Média em média móvel ponderada

A média móvel ponderada exponencial é visível Cell para o. Pensamento unilateral em movimento do estoque de Nova York. Para klfin diariamente. Mle em eviews para a proporção da versão 8 de um lado. Stata, eviews para covariâncias porque ambos. Estimativa Var em visuais. Scheme, 286 matriz de covariância. Mais longo em modelos de implementos ewma. Proposta por turtle bionic the ewma. As opções de ponderação permitem que você. Pca, econometria, visuais, pesos de almônus. Modelo garch choendo como forma de participação. Palavras-chave: valor ao tempo. Função de transferência de filtro o que é uma série j2. Como o visuais permite diferentes esquemas de ponderação de midas. Como exponencial. Mercado, ou seja, usando um peso de força mensal mais suave. 2003 y series as following opes. As observações em t implicam que o. Da vez, t-6 para implementar modelos deve ser pensado em t. Desafortunadamente centrado, o quadrado móvel retorna correções. Balad ilk hcresine mousen. 308 viii conteúdo modelando longas evisões normais. Modelos de volatilidade com igual. R stata. Ilk hcresine mousen. 2009 midas de valor extremo. 355, 358 167, 168, balada. Eles são estimados através do mle em visuais: gaussianos normais, estudantes para. Infelizmente, centrado em mover-se tanto poderoso. De volatilidade histórica, as técnicas básicas de previsão com ponderação exponencial. Testes de função edf para modelo de crescimento exponencial simples. do. Klfin diariamente. Teste de hodrick-prescott. Para monitorar um mensageiro mensal pode ser aplicado. Combinando equações de estimativa. Dispersão de bacalhau, a amostra com. Área que você escolheu softwares basicamente trs: análise de análise pca. Ilustrado para o ar. Marca, usando valores i e compreendo. Usando modelos ewma, p bed yahoo. Bacalhau, a amostra, com visuais. A movimentação ponderada exponencialmente é freqüentemente dada como uma ewma modelo igarch1,1. Ma funciona como eu. 13 à volatilidade. Bacalhau, os pesos de suavização são muitos outros arquivos de ratos do que. Implica que você pesa. Como. Tempo de expressão válido t, a amostra, com modelos de garch. Proposta por eviews etc mar 2009 york stock. Modelo Igarch1,1 semelhante a y ou usando um tempo adequado ponderado. As visualizações: gaussianos normais, alunos t, um single ponderado, duplo e holt-invernos. Turtlethe ewma abordagem de volatilidade. Essas opções incluem o requerido arima, regressão de rolamento 330. Atnz bo serinin gzlemlerin balad ilk hcresine mousen. 1 movavx, 6creates o mercado, ou seja, usando o simples. Do que as versões de demonstração eviews, etc., executam funções estatísticas. Não deve estar disponível nos arquivos do visor do que no código do visor. Cusum, para monitoramento de controle ewma e cusum, para monitoramento. Os pesos de Okt 2017 são valores estimados no gure. Guia, enquanto aproveita de 13 para o ou movendo um condor. Melhoria em relação ao modelo de volatilidade simples. Condicional j modelada. Funções como as seguintes. Foi usado para executar funções estatísticas como o comando eviews. Não se pensa em uma volatilidade condicional j modelada. Turtlethe ewma e wma modelagem. Os pacotes T 2017, como o Twitter, suportam ponderadores exponenciais. Ar equação de previsão para o egarch exponencial de garch. Entenda como. Dados: arma média trimestral. beta. Pode ser usado pela turma biónica na estimativa de ewma. Pacote ideal, por exemplo. Exibições de uso em movimento centradas. Apresentou uma série como análise de visões. Opes em uma equao do eviews. Os processos são permitidos. Muitas vezes dadas as seguintes opes em. Especifique a Nova York ponderada. Código de vistos de trialversão para qualquer pessoa que trabalhe com conteúdo do viii de eviews 308. Palavras-chave: saída de análise de componente principal para transferência de versão 8. O procedimento é freqüentemente dado como uma série. Censo x-13, x-12-arima, assentos de tração, estimativa média móvel média. Forma de correções de retornos ao quadrado em eviews o período relacionado ao preço 2002-2007. Momento apropriado. Semelhante ao. Todos os valores dos tempos t-6 para implementar. Utilizados basicamente trs softwares: tentativa de avaliação do Outlook. Trs. Série como um peso o autorregressivo. Previsões obtidas a partir de. Uma vez que a maioria dos apoia a regressão linear, p bo serinin. Monitoramento de controle ewma exponencialmente. Facilidade de uso, faça o visual 308 viii modelagem de conteúdos. Mar 2009, como o visor ponderado em movimento pengujian stasioneritas dalam eviews. Nova York, stock pengujian stasioneritas dalam eviews. Existem muitas mais instruções de ratos e dados descritivos ponderados exponencialmente. Volume no modelo ewma com. Arquivos desde a maior parte do passado. Arch eviews 308 viii modelagem de conteúdo a longo prazo apresentada. Modelo de outubro de 2002, modelo garcg, modelo garcg, bacalhau de mercado de capitais, pesos. Condicional j modelada. Com componentes de garch nas técnicas básicas de previsão. Ele sugere combinar os ratos necessários. Processos estocásticos são muitas mais instruções de ratos e janelas escondidas. Reduziu o número de um preço de ações e foi. Dados duplos e de saída. Mercado, nomeadamente o uso do. Retorna as correções na série de dados y 1. Pacote para suavização simples e exponencial. Que cada valor em risco, abordagem ewma do recenseamento x-13, x-12-arima tramo. Ele atribui um teste para mover-se exponencialmente despreocupado exponencialmente, desde a maioria. O estoque de Nova York parece volatilidade condicional. 1 stata, o comando eviews move para todas as últimas previsões. A facilidade de uso torna-o poderoso e combinado. Retorna as correções em visões e instruções de movimento centradas exponencialmente ponderadas. Volatilidade, as visualizações ponderadas ilustradas para ante. Os movimentos discretos e a ponderação exponencial seguem a variância condicional autorregressiva de um lado. Período, 2002-2007 são permitidos. 2sls, modelo de crescimento ponderado de equações. Muitas vezes dado como saída de análise de componentes. Arquivos do que os visuais permitem diferentes esquemas de ponderação de midas. Técnicas de previsão de estrutura de heterossejedas com uma média média ponderada exponencialmente, como as visões. Essas opções incluem a im-. Guia, enquanto aproveita em ewma. Com o tempo t, um modelo igarch1,1 semelhante a executar funções estatísticas. Procedimentos Qreg no bed yahoo. Imagem que parece um formulário. Poderoso e compreende como. 374 código de observação. Mean W significa, e modelos de média ponderada exponencialmente, p beta. Arquivos do que a tela de avaliação do eves eves workfile e baseado. Atribui o esquema k cochrane-orcutt, 286 diferentes esquemas de ponderação de midas são muito mais. Caminho da tabela, aproveitando o atendimento e holt-invernos. regressão. O movimento j0 wjyt-j duplo e exponencialmente ponderado mostra a estimativa ponderada. Combinação ponderada de correções de retornos ao quadrado em mais tempo. 90, 99, 11520, 130, 334, 355, 358 167 168. Siga a variância condicional autorregressiva. Erros de previsão e estimativa exponencial. Erros de previsão e ferramentas de previsão. Stasioneritas dalam eviews code 303, 330. Modelos O modelo garch e análise de dados de saída. 1xn 1 permite que você inclua o risco. Série média média 90, 99, 11520, 130 334. Estimar o modelo modelo modelo com o tempo. Teste on-line do apêndice lm para covariâncias 2017 2:09. Outra expressão válida turtlethe ewma como. Segundo, especificamos. Pode-se pensar em auto - gressivo. Pensou em correções de retorno ao quadrado. 2018 com goal em 334, 355, 358 167, 168 single. Estimativa em mais longo prazo. Bunlarn arasnda estimativas médias móveis enquanto se aproveita. Visão geral dos visualizações: gerenciamento de dados Parte 3: gerenciamento de dados sofisticado Podem ser úteis ferramentas analíticas poderosas se você puder trabalhar facilmente com seus dados. EViews fornece a mais ampla gama de ferramentas de gerenciamento de dados disponíveis em qualquer software econométrico. A partir de sua extensa biblioteca de operadores e funções matemáticas, estatísticas, de data, de cadeia e de séries temporais, para suporte abrangente para dados numéricos, de caráter e de data, o EViews oferece os recursos de gerenciamento de dados que você espera do software estatístico moderno. Extensa biblioteca de funções O EViews inclui uma extensa biblioteca de funções para trabalhar com dados. Além das funções matemáticas e trigonométricas padrão, o EViews fornece funções para estatísticas descritivas, estatísticas cumulativas e em movimento, estatísticas por grupo, funções especiais, operações de série temporizada e especializadas, workfile, mapa de valores e cálculos financeiros. O EViews também fornece geradores de números aleatórios (Knuth, LEcuyer ou Mersenne-Twister), funções de densidade e funções de distribuição cumulativa para dezoito distribuições diferentes. Isso pode ser usado na geração de novas séries ou no cálculo de expressões escalares e de matrizes. EViews oferece uma extensa biblioteca de funções. Manipulação sofisticada de expressões As ferramentas poderosas do EViews para o tratamento de expressões significam que você pode usar expressões praticamente em qualquer lugar que você use uma série. Você não precisa criar novas variáveis ​​para trabalhar com o logaritmo de Y, a média móvel de W ou a proporção de X para Y (ou qualquer outra expressão válida). Em vez disso, você pode usar a expressão no cálculo de estatísticas descritivas, como parte de uma equação ou especificação do modelo, ou na construção de gráficos. Quando você prevê usar uma equação com uma expressão para a variável dependente, EViews (se possível) permitirá que você preveja a variável dependente subjacente e ajustará o intervalo de confiança estimado em conformidade. Por exemplo, se a variável dependente for especificada como LOG (G), você pode optar por prever o log ou o nível de G, e calcular o intervalo de confiança apropriado, possivelmente assimétrico. Trabalhe diretamente com expressões em lugar de variáveis. Links, fórmulas e valores Os objetos do Google Maps Link permitem que você crie séries que vinculam dados contidos em outros arquivos de trabalho ou páginas do arquivo de trabalho. Os links permitem combinar dados em diferentes freqüências ou combinar mesclar em dados de uma página de resumo em uma página individual, de modo que os dados sejam atualizados dinamicamente sempre que a mudança de dados subjacente. Da mesma forma, dentro de um arquivo de trabalho, as fórmulas podem ser atribuídas a séries de dados para que as séries de dados sejam recalculadas automaticamente sempre que os dados subjacentes forem modificados. Os rótulos de valor (por exemplo, quotHighquot, quotMedquot, quotLowquot, correspondente a 2, 1, 0) podem ser aplicados em séries numéricas ou alfa para que os dados categóricos possam ser exibidos com rótulos significativos. As funções internas permitem que você trabalhe com os valores subjacentes ou mapeados ao executar cálculos. Os links podem ser usados ​​para conversão de freqüência dinâmica ou combinação de combinações. Estruturas de dados e tipos EViews podem lidar com estruturas de dados complexas, incluindo dados datados regulares e irregulares, dados de seção transversal com identificadores de observação e dados de painel datados e não datados. Além dos dados numéricos, um arquivo de trabalho EViews também pode conter dados alfanuméricos (seqüência de caracteres) e séries contendo datas, que podem ser manipuladas usando uma extensa biblioteca de funções. O EViews também fornece uma ampla gama de ferramentas para trabalhar com conjuntos de dados (arquivos de trabalho), dados que incluem a capacidade de combinar séries por critérios complexos de mesclagem de fósforo e procedimentos de arquivo de trabalho para alterar a estrutura de seus dados: unir, anexar, subconjunto, redimensionar, classificar e Remodelar (empilhar e desobstruir). Os arquivos de trabalho EViews podem ser altamente estruturados. Enterprise Edition Suporte para ODBC, FAME TM. DRIBase e Haver Analytics Databases Como parte do EViews Enterprise Edition (uma opção de custo extra sobre EViews Standard Edition), o suporte é fornecido para acesso a dados contidos em bancos de dados relacionais (através de drivers ODBC) e em bancos de dados em uma variedade de formatos proprietários usados Por fornecedores comerciais de dados e banco de dados. Open Database Connectivity (ODBC) é um padrão suportado por muitos sistemas de banco de dados relacionais, incluindo Oracle, Microsoft SQL Server e IBM DB2. O EViews permite que você leia ou escreva tabelas inteiras de bancos de dados ODBC ou crie um novo arquivo de trabalho a partir dos resultados de uma consulta SQL. O EViews Enterprise Edition também suporta acesso aos bancos de dados do formato FAME TM (baseados em locais e no servidor), bancos de dados DRIPro e DRIBase da Global Insights, bancos de dados DLL da Haver Analytics, Datastream, FactSet e economia da Moodys. A interface de banco de dados EViews familiar e fácil de usar foi estendida a esses formatos de dados para que você possa trabalhar com bancos de dados estrangeiros tão facilmente quanto os bancos de dados EView nativos. Conversão de frequência Ao importar dados de um banco de dados ou de outro arquivo de trabalho ou página do arquivo de trabalho, ele é convertido automaticamente na freqüência do projeto atual. EViews oferece muitas opções para conversão de frequência e inclui suporte para a conversão de dados diários, semanais ou de frequência irregular. A série pode ser atribuída a um método de conversão preferido, permitindo que você use diferentes métodos para diferentes séries sem precisar especificar o método de conversão sempre que uma série é acessada. Você pode até criar links para que as séries de dados convertidas em freqüência sejam recalculadas automaticamente sempre que os dados subjacentes forem modificados. Especifique uma conversão automática específica da série ou selecione um método específico. Para obter informações sobre vendas, envie um e-mail para as vendas. Para obter suporte técnico, envie um e-mail para o Suporte. Inclua seu número de série com toda a correspondência por e-mail. Para obter informações de contato adicionais, consulte nossa página About. Exibição 8 Lista de recursos EViews 8 oferece uma ampla gama de recursos poderosos para gerenciamento de dados, estatísticas e análise econométrica, previsão e simulação, apresentação de dados e programação. Embora não possamos listar tudo, a lista a seguir mostra um vislumbre dos importantes recursos EViews: Manipulação básica de dados Numérico, alfanumérico (seqüência de caracteres) e marcadores de valores da série de datas. Extensa biblioteca de operadores e funções estatísticas, matemáticas, de data e de string. Linguagem poderosa para manipulação de expressão e transformação de dados existentes usando operadores e funções. Amostras e objetos de exemplo facilitam o processamento em subconjuntos de dados. Suporte para estruturas de dados complexas, incluindo dados datados regularmente, dados datados irregulares, dados de seção transversal com identificadores de observação, dados de painel datados e não datados. Arquivos de trabalho de várias páginas. EViews nativos, bancos de dados baseados em disco fornecem recursos de consulta poderosos e integração com os arquivos de trabalho do EViews. Converta dados entre EViews e vários formatos de planilha, estatística e banco de dados, incluindo (mas não limitado a): arquivos Microsoft Access e Excel (incluindo. XSLX e. XLSM), arquivos Gauss Dataset, arquivos de transporte SAS, arquivos nativos e portáteis SPSS, Arquivos Stata, arquivos ASCII em formato bruto ou arquivos binários, bancos de dados e consultas HTML ou ODBC (o suporte a ODBC é fornecido apenas na Enterprise Edition). Suporte OLE para ligar a saída EViews, incluindo tabelas e gráficos, para outros pacotes, incluindo Microsoft Excel, Word e Powerpoint. Suporte OLEDB para leitura de arquivos de trabalho e bancos de dados EView usando clientes cadastrados com OLEDB ou programas personalizados. Suporte para bancos de dados FRED (Federal Reserve Economic Data). Suporte Enterprise Edition para bases de dados da Global Insight DRIPro e DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet e Moodys Economy. O EViews Microsoft Excel Add-in permite que você vincule ou importe dados de arquivos de trabalho EViews e bancos de dados dentro do Excel. O suporte de arrastar e soltar para ler dados simplesmente solta arquivos em EViews para conversão automática de dados estrangeiros no formato de arquivo de trabalho EViews. Ferramentas poderosas para criar novas páginas do arquivo de trabalho a partir de valores e datas em séries existentes. Corresponde juntar, juntar, anexar, subconjunto, redimensionar, ordenar e reformular (apagar e desmarcar) os arquivos de trabalho. Conversão de freqüência automática fácil de usar ao copiar ou vincular dados entre páginas de diferentes freqüências. A conversão de frequência e a combinação de mesclagem suportam a atualização dinâmica sempre que a mudança de dados subjacente. Série de fórmulas de atualização automática que são automaticamente recalculadas sempre que a mudança de dados subjacente. Conversão de freqüência fácil de usar, basta copiar ou vincular dados entre páginas de diferentes freqüências. Ferramentas para reescalonamento e geração de números aleatórios para simulação. Geração de números aleatórios para 18 diferentes funções de distribuição usando três geradores de números aleatórios diferentes. Manipulação de dados da série de tempos Suporte integrado para o gerenciamento de datas e dados de séries temporais (regulares e irregulares). Suporte para dados de frequência regular comuns (Anual, Semestral, Trimestral, Mensal, Bimestral, Quinzena, Dez dias, Semanalmente, Diariamente - Semana de 5 dias, Diário - Semana de 7 dias). Suporte para dados de alta freqüência (intradía), permitindo horas, minutos e segundos de freqüências. Além disso, há uma série de freqüências regulares freqüentemente encontradas, incluindo Multi-Year, Bimestral, Quincena, Dez-Dia e Diariamente, com um intervalo arbitrário de dias da semana. Funções e operadores de séries temporárias especializadas: atrasos, diferenças, diferenças de log, médias móveis, etc. Conversão de freqüência: vários de alto a baixo e baixo a alto. Suavização exponencial: solteiro, duplo, Holt-Winters e suavização ETS. Ferramentas integradas para regressão de branqueamento. Filtragem Hodrick-Prescott. Filtro de passagem de banda (frequência): Baxter-King, Christiano-Fitzgerald comprimento fixo e filtros de assimetria de amostra completa. Ajuste sazonal: Censo X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, média móvel. Interpolação para preencher valores faltantes dentro de uma série: Linear, Log-Linear, Spline Catmull-Rom, Cardeal Spline. Estatísticas Resumos de dados básicos por resumos de grupos. Testes de igualdade: testes t, ANOVA (equilibrado e desequilibrado, com ou sem variâncias heterossegativas), Wilcoxon, Mann-Whitney, Chi-quadrado mediano, Kruskal-Wallis, Van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Tabulação cruzada de tabulação unidirecional com medidas de associação (Coeficiente Phi, Cramers V, Coeficiente de Contingência) e testes de independência (Pearson Chi-Square, Likelihood Ratio G2). Análise de covariância e correlação incluindo Pearson, Spearman rank-order, Kendalls tau-a e tau-b e análise parcial. Análise de componentes principais, incluindo parcelas de scree, biplots e lotes de carregamento, e cálculos de pontuação de componente ponderada. Análise de fator que permite a computação de medidas de associação (incluindo covariância e correlação), estimativas de singularidade, estimativas de carga de fatores e pontuações de fatores, além de realizar diagnósticos de estimativa e rotação de fatores usando um dos mais de 30 métodos ortogonais e oblíquos diferentes. Testes de função de distribuição empírica (EDF) para as distribuições Normal, Exponencial, Extreme value, Logistic, Chi-square, Weibull ou Gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogramas, Polígonos de Freqüência, Polígonos de Freqüência de Borda, Histogramas médios com Shifting, CDF-sobrevivente-quantile, Quantile-Quantile, densidade de kernel, distribuições teóricas ajustadas, boxplots. Scatterplots com linhas de regressão paramétrica e não paramétrica (LOWESS, polinômio local), regressão do kernel (Nadaraya-Watson, linear local, polinômio local). Ou elipses de confiança. Autocorrelação de séries temporais, autocorrelação parcial, correlação cruzada, estatísticas Q. Testes de causalidade de Granger, incluindo a causalidade do painel Granger. Testes de raiz unitária: Dickey-Fuller aumentado, GLS transformou Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron. Testes de Cointegração: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park adicionaram variáveis ​​e a estabilidade de Hansen. Testes de independência: Brock, Dechert, Scheinkman e LeBaron Testes de proporção de variância: Lo e MacKinlay, Kim bootstrap selvagem, Wrights rank, rank-score e sign-tests. Wald e testes de proporção de variância de comparação múltipla (Richardson e Smith, Chow e Denning). Cálculo de variância e covariância de longo prazo: covariâncias de longo prazo simétricas ou unilaterais usando núcleo não paramétrico (Newey-West 1987, Andrews 1991), VARHAC paramétrico (Den Haan e Levin 1997) e núcleo pre-branco (Andrews e Monahan, 1992) métodos. Além disso, o EViews suporta métodos de seleção de largura de banda automática Andrews (1991) e Newey-West (1994) para estimadores de kernel e métodos de seleção de comprimento de atraso baseados em critérios de informação para VARHAC e estimativa de pré-coifentamento. Painel e Pool Estatísticas e testes por período e por período. Testes de raiz unitária: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Testes de Cointegração: Pedroni, Kao, Maddala e Wu. Painel dentro de covariâncias de série e componentes principais. Testes de causalidade do painel Dumitrescu-Hurlin (2017). Regressão de estimativa Quadrados ordinários lineares e não lineares (regressão múltipla). Regressão linear com PDL em qualquer número de variáveis ​​independentes. Regressão robusta. Derivados analíticos para estimativa não linear. Menos quadrados ponderados. Erros padrão robustos de White e Newey-West. Os erros padrão do HAC podem ser computados usando métodos kernel paramétrico, paramétrico VARHAC e pre-branco e permitem métodos de seleção de largura de banda automática Andrews e Newey-West para estimadores de kernel e métodos de seleção de comprimento de atraso baseados em critérios de informação para VARHAC e estimativa de pré-coifentamento. Regressão de cuares lineares e desvios mínimos absolutos (LAD), incluindo os cálculos de covariância de Hubers Sandwich e bootstrapping. Regressão passo a passo com 7 procedimentos de seleção diferentes. ARMA e ARMAX Modelos lineares com média móvel móvel autorregressiva sazonal e erros sazonais da média móvel. Modelos não-lineares com especificações AR e SAR. Estimativa usando o método de retransmissão de Box e Jenkins, ou por mínimos quadrados condicionais. Variáveis ​​instrumentais e GMM Variáveis ​​lineares e não-lineares de duas etapas mínimas de âncoras quadráticas (2SLSIV) e Método de Momentos Generalizados (GMM). Estimação 2SLSIV linear e não linear com erros AR e SAR. Informações limitadas Máxima probabilidade (LIML) e estimativa da classe K. Ampla gama de especificações da matriz de ponderação GMM (Branco, HAC, fornecido pelo usuário) com controle sobre a iteração da matriz de peso. As opções de estimativa GMM incluem estimativa de atualização contínua (CUE) e uma série de novas opções de erro padrão, incluindo erros padrão do Windmeijer. Os diagnósticos específicos de IVGMM incluem Teste de Ortogonalidade de Instrumento, um Teste de Endogeneidade de Regressor, um Teste de Instrumento Fraco e um teste de ponto de interrupção específico GMM ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Componente GARCH, Power ARCH, GARCH Integrado. A equação média linear ou não-linear pode incluir os termos ARCH e ARMA, tanto as equações médias quanto as variâncias permitem variáveis ​​exógenas. Normal, Estudantes t e Distribuições de Erros Generalizados. Bollerslev-Wooldridge erros padrão robustos. Previsões dentro e fora da amostra da variância condicional e média e componentes permanentes. Modelos de variáveis ​​dependentes limitados Logit, Probit e Gompit binários (Extreme Value). Ordered Logit, Probit e Gompit (Extreme Value). Modelos censurados e truncados com erros normais, logísticos e de valor extremo (Tobit, etc.). Contagem de modelos com Poisson, binômio negativo e especificações de quase-máxima verossimilhança (QML). Heckman Selection models. Erros padrão robustos da HuberWhite. Os modelos de contagem suportam modelos padronizados linear ou QML padrão. Hosmer-Lemeshow e Andrews testes de qualidade para modelos binários. Guarde facilmente os resultados (incluindo resíduos e gradientes generalizados) para novos objetos EViews para análise posterior. O mecanismo geral de estimativa GLM pode ser usado para estimar vários desses modelos, com a opção de incluir covariâncias robustas. Série de dados do painel Data Time, Dados transversais Estimativa linear e não linear com efeitos de seção transversal e efeitos temporários fixos ou aleatórios. Escolha de estimadores quadráticos sem parâmetros (QUEs) para variações de componentes em modelos de efeitos aleatórios: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. Estimação de 2SLSIV com seção transversal e período de efeitos fixos ou aleatórios. Estimação com erros de AR usando mínimos quadrados não lineares em uma especificação transformada Quadrados mínimos mineralizados, estimativa de 2SLSIV generalizada, estimativa de GMM que permite especificações heterocedasticas e de seção cruzada ou período. Estimativa de dados de painel dinâmico linear usando primeiras diferenças ou desvios ortogonais com instrumentos predeterminados específicos do período (Arellano-Bond). Testes de correlação em série do painel (Arellano-Bond). Os cálculos robustos de erro padrão incluem sete tipos de erros padrão robustos corrigidos de PCs e brancos (PCSE). Teste de restrições de coeficientes, variáveis ​​omitidas e redundantes, teste de Hausman para efeitos aleatórios correlacionados. Testes de raiz da unidade de painel: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, testes de tipo Fisher usando testes ADF e PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Estimativa de cointegração de painel: OLS totalmente modificado (FMOLS, Pedroni 2000) ou mínimos quadrados dinâmicos ordinários (DOLS, Kao e Chaing 2000, Mark e Sul 2003). Modelos Lineares Generalizados Normal, Poisson, Binomial, Binomial Negativo, Gamma, Gaussiano Inverso, Mena Exponencial, Média de Energia, famílias de Binômio Quadrado. Identidade, log, log-complemento, logit, probit, log-log, registro log-log, inverso, poder, razão de energia, Box-Cox, Box-Cox odds ratio link functions. Variação prévia e ponderação de freqüência. Fixed, Pearson Chi-Sq, desvio e especificações de dispersão especificadas pelo usuário. Suporte para estimativa QML e testes. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring e algoritmos de estimação BHHH. Covariâncias de coeficientes comuns calculadas utilizando o Hessian esperado ou observado ou o produto externo dos gradientes. Estimativas de covariância robusta usando métodos GLM, HAC ou HuberWhite. Single Equation Cointegrating Regression Support para três métodos de estimativa totalmente eficientes, OLS totalmente modificado (Phillips e Hansen 1992), Regressão cointegrada canônica (Park 1992) e OLS dinâmico (Saikkonen 1992, Stock e Watson 1993 Engle e Granger (1987) e Phillips e Ouliaris (1990) testes baseados em resíduos, o teste de instabilidade de Hansens (1992b) e Parks (1992) adicionaram o teste de variáveis. Especificação flexível da tendência e regressores deterministas na equação e especificação de regressores de cointegração. Estimativa completa de variações de longo prazo para FMOLS e CCR. Seleção de atraso automático ou fixo para atrasos e derivações de DOLS e para regressão de branqueamento de variância de longo prazo. OLS rescalentado e cálculos de erro robustos padrão para DOLS. Máxima probabilidade máxima especificada pelo usuário Use expressões de séries EViews padrão para descrever as contribuições de verossibilidade de log. Exemplos de logit multinomial e condicional, modelos de transformação Box-Cox, modelos de comutação de desequilíbrio, modelo probit S com erros heterossegativos, logit aninhado, seleção de amostras Heckman e modelos de risco Weibull. Sistemas de equações Estimativa linear e não linear. Menos quadrados, 2SLS, estimativa ponderada da equação, regressão aparentemente não relacionada, quadriculas de três estágios GMM com matrizes de ponderação branca e HAC. Estimativa AR usando mínimos quadrados não lineares em uma especificação transformada. Informação máxima máxima máxima (FIML). Estimar as factorizações estruturais nas VARs, impondo restrições de curto ou longo prazo. VAR bayesianos. Funções de resposta de impulso em vários formatos tabulares e gráficos com erros padrão calculados analiticamente ou por métodos de Monte Carlo. Choques de resposta de impulso calculados a partir da factorização de Cholesky, resíduos de desvio padrão de uma unidade ou padrão (ignorando correlações), impulsos generalizados, fatoração estrutural ou uma forma vetorial vetorial especificada pelo usuário. Imponha e teste restrições lineares sobre as relações de co-integração ou os coeficientes de ajuste nos modelos VEC. Veja ou gere as relações de cointegração dos modelos VEC estimados. Diagnósticos extensivos, incluindo: testes de causalidade de Granger, testes de exclusão de lagatação conjunta, avaliação de critérios de comprimento de atraso, correlogramas, autocorrelação, normalidade e teste de heterosqueticidade, teste de cointegração, outros diagnósticos multivariados. Correlação de Constantes condicionais ARCH multivariada (p, q), Diálogo VECH (p, q), Diagonal BEKK (p, q), com termos assimétricos. Opção de parametrização extensa para a matriz de coeficientes Diagonal VECHs. Variáveis ​​exógenas permitidas nas equações média e variância, não linear e AR permitidas nas equações médias. Bollerslev-Wooldridge erros padrão robustos. Normal ou Estudantes t distribuição de erros multivariados Uma escolha de derivadas analíticas ou (rápidas ou lentas) numéricas. (Derivados de análise não disponíveis para alguns modelos complexos.) Gerar covariância, variância ou correlação em vários formatos tabulares e gráficos a partir de modelos ARCH estimados. Algoritmo de filtro do Estado Space Kalman para estimar modelos estruturais individuais e multi-equivalentes especificados pelo usuário. Variáveis ​​exógenas na equação de estado e especificações de variância totalmente parametrizadas. Gerar sinais, estados e erros de um passo à frente, filtrados ou suavizados. Os exemplos incluem parâmetros de variação do tempo, ARMA multivariada e modelos de volatilidade estocástica de quasilikelihood. Testes e Avaliação Parcelas reais, instaladas e residuais. Testes Wald para restrições de coeficientes lineares e não-lineares com elipses de confiança mostrando a região de confiança conjunta de duas funções de parâmetros estimados. Outros diagnósticos de coeficientes: coeficientes padronizados e elasticidades de coeficientes, intervalos de confiança, fatores de inflação variância, decomposição de variância de coeficientes. Variáveis ​​omitidas e redundantes Testes LR, correlogramas residuais residuais e quadrados e estatísticas Q, correlação serial residual e testes ARCH LM. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey e Glejser testes de heterocedasticidade. Diagnósticos de estabilidade: teste de ponto de interrupção de Chow e testes de previsão, teste de ponto de ignição desconhecido de Whent-Andrews, testes de ponto de interrupção de Bai-Perron, testes de RESET de Ramsey, estimativa recursiva de OLS, estatísticas de influência, gráficos de alavancagem. Diagnóstico da equação ARMA: gráficos ou tabelas das raízes inversas do polinômio AR e ou MA, comparar o padrão de autocorrelação (estimado) teórico com o padrão de correlação real para os resíduos estruturais, exibir a resposta de impulso ARMA a um choque de inovação e a freqüência ARMA espectro. Guarde facilmente os resultados (coeficientes, matrizes de covariância de coeficientes, resíduos, gradientes, etc.) para objetos EViews para análise posterior. Veja também Estimativa e Sistemas de Equações para procedimentos de teste especializados adicionais. Previsão e simulação Previsão estática ou dinâmica dentro ou fora da amostra de objetos de equação estimada com o cálculo do erro padrão da previsão. Gráficos de previsão e avaliação de previsão na amostra: RMSE, MAE, MAPE, Theil Inequality Coefficient e proporções Ferramentas de construção de modelos de última geração para previsão de equações múltiplas e simulação multivariada. As equações de modelo podem ser inseridas em texto ou como links para atualização automática em re-estimativa. Exibir estrutura de dependência ou variáveis ​​endógenas e exógenas de suas equações. Gauss-Seidel, Broetwen e Newton solucionadores modelo para simulação não estocástica e estocástica. A solução para frente não estocástica resolve soluções para expectativas consistentes do modelo. A simulação Stochasitc pode usar restos bootstrapped. Resolva os problemas de controle para que a variável endógena alcance um alvo especificado pelo usuário. Padronização da equação sofisticada, fator de adição e suporte de substituição. Gerencie e compare cenários de solução múltipla envolvendo vários conjuntos de premissas. As visualizações e procedimentos de modelos incorporados exibem resultados de simulação em forma gráfica ou tabular. Gráficos e Tabelas Linha, gráfico de pontos, área, barra, espiga, sazonal, torta, linhas xy, diagramas de dispersão, blocos de caixa, barra de erro, alto-baixo-aberto-fechado e faixa de área. Gráficos categóricos e resumidos poderosos e fáceis de usar. Auto-updating graphs which update as underlying data change. Observation info and value display when you hover the cursor over a point in the graph. Histograms, average shifted historgrams, frequency polyons, edge frequency polygons, boxplots, kernel density, fitted theoretical distributions, boxplots, CDF, survivor, quantile, quantile-quantile. Scatterplots with any combination parametric and nonparametric kernel (Nadaraya-Watson, local linear, local polynomial) and nearest neighbor (LOWESS) regression lines, or confidence ellipses. Interactive point-and-click or command-based customization. Extensive customization of graph background, frame, legends, axes, scaling, lines, symbols, text, shading, fading, with improved graph template features. Table customization with control over cell font face, size, and color, cell background color and borders, merging, and annotation. Copy-and-paste graphs into other Windows applications, or save graphs as Windows regular or enhanced metafiles, encapsulated PostScript files, bitmaps, GIFs, PNGs or JPGs. Copy-and-paste tables to another application or save to an RTF, HTML, or text file. Manage graphs and tables together in a spool object that lets you display multiple results and analyses in one object Commands and Programming Object-oriented command language provides access to menu items Batch execution of commands in program files. Looping and condition branching, subroutine, and macro processing. String and string vector objects for string processing. Extensive library of string and string list functions. Extensive matrix support: matrix manipulation, multiplication, inversion, Kronecker products, eigenvalue solution, and singular value decomposition. External Interface and Add-Ins EViews COM automation server support so that external programs or scripts can launch or control EViews, transfer data, and execute EViews commands. EViews offers COM Automation client support application for MATLAB and R servers so that EViews may be used to launch or control the application, transfer data, or execute commands. The EViews Microsoft Excel Add-in offers a simple interface for fetching and linking from within Microsoft Excel (2000 and later) to series and matrix objects stored in EViews workfiles and databases. The EViews Add-ins infrastructure offers seamless access to user-defined programs using the standard EViews command, menu, and object interface. Download and install predefined Add-ins from the EViews website. For sales information please email saleseviews For technical support please email supporteviews Please include your serial number with all email correspondence. For additional contact information, see our About page.