Média ponderada média eviews

EViews 7 Versão do estudante para Windows e Mac quot0133an versão barata do EViews 7 orientada para uso instrucional nas áreas de análise econométrica, previsão e statisticsquot0133 EViews 7 Versão do aluno EViews 7 A Versão do Aluno é uma versão econômica do EViews 7 que é direcionada para uso instrucional Nas áreas de análise econométrica, previsões e estatísticas, disponíveis para sistemas operacionais Windows e Mac. EViews 7 A versão do estudante é a escolha certa para suas necessidades de instrução. Selecionando software para sua econometria ou classe de previsão pode ser uma tarefa assustadora - fazê-lo direito e você tem uma ferramenta que capacita os alunos a aprender através da experiência hands-on errado e tanto você e seus alunos devem lutar para fazer o software trabalhar para você .. Por mais de 25 anos, EViews forneceu o melhor em econometria análise e software de previsão. Nosso produto principal, EViews, possui uma inovadora interface gráfica orientada a objetos e um poderoso mecanismo de análise, combinando o melhor da tecnologia de software moderna com os recursos que você sempre quis. O resultado é um programa state-of-the-art que oferece poder sem precedentes dentro de uma interface flexível e fácil de usar. Nota: a Versão do Aluno coloca restrições de capacidade macia na quantidade de dados (1.500 observações por série, 15.000 observações totais, 60 objetos) que podem ser salvas ou exportadas. Os estudantes podem, sem restrições, trabalhar com quantidades maiores de dados, mas os arquivos de trabalho que excedem os limites flexíveis não podem ser salvos nem os dados exportados. A Versão do Estudante do EViews 7 agora pode ser adquirida on-line diretamente do IHS. Observe que após a compra, você deve enviar um e-mail para saleseviews de seu endereço de e-mail acadêmico. Ao fazer sua escolha de software de instrução, considere o seguinte: O seu software de instrução atual força os alunos a gastar tempo valioso aprendendo comandos complexos e arcanos ou lutando com uma interface complexa Projetado para ser intuitivo e fácil de usar, Você deve empregar uma ampla gama de técnicas estatísticas e gráficas, sem ter que aprender uma sintaxe de comando complicada ou navegar por camadas e camadas de menus. Você encontrará logo que EViews permite que os estudantes se concentrem na substância do coursework em vez das complexidades do software. Você está cansado de versões quotstudentquot de programas que colocam severas restrições sobre o tamanho dos conjuntos de dados que podem ser usados, ou sobre os recursos do programa EViews 7 Student Version permite aos alunos analisar conjuntos de dados cujo tamanho é limitado apenas pela memória disponível do computador. Em vez de impor limites rígidos ao tamanho dos conjuntos de dados, a Versão do Aluno coloca restrições de capacidade macia na quantidade de dados (1.500 observações por série, 15.000 observações totais, 60 objetos) que podem ser salvas ou exportadas. Os estudantes podem, sem restrições, trabalhar com quantidades maiores de dados, mas os arquivos de trabalho que excedem os limites flexíveis não podem ser salvos nem os dados exportados. Além disso, a Versão do Aluno é praticamente idêntica à versão completa do EViews 7 para uso interativo. 1 Entre os recursos que os alunos podem usar via EViews, os menus e diálogos sensíveis ao contexto são fáceis de usar: estatística descritiva básica e ANOVA, tabulação, tabulação cruzada, análise de covariância e correlação, componentes principais, análise fatorial, testes empíricos de função de distribuição) Diagramas de séries temporais, gráficos de distribuição (histogramas, gráficos de distribuição, gráficos de densidade de kernel). Autocorrelação e análise de autocorrelação parcial, testes de independência, testes de causalidade de Granger, testes de raízes unitárias e de raízes unitárias, testes de cointegração de Johansen, testes de cointegração de painéis. Quadrados mínimos linear e não-linear, mínimos quadrados ponderados, regressão stepwise, erros padrão de White e Newey-West, regressão quantile linear e estimativa de LAD, 2SLSIV linear e não linear e estimativa do Método Generalizado de Momentos (GMM). Modelos lineares com média móvel autorregressiva, auto-regressivos sazonais e erros de média móvel sazonal. Modelos não-lineares com especificações AR e SAR. Todas as especificações são estimadas usando o backcasting Box-Jenkins ou os mínimos quadrados condicionais. Wald e os testes de razão de verossimilhança para as restrições de coeficientes e as variáveis ​​omitidas ou redundantes correlograma, Q-estatística e testes de normalidade para a correlação serial residual LM e Durbin-Watson, vários testes de heterocedasticidade (incluindo Breusch-Pagan e ARCH) Testes de ponto de interrupção desconhecidos de Quandt-Andrews, testes de estimação recursivos Ramsey RESET e (somente para modelos lineares). Os estimadores de equação simples avançados incluem GARCH, ProbitLogit, modelos de contagem, LogitProbit ordenado, linear de painel e mínimos quadrados não lineares2SLSIVGMM incluindo especificações de dados de painel dinâmico, probabilidade máxima especificada pelo usuário. Ferramentas de previsão especializadas para estimadores de equação única apresentam previsão dinâmica dentro e fora da amostra e avaliação de previsão na amostra. A estimativa do sistema inclui a estimativa linear e não linear por mínimos quadrados, 2SLSIV, mínimos quadrados generalizados (GLS), regressão aparentemente não relacionada (SUR3SLS), Máxima Verossimilhança de Informação Completa (FIML) e GMM, VARVEC, filtragem de Kalman e Estimativa de espaço de estado. Você está usando outro pacote de software Você está preocupado com o esforço necessário para mover seus dados do formato atual para EViews Não se preocupe. Os recursos de importação de dados poderosos do EViews permitem que você use seus conjuntos de dados existentes. Basta arrastar e soltar o Microsoft Excel, Microsoft Access, Stata, SPSS, SAS Portátil, Ratos, TSP TM existentes. Ou arquivos PcGive Professional TM (entre outros) em EViews eo arquivo será automaticamente convertido para o formato de arquivo de trabalho EViews. O pacote EViews 7 Student Versão 2 inclui um folheto de 16 páginas para a versão do estudante. Cópias em PDF do conjunto completo de quatro volumes de manuais para EViews 7 e arquivos PDF contendo os três primeiros capítulos do EViews Illustrated. Um primer para o programa EViews, escrito por Richard Startz, professor de Economia da Universidade da Califórnia, Santa Barbara. Os três capítulos de amostra do EViews Illustrated oferecem um guia passo-a-passo para o programa EViews, guiando você através do básico do EViews desde o lançamento do programa, até a importação de dados existentes, para os fundamentos da estimativa de regressão. Versões não-baixar somente receberão o conteúdo do pacote em um CD-ROM. Preço e Requisitos do Sistema A Versão do Estudante do EViews 7 tem um preço de tabela de US39.95. EViews 7 A Versão do Aluno para Windows requer Windows XP ou posterior. EViews 7 Versão do Aluno para Mac requer Mac OS X.5 (Leopard) ou mais recente. A Versão do Estudante do EViews 7 pode ser obtida diretamente pelos alunos do IHS EViews ou pelas livrarias do campus (se pré-ordenadas). Clique aqui para obter o formulário de pedido Versões do Aluno. Pacotes de Livros A Versão Estudante do EViews 7 também está disponível com os seguintes livros-texto: Hill, R. Carter, William E. Griffiths e Guay C. Lim (2017). Usando EViews para Princípios de Econometria, 4ª Edição. John Wiley amp Sons, Inc. (368 páginas - ISBN: 978-1-11803207-7, wiley). (Este guia de estudo é projetado para acompanhar o livro de Hill-Griffiths-Lim Princípios de Econometria, 4ª edição, ISBN: 978-0-470-62673-3). EViews 6 Student Version está disponível em conjunto com os seguintes livros-texto: Diebold, Francis X. (2007). Elementos de previsão. 4ª Edição, com o software EViews 6 Student Version. ThomsonSouth-Western (458 páginas - ISBN: 0-324-32359-X, thomsonedu). Studenmund, A. H. (2010) Usando econometria: Um guia prático. 6ª Edição, com o software EViews 6 Student Version. Addison-Wesley (602 páginas - ISBN: 978-0132108577, pearsonhighered). O EViews 4.1 Student Version está disponível em conjunto com os seguintes livros-texto: Gujarati, Damodar N. (2002). Econometria básica. 4ª Edição, com o software EViews 4.1 Student Version. McGraw-Hill Higher Education Publishing (1002 páginas - Livro ISBN: 0-072-56570-5, EViews ISBN: 0-072-47852-7, mhhe) Gujarati, Damodar N. (2006). Essenciais da Econometria. 3ª Edição, com o software EViews 4.1 Student Version. McGraw-Hill Higher Education Publishing (553 páginas - ISBN do livro: 0-072-97092-8, EViews ISBN: 0-073-13851-7, mhhe). 1. A Versão do Aluno é restrita ao uso interativo, uma vez que os recursos de programação eo processamento em modo batch não são suportados. Os recursos exclusivos são Add-ins, X11, X12 e TramoSeats X-11 ajuste sazonal, resolvendo objetos de modelo com mais de 10 equações, armazenando objetos EViews em bancos de dados, pesquisa automática de banco de dados e redirecionamento de saída de impressão em arquivos de texto ou RTF . 2. A licença EViews 7 Student Version restringe o uso a uma única máquina por um único usuário. O usuário deve ser um estudante atualmente matriculado ou membro do corpo docente atualmente empregado. Observe especificamente que a restrição da licença para um único usuário implica que a versão do aluno não é licenciada para uso em computadores de acesso público. O uso continuado da Versão do Aluno requer a ativação do produto. A ativação do produto leva alguns segundos para executar usando nosso recurso de registro automático (para computadores conectados à Internet). O registro também pode ser feito manualmente após a obtenção de uma chave de registro via navegador da web ou entrando em contato com IHS EViews por telefone. Além disso, a Licença de Versão do Aluno expirará dois anos após o primeiro uso ea Versão do Aluno não será mais executada dois anos após a primeira ativação. Para informações sobre vendas, envie um e-mail para saleseviews. Para 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 a nossa página About. Maior Confiável Least Serviced Appliance Marcas de 2017 (ReviewsRatings) Eu olho para reduzir consertos e problemas o tempo todo. Nós administramos isso muito de perto. Começa realmente no armazém onde os produtos necessitam ser segurados corretamente. Em seguida, as equipes de entrega e instalação competentes também podem resolver muitos problemas possíveis. Em seguida, tentamos evitar marcas problemáticas como Viking, que teve uma taxa de reparação astronômica ao norte de 60 em 2017. Então há produtos problemáticos para evitar dentro de marcas. Na verdade, vendemos menos marcas do que todos os nossos concorrentes, porque nós realmente corrigir os problemas após o fato. As chamadas de serviço de garantia (reparações no primeiro ano) caíram de 18 em 2017 para 12,55 para 11,66. No entanto, ainda temos 23 técnicos de serviço, por isso há sempre espaço para melhorias. Assim como no ano passado, vamos explicar a metodologia, rever produtos confiáveis ​​e olhar para as marcas mais confiáveis ​​para este ano. Short on time Obtenha nosso Guia de Compra de Appliances grátis Mais de 200.000 pessoas já encontraram respostas em um guia de Yale Nossa Metodologia Um dos benefícios de ter um departamento de serviço enorme é a coleta de dados. Estaremos em aproximadamente 130-150 casas hoje aparelhos de fixação, com uma boa parte sendo menos de um ano de idade e sob garantia. Isso é 650 casas por semana (pelo menos) ou cerca de 34.000 chamadas anuais (não incluindo casas com múltiplas chamadas). Essa é a matemática por trás deste post. É vendas geradas contra chamadas de serviço de garantia dentro de 1 ano. Eu deveria dizer-lhe este artigo é consistentemente injusto. Sempre que uma tecnologia de serviço é enviada para sua casa, ela conta como uma chamada de serviço. Não importa o que a chamada realmente é. Muitas vezes é um simples ajuste, mas conta como uma chamada se você precisar de nós para realizar qualquer tipo de serviço no primeiro ano. Por último, não esfregar os dados, portanto, não há distinção entre uma chamada maior ou menor. Produtos Mais Confiáveis ​​Alguns produtos quebram mais em todos os fabricantes, como máquinas de gelo e refrigeradores. Alguns são naturalmente mais confiáveis. Esses aparelhos têm poucos problemas. Disposers: 1.264 Vendido 1 Reparado Eu sempre pensei que um triturador teria problemas dada a tarefa. Eu acho que não. Nós vendemos aproximadamente 1.264 trituradores com um reparo (que era realmente minha casa). Gama Hoods: 1,410 Vendido 48 Reparado Nenhuma surpresa aqui. Um capuz move o ar. Isso não parece tão difícil. Broan, XO, Best, Yale Brand e Faber estavam todos sob 4. Microondas Sharp era menos de 4. A maioria das empresas tinha poucos problemas com seus microondas também. Mais uma vez, é uma tecnologia mais antiga e refinada. Uma palavra final No ano passado, começamos a postar os produtos mais confiáveis, como refrigeradores de portas francesas, arruelas de carga superior, arruelas de carga frontal, fornos de parede, faixas de gás, faixas elétricas e faixas profissionais também. As marcas no topo desta lista vendem menos refrigeradores e aparelhos mais confiáveis, como máquinas de lavar louça, bem como lavanderia. Dito isto, vamos olhar para as marcas de aparelhos mais fiáveis ​​para 2017. Marcas de Appliance mais confiável de 2017 1.543 Vendido 253 Serviced - 16.4 16.4 para uma marca high-end de venda de novas tecnologias é quase milagrosa. 10. Thermador 3.734 Vendido 562 Serviced - 15.1 Seus produtos cozinhando mais velhos devem trabalhar. No entanto, seus refrigeradores funcionam bem, o que é único. Então, novamente, a maioria não tem um dispensador de água. 9. KitchenAid 1,916 Vendido 269 Serviced - 14,1 Chocante. Seus novos produtos parecem estar funcionando agora, se eles só podem corrigir a sua disponibilidade. 723 Vendido 94 Serviced - 13.0 Neste ponto, a maioria dos Maytag vendidos é lavanderia reilable, não qualquer outro aparelho. 7. Speed ​​Queen 497 Vendido 63 Serviced - 12.7 Outra empresa de lavanderia. Exceto Speed ​​Queen é quase duas vezes mais caro, então confiabilidade deve ser a expectativa. 6. Samsung 1,616 Vendido 183 Serviced - 11.3 Editores nota: Nós não vendemos as chamadas cargas top de eficiência energética em recall universal. Ainda assim, a Samsung sabe como fabricar um frigorífico confiável e lavanderia de carga frontal. 8.457 Vendido 905 Serviced - 10.7 Bosch é possivelmente a melhor marca de luxo acessível para confiabilidade, estilo e valor. 1,457 Vendido 149 Serviced - 10.2 Sua máquina de lavar louça e lavanderia quase não exigem serviço, mas agora vendem um conjunto completo de aparelhos. Miele ainda é uma grande marca premium. 3. Frigidaire (também inclui Gallery e Pro) 5.667 Vendido 469 Serviced - 8.3 Embora a mistura é mais ponderada para máquinas de lavar louça, cozinhar e refrigeradores menos caracterizados, Frigidaire ainda é uma das marcas mais confiáveis ​​sobre cada grupo de produtos. 447 Vendido 30 Serviced - 6.7 Dado o número de queixas na internet, você não esperaria que a LG fosse tão alta nesta lista. Eles fabricam muito boa lavandaria e refrigeração. 1. Hidromassagem 4,161 Vendido 179 Serviced - 4,3 Whirlpool é a nossa linha de construtor barato. Embora eu tenha dito isso no ano passado, não está claro quanto esses produtos são utilizados no primeiro ano. Considere isso Então agora você conhece as marcas mais confiáveis. No entanto, se você comprar uma cozinha inteira, há uma boa chance que você ainda vai precisar de serviço. Bosch, Frigidaire e as marcas Whirlpool têm o melhor suporte técnico e disponibilidade de peças. Samsung e especialmente LG têm críticas ruins em toda a internet, porque eles não têm a infra-estrutura para apoiar o seu crescimento. O produto funciona. Sua logística precisa ser reforçada um pouco. A maioria destas marcas, ao contrário dos fabricantes de automóveis, oferecem muito pouco serviço. Você agora tem uma sensação de confiabilidade. Encontrar um varejista que pode consertar aparelhos em sua área é igualmente importante. Porque os produtos e a tecnologia estão evoluindo. Tenha dúvidas em aparelhos Leia o Guia de Compra de Aparelhos Yale com as 10 perguntas mais frequentes, o melhor momento para comprar aparelhos, bem como perfis detalhados de todas as marcas. Bem mais de 200.000 pessoas leram um Yale Guide. EViews 8 Lista de Recursos EViews 8 oferece uma ampla gama de recursos poderosos para manipulação de dados, estatísticas e análise econométrica, previsão e simulação, apresentação de dados e programação. Embora não possamos listar tudo, a lista a seguir oferece um vislumbre dos recursos importantes do EViews: Manuseio de dados básicos Numérico, alfanumérico (seqüência de caracteres) e rótulos de valor da série de datas. Extensa biblioteca de operadores e funções estatísticas, matemáticas, data e string. Linguagem poderosa para manipulação de expressão e transformação de dados existentes usando operadores e funções. Amostras e objetos de amostra facilitam o processamento em subconjuntos de dados. Suporte para estruturas de dados complexas, incluindo dados datados regulares, dados datados irregulares, dados de corte transversal com identificadores de observação, datados e dados de painel não datados. Arquivos de trabalho de várias páginas. Os bancos de dados nativos EViews baseados em disco fornecem recursos de consulta poderosos e integração com 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 SAS Transport, arquivos SPSS nativos e portáteis, Arquivos Stata, texto ASCII formatado em bruto ou arquivos binários, HTML ou bancos de dados e consultas ODBC (o suporte ODBC é fornecido somente na Enterprise Edition). Suporte OLE para vincular saída EViews, incluindo tabelas e gráficos, a outros pacotes, incluindo Microsoft Excel, Word e Powerpoint. Suporte OLEDB para leitura de arquivos de trabalho EViews e bancos de dados usando clientes conscientes do OLEDB ou programas personalizados. Suporte para bancos de dados FRED (Federal Reserve Economic Data). Enterprise Edition para os bancos de dados Global Insight DRIPro e DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet e Moodys Economy. O suplemento Microsoft Excel do EViews permite que você vincule ou importe dados de arquivos de trabalho EViews e bancos de dados do Excel. Arraste e solte apoio para a leitura de dados simplesmente soltar arquivos em EViews para conversão automática de dados estrangeiros em EViews workfile formato. Poderosas ferramentas para criar novas páginas de arquivo de trabalho a partir de valores e datas em séries existentes. Combinar fusões, junções, anexos, subconjuntos, redimensionamento, ordenação e remodelação (pilha e descompactação) de arquivos de trabalho. Fácil de usar conversão de freqüência automática ao copiar ou ligar dados entre páginas de freqüência diferente. A conversão de freqüência ea fusão de correspondência suportam atualização dinâmica sempre que os dados subjacentes mudam. Atualização automática de séries de fórmulas que são recalculadas automaticamente sempre que os dados subjacentes mudam. Fácil de usar a conversão de freqüência, simplesmente copiar ou vincular dados entre páginas de freqüência diferente. Ferramentas para reamostragem e geração de números aleatórios para simulação. Geração de números aleatórios para 18 funções de distribuição diferentes usando três geradores de números aleatórios diferentes. Manuseio de dados de séries temporais Suporte integrado para manipulação de datas e dados de séries temporais (regulares e irregulares). Suporte para dados comuns de freqüência regular (anual, semestral, trimestral, mensal, bimestral, quinzena, dez dias, semanal, diária - semana de 5 dias, diário - semana de 7 dias). Suporte para dados de alta freqüência (intraday), permitindo horas, minutos e freqüências de segundos. Além disso, há um número de freqüências regulares menos comumente encontradas, incluindo Multi-ano, Bimestral, Quinzena, Dez-Dia e Diário com uma gama arbitrária de dias da semana. Funções de séries de tempo especializadas e operadores: defasagens, diferenças, log-diferenças, médias móveis, etc Conversão de freqüência: vários alta a baixa e baixa a alta. Suavização exponencial: simples, dupla, Holt-Winters e ETS suavização. Ferramentas embutidas para regressão de branqueamento. Hodrick-Prescott filtragem. Filtragem de frequências: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald Filtros assimétricos de comprimento fixo e de amostra completa. Ajuste sazonal: Censo X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, média móvel. Interpolação para preencher valores ausentes dentro de uma série: Linear, Log-Linear, Spline Catmull-Rom, Spline Cardinal. Estatísticas Resumos de dados básicos resumos por grupos. Testes de igualdade: testes t, ANOVA (balanceada e desequilibrada, com ou sem variância heteroscedástica), Wilcoxon, Mann-Whitney, Qui-quadrado mediano, Kruskal-Wallis, van der Waerden, teste F, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Tabulação em um sentido tabulação cruzada com medidas de associação (Coeficiente Phi, Cramers V, Coeficiente de Contingência) e testes de independência (Qui-Quadrado de Pearson, Razão de Verossimilhança 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 acertos, biplots e parcelas de carregamento, e cálculos ponderados pontuação componente. Análise de fatores permitindo o cálculo de medidas de associação (incluindo covariância e correlação), estimativas de unicidade, estimativas de carga fatorial e escore fatorial, bem como a realização de diagnósticos de estimativa ea rotação de fatores usando um de mais de 30 diferentes métodos ortogonais e oblíquos. Testes de Função de Distribuição Empírica (EDF) para as distribuições Normal, Exponencial, Valor Extremo, Logístico, Qui-quadrado, Weibull ou Gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogramas, polígonos de frequência, polígonos de frequência de borda, histogramas de deslocamento médio, quantile de sobrevivente de CDF, quantile-quantile, densidade de grãos, distribuições teóricas ajustadas, blocos de caixas. Lotes de dispersão com linhas de regressão paramétricas e não-paramétricas (LOWESS, polinómio local), regressão do kernel (Nadaraya-Watson, local linear, polinómio local). Ou elipses de confiança. Autocorrelação de séries temporais, autocorrelação parcial, correlação cruzada, Q-estatística. Testes de causalidade de Granger, incluindo a causalidade de Granger. Testes de raiz unitária: Dickey-Fuller aumentado, Dickey-Fuller transformado por GLS, Phillips-Perron, KPSS, Ponto Eliot-Richardson-Stock Optimal, Ng-Perron. Ensaios de Cointegração: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park adicionaram variáveis, e Hansen estabilidade. Testes de independência: Brock, Dechert, Scheinkman e LeBaron Testes de razão de variância: Lo e MacKinlay, Kim bootstrap selvagem, classificação Wrights, pontuação e testes de signos. Wald e testes de razão 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 grãos não paramétricos (Newey-West 1987, Andrews 1991), VARHAC paramétrico (Den Haan e Levin 1997) e grão pré-blanqueado (Andrews e Monahan, 1992) métodos. Além disso, EViews suporta métodos de seleção automática de largura de banda de Andrews (1991) e Newey-West (1994) para estimadores de kernel e métodos de seleção de comprimento de latência baseados em critérios de informação para VARHAC e estimativa de pré-branqueamento. Painel e Pool por-grupo e por-período estatísticas e testes. 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 em série e componentes principais. Dumitrescu-Hurlin (2017) testes de causalidade de painel. Regressão de Estimação Quadrados mínimos lineares e não-lineares (regressão múltipla). Regressão linear com PDLs em qualquer número de variáveis ​​independentes. Regressão robusta. Derivados analíticos para estimativa não linear. Quadrados mínimos ponderados. White e Newey-West erros padrão robustos. Os erros padrão do HAC podem ser calculados usando o kernel não paramétrico, VARHAC paramétrico e métodos de kernel pré-branqueados e permitem métodos de seleção automática de largura de banda de Andrews e Newey-West para estimadores de kernel e métodos de seleção de comprimento de lag com base em critérios de VARHAC e prewhitening. Regressão quantita linear e menos desvios absolutos (LAD), incluindo os cálculos de covariância de Hubers Sandwich e bootstrapping. Regressão stepwise com 7 procedimentos de seleção diferentes. ARMA e ARMAX Modelos lineares com média móvel autorregressiva, auto-regressão sazonal e erros de média móvel sazonal. Modelos não-lineares com especificações AR e SAR. Estimativa usando o método de backcasting de Box e Jenkins, ou por mínimos quadrados condicionais. Variáveis ​​instrumentais e GMM Variáveis ​​lineares e não lineares de dois estágios de mínimos quadradosinstrumental (2SLSIV) e estimativa do Método Generalizado de Momentos (GMM). Estimativa linear e não linear 2SLSIV com erros AR e SAR. Informações Limitadas de Máxima Verossimilhança (LIML) e K-classe. Ampla gama de especificações de matriz de ponderação GMM (White, HAC, User-provided) com controle sobre a iteração da matriz de peso. As opções de estimação do GMM incluem a atualização contínua da estimativa (CUE) e uma série de novas opções de erro padrão, incluindo erros padrão do Windmeijer. Os diagnósticos específicos do IVGMM incluem o Teste de Ortogonalidade de Instrumentos, o Teste de Endogeneidade de Regressor, o Teste de Fraqueza Fraca e um teste de ponto de interrupção específico para GMM, ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, GARCH de Componentes, Power ARCH e GARCH Integrado. A equação média linear ou não linear pode incluir os termos ARCH e ARMA, tanto as equações de média quanto de variância permitem variáveis ​​exógenas. Normal, Alunos t e Distribuições de Erros Generalizadas. Bollerslev-Wooldridge erros padrão robustos. Dentro e fora das previsões de amostra da variância condicional e da média, e componentes permanentes. Modelos variáveis ​​dependentes limitados Logit binário, Probit, e Gompit (valor extremo). Ordem Logit, Probit e Gompit (Valor Extremo). Modelos censurados e truncados com erros normais, logísticos e de valores extremos (Tobit, etc.). Contagem de modelos com Poisson, binômio negativo, e quasi-máxima verossimilhança (QML) especificações. Heckman modelos de seleção. HuberWhite erros padrão robustos. Os modelos de contagem suportam o modelo linear generalizado ou erros padrão QML. Hosmer-Lemeshow e Andrews Teste de bondade de ajuste para modelos binários. Grave facilmente resultados (incluindo resíduos e gradientes generalizados) para novos objetos EViews para análise posterior. O motor de estimativa GLM geral pode ser usado para estimar vários destes modelos, com a opção de incluir covariâncias robustas. Painel DataPooled Série de Tempo, Dados Transversais Estimativa linear e não linear com adição de seção transversal e período de efeitos fixos ou aleatórios. Escolha de estimadores sem graus quadráticos (QUEs) para variâncias de componentes em modelos de efeitos aleatórios: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. Estimativa 2SLSIV com efeitos fixos ou aleatórios de secção transversal e período. Estimativa com erros AR usando quadrados mínimos não lineares em uma especificação transformada Estimativa generalizada de mínimos quadrados, 2SLSIV generalizada, estimativa de GMM permitindo especificações heterocedasticidas e correlacionadas de seção transversal ou período. Estimativa de dados de painel dinâmico linear usando primeiras diferenças ou desvios ortogonais com instrumentos predeterminados específicos de período (Arellano-Bond). Testes de correlação serial do painel (Arellano-Bond). Os robustos cálculos de erro padrão incluem sete tipos de erros padrão brancos e corrigidos por painéis (PCSE) robustos. Teste de restrições de coeficientes, variáveis ​​omitidas e redundantes, teste de Hausman para efeitos aleatórios correlacionados. Testes de raiz unitária do painel: testes de Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher usando testes ADF e PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Estimativa de cointegração de painéis: 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 Potência, Binomial Quadrado de famílias. Identidade, log, log-complementar, logit, probit, log-log, log-log de cortesia, inverso, poder, odds ratio, Box-Cox, Box-Cox. Variância prévia e ponderação de frequência. Fixo, Pearson Chi-Sq, desvio e especificações de dispersão especificadas pelo usuário. Suporte para estimativa e teste de QML. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring e algoritmos de estimação BHHH. Covariâncias de coeficientes normais calculadas usando Hessian esperado ou observado ou o produto externo dos gradientes. Estimativas robustas de covariância usando métodos GLM, HAC ou HuberWhite. Regressão de Cointegração Canônica (Park 1992) e Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock e Watson 1993 Engle e Granger (1987) e Phillips e Ouliaris (1990), teste de instabilidade de Hansens (1992b), e Parks (1992), variáveis ​​de teste de variáveis, especificação flexível da tendência e regressores determinísticos na especificação de regressores de equação e cointegração. FMOLS e CCR Seleção de defasagem automática ou fixa para DOLS atrasos e leads e para a regressão de branqueamento de variância de longo prazo OLS rescaled e cálculos de erro padrão robusto para DOLS Máxima Verossimilhança Utilizada Utilize expressões padrão da série EViews para descrever as contribuições de probabilidade de log. Exemplos de logit multinomial e condicional, modelos de transformação Box-Cox, modelos de comutação de desequilíbrio, modelo probit S com erros heteroskedastic, logit aninhado, seleção de amostras de Heckman e modelos de perigo de Weibull. Sistemas de Equações Estimativa linear e não linear. Mínimos quadrados, 2SLS, estimativa ponderada por equação, regressão aparentemente não relacionada, GMM de três estágios com mínimos quadrados com matrizes de ponderação White e HAC. AR utilizando os mínimos quadrados não lineares numa especificação transformada. Full Information Máxima Verossimilhança (FIML). Estimar as fatorizações estruturais em VAR, impondo restrições de curto ou longo prazo. Bayesian VARs. 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 uma unidade ou um desvio padrão (ignorando correlações), impulsos generalizados, factorização estrutural ou uma matriz vetorial especificada pelo usuário. Impor e testar restrições lineares sobre as relações de cointegração e / ou coeficientes de ajuste em modelos VEC. Visualize ou gere relações de cointegração a partir de modelos VEC estimados. Diagnósticos extensivos incluindo: testes de causalidade de Granger, testes de exclusão conjunta de lag, avaliação de critérios de comprimento de latência, correlogramas, autocorrelação, testes de normalidade e heterocedasticidade, testes de cointegração e outros diagnósticos multivariados. Multicariada ARCH Correlação Condicional Constante (p, q), Diagonal VECH (p, q), Diagonal BEKK (p, q), com termos assimétricos. Extensa escolha de parametrização para a matriz de coeficientes Diagonal VECHs. Variáveis ​​exógenas permitidas nas equações de média e variância não lineares e termos AR permitidos nas equações de média. Bollerslev-Wooldridge erros padrão robustos. Normal ou Estudantes t distribuição de erros multivariada Uma escolha de analítico ou (rápido ou lento) derivados numéricos. (Derivados do Analytics não disponíveis para alguns modelos complexos.) Gerar covariância, variação ou correlação em vários formatos tabulares e gráficos a partir de modelos ARCH estimados. Algoritmo de filtro de Kalman de espaço de estados para estimar modelos estruturais de single - e multiequation especificados pelo usuário. Variáveis ​​exógenas na equação de estado e especificações de variância totalmente parametrizadas. Gere um passo à frente, filtrados ou suavizados sinais, estados e erros. Os exemplos incluem parâmetros variáveis ​​no tempo, ARMA multivariada e modelos de volatilidade estocástica de quasilikelihood. Ensaios e Avaliação Parcelas reais, ajustadas e residuais. Wald tests for linear and nonlinear coefficient restrictions confidence ellipses showing the joint confidence region of any two functions of estimated parameters. Other coefficient diagnostics: standardized coefficients and coefficient elasticities, confidence intervals, variance inflation factors, coefficient variance decompositions. Omitted and redundant variables LR tests, residual and squared residual correlograms and Q-statistics, residual serial correlation and ARCH LM tests. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey and Glejser heteroskedasticity tests. Stability diagnostics: Chow breakpoint and forecast tests, Quandt-Andrews unknown breakpoint test, Bai-Perron breakpoint tests, Ramsey RESET tests, OLS recursive estimation, influence statistics, leverage plots. ARMA equation diagnostics: graphs or tables of the inverse roots of the AR andor MA characteristic polynomial, compare the theoretical (estimated) autocorrelation pattern with the actual correlation pattern for the structural residuals, display the ARMA impulse response to an innovation shock and the ARMA frequency spectrum. Easily save results (coefficients, coefficient covariance matrices, residuals, gradients, etc.) to EViews objects for further analysis. See also Estimation and Systems of Equations for additional specialized testing procedures. Forecasting and Simulation In - or out-of-sample static or dynamic forecasting from estimated equation objects with calculation of the standard error of the forecast. Forecast graphs and in-sample forecast evaluation: RMSE, MAE, MAPE, Theil Inequality Coefficient and proportions State-of-the-art model building tools for multiple equation forecasting and multivariate simulation. Model equations may be entered in text or as links for automatic updating on re-estimation. Display dependency structure or endogenous and exogenous variables of your equations. Gauss-Seidel, Broyden and Newton model solvers for non-stochastic and stochastic simulation. Non-stochastic forward solution solve for model consistent expectations. Stochasitc simulation can use bootstrapped residuals. Solve control problems so that endogenous variable achieves a user-specified target. Sophisticated equation normalization, add factor and override support. Manage and compare multiple solution scenarios involving various sets of assumptions. Built-in model views and procedures display simulation results in graphical or tabular form. Graphs and Tables Line, dot plot, area, bar, spike, seasonal, pie, xy-line, scatterplots, boxplots, error bar, high-low-open-close, and area band. Powerful, easy-to-use categorical and summary graphs. 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.