------------------------         beta |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- _ce1         |        ln_qt |          1          .        .       .            .           .        lnvkm |   5.55e-17          .        .       .            .           .     lnincome |  -.8126088   .2787991    -2.91   0.004    -1.359045   -.2661725          lnf |   2.232979   .3353644     6.66   0.000     1.575677    2.890281        _cons |   4.198856          .        .       .            .           . -------------+---------------------------------------------------------------- _ce2         |        ln_qt |  (omitted)        lnvkm |          1          .        .       .            .           .     lnincome |   3.087591   .7286725     4.24   0.000     1.659419    4.515763          lnf |  -3.936948    .876512    -4.49   0.000     -5.65488   -2.219016        _cons |  -35.40865          .        .       .            .           . ------------------------------------------------------------------------------       * *   For searches and help try: *   http://www.stata.com/help.cgi?search*   http://www.stata.com/support/statalist/faq*   http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/
Open this post in threaded view
|

## Re: VECM model using vec command

 Hi Talal, i am new to the ECM as well, can i ask 2 questions, please.    2- After testing the number of cointegrating relation using "vecrank" the results shows that I have multiple cointegrating vectors (2). -- do the -vecrank- and -johans- have the same function in determing the rank of cointgeration? 3.  the number of lags decided using VAR and lag length criteria before doing the cointegration test for my VECM model (Lag no.=3) -- do the -dfuller- and -varlag- have the same function in determing the lag length?