Moving Average Model Eviews

EViews Übersicht: Datenmanagement Teil 3: Anspruchsvolles Datenmanagement Leistungsstarke Analysetools sind nur dann sinnvoll, wenn Sie mit Ihren Daten problemlos arbeiten können. EViews bietet die breiteste Palette an Datenmanagement-Tools, die in jeder ökonometrischen Software zur Verfügung stehen. Mit der umfangreichen Bibliothek von mathematischen, statistischen, Datums-, String - und Zeitreihenoperatoren und - funktionen bietet EViews eine umfassende Unterstützung für numerische, Zeichen - und Datumsdaten und bietet damit die Datenverarbeitungsfunktionen, die Sie von modernen statistischen Software erwarten können. Umfangreiche Funktionsbibliothek EViews enthält eine umfangreiche Bibliothek mit Funktionen zum Arbeiten mit Daten. Neben den standardmäßigen mathematischen und trigonometrischen Funktionen bietet EViews Funktionen für deskriptive Statistiken, kumulative und bewegte Statistiken, Gruppenstatistiken, spezielle Funktionen, spezialisierte Datums - und Zeitreihenoperationen, Workfile, Wertzuordnungen und finanzielle Berechnungen. EViews bietet auch Zufallszahlengeneratoren (Knuth, LEcuyer oder Mersenne-Twister), Dichtefunktionen und kumulative Verteilungsfunktionen für achtzehn verschiedene Verteilungen. Diese können bei der Generierung neuer Serien oder bei der Berechnung von Skalar - und Matrix-Ausdrücken verwendet werden. EViews bietet eine umfangreiche Funktionsbibliothek. Ausgefeilte Ausdrucksbearbeitung Mit den leistungsstarken Tools von EViews für die Ausdrucksbearbeitung können Sie Ausdrücke praktisch überall verwenden, wo Sie eine Serie verwenden möchten. Sie müssen keine neuen Variablen erstellen, um mit dem Logarithmus von Y, dem gleitenden Durchschnitt von W oder dem Verhältnis von X zu Y (oder einem anderen gültigen Ausdruck) zu arbeiten. Stattdessen können Sie den Ausdruck in der Berechnung deskriptiver Statistiken, als Teil einer Gleichung oder Modellspezifikation oder beim Erstellen von Graphen verwenden. Wenn Sie eine Gleichung mit einem Ausdruck für die abhängige Variable prognostizieren, ermöglicht EViews (wenn möglich), die zugrundeliegende abhängige Variable zu prognostizieren und das geschätzte Konfidenzintervall entsprechend anzupassen. Wenn zum Beispiel die abhängige Variable als LOG (G) angegeben ist, können Sie entweder das Protokoll oder den Pegel von G prognostizieren und das entsprechende, möglicherweise asymmetrische Konfidenzintervall berechnen. Arbeiten Sie direkt mit Ausdrücken an Stelle von Variablen. Links, Formeln und Werte Maps Link-Objekte ermöglichen es, Serien zu erstellen, die mit Daten in anderen Workfiles oder Workfile-Seiten verknüpft sind. Links ermöglichen das Kombinieren von Daten mit unterschiedlichen Frequenzen oder das Zusammenführen von Daten aus einer Zusammenfassungsseite in eine einzelne Seite, so dass die Daten dynamisch aktualisiert werden, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern. Ähnlich können innerhalb einer Arbeitsdatei Datenreihen Formeln zugewiesen werden, so dass die Datenreihen automatisch neu berechnet werden, wenn die zugrunde liegenden Daten modifiziert werden. Auf numerische oder alpha-Reihen können Wertkennzeichnungen (z. B. quotHighquot, quotMedquot, quotLowquot, entsprechend 2, 1, 0) angewendet werden, so daß kategorische Daten mit aussagekräftigen Labels angezeigt werden können. Mit eingebauten Funktionen können Sie mit den zugrundeliegenden oder den zugeordneten Werten arbeiten, wenn Sie Berechnungen durchführen. Links können für dynamische Frequenzumsetzung oder Matchmischung verwendet werden. Datenstrukturen und - typen EViews können komplexe Datenstrukturen verarbeiten, einschließlich regelmäßiger und unregelmäßig datierter Daten, Querschnittsdaten mit Beobachtungskennungen und datierten und undatierten Felddaten. Zusätzlich zu numerischen Daten kann eine EViews-Workfile auch alphanumerische Zeichen (Zeichenfolge) und Serien mit Daten enthalten, die alle mit einer umfangreichen Funktionsbibliothek manipuliert werden können. EViews bietet auch eine breite Palette an Tools für das Arbeiten mit Datensätzen (Workfiles), Daten, einschließlich der Kombination von Serien mit komplexen Match Merge-Kriterien und Workfile-Prozeduren zum Ändern der Struktur Ihrer Daten: Join, Append, Subset, Größe, Sortierung und Umgestalten (stack and unstack). EViews-Workfiles können sehr strukturiert sein. Enterprise Edition Unterstützung für ODBC, FAME TM. DRIBase und Haver Analytics Datenbanken Als Teil der EViews Enterprise Edition (eine zusätzliche Kostenoption über EViews Standard Edition) wird Unterstützung für den Zugriff auf Daten in relationalen Datenbanken (über ODBC-Treiber) und Datenbanken in einer Vielzahl von proprietären Formaten zur Verfügung gestellt Durch kommerzielle Daten - und Datenbankanbieter. Open Database Connectivity (ODBC) ist ein Standard, der von vielen relationalen Datenbanksystemen wie Oracle, Microsoft SQL Server und IBM DB2 unterstützt wird. Mit EViews können Sie ganze Tabellen aus ODBC-Datenbanken lesen oder schreiben oder aus den Ergebnissen einer SQL-Abfrage eine neue Arbeitsdatei erstellen. EViews Enterprise Edition unterstützt auch den Zugriff auf FAME TM - Datenbanken (sowohl auf lokaler als auch auf Server-Basis). Global Insights DRIPro - und DRIBase-Datenbanken, Haver Analytics DLX-Datenbanken, Datastream, FactSet und Moodys Economy. Die bekannte, einfach zu bedienende Datenbankoberfläche von EViews wurde auf diese Datenformate erweitert, so dass Sie mit fremden Datenbanken so leicht wie native EViews-Datenbanken arbeiten können. Frequency Conversion Wenn Sie Daten aus einer Datenbank oder aus einer anderen Workfile - oder Workfile-Seite importieren, wird sie automatisch in die Häufigkeit Ihres aktuellen Projekts konvertiert. EViews bietet viele Möglichkeiten der Frequenzumsetzung und unterstützt die Umwandlung von täglichen, wöchentlichen oder unregelmäßigen Daten. Serie kann eine bevorzugte Konvertierungsmethode zugewiesen werden, so dass Sie verschiedene Methoden für verschiedene Serien verwenden können, ohne die Konvertierungsmethode bei jedem Zugriff auf eine Reihe angeben zu müssen. Sie können sogar Links erzeugen, so dass die frequenzkonvertierten Datenreihen automatisch neu berechnet werden, wenn die zugrundeliegenden Daten geändert werden. Geben Sie eine Serien-spezifische automatische Konvertierung an oder wählen Sie eine bestimmte Methode aus. Für Verkaufsinformationen bitte email saleseviews Für technischen Support mailen Sie bitte Supportsviews Bitte geben Sie Ihre Seriennummer mit allen E-Mail-Korrespondenz ein. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite About. EViews 8 Funktionsübersicht EViews 8 bietet umfangreiche Funktionen für Datenverarbeitung, Statistik und ökonometrische Analyse, Prognose und Simulation, Datenpräsentation und Programmierung. Während wir nicht alles auflisten können, bietet die folgende Liste einen Einblick in die wichtigen Funktionen von EViews: Grundlegende Handhabung von numerischen, alphanumerischen (String) und Datums-Wert-Labels. Umfangreiche Bibliothek von Operatoren und statistische, mathematische, Datums - und String-Funktionen. Leistungsfähige Sprache für die Ausdrucksbehandlung und Umwandlung vorhandener Daten über Operatoren und Funktionen. Proben und Probenobjekte erleichtern die Verarbeitung von Teilmengen von Daten. Unterstützung komplexer Datenstrukturen, einschließlich regelmäßig datierter Daten, unregelmäßig datierter Daten, Querschnittsdaten mit Beobachtungskennungen, datierten und undatierten Paneldaten. Mehrseitige Workfiles. EViews native, datenträgerbasierte Datenbanken bieten leistungsstarke Abfragefunktionen und die Integration mit EViews-Workfiles. Konvertieren von Daten zwischen EViews und verschiedenen Tabellenkalkulations-, Statistik - und Datenbankformaten, einschließlich (aber nicht beschränkt auf): Microsoft Access - und Excel-Dateien (einschließlich. XSLX und. XLSM), Gauss-Dataset-Dateien, SAS-Transportdateien, Stata-Dateien, raw formatierten ASCII-Text oder Binärdateien, HTML - oder ODBC-Datenbanken und - Anfragen (ODBC-Unterstützung wird nur in der Enterprise Edition bereitgestellt). OLE-Unterstützung für die Verknüpfung von EViews-Ausgabe einschließlich Tabellen und Grafiken mit anderen Paketen, einschließlich Microsoft Excel, Word und Powerpoint. OLEDB-Unterstützung für das Lesen von EViews-Workfiles und - Datenbanken mit OLEDB-fähigen Clients oder benutzerdefinierten Programmen. Unterstützung für FRED (Federal Reserve Economic Data) Datenbanken. Enterprise Edition-Unterstützung für Global Insight DRIPro und DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet und Moodys Economy-Datenbanken. Mit dem EViews Microsoft Excel-Add-In können Sie Daten aus EViews-Arbeitsdateien und - Datenbanken in Excel verknüpfen oder importieren. Drag-and-Drop Unterstützung für das Lesen von Daten einfach Drop-Dateien in EViews für die automatische Umwandlung von Fremddaten in EViews workfile-Format. Leistungsstarke Werkzeuge zum Erstellen neuer Workfile-Seiten aus Werten und Daten in bestehenden Serien. Match-Merge, Join, Append, Subset, Größe ändern, sortieren, und neu zu formatieren (Stack und unstack) workfiles. Einfache automatische Frequenzumwandlung beim Kopieren oder Verknüpfen von Daten zwischen Seiten unterschiedlicher Frequenz. Frequenzumwandlung und Matchmerging unterstützen dynamische Aktualisierungen, wenn sich die Daten ändern. Automatische Aktualisierung von Formelserien, die automatisch neu berechnet werden, wenn die zugrunde liegenden Datenänderungen auftreten. Einfach zu bedienende Frequenzkonvertierung, einfach kopieren oder verknüpfen Daten zwischen Seiten mit unterschiedlicher Frequenz. Werkzeuge für die erneute Abtastung und Zufallsgenerierung für die Simulation. Zufallsgenerierung für 18 verschiedene Verteilungsfunktionen mit drei verschiedenen Zufallszahlengeneratoren. Zeitreihen-Daten-Handling Integrierte Unterstützung für die Verarbeitung von Daten und Zeitreihen-Daten (sowohl regelmäßige als auch unregelmäßige). Unterstützung für gemeinsame regelmäßige Frequenzdaten (jährlich, halbjährlich, vierteljährlich, monatlich, zweimonatlich, vierzehn Tage, zehn Tage, wöchentlich, täglich - 5 Tage Woche, täglich - 7 Tage Woche). Unterstützung für hochfrequente (Intraday) Daten, so dass Stunden, Minuten und Sekunden Frequenzen. Darüber hinaus gibt es eine Reihe von weniger häufig angetroffenen regelmäßigen Frequenzen, einschließlich Multi-Jahres-, Bimonthly, Fortnight, Zehn-Tag und Daily mit einer beliebigen Reihe von Tagen der Woche. Spezielle Zeitreihenfunktionen und Operatoren: Verzögerungen, Differenzen, Log-Differenzen, gleitende Mittelwerte, etc. Frequenzumwandlung: verschiedene High-to-Low und Low-to-High. Exponentielle Glättung: Einzel-, Doppel-, Holt-Winters und ETS-Glättung. Eingebaute Werkzeuge für Whitening Regression. Hodrick-Prescott-Filterung. Bandpass (Frequenz) - Filterung: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald feste Länge und Vollaspekt asymmetrische Filter. Saisonbereinigung: Volkszählung X-13, X-12-ARIMA, Tramo / Sitze, gleitender Durchschnitt. Interpolation, um fehlende Werte innerhalb einer Serie zu füllen: Linear, Log-Linear, Catmull-Rom Spline, Kardinal Spline. Statistiken Grunddaten Zusammenfassungen nach Gruppen Zusammenfassungen. Tests der Gleichheit: t-Tests, ANOVA (ausgewogen und unausgeglichen, mit oder ohne heteroskedastische Varianzen), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-Platz, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-Test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Einweg-Tabellierung Cross-Tabulation mit Assoziationsmassnahmen (Phi Coefficient, Cramers V, Contingency Coefficient) und Unabhängigkeitstests (Pearson Chi-Square, Likelihood Ratio G2). Kovarianz - und Korrelationsanalyse einschließlich Pearson, Spearman-Rangordnung, Kendalls tau-a und tau-b sowie Teilanalyse. Hauptkomponentenanalyse einschließlich Scree-Plots, Biplots und Ladeplots sowie gewichtete Komponenten-Score-Berechnungen. Faktoranalyse ermöglicht die Berechnung von Assoziationsmaßstäben (einschließlich Kovarianz und Korrelation), Eindeutigkeitsschätzungen, Faktorbelastungsschätzungen und Faktorscores sowie die Durchführung von Schätzdiagnostik und Faktorrotation mit einer von über 30 verschiedenen orthogonalen und schrägen Methoden. Empirische Verteilungsfunktion (EDF) für die Normal-, Exponential-, Extremwert-, Logistik-, Chi-Quadrat-, Weibull - oder Gamma-Verteilungen (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogramme, Frequenzpolygone, Kantenfrequenz-Polygone, Histogramme mit mittlerer Verschiebung, CDF-Survivor-Quantil, Quantil-Quantil, Kerndichte, passende theoretische Verteilungen, Boxplots. Scatterplots mit parametrischen und nichtparametrischen Regressionslinien (LOWESS, lokales Polynom), Kernregression (Nadaraya-Watson, lokales lineares, lokales Polynom). Oder Vertrauensellipsen. Zeitreihe Autokorrelation, partielle Autokorrelation, Kreuzkorrelation, Q-Statistik. Granger Kausalität Tests, einschließlich Panel Granger Kausalität. Einheitswurzeltests: Augmented Dickey-Fuller, GLS transformiert Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron. Kointegrationstests: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park addierte Variablen und Hansen-Stabilität. Unabhängigkeitstests: Brock, Dechert, Scheinkman und LeBaron Variance Ratio-Tests: Lo und MacKinlay, Kim Wildbootstrap, Wrights Rang, Ranglisten und Sign-Tests. Wald und mehrere Vergleichs-Varianz-Verhältnis-Tests (Richardson und Smith, Chow und Denning). Langzeit-Varianz und Kovarianzberechnung: symmetrische oder einseitige Langzeitkovarianzen mit nichtparametrischem Kernel (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametrischer VARHAC (Den Haan und Levin 1997) und vorgefertigter Kernel (Andrews und Monahan 1992) Verfahren. Darüber hinaus unterstützt EViews Andrews (1991) und Newey-West (1994) automatische Bandbreiten-Selektionsmethoden für Kernel-Schätzer und informationskritische Methoden der Lag-Längenauswahl für VARHAC - und Prewhitening-Schätzungen. Panel und Pool Nach-Gruppen - und by-periodische Statistiken und Tests. Wurzeltests: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Kointegrationstests: Pedroni, Kao, Maddala und Wu. Panel in Serie Kovarianzen und Hauptkomponenten. Dumitrescu-Hurlin (2012) Panel Kausalität Tests. Schätzung Regression Lineare und nichtlineare gewöhnliche kleinste Quadrate (multiple Regression). Lineare Regression mit PDLs auf beliebig vielen unabhängigen Variablen. Robuste Regression. Analytische Derivate für nichtlineare Schätzung. Gewichtete kleinste Quadrate. White und Newey-West robuste Standardfehler. HAC-Standardfehler können unter Verwendung nichtparametrischer Kernel-, parametrischer VARHAC - und prewhitened-Kernelmethoden berechnet werden und erlauben Andrews und Newey-West automatische Bandbreitenauswahlverfahren für Kernelschätzer und auf Informationskriterien basierende Verzögerungslängenauswahlverfahren für VARHAC und eine Voraufhellungsschätzung. Lineare Quantilregression und kleinste absolute Abweichungen (LAD), einschließlich Hubers Sandwich und bootstrapping Kovarianz Berechnungen. Schrittweise Regression mit 7 verschiedenen Auswahlverfahren. ARMA und ARMAX Linear Modelle mit autoregressive gleitenden Durchschnitt, saisonale autoregressive und saisonale gleitende durchschnittliche Fehler. Nichtlineare Modelle mit AR - und SAR-Spezifikationen. Schätzung unter Verwendung der Backcasting-Methode von Box und Jenkins oder durch bedingte kleinste Quadrate. Instrumentalvariablen und GMM Lineare und nichtlineare zweistufige Kleinstquadrate / Instrumentalvariablen (2SLS / IV) und Generalized Method of Moments (GMM) Schätzung. Lineare und nichtlineare 2SLS / IV Schätzung mit AR - und SAR-Fehlern. Limited Information Maximum Likelihood (LIML) und K-Klasse Schätzung. Breite Palette von GMM-Gewichtungsmatrix-Spezifikationen (White, HAC, User-provided) mit Kontrolle über die Gewichtsmatrix-Iteration. Die GMM-Schätzoptionen umfassen eine kontinuierliche Aktualisierung (CUE) und eine Vielzahl von neuen Standardfehleroptionen, einschließlich Windmeijer-Standardfehlern. IV / GMM spezifische Diagnosen umfassen Instrument Orthogonality Test, einen Regressor Endogeneity Test, einen Weak Instrument Test und einen GMM spezifischen Breakpoint Test ARCH / GARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Komponente GARCH, Power ARCH, integrierte GARCH. Die lineare oder nichtlineare mittlere Gleichung kann ARCH - und ARMA-Terme umfassen, sowohl die Mittel - als auch die Varianzgleichungen erlauben exogene Variablen. Normal, Schüler t und generalisierte Fehlerverteilungen. Bollerslev-Wooldridge robuste Standardfehler. In - und Out-of-Prognosen der bedingten Varianz und der mittleren und permanenten Komponenten. Begrenzte abhängige Variable Modelle Binäre Logit, Probit und Gompit (Extremwert). Bestellt Logit, Probit und Gompit (Extremwert). Zensierte und trunkierte Modelle mit normalen, logistischen und extremen Wertfehlern (Tobit, etc.). Count-Modelle mit Poisson-, negativen Binomial - und Quasi-Maximum-Likelihood-Spezifikationen (QML). Heckman Auswahlmodelle. Huber / Weiß robuste Standardfehler. Count-Modelle unterstützen generalisierte lineare Modelle oder QML-Standardfehler. Hosmer-Lemeshow und Andrews Goodness-of-Fit-Test für binäre Modelle. Einfache Einsparung von Ergebnissen (einschließlich verallgemeinerter Residuen und Farbverläufe) zu neuen EViews Objekten zur weiteren Analyse. Eine allgemeine GLM-Schätzmaschine kann verwendet werden, um mehrere dieser Modelle abzuschätzen, wobei die Möglichkeit besteht, robuste Kovarianzen einzuschließen. Panel Data / Pooled Time Series, Querschnittsdaten Lineare und nichtlineare Schätzung mit additivem Querschnitt und periodischen oder zufälligen Effekten. Wahl der quadratischen unvoreingenommene Schätzer (QUEs) für Komponentenabweichungen in zufälligen Effektenmodellen: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. 2SLS / IV Schätzung mit Querschnitt und zeitlich festgelegten oder zufälligen Effekten. Schätzung mit AR-Fehlern unter Verwendung nichtlinearer Kleinstquadrate auf einer transformierten Spezifikation Verallgemeinerte kleinste Fehlerquadrate, generalisierte 2SLS / IV-Schätzung, GMM-Schätzung, die Querschnitts - oder Perioden-heteroskedastische und korrelierte Spezifikationen erlaubt. Lineare dynamische Panel Datenschätzung mit ersten Differenzen oder orthogonalen Abweichungen mit Perioden-spezifische Instrumente (Arellano-Bond). Panel Serielle Korrelationstests (Arellano-Bond). Robuste Standardfehlerberechnungen beinhalten sieben Typen von robusten White - und Panel-korrigierten Standardfehlern (PCSE). Prüfung von Koeffizientenbeschränkungen, weggelassenen und redundanten Variablen, Hausman-Test für korrelierte Zufallseffekte. Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher-Tests mit ADF - und PP-Tests (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Panel-Kointegrationsschätzung: Vollständig modifizierte OLS (FMOLS, Pedroni 2000) oder Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS, Kao und Chaing 2000, Mark und Sul 2003). Verallgemeinerte lineare Modelle Normal, Poisson, Binomial, Negativ Binomial, Gamma, Invers Gaussian, Exponentielle Mena, Power Mean, Binomial Squared Familien. Identität, Log, Log-Komplement, Logit, Probit, Log-Log, kostenlos Log-Log, Inverse, Leistung, Macht Odds Ratio, Box-Cox, Box-Cox Odds Ratio Link-Funktionen. Vorherige Varianz und Frequenzbewertung. Fixed, Pearson Chi-Sq, Abweichung und benutzerdefinierte Dispersion Spezifikationen. Unterstützung für QML-Schätzung und - Tests. Quadratische Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring und BHHH Schätzalgorithmen. Ordentliche Koeffizientenkovarianzen, die unter Verwendung des erwarteten oder beobachteten Hessischen oder des äußeren Produkts der Gradienten berechnet wurden. Robuste Kovarianz Schätzungen mit GLM, HAC oder Huber / White Methoden. Einzelne Gleichung Kointegrierende Regression Unterstützung von drei voll effizienten Schätzmethoden, Vollständig modifizierte OLS (Phillips und Hansen 1992), Canonical Cointegration Regression (Park 1992) und Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock und Watson 1993, Engle und Granger (1987) sowie Phillips und Ouliaris (1990) Residualtests, Hansens (1992b) Instabilitätstest und Parks (1992) fügten Variablentests hinzu Flexible Spezifikation des Trends und der deterministischen Regressoren in der Gleichung und der Kointegrationsregressoren Spezifikation Vollständige Schätzung langfristiger Abweichungen für FMOLS und CCR Automatische oder feste Verzögerungsauswahl für DOLS-Verzögerungen und - Leads und für Langzeit-Varianz-Whitening-Regression Rescaled OLS und robuste Standardfehlerberechnungen für DOLS Benutzerdefinierte Maximum Likelihood Verwenden Sie Standard-EViews-Reihenausdrücke, um die Log-Likelihood-Beiträge zu beschreiben. Beispiele für multinomiale und bedingte Logit-, Box-Cox-Transformationsmodelle, Ungleichgewichts-Switching-Modelle, Probit-Modelle mit heteroskedastischen Fehlern, verschachteltes Logit, Heckman-Probenselektion und Weibull-Hazard-Modelle. Gleichungssysteme Lineare und nichtlineare Schätzung. Least Quadrate, 2SLS, Gleichgewichtsschätzung, Scheinbar unabhängige Regression, Dreistufige Least Squares GMM mit Weiß - und HAC-Gewichtungsmatrizen. AR-Schätzung unter Verwendung von nichtlinearen kleinsten Quadraten auf einer transformierten Spezifikation. Vollständige Informationen Maximum Likelihood (FIML). Schätzen Sie die Strukturfaktoren in VARs, indem Sie kurz - oder langfristige Einschränkungen vorschreiben. Bayessche VARs. Impulsantwortfunktionen in verschiedenen tabellarischen und grafischen Formaten mit analytisch berechneten Standardfehlern oder nach Monte Carlo Methoden. Impulsantwort-Schocks, berechnet aus Cholesky-Faktorisierung, Ein-Einheits - oder Ein-Standard-Abweichungsresten (ignorierende Korrelationen), generalisierte Impulse, strukturelle Faktorisierung oder eine benutzerdefinierte Vektor / Matrix-Form. Implizieren und testen Sie lineare Einschränkungen der Kointegrationsbeziehungen und / oder Korrekturkoeffizienten in VEC-Modellen. Betrachten oder erzeugen Kointegrationsbeziehungen aus geschätzten VEC-Modellen. Umfangreiche Diagnostik einschließlich: Granger-Kausalitätstests, Joint-Lag-Ausschluss-Tests, Lag-Längenkriterienbewertung, Korrelogramme, Autokorrelation, Normalitäts - und Heteroskedastitätstests, Kointegrationstests, andere multivariate Diagnostik. Multivariate ARCH Bedingte Konstante Korrelation (p, q), Diagonale VECH (p, q), Diagonale BEKK (p, q) mit asymmetrischen Ausdrücken. Umfangreiche Parametrierung für die Diagonal-VECHs-Koeffizientenmatrix. Exogene Variablen, die in den Mittel - und Varianzgleichungen nichtlineare und AR-Terme in den mittleren Gleichungen erlaubt sind. Bollerslev-Wooldridge robuste Standardfehler. Normal oder Studenten t multivariate Fehlerverteilung Eine Auswahl analytischer oder (schneller oder langsamer) numerischer Ableitungen. (Analysis-Derivate nicht verfügbar für einige komplexe Modelle.) Generieren Sie Kovarianz, Varianz oder Korrelation in verschiedenen tabellarischen und grafischen Formaten aus geschätzten ARCH-Modelle. State Space Kalman-Filteralgorithmus zur Schätzung von benutzerdefinierten Einzel - und Multiequationsstrukturmodellen. Exogene Variablen in der Zustandsgleichung und vollständig parametrisierte Varianzangaben. Generieren Sie schrittweise, gefilterte oder geglättete Signale, Zustände und Fehler. Beispiele umfassen zeitveränderliche Parameter, multivariate ARMA und quasilikelihood stochastische Volatilitätsmodelle. Testen und Auswerten Tatsächliche, gepaßte, Restplots. Wald-Tests für lineare und nichtlineare Koeffizienten-Beschränkungen Vertrauens-Ellipsen, die den gemeinsamen Vertrauensbereich von zwei beliebigen Funktionen geschätzter Parameter zeigen. Andere Koeffizientendiagnostik: standardisierte Koeffizienten und Koeffizientenelastizitäten, Konfidenzintervalle, Varianzinflationsfaktoren, Koeffizientenvarianzzerlegungen. Ausgelassene und redundante Variablen LR-Tests, residuale und quadratische Restkorrelogramme und Q-Statistiken, Rest-Serienkorrelation und ARCH-LM-Tests. Weiß, Breusch-Heide, Godfrey, Harvey und Glejser Heteroskedastizitätstests. Stabilitätsdiagnostik: Chow-Breakpoint - und Prognosetests, Quartett-Andrews unbekannter Breakpoint-Test, Bai-Perron-Breakpoint-Tests, Ramsey-RESET-Tests, OLS-rekursive Schätzungen, Einflussstatistiken, ARMA - Gleichungsdiagnose: Graphen oder Tabellen der inversen Wurzeln des AR - und / oder MA - Charakteristikpolynoms vergleichen das theoretische (geschätzte) Autokorrelationsmuster mit dem tatsächlichen Korrelationsmuster für die strukturellen Residuen, zeigen die ARMA - Impulsantwort auf einen Innovationsschock und die ARMA-Frequenzspektrum. Einfache Einsparung von Ergebnissen (Koeffizienten, Koeffizienten-Kovarianzmatrizen, Residuen, Gradienten usw.) an EViews-Objekte zur weiteren Analyse. Siehe auch Schätzung und Systeme von Gleichungen für zusätzliche spezielle Prüfverfahren. Prognose und Simulation In - oder out-of-sample statische oder dynamische Prognose aus geschätzten Gleichungsobjekten mit Berechnung des Standardfehlers der Prognose. RMSE, MAE, MAPE, Theil Inequality Koeffizient und Proportionen State-of-the-Art Modellierungswerkzeuge für multiple Gleichungsvorhersage und multivariate Simulation. Modellgleichungen können in Text oder als Links zur automatischen Aktualisierung bei Neuschätzung eingegeben werden. Zeigen Sie die Abhängigkeitsstruktur oder die endogenen und exogenen Variablen Ihrer Gleichungen an. Gauss-Seidel, Broyden und Newton Modelllöser für nicht-stochastische und stochastische Simulation. Nicht-stochastische Forward-Lösung für Modell konsistente Erwartungen lösen. Stochasitc Simulation kann bootstrapped Residuen verwenden. Lösen Sie Steuerprobleme, so dass endogene Variable ein benutzerdefiniertes Ziel erreicht. Ausgereifte Gleichungsnormierung, Add-Faktor und Override-Unterstützung. Verwalten und vergleichen Sie mehrere Lösungsszenarien mit verschiedenen Sätzen von Annahmen. Eingebaute Modellansichten und - prozeduren zeigen Simulationsergebnisse in grafischer oder tabellarischer Form an. Graphen und Tabellen Zeilen, Punkte, Flächen, Balken, Spikes, saisonale, Kuchen, xy-Linien, Scatterplots, Boxplots, Fehlerbalken, High-Low-Open-Close und Area-Band. Leistungsstarke, einfach zu bedienende kategorische und summarische Graphen. Automatische Aktualisierung von Graphen, die als Basisdatenänderung aktualisiert werden. Beobachtungsinfo und Werteanzeige, wenn Sie den Cursor über einen Punkt in der Grafik bewegen. Histogramme, durchschnittlich verschobene Historien, Frequenzpolyone, Kantenfrequenzpolygone, Kastenplots, Kerndichte, passende theoretische Verteilungen, Boxplots, CDF, Überlebender, Quantil, Quantil-Quantil. Scatterplots mit beliebigen Kombinationen parametrischer und nichtparametrischer Kernel (Nadaraya-Watson, lokales lineares, lokales Polynom) und benachbarten LOWESS-Regressionslinien oder Vertrauensellipsen. Interaktive Point-and-Click - oder Befehls-basierte Anpassung. Umfangreiche Anpassung von Graphen Hintergrund, Rahmen, Legenden, Achsen, Skalierung, Linien, Symbole, Text, Schattierung, Fading, mit verbesserten Grafik-Vorlage Features. Tabelle Anpassung mit Kontrolle über Zelle Schriftart Gesicht, Größe und Farbe, Zellhintergrundfarbe und - grenzen, Verschmelzung und Annotation. Kopieren und Einfügen von Graphen in andere Windows-Anwendungen oder Speichern von Graphen als reguläre oder erweiterte Metadateien, gekapselte PostScript-Dateien, Bitmaps, GIFs, PNGs oder JPGs. Kopieren und Einfügen von Tabellen in eine andere Anwendung oder Speichern in einer RTF-, HTML - oder Textdatei. Verwalten von Graphen und Tabellen in einem Spool-Objekt, mit dem Sie mehrere Ergebnisse und Analysen in einem Objekt anzeigen können Kommandos und Programmierung Objektorientierte Befehlssprache bietet Zugriff auf Menüpunkte Batch-Ausführung von Befehlen in Programmdateien. Schleife und Zustand Verzweigung, Subroutine und Makro-Verarbeitung. String und String Vektorobjekte für die Stringverarbeitung. Umfangreiche Bibliothek von String - und String-Listen-Funktionen. Umfangreiche Matrixunterstützung: Matrixmanipulation, Multiplikation, Inversion, Kronecker-Produkte, Eigenwertlösung und Singulärwertzerlegung. Externe Schnittstelle und Add-Ins EViews Unterstützung des COM-Automatisierungsservers, so dass externe Programme oder Skripte EViews starten oder steuern, Daten übertragen und EViews-Befehle ausführen können. EViews bietet eine COM-Automation-Client-Support-Anwendung für MATLAB - und R-Server, so dass EViews verwendet werden kann, um die Anwendung zu starten oder zu steuern, Daten zu übertragen oder Befehle auszuführen. Das Excel-Add-In von EViews bietet eine einfache Schnittstelle zum Abrufen und Verknüpfen von Microsoft Excel (2000 und höher) zu in EViews-Workfiles und - Datenbanken gespeicherten Serien - und Matrixobjekten. Die EViews Add-Ins-Infrastruktur bietet nahtlosen Zugriff auf benutzerdefinierte Programme mit dem Standard-EViews-Befehl, Menü und Objektschnittstelle. Laden und installieren Sie vordefinierte Add-Ins von der EViews-Website. Für Verkaufsinformationen bitte email saleseviews Für technischen Support mailen Sie bitte Supportsviews Bitte geben Sie Ihre Seriennummer mit allen E-Mail-Korrespondenz ein. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Seite 2..1 Gleitende Durchschnittsmodelle (MA-Modelle) Zeitreihenmodelle, die als ARIMA-Modelle bekannt sind, können autoregressive Begriffe und / oder gleitende Durchschnittsterme enthalten. In Woche 1 erlernten wir einen autoregressiven Term in einem Zeitreihenmodell für die Variable x t ist ein verzögerter Wert von x t. Beispielsweise ist ein autoregressiver Term der Verzögerung 1 x t-1 (multipliziert mit einem Koeffizienten). Diese Lektion definiert gleitende Durchschnittsterme. Ein gleitender Durchschnittsterm in einem Zeitreihenmodell ist ein vergangener Fehler (multipliziert mit einem Koeffizienten). Es sei n (0, sigma2w) überschritten, was bedeutet, daß die wt identisch unabhängig voneinander verteilt sind, jeweils mit einer Normalverteilung mit dem Mittelwert 0 und der gleichen Varianz. Das durch MA (1) bezeichnete gleitende Durchschnittsmodell der 1. Ordnung ist (xt mu wt theta1w) Das durch MA (2) bezeichnete gleitende Durchschnittsmodell der zweiten Ordnung ist (xt mu wt theta1w theta2w) Das gleitende Mittelmodell der q-ten Ordnung , Mit MA (q) bezeichnet, ist (xt mu wt theta1w theta2w dots thetaqw) Hinweis. Viele Lehrbücher und Softwareprogramme definieren das Modell mit negativen Vorzeichen vor den Begriffen. Dies ändert nicht die allgemeinen theoretischen Eigenschaften des Modells, obwohl es die algebraischen Zeichen der geschätzten Koeffizientenwerte und (nicht quadrierten) Ausdrücke in Formeln für ACFs und Abweichungen umwandelt. Sie müssen Ihre Software überprüfen, um zu überprüfen, ob negative oder positive Vorzeichen verwendet worden sind, um das geschätzte Modell korrekt zu schreiben. R verwendet positive Vorzeichen in seinem zugrunde liegenden Modell, wie wir hier tun. Theoretische Eigenschaften einer Zeitreihe mit einem MA (1) Modell Beachten Sie, dass der einzige Wert ungleich Null im theoretischen ACF für Verzögerung 1 ist. Alle anderen Autokorrelationen sind 0. Somit ist ein Proben-ACF mit einer signifikanten Autokorrelation nur bei Verzögerung 1 ein Indikator für ein mögliches MA (1) - Modell. Für interessierte Studierende, Beweise dieser Eigenschaften sind ein Anhang zu diesem Handout. Beispiel 1 Angenommen, dass ein MA (1) - Modell x t 10 w t .7 w t-1 ist. Wobei (wt überstehendes N (0,1)). Somit ist der Koeffizient 1 0,7. Die theoretische ACF wird durch eine Plot dieser ACF folgt folgt. Die graphische Darstellung ist die theoretische ACF für eine MA (1) mit 1 0,7. In der Praxis liefert eine Probe gewöhnlich ein solches klares Muster. Unter Verwendung von R simulierten wir n 100 Abtastwerte unter Verwendung des Modells x t 10 w t .7 w t-1, wobei w t iid N (0,1) war. Für diese Simulation folgt ein Zeitreihen-Diagramm der Probendaten. Wir können nicht viel von dieser Handlung erzählen. Die Proben-ACF für die simulierten Daten folgt. Wir sehen eine Spitze bei Verzögerung 1, gefolgt von im Allgemeinen nicht signifikanten Werten für Verzögerungen nach 1. Es ist zu beachten, dass das Beispiel-ACF nicht mit dem theoretischen Muster des zugrunde liegenden MA (1) übereinstimmt, was bedeutet, dass alle Autokorrelationen für Verzögerungen nach 1 0 sein werden Eine andere Probe hätte eine geringfügig unterschiedliche Probe ACF wie unten gezeigt, hätte aber wahrscheinlich die gleichen breiten Merkmale. Theroretische Eigenschaften einer Zeitreihe mit einem MA (2) - Modell Für das MA (2) - Modell sind die theoretischen Eigenschaften die folgenden: Die einzigen Werte ungleich Null im theoretischen ACF sind für die Lags 1 und 2. Autokorrelationen für höhere Lags sind 0 , So zeigt ein Beispiel-ACF mit signifikanten Autokorrelationen bei den Verzögerungen 1 und 2, aber nicht signifikante Autokorrelationen für höhere Verzögerungen ein mögliches MA (2) - Modell. Iid N (0,1). Die Koeffizienten betragen 1 0,5 und 2 0,3. Da es sich hierbei um ein MA (2) handelt, wird der theoretische ACF nur bei den Verzögerungen 1 und 2 Werte ungleich Null aufweisen. Werte der beiden Nicht-Autokorrelationen sind A-Plots des theoretischen ACFs. Wie fast immer der Fall ist, verhalten sich Musterdaten nicht ganz so perfekt wie die Theorie. Wir simulierten n 150 Beispielwerte für das Modell x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. Wobei wt iid N (0,1) ist. Die Zeitreihenfolge der Daten folgt. Wie bei dem Zeitreihenplot für die MA (1) Beispieldaten können Sie nicht viel davon erzählen. Die Proben-ACF für die simulierten Daten folgt. Das Muster ist typisch für Situationen, in denen ein MA (2) - Modell nützlich sein kann. Es gibt zwei statistisch signifikante Spikes bei Lags 1 und 2, gefolgt von nicht signifikanten Werten für andere Lags. Beachten Sie, dass aufgrund des Stichprobenfehlers das Muster ACF nicht genau dem theoretischen Muster entsprach. ACF für allgemeine MA (q) - Modelle Eine Eigenschaft von MA (q) - Modellen besteht im Allgemeinen darin, dass Autokorrelationen ungleich Null für die ersten q-Verzögerungen und Autokorrelationen 0 für alle Verzögerungen gt q existieren. Nicht-Eindeutigkeit der Verbindung zwischen Werten von 1 und (rho1) in MA (1) Modell. Im MA (1) - Modell für einen Wert von 1. Die reziproke 1/1 gibt den gleichen Wert für Als Beispiel, verwenden Sie 0.5 für 1. Und dann 1 / (0,5) 2 für 1 verwenden. Youll erhalten (rho1) 0,4 in beiden Fällen. Um eine theoretische Einschränkung als Invertibilität zu befriedigen. Wir beschränken MA (1) - Modelle auf Werte mit einem Absolutwert von weniger als 1. In dem gerade angegebenen Beispiel ist 1 0,5 ein zulässiger Parameterwert, während 1 1 / 0,5 2 nicht. Invertibilität von MA-Modellen Ein MA-Modell soll invertierbar sein, wenn es algebraisch äquivalent zu einem konvergierenden unendlichen Ordnungs-AR-Modell ist. Durch Konvergenz meinen wir, dass die AR-Koeffizienten auf 0 sinken, wenn wir in der Zeit zurückgehen. Invertibilität ist eine Einschränkung, die in Zeitreihensoftware programmiert ist, die verwendet wird, um die Koeffizienten von Modellen mit MA-Begriffen abzuschätzen. Sein nicht etwas, das wir in der Datenanalyse überprüfen. Zusätzliche Informationen über die Invertibilitätsbeschränkung für MA (1) - Modelle finden Sie im Anhang. Fortgeschrittene Theorie Anmerkung. Für ein MA (q) - Modell mit einem angegebenen ACF gibt es nur ein invertierbares Modell. Die notwendige Bedingung für die Invertierbarkeit ist, daß die Koeffizienten Werte haben, daß die Gleichung 1- 1 y-. - q y q 0 hat Lösungen für y, die außerhalb des Einheitskreises liegen. R-Code für die Beispiele In Beispiel 1 wurde der theoretische ACF des Modells x t 10 w t aufgetragen. 7w t-1. Und dann n 150 Werte aus diesem Modell simuliert und die Abtastzeitreihen und die Abtast-ACF für die simulierten Daten aufgetragen. Die R-Befehle, die verwendet wurden, um den theoretischen ACF aufzuzeichnen, waren: acfma1ARMAacf (mac (0,7), lag. max10) 10 Verzögerungen von ACF für MA (1) mit theta1 0,7 lags0: 10 erzeugt eine Variable namens lags, die im Bereich von 0 bis 10 liegt (H0) fügt dem Diagramm eine horizontale Achse hinzu Der erste Befehl bestimmt den ACF und speichert ihn in einem Objekt Genannt acfma1 (unsere Wahl des Namens). Der Plotbefehl (der dritte Befehl) verläuft gegen die ACF-Werte für die Verzögerungen 1 bis 10. Der ylab-Parameter bezeichnet die y-Achse und der Hauptparameter einen Titel auf dem Plot. Um die Zahlenwerte der ACF zu sehen, benutzen Sie einfach den Befehl acfma1. Die Simulation und Diagramme wurden mit den folgenden Befehlen durchgeführt. (N150, list (mac (0.7))) Simuliert n 150 Werte aus MA (1) xxc10 addiert 10, um Mittelwert 10. Simulationsvorgaben bedeuten 0. Plot (x, typeb, mainSimulated MA (1) Acf (x, xlimc (1,10), mainACF für simulierte Probendaten) In Beispiel 2 wurde der theoretische ACF des Modells xt 10 wt. 5 w t-1 .3 w t-2 aufgetragen. Und dann n 150 Werte aus diesem Modell simuliert und die Abtastzeitreihen und die Abtast-ACF für die simulierten Daten aufgetragen. Die verwendeten R-Befehle waren acfma2ARMAacf (mac (0,5,0,3), lag. max10) acfma2 lags0: 10 Plot (lags, acfma2, xlimc (1,10), ylabr, typh, main ACF für MA (2) mit theta1 0,5, (X, x) (x, x) (x, x, x, y) (1) Für interessierte Studierende sind hier Beweise für die theoretischen Eigenschaften des MA (1) - Modells. Variante: (Text (xt) Text (mu wt theta1 w) 0 Text (wt) Text (theta1w) sigma2w theta21sigma2w (1theta21) sigma2w) Wenn h 1 der vorhergehende Ausdruck 1 w 2. Für irgendeinen h 2 ist der vorhergehende Ausdruck 0 Der Grund dafür ist, dass, durch Definition der Unabhängigkeit der wt. E (w k w j) 0 für beliebige k j. Da w w die Mittelwerte 0, E (w j w j) E (w j 2) w 2 haben. Für eine Zeitreihe, Wenden Sie dieses Ergebnis an, um den oben angegebenen ACF zu erhalten. Ein invertierbares MA-Modell ist eines, das als unendliches Ordnungs-AR-Modell geschrieben werden kann, das konvergiert, so daß die AR-Koeffizienten gegen 0 konvergieren, wenn wir unendlich zurück in der Zeit bewegen. Gut zeigen Invertibilität für die MA (1) - Modell. Dann setzen wir die Beziehung (2) für wt-1 in Gleichung (1) (3) ein (zt wt theta1 (z-therma1w) wt theta1z - theta2w) Zum Zeitpunkt t-2. Gleichung (2) wird dann in Gleichung (3) die Gleichung (4) für wt-2 ersetzen (zt wt theta1 z - theta21w wt theta1z - theta21 (z - theta1w) wt theta1z - theta12z theta31w) Unendlich), erhalten wir das unendliche Ordnungsmodell (zt wt theta1 z - theta21z theta31z - theta41z Punkte) Beachten Sie jedoch, dass bei 1 1 die Koeffizienten, die die Verzögerungen von z vergrößern Zeit. Um dies zu verhindern, benötigen wir 1 lt1. Dies ist die Bedingung für ein invertierbares MA (1) - Modell. Unendlich Ordnung MA Modell In Woche 3, gut sehen, dass ein AR (1) Modell in ein unendliches order MA Modell umgewandelt werden kann: (xt - mu wt phi1w phi21w Punkte phik1 w Punkte sum phij1w) Diese Summation der Vergangenheit weißer Rauschbegriffe ist bekannt Als die kausale Darstellung eines AR (1). Mit anderen Worten, x t ist eine spezielle Art von MA mit einer unendlichen Anzahl von Begriffen, die in der Zeit zurückgehen. Dies wird als unendliche Ordnung MA oder MA () bezeichnet. Eine endliche Ordnung MA ist eine unendliche Ordnung AR und jede endliche Ordnung AR ist eine unendliche Ordnung MA. Rückruf in Woche 1, stellten wir fest, dass eine Anforderung für eine stationäre AR (1) ist, dass 1 lt1. Berechnen Sie die Var (x t) mit der kausalen Darstellung. Dieser letzte Schritt verwendet eine Grundtatsache über geometrische Reihen, die (phi1lt1) erforderlich sind, ansonsten divergiert die Reihe. Navigation