VECM model using vec command

classic Classic list List threaded Threaded
2 messages Options
Reply | Threaded
Open this post in threaded view
|

VECM model using vec command

Talal
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/
Reply | Threaded
Open this post in threaded view
|

Re: VECM model using vec command

wangpan110
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?