Dynaaminen Paneeli Data Liikkuva Keskiarvo

EViews 8 Feature List. EViews 8 tarjoaa laajan joukon tehokkaita ominaisuuksia datankäsittelyyn, tilastoihin ja ekonometriseen analyysiin, ennusteisiin ja simulointiin, tietojen esittelyyn ja ohjelmointiin. Vaikka voimme listata kaikkia, seuraavassa luettelossa on lyhyt kuvaus tärkeimmistä EViewsista Ominaisuudet. Base-tiedonhallinta. Numeerinen, aakkosnumeerinen merkkijono ja päivämäärä sarjan arvotunnisteet. Laaja kirjasto operaattoreita ja tilastollisia, matemaattisia, päivämäärä ja merkkijonofunktion. Tehokas kieli ilmaisun käsittelyyn ja olemassa olevien tietojen muuntaminen operaattoreiden ja toimintojen avulla. Tietojen käsittelyssä tapahtuva käsittely. Tuki monimutkaisille datarakenteille, mukaan lukien säännönmukaiset datatiedot, epätäsmälliset päivätut tiedot, poikkileikkaustiedot havainnointitunnisteineen, päivätty ja päivämäärätyn paneelin tiedot. Monisivuiset työtiedostot. Kansalliset, diskatietokannat Ominaisuuksia ja integrointi EViews-työtiedostoihin. Muunna EViewsin ja eri laskentataulukon välisiä tietoja, statisti Kalenteri - ja tietokantatiedostomuodot, mukaan lukien muun muassa Microsoft Access - ja Excel-tiedostot, mukaan lukien Gauss Dataset - tiedostot, SAS Transport - tiedostot, SPSS-alkuperäiset ja kannettavat tiedostot, Stata-tiedostot, raaka muotoiltu ASCII-teksti tai binaaritiedostot, HTML - tai ODBC-tietokannat ja kyselyt ODBC-tuki tarjotaan vain Enterprise Edition. OLE - tuella EViews-tuotoksen, mukaan lukien taulukoiden ja kaavioiden, yhdistämiseen muihin pakettiin, kuten Microsoft Excel-, Word - ja Powerpoint. OLEDB-tuki EViews-työtiedostojen ja tietokantojen lukemiseen käyttäen OLEDB-tiedottajia tai mukautettuja ohjelmia. Support for FRED Federal Reserve Taloustietokannat Enterprise Edition - tuki Global Insight DRIPro - ja DRIBase-, Haver Analytics DLX-, FAME-, EcoWin-, Datastream-, FactSet - ja Moody-tietokannoille. EViewsin Microsoft Excel - tuotteen avulla voit yhdistää tai tuoda tietoja EViews-työtiedostoista ja tietokannoista Excel-tietokannasta. Tiedostojen lukemisen tuki yksinkertaisesti pudottaa tiedostoja EViews-tiedostoiksi, jotta ulkoiset tiedot voidaan muuntaa automaattisesti EViews - työtiedostomuoto. Tehokkaat työkalut uusien työtiedostojen luomiseen nykyisten sarjojen arvoista ja päivämääristä. Yhdistäminen, liittäminen, liittäminen, osajoukko, kokoaminen, lajittelu ja uudelleenmuokkaus pino - ja työpöydän poistoon. Helppokäyttöinen automaattinen taajuusmuunnos, kun kopioit tai Tiedon linkittäminen eri taajuuksien sivujen välillä. Taajuusmuunnoksen ja yhdistämisen yhdistäminen tukee dynaamista päivitystä, kun taustalla olevat tiedot muuttuvat. Auto-päivitys kaavasarjoista, jotka lasketaan automaattisesti aina, kun kohde muuttuu. Eri taajuusalueilla. Tools resamplingin ja satunnaislukugeneraation simuloinnille Satunnaislukujen tuottaminen 18 erilaiselle jakelutoiminnolle käyttämällä kolmea eri satunnaislukugeneraattoria. Time Series Data Handling. Integratoitu tuki datapäivämäärien ja aikasarjatietojen pitämiselle sekä säännöllisesti että epäsäännöllisesti. Tupport for common Säännölliset taajuustiedot Vuosittaiset, puolivuotiset, neljännesvuosittaiset, kuukausittain, kaksivuotiset, kymmenen, kymmenen päivän, Viikoittain, päivittäin - 5 päivän viikolla, päivittäin - 7 päivän viikolla. Tuki korkeataajuiselle päivänsisäiselle datalle, joka mahdollistaa tuntien, minuuttien ja sekuntivälien lisäksi lisäksi harvemmin yleisesti esiintyviä säännöllisiä taajuuksia, mukaan lukien monivuotiset, Kuukausittain, kuudeskymmenes, kymmenpäivä ja päivittäin mielivaltaisella viikonpäivällä. Specialized aikasarjan funktiot ja operaattorit viiveet, erot, log-erot, liukuvat keskiarvot, etc. Frequency muuntaminen eri high-to-low ja low - To-high. Exponential tasoitus yksi-, kaksinkertainen, Holt-talvet ja ETS tasoitus. Builted työkalut valkaisuun regression. Hodrick-Prescott suodatus. Band-pass taajuus suodatus Baxter-King, Christiano-Fitzgerald kiinteä pituus ja täysi näyte asymmetriset suodattimet. Seasonal adjustment Census X-13, X-12-ARIMA, Tramo Istuimet, liikkuva keskiarvo. Interpolation puuttuvien arvojen täyttämiseksi sarjasta Lineaarinen, Log-Linear, Catmull-Rom Spline, Cardinal Spline. Perustiedot yhteenvetojen ryhmäkokoonpanojen yhteenveto. Testit t-testit, ANOV Tasapainoinen ja epätasapainoinen, heteroskedastisten varianssien kanssa tai ilman, Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-aukio, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-testi, Siegel-Tukey, Bartlett, Levene, Brown-Forsythe. Ristitaulukointi yhdistämistoimenpiteillä Phi-kerroin, Cramer s V, valmiuskerroin ja itsenäistarkastus Pearson Chi-Square, todennäköisyyssuhde G 2.Kariannaalinen ja korrelaatioanalyysi, mukaan lukien Pearson, Spearman-rankiryhmä, Kendall s tau-a ja tau-b Ja osittainen analyysi. Peruskomponenttianalyysi, joka sisältää kyyhkysuunnitelmat, biplotit ja lastauskoot sekä painotetut komponenttipistemääritykset. Faktorianalyysi, joka mahdollistaa yhdistämistoimenpiteiden laskemisen, mukaan lukien kovarianssin ja korrelaation, ainutkertaisuuden arvioinnit, tekijän lastausarvot ja tekijäpisteet sekä arvioinnin Diagnostiikka ja tekijäkerroin käyttäen yhtä yli 30 erilaisesta ortogonaalisesta ja vinosta menetelmästä. Empiirinen jakamisfunktio EDF-testit normaalille, eksponentille, Ex Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson. Histogrammit, taajuus monikulmioita, Edge-taajuus monikulmioita, keskiarvon siirretyt histogrammit, CDF-survivor-quantile, Quantile-Quantile, ytimen tiheys, sovitetut teoreettiset jakaumat, boxplots. Scatterplots parametristen ja ei-parametristen regressiolinjoja LOWESS, paikallinen polynomi, ytimen regressio Nadaraya-Watson, paikallisen lineaarinen, paikallinen polynomi tai luottamus ellipses. Time Series. Autocorrelation, osittainen autokorrelaatio, Ristikorrelaatio, Q-tilastot. Järjestäjän syy-testit, mukaan lukien paneeli Grangerin syy-seuraus. Yksikkötyökertymät Lisätyt Dickey-Fuller, GLS-muunnetut Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron. Testit Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Parkin lisätty muuttujat ja Hansenin vakaus. Riippuvuustestit Brock, Dechert, Scheinkman ja LeBaron. Variansisuhteen testit Lo ja MacKinlay, Kim: n villi bootstrap, Wrightin sijoitus, rank-score ja sign-tests Wald sekä moninkertaiset vertailusuhdearvotestit Richardson ja Smith, Chow ja Denning. Pitkäaikainen varianssi ja kovarianssilaskenta symmetriset tai yksipuoliset pitkäaikaiset kovarianssit käyttäen epäkarametrista ydintä Newey-West 1987, Andrews 1991, parametrinen VARHAC Den Haan ja Levin 1997 sekä ennaltavalmistettu ydin Andrews ja Monahan 1992 menetelmät Lisäksi EViews tukee Andrews 1991 ja Newey-West 1994 automaattisia kaistanleveydenvalintamenetelmiä ytimen estimaattoreille ja informaatioperusteisiin perustuvan viivepituuden Valintamenetelmät VARHACille ja ennaltaehkäisevän arvioinnin. Panel ja Pool. By-ryhmän ja ajanjakson tilastot ja testaus. Unit juuretestit Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Yhtenäistutkimuskokeet Pedroni, Kao, Maddala ja Wu. Panel sisällä sarja kovarianssien ja tärkeimpien komponenttien. Dumitrescu-Hurlin 2012 paneeli kausittaisuus testejä. Linear ja epälineaarinen tavallinen pienin neliöitä useita regression. Linear regression PDLs Millä tahansa riippumattomalla muuttujalla. Robust regressio. Analyyttiset johdannaiset epälineaariselle arvioinnille. Vähintään pienet neliöt. Vähäiset neliöt. Vakaa ja Newey-Westin vakavat vakiovirheet. HAC-standardivirheet voidaan laskea käyttämällä parametrista ydin, parametrinen VARHAC ja prewhitened ytimen menetelmät ja sallia Andrews Ja Newey-West-automaattiset kaistanleveydenvalintamenetelmät ytimen estimaattoreille sekä informaatioperusteet perustuvat viivepituuden valintamenetelmät VARHAC: lle ja prewhidening estimaatti. Linearinen kvantiluutto ja vähiten absoluuttiset poikkeamat LAD, mukaan lukien sekä Huberin Sandwich - että bootstrapping-kovarianssilaskelmat. Valintamenettelyt. ARMA ja ARMAX. Lineariset mallit, joilla on autoregressiivinen liukuva keskiarvo, kausiluonteiset autoregressiiviset ja kausivaihtelevat liukuva keskiarvovirheet. Nonlineariset mallit AR - ja SAR-spesifikaatioilla. Estimation Boxin ja Jenkinsin backcasting-menetelmän tai ehdollisen pienimmän neliösumman avulla. Instrumentaaliset muuttujat ja GMM. Linearinen ja epälineaarinen kaksiosainen Ikä pienimmän neliösumman instrumentaaliset muuttujat 2SLS IV ja yleistetty hetkeksi tapahtuva GMM-estimaatti. Linearinen ja epälineaarinen 2SLS IV - arvio AR - ja SAR-virheillä. Limited Information Maximum Likelihood LIML - ja K-luokan estimaatti. GMM-painotusmatriisin teknisten ominaisuuksien laaja valikoima Valkoinen, HAC, Käyttäjä - virtalähteiden iteraation valvonta. GMM-estimointivaihtoehtoihin kuuluu jatkuvan päivityksen estimointi CUE ja joukko uusia standardivirhevaihtoehtoja, mukaan lukien Windmeijer-standardivirheet. IV GMM-spesifinen diagnostiikka sisältää instrumentti-ortogonaalisuuskokeen, regressor-endogeenisuuden testin, , Ja GMM-spesifinen tahdistustesti. GARCH p, q, EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, integroitu GARCH. Lineaarinen tai epälineaarinen keskiyhtälö voi sisältää ARCH - ja ARMA-termejä sekä keski - että varianssiyhtälöt mahdollistavat eksogeeniset muuttujat. , Student st ja Generalized Error Distributions. Bollerslev-Wooldridge vankat standardivirheet. Ehdollinen varianssi ja keskiarvo sekä pysyvät komponentit. Limittuihin riippuvaisten muuttujien mallit. Binary Logit, Probit ja Gompit Extreme Value. Ordered Logit, Probit ja Gompit Extreme Value. Censored ja katkaistut mallit, joilla on normaalit, logistiset ja äärimmäisen virhevirheet Tobit, Jne. Määrittele mallit, joissa on Poisson-, negatiiviset binomi - ja lähes maksimaaliset todennäköisyysmallit QML-määritykset. Heckman Selection - mallit. Huber Valkoiset vankat vakiovirheet. Koodamallit tukevat yleistettyä lineaarista mallia tai QML-standardivirheitä. Hosmer-Lemeshow ja Andrews Goodness-of-Fit - testit Binääri-malleja. Helposti säästät tuloksia, mukaan lukien yleistetyt jäännökset ja kaltevuudet uusiin EViews-objekteihin lisäanalyysille. Yleistä GLM-estimointimoottoria voidaan käyttää useiden mallien arvioimiseen, ja niihin voi liittyä myös vahvoja kovararianseja. Paneelin datan yhdistetty aikasarja, Sectional Data. Linearinen ja epälineaarinen estimaatti, jossa lisäaineen poikkileikkaus ja ajanjakson kiinteät tai satunnaiset vaikutukset. Kerroksen kvadrattiset puolueeton estimaattorit QUEs c Osamuotoiset varianssit satunnaisvaikutusmalleissa Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn.2SLS IV estimaatti poikkileikkauksella ja ajanjaksolla kiinteillä tai satunnaisilla vaikutuksilla. Estimation AR-virheillä käyttäen epälineaarisia pienimpiä neliöitä transformoidussa spesifikaatiossa. Yleisimpiä pienimpiä neliöitä, 2SLS IV - estimointi, GMM-estimointi, joka mahdollistaa poikkileikkauksen tai ajanjakson heteroskedastiset ja korreloidut spesifikaatiot. Linearinen dynaaminen paneelitietojen estimointi käyttäen ensimmäisiä eroja tai ortogonaalisia poikkeamia aikakohtaisiin ennalta määrättyihin instrumentteihin Arellano-Bond. Panel-sarjakorotutkimustestit Arellano-Bond. Robust standardivirhe Laskenta sisältää seitsemän tyyppisiä vankkoja valkoisia ja paneeliin korjattuja vakiovirheitä PCSE. Kokeiden rajoitusten, jätettyjen ja irtonaisten muuttujien, Hausmanin testin korreloivien satunnaisten vaikutusten osalta. Panel-yksikön juurikokeet Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher-tyyppiset testit ADF - ja PP-testeillä Maddala-Wu, Choi, Hadri. Panel - yhteensopivuusarvio Fully Modified OLS FMOLS, Pedroni 2000 tai dynaamiset tavalliset pienet neliöt DOLS, Kao ja Chaing 2000, Mark ja Sul 2003. Yleistetyt lineaariset mallit. Normaali, Poisson, binomiomi, negatiivinen binomiomi, gamma, inverse Gaussian, eksponentiaalinen Mena, Power Mean, binomial squared perheet. Identiteetti, log, log-täydennys, logit, probit, log-log, ilmainen log-log, käänteinen, teho, teho-kertoimella suhde, Box-Cox, Box-Cox-kertoimen suhde-linkkitoiminnot. Chi-Sq, deviance ja käyttäjän määrittelemät spesifikaatiomääritykset Tuki QML-estimoinnille ja testaukselle. Pikaruohomittaus, Newton-Raphson, IRLS-Fisher-pisteytys ja BHHH-estimointialgoritmit. Korvaarinen kerroin kovarianssit lasketaan käyttäen odotettua tai havaittua Hessiania tai ulompaa tuotetta Kaltevuudet Kestävät kovarianssivaihtelut GLM-, HAC - tai Huber White - menetelmillä. Yhden yhtälön koos - tumisregressio. Tuki kolmeen täysin tehokkaaseen arviointimenetelmään, Täysin modifioitu OLS Phillips ja Hansen 1992, Canonical Coin 1992, Dynamic OLS Saikkonen 1992, Stock ja Watson 1993. Englannin ja Grangerin 1987 ja Phillipsin ja Ouliaris 1990: n jäännöspohjaiset testit, Hansen s 1992b epävakaus testi ja Parks 1992 lisätty muuttujat testejä. Deterministiset regressorit yhtälössä ja yhteenlaskettu regressorien spesifikaatio. Täysin varusteltu arvio pitkäaikaisista variansseista FMOLS: lle ja CCR: lle. Automaattinen tai kiinteä viivekoodi DOLS-viiveille ja johtimille sekä pitkän aikavälin varianssin valkaisevaa regressiota varten. Karkotettu OLS ja vankat standardivirheilaskelmat DOLS. User-määritelty suurin todennäköisyys. Käytä standardia EViews-sarjan lausekkeita, jotka kuvaavat lokin todennäköisyysmäärityksiä. Esimerkkejä multinomin ja ehdollisen logitin, Box-Cox-muunnosmalleista, epäsymmetrisistä kytkentämalleista, probit-malleista, joilla on heteroskedastiset virheet, sisäkkäiset logit, Heckman-näytteen valinta, Ja Weibullin vaarallisuusmalleja. Järjestelmät yhtälöistä. Linearinen ja epälineaarinen estimaatti. Lyhyimmät neliöt, 2SLS, Yhtälön painotettu arvio, näennäisesti riippumaton regressio, kolmen vaiheen pienimmän neliöiden. GMM, jossa valkoiset ja HAC-painotusmatriisit. AR-estimointi käyttämällä epälineaarisia pienimpiä neliösumia transformoidussa spesifikaatiossa. Full Information Maximum Likelihood FIML. Estimaa rakenteelliset tekijät VAR: ssä asettamalla lyhyt tai pitkä - run rajoitukset. Bayesian VARs. Impulse vastaustoiminnot eri taulukoissa ja graafisissa muodoissa standardivirheillä, jotka on laskettu analyyttisesti tai Monte Carlo - menetelmillä. Cholesky-faktorisoitumisesta lasketut häiriötilanteet, yhden yksikön tai yhden standardin poikkeama-jäännökset, jotka eivät huomioi korrelaatiota, yleistyneet impulssit, Rakenteellinen faktorisointi tai käyttäjän määrittämä vektori-matriisimuoto. Määritä ja testata lineaarisia rajoituksia yhteenliittymäsuhteissa ja / tai säätökertoimissa VEC-malleissa. Tarkastele tai luo yhteissuuntaisia ​​suhteita arvioiduista VEC-malleista. Laaja diagnostiikka mukaan lukien Grangerin kausitesti, , Viiveen pituuskriteerien arviointi, Korrelointimallit, autokorrelaatio, normaali - ja heteroskedastisuuskoe, kointegraatiotestaus, muu monivariateagnostiikka. MULTIVARIATE ARCH. Conditioned Constant Correlation p, q, diagonaalinen VECH p, q, diagonaalinen BEKK p, q, epäsymmetrisinä termeinä. Kerroinmatriisi. Exogeeniset muuttujat sallitut keskimääräiset ja varianssiyhtälöt epälineaariset ja AR-termit sallitut keskimääräisissä yhtälöissä. Bollerslev-Wooldridge vankat standardivirheet. Normallinen tai opiskelijan m multivariaattivirheen jakautuminen. Valinta analyyttisten tai nopeiden tai hidas numeeristen johdannaisten Saatavissa joillekin monimutkaisille malleille. Luodaan kovarianssi, varianssi tai korrelaatio eri taulukkomuodossa ja graafisessa muodossa arvioiduista ARCH-malleista. State Space. Kalman-suodatinalgoritmi käyttäjän määrittämien yksittäis - ja moniekaanisten rakenteellisten mallien arvioimiseksi. Exogeeniset muuttujat tilayhtälössä ja täysin Parametroitu varianssi-eritelmät. Luodaan yksi askel eteenpäin, suodatin Edistyneitä tai tasoitettuja signaaleja, tiloja ja virheitä. Esimerkkejä ovat aikamuuttuva parametri, monivariateja ARMA ja kvasilikelihood - stokastiset volatiliteettimallit. Testaus ja arviointi. Todelliset, sovitetut jäljelle jäävät piirteet. Lineaaristen ja epälineaaristen kerrointen rajoitusten rajoittavat luotettavuus ellipsejä, jotka osoittavat Yhteisten luottamusalueiden mitkä tahansa kahden arvioidun parametrin funktiot. Muut kerroindiagnostiikat, standardoidut kertoimet ja kerrointen elastisuus, luottamusvälit, varianssin inflaatiotekijät, varianssianalyysin hajoamistekijät. Hyväksytyt ja redundantit muuttujat LR-testit, jäännös - ja neliöjäännöskorrelaatiot ja Q-tilastot, Korrelaatiota ja ARCH LM-testiä. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey ja Glejser heteroskedasticity tests. Stability diagnoosi Chow breakpoint ja ennuste testit, Quandt-Andrews tuntematon breakpoint testi, Bai-Perron breakpoint testit, Ramsey RESET testit, OLS rekursiivinen arvio, Tilastot, vipuilmoitukset. ARMA-yhtälödiagnostiikka AR: n tai MA: n ominaispolynomin käänteisjuurien kaavioita tai taulukoita, verrata teoreettisesti arvioitua autokorrelaatiokuvioa rakenteellisten jäännösten todellisen korrelaatiokuvion kanssa, näyttää ARMA-impulssivasteen innovaatiokokeelle ja ARMA-taajuusspektrille. Helposti säästät tuloksia Kertoimet, kovarianssimatriisit, jäännökset, kaltevuudet jne. EViews-esineisiin lisäanalyysille. Katso myös Estimaatio ja yhtälöjärjestelmät erikoistuneille erikoistestausmenetelmille. Lähetys ja simulointi. Esineitä laskettaessa ennusteen vakiovirhe. Forecast-kaaviot ja otoksen ennustearviointi RMSE, MAE, MAPE, Theil Erotuskerroin ja mittasuhteet. Nykyaikaiset malleja rakentavat työkalut useiden yhtälöennusteiden ja monimuuttujasimulaation malliin. Yhtälöt voidaan syöttää tekstiin tai linkiksi automaattiseen päivitykseen uudelleenarvioinnissa Riippuvuusrakenne tai yhtälöiden endogeeniset ja eksogeeniset muuttujat. Gauss-Seidel-, Broyden - ja Newton-mallinratkaisuja ei-stokastiselle ja stokastiselle simuloinnille. Ei-stokastinen eteenpäin ratkaisu ratkaisee mallin johdonmukaiset odotukset. Stochasitc-simulointi voi käyttää bootstrapped jäännöksiä. Muuttuja saavuttaa käyttäjän määrittelemän kohteen. Kehittynyt yhtälön normalisointi, lisää tekijä ja ohittaa tuki. Manage ja vertailla useita ratkaisukokonaisuuksia, joissa on erilaisia ​​oletuksia. Liittynyt mallinäkymät ja menettelyt näyttävät simulointi tulokset graafisen tai taulukkomuodossa. Graphit ja taulukot. Viiva, pisteviiva, alue, baari, piikki, kausi, piirakka, xy-line, scatterplots, boxplots, error bar, high-low-open-close ja alueen band. Powerful, helppokäyttöinen categorical ja yhteenvetotaulukot. Automaattinen päivittäminen graafit, jotka päivittyvät muuttuvien tietojen muuttuessa. Tarkkailun tiedot ja arvon näyttö, kun siirrät hiiren osoittimen kaavion pisteeseen. Histogrammit, keskiarvo siirsi hänen Torgramit, taajuuspolyonit, reunataajuus polygonit, laatikot, ytimen tiheys, sovitetut teoreettiset jakaumat, laatikot, CDF, selviytyneet, kvantiliset, kvantilenkilottiset. Taulukot, joissa on jokin yhdistelmäparametrinen ja ei-parametrinen ydin Nadaraya-Watson, paikallinen lineaarinen, paikallinen polynomi ja lähin naapuri LOWESS-regressiolinjat tai luottamus ellipsit. Interactive point-and-click tai komento-pohjainen customization. Extensive räätälöinti graafin tausta, runko, legendoja, akseleita, skaalaus, viivat, symbolit, teksti, varjostus, häipyminen, parannettu kaaviomalli ominaisuuksia. Taulukon räätälöinti, jolla voidaan hallita solupohjan kasvot, koko ja väri, solun taustaväri ja reunukset, yhdistäminen ja merkinnät. Kopioi ja liitä kaaviot muille Windows-sovelluksille tai tallenna graafit Windowsin säännöllisiksi tai parannetuiksi metafileiksi, kapseloituihin PostScript-tiedostoihin, Bittikarttoja, GIF-tiedostoja, PNG - tai JPG-tiedostoja. Kopioi ja liitä taulukot toiseen sovellukseen tai tallenna RTF-, HTML - tai tekstitiedostoon. T, jonka avulla voit näyttää useita tuloksia ja analyysejä yhdessä objektimäärityksessä ja ohjelmointi. Objektin suuntainen komentokieli tarjoaa pääsyn valikkokohteisiin. Komponenttien suorittaminen ohjelmatiedostoissa. Looping ja tilan haarautuminen, alirutiini ja makro-käsittely. String - ja merkkijono-objekteja Merkkijonoa käsittelevässä laaja-alaisessa kirjoitus - ja merkkijonofunktiokirjastossa. Extensive matrix support matrix manipulation, multiplication, inversion, Kronecker-tuotteet, ominaisarvon ratkaisu ja yksikköarvon hajoaminen. External Interface ja Add-Ins. EViews COM - automaatiopalvelimen tuki niin, että ulkoiset ohjelmat tai Komentosarjat voivat käynnistää tai valvoa EViews-tiedostoja, siirtää tietoja ja suorittaa EViews-komentoja. EViews tarjoaa COM-automatiikan asiakastukisovelluksen MATLAB - ja R-palvelimille, jotta EViewsia voidaan käyttää sovelluksen käynnistämiseen tai siirtämiseen tai komentojen suorittamiseen. EViews Microsoft Excel-lisäosalla on yksinkertainen käyttöliittymä, joka hakee ja yhdistää Microsoft Excel 2000: ssa ja Myöhemmin EViews-työtiedostoihin ja tietokantoihin tallennettuihin sarja - ja matriisiohjelmiin. EViews-lisäosien infrastruktuuri tarjoaa saumattoman pääsyn käyttäjän määrittämiin ohjelmiin käyttäen tavallista EViews-komentoa, valikkoa ja objektirajapintaa. Lataa ja asenna ennalta määritetyt lisäosat EViews-sivustosta. Myynti tiedot lähetä sähköpostia. Saat teknisen tuen sähköpostitse. Syötä sarjanumerosi kaikki sähköpostin kirjeenvaihtoa. Lisätietoja yhteystiedot löytyvät sivulta. Stata Data Analysis ja Tilastollinen Software. Dynamic paneeli-data DPD analyysi. Stata on suite Työkaluja dynaamiseen paneelitietojen analyysiin. Xtabond toteuttaa Arellano - ja Bond-estimaattorin, joka käyttää hetkiolosuhteita, joissa riippuvaisen muuttujan viiveet ja ensimmäiset eksogeenisten muuttujien erot ovat instrumentteja ensimmäisen erotetun equation. xtdpdsysin toteuttamille Arellano ja Bover Blundell - ja Bond-järjestelmän estimaattori, joka käyttää xtabond-hetken olosuhteita ja hetken olosuhteita, joissa jäljessä on ensin eroa Riippuvaisen muuttujan välineet ovat taso equation. xtdpd edistyneille käyttäjille, on joustavampi vaihtoehto, joka sopii malleihin, joissa matalan järjestyksen liikkuvan keskiarvon korrelaatiot idiosynkraattisten virheiden ja ennalta määritettyjen muuttujien kanssa monimutkaisemmalla rakenteella kuin xtabondilla sallitaan Ja xtdpdsys. Postestimation työkalujen avulla voit testata sarjakorkeutumista ensimmäisessä differentiaalisessa jäännöksessä ja testata yliidentifikaation rajoitusten pätevyyttä. Layardin ja Nickellin vuonna 1986 tekemä työ, Arellano ja Bond 1991 sijoittuvat työvoiman kysynnän dynaamiseen malliin Epätasapainoinen yrityspaneeli Yhdistyneessä kuningaskunnassa Ensinnäkin mallintamassa palkkojen, pääomavarojen, teollisuustuotannon, vuosien lukumäärien ja aikatrendin työllisyyttä, mukaan lukien yhden työssäoloajan viivästyminen ja kaksi palkkojen ja pääoman kestoa. Käytämme yksivaiheista Arellano Bond estimaattori ja pyydä niiden vankkaa VCE. Because sisällytimme yksi viiveen n regressiomallimme xtabond käytti viiveitä 2 ja takaisin instrumentteina Diff Eksogeenisten muuttujien erot ovat myös välineitä. Tällöin otamme käyttöön mallimme, käyttäen xtdpdsysia sen sijaan, että saisimme Arellano Bover Blundell Bondin arviot kahden komennon alareunan arvosta. Näistä kahdesta estimaattorista löytyy xtdpdsys: N mittareina tasoyhtälössä xtabond ei. Näiden GMM-estimaattorien hetkelliset olosuhteet ovat päteviä vain, jos idiosynkraattisiin virheisiin ei ole sarjakorvaisuutta. Koska valkoisen melun ensimmäinen ero on välttämättä autokorreloidusti, meidän on vain huolehdittava toisistaan Ja korkeampi autokorrelaatio Voimme käyttää estat abondia testatakseen autokorrelaation. Arellano, M ja S Bond 1991 Jotkut testit eritelmä paneelin tiedot Monte Carlo todisteita ja sovellus työllisyysyhtälöt Katsaus Ekonometrian tutkimukset 58 277 297 Layard, R ja SJ Nickell 1986 Työttömyys Britanniassa Economica 53 5121 5169. Tämä kirja esittelee modernin tarkastelun joistakin t Pääaiheita paneelitietokonetriikassa Se käsittelee lineaarisia staattisia ja dynaamisia malleja, ja se on suunnattu jatko-opiskelijoille ja hakeville tutkijoille. Kirjan osat voidaan käyttää jatko-opinnoissa paneelitietokonometrissä ja vertailulähteenä Käytännöllisille käyttäjille Useita sovelluksia käsitellään yksityiskohtaisesti Jotkut metodologisista kysymyksistä selitetään sovellusten avulla, jotka liittyvät läheisesti muun tekstin kanssa ja joita on pidettävä erottamattomana osana diskurssia. Kirjassa on kaksi keskeistä huolenaihetta. Yksi on analyysi Malleja, joilla on ei-eksogeenisiä selittäviä muuttujia Tämä sisältää tiukasti eksogeenisiä muuttujia, jotka korreloivat havaitsemattomien yksittäisten vaikutusten kanssa, mittausvirheiden alaiset muuttujat ja ennalta määrätyt tai endogeeniset muuttujat suhteessa aikamuuttuviin virheisiin. Toinen huolenaihe on dynaaminen mallinnus ja tarkemmin sanottuna , Ongelma erottaa empiirisesti dynaamisten vastausten ja havaitsemattoman heterogeenisyyden välillä Paneelitietojen analysoinnissa Systemaattisesti katetaan systemaattisesti virhekomponentit, kovarianssirakenteet, autoregressiiviset malleja, malleja, joissa on yleisesti ennalta määritetyt muuttujat ja optimaaliset instrumentoinnit. Suurimmassa osassa kirjassa käytetään yleistä GMM-lähestymistapaa, ja se käyttää usein instrumentaalisia muuttujiin perustuvia argumentteja, Vaikka todennäköisyys lähestymistapoja esitetään myös silloin, kun ne ovat käytettävissä Useat aiheet käsitellään lyhyen ja pitkän paneelin näkökulmista, mutta mikro-paneelien ekonometriaan painotetaan, mikä näkyy sekä materiaalin organisoinnissa että aiheiden valinnassa. Kirja tarjoaa synteesin ja yhtenäisen perspektiivin, joka sisältää suuren kirjallisuuden dynaamisista paneelitiedoista, jolla on ollut merkittävä vaikutus ekonometriseen käytäntöön. Salasanat autoregressiiviset mallit, kovarianssirakenteet, virhekomponentit, yleistetty hetken menetelmä, yksittäiset vaikutukset, mittausvirhe, optimaalinen Välineet, paneelin tiedot, ennalta määritetyt muuttujat, havaitsematon heterogeeninen ².2 Havaitsematon heterogeenisuus. Kappale 2 alkaa havaita havaitsemattoman heterogeenisyyden ongelma regressioanalyysissä ja siitä, miten paneelitietojen saatavuus auttaa ratkaisemaan sitä. Vastaavat vaikutukset motivoidaan endogeenisten regressorien ilmentymänä ja verrataan muihin lähestymistapoihin endometrisen endogeenisyyden kanssa Ryhmän sisällä tai kiinteän vaikutuksen estimoinnissa keskustellaan ja motivoidaan lyhyistä ja pitemmistä paneelikysymyksistä vähintään neliösummissa ja todennäköisyysympäristöissä. Heteroskedasticiteetin ja sarjakorotuksen vaikutuksia pätevän päättelyn ja optimaalisen estimoinnin suhteen tarkastellaan sekä laajennetaan epälineaarisiin malleihin lisäaineella Vaikutukset, mukaan lukien pienet ja pitkät T vankat standardivirheet ja vähimmäisetäisyysmenetelmät. Avainsanat endogeeniset regressorit, kiinteät vaikutukset, heteroskedasticisuus, vähimmäisetäisyys, optimaalinen estimointi, vankat standardivirheet, sarjakorrelaatio, havaitsematon heterogeenisyysrajaus, ryhmän sisäinen estimointi. Tämä luku on omistettu virhekomponentille Näitä alun perin motivoidaan kiinnostusta erottaa pysyvä muuttujan siirtymävaiheen komponenteista sellaisilla aloilla kuin palkkaerojen ja liikkuvuuden analysointi. Seuraavaksi niitä pidetään erityisenä esimerkkinä havaitsemattomasta heterogeenisyysmallista, jossa vaikutukset eivät ole riippuvaisia Regressoreja Näiden rajoitusten testit ja laajennukset malleihin, joissa on osajoukko korreloimattomia regressoreja, käsitellään lopuksi virheparametrien jakaumien parametrien estimoinnissa. Käsikirjoitusvirhekomponenttien mallit, malleja, joilla on tietoja tasoilla, ei - parametrinen estimointi, korreloimattomien vaikutusten testit, palkkaerotus Ja liikkuvuus. Osa I: n viimeinen luku käsittelee paneelitietojen muuttujien virheitä. Keskeinen teema tässä on se, että tasojen ja poikkeamien regressiot eivät välttämättä poikkea toisistaan ​​vain havaitsemattoman heterogeenisyyden takia, vaan myös mittausvirheen esijännityksen suurentamisessa regressoreissa Muutoksissa Sisäisiä instrumentaalisia muuttujia, kiinteää rahan kysyntää, mittausvirheen poikkeamaa, tasojen ja poikkeamien regressioita. II Time Series - malleja, joissa on virhekomponentteja. 5 Kovarianssin rakenteet dynaamisille Virheosat Osa II käsittelee ajasarjan malleja, joissa on virhekomponentit Luku 5 avataan epämuodollisella keskustelulla ongelmasta, joka erottaa havaitsemattoman heterogeenisyyden ja yksilöllisen dynamiikan lyhyissä paneeleissa Seuraavaksi, aikavaikutusten mallintamisstrategioita, liikkuvia keskimalleja ja päättely kovarianssista Rakenteita pidetään. Sitten havainnollistetaan tarkastelemalla pysyvän tulon hypoteesin testejä kotitalouksien paneelitiedoista. Hakusanat kovarianssin rakenteet, liikkuvan keskimallin mallit, pysyvät tulo-hypoteesit, aikavaikutukset, aikasarjat, joissa on virhekomponentit.6 Autoregressiiviset mallit, joilla on yksittäiset vaikutukset. 6 pitää erityistä Arvioidaan ja arvioidaan autoregressiivisia malleja, joilla on heterogeeniset leikkaukset Keskusteluissa ryhmähäiriöitä lyhyissä paneeleissa Keskustellaan kiinteästä johdonmukaisesta arvioinnista GMM: stä ja todennäköisyysnäkymistä Keskustelussa selvennetään lähtöolosuhteiden ja heteroskedastisuuden oletusten vaikutusta arvioinnissa Erityistä huomiota kiinnitetään yksiköiden juurille Ja arvioidaan keskimääräisen stationaarisuuden mukaan Luvussa on yksityiskohtainen tutkailu VAR-malleja koskevien arvioiden ja testien käyttämisestä kiinteällä paneelitietojen avulla. Avainsanat autoregressiiviset mallit, yrityksen tason paneelitiedot, alkuolosuhteet, keskimääräinen stationaarisuus, aikasarjan heteroskedastisuus, yksikköjuuret , VAR-malleja, ryhmän sisäisiä poikkeamia.7 Molemmat erittäin tarkasti eksogeeniset ja viivästyneiden muuttujien moduulit. III osan aihe on dynamiikka ja ennalta määrätty. Luku 7 koskee malleja, joissa on sekä tarkasti eksogeenisiä että viivästyneitä muuttujia, jotka mahdollistavat tuntemattoman muodon autokorrelaation. Autoregressiivisiin malleihin Par T II, ​​tässä jäljelle jääneet riippuvaiset muuttujat näkyvät rakenteellisessa roolissa. Niiden vaikutukset tunnistetaan sarjakorvaatiosta riippumatta tiukasti eksogeenisten regressoreiden saatavuuden ansiosta. Arvioinnissa käsitellään lyhyen ja pitkän paneelin näkökulmia GMM: ssä ja todennäköisyysympäristöissä. Tupakan riippuvuuden malli Käytetään esimerkkeinä. Tunnetun autokorrelaation avainsanat, savukkeiden riippuvuus, viivästetyiset muuttujat, lyhyet ja pitkät paneelit, tarkasti eksogeeniset regressorit. Luku 8 koskee malleja, joissa virheet ovat keskimäärin riippumattomia tiettyjen kondensaatiomuuttujien nykyisistä ja viivästetyistä arvoista, Mutta ei niiden tulevaisuuden arvojen kanssa Osittainen säätö, Euler-yhtälöt ja maakohtainen kasvu käsitellään esimerkkeinä. Vaihtoehtoisia lähestymistapoja pienten ja suurten T-näkemysten arvioimiseksi. Erityistä huomiota kiinnitetään arvioijille, jotka käyttävät tietoja muuttujien tasosta. Tällaiset aiheet Koska suodatuksen ja optimaalisten instrumenteiden merkityksettömyyttä ei ole Ith sekventiaalista hetkeä koskevat olosuhteet ovat myös harkittavissa. Kysymyksenä maakohtainen kasvu, Euler-yhtälöt, tiedot muuttujien tasoista, suodatuksen merkitykset, osittainen säätö, optimaaliset instrumentit, ennalta määritetyt muuttujat, peräkkäiset momenttiolosuhteet. Sisältää kaksi ylimääräistä lukua, joissa tarkastellaan tärkeimpien tulosten arviointia yleistetyn arviointimenetelmän teorian ja optimaalisten instrumentaalimuuttujien teoksista. Näiden lukujen tarkoituksena on tehdä kirja kohtuullisen itsenäiseksi. Ensimmäinen alkaa esittämällä hetken arviointiongelmia, jota seuraa a general formulation of GMM estimation and testing, using 2SLS and 3SLS as examples The chapter deals with consistency, asymptotic normality, asymptotic variance estimation, optimal weight matrix, and Sargan tests of overidentifying restrictions. Keywords asymptotic variance estimation, generalized method of moments, moments estimation problems, overidentifying r estrictions, Sargan tests. B Optimal Instruments in Conditional Models This chapter considers models defined by conditional moment restrictions The focus of the discussion is in finding the optimal instruments for each type of model that is considered The problem is first solved for the linear regression model, which is the most familiar context, and then the same procedure is used for increasingly more complex models. Keywords conditional moment restrictions, conditional models, linear regression, optimal instruments.