版本較新|EViews 14 統(tǒng)計計量分析軟件

時間：2024-06-27作者：北京天演融智軟件有限公司瀏覽：84

EViews通過一個創(chuàng)新的、易于使用的面向?qū)ο蟮慕缑?，為金融機構、企業(yè)、**機構和學術界提供了強大的統(tǒng)計、時間序列、預測和建模工具。




2024年6月24日，EViews 14正式發(fā)布，較新版本帶來了一系列功能較新和升級。




數(shù)據(jù)處理

EViews 14通過以下新功能擴展了其廣泛的數(shù)據(jù)處理庫：




? JDEMETRA+季節(jié)調(diào)整

JDemetra+是一個由歐盟創(chuàng)建的開源季節(jié)調(diào)整和時間序列分析包。EViews現(xiàn)在包含了JDemetra+提供的功能子集，用于對月度和季度數(shù)據(jù)進行X-13式的季節(jié)性調(diào)整。







? 連接加拿大統(tǒng)計局數(shù)據(jù)

EViews 14提供了與加拿大統(tǒng)計局（StatCan）在線數(shù)據(jù)庫的連接。這些數(shù)據(jù)提供了有關加拿大經(jīng)濟和社會的關鍵信息。



                                               

? 較新了EUROSTAT, ECB, OECD, UN的接口

EViews 14提供了一種新的圖形用戶界面（GUI），用于導航和檢索SDMX數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。改進了SDMX GUI瀏覽器，以增強用戶交互。基于類別的搜索功能的引入允許用戶根據(jù)感興趣的主題選擇數(shù)據(jù)集，從而實現(xiàn)較高效的跨類別搜索。







? 其他矩陣語言的改進




計量經(jīng)濟學：評估與預測




EViews 14包括很多新的評估技術：




? FACEBOOK?Prophet

Prophet是由Facebook?開發(fā)的開源預測工具，具有Python和R接口。EViews 14為Prophet引入了一個易于使用的圖形用戶界面，允許用戶使用Prophet的功能，而*擔心Python或R的復雜性。







? 分位數(shù)ARDL估計

Cho、Kim和Shin（2015）引入的分位數(shù)自回歸分布式滯后（QARDL）模型是傳統(tǒng)ARDL模型的擴展，用于捕捉因變量的條件分位數(shù)（百分位數(shù)）的動態(tài)。雖然傳統(tǒng)模型可以深入了解因變量對預測因子變化的平均響應，但QARDL模型允許您模擬預測因子變化對因變量分位數(shù)的影響。




雖然QARDL模型可以使用通用的分位數(shù)回歸工具，通過*模型使用變量的適當水平、滯后和滯后差異來估計，但EViews 14為估計QARDL和QNARDL模型提供了一個易于使用的原生界面。




? ARDL改進

EViews 14擴展了ARDL方程中系數(shù)協(xié)方差的異方差和自相關一致（HAC）估計的計算。以前，HAC系數(shù)協(xié)方差僅針對規(guī)范的時間間動力學（ITD）表示的基本ARDL估計進行計算。HAC估計值不適用于模型的條件誤差校正（CEC）或誤差校正（EC）形式。






? MIDAS GARCH估計

混合數(shù)據(jù)采樣（MIDAS）回歸是一種估計技術，允許在相同的回歸中使用以不同頻率采樣的數(shù)據(jù)。對于MIDAS GARCH模型，方法是將來自低頻序列的大量滯后的信息合并到ARCH回歸的方差規(guī)范中；例如，將季度數(shù)據(jù)的滯后納入月度數(shù)據(jù)GARCH模型中。這種方法的主要優(yōu)點之一是可以將方差分解為短期和長期方差。




EViews 14估計Conrad和Kleen（2020）的乘法分量MIDAS GARCH（1,1）模型。




? 彈性網(wǎng)功能增強

雖然EViews的早期版本提供了彈性凈估計的工具，但EViews 14較新了現(xiàn)有的功能，提供了較有效的估計算法，增加了對系數(shù)懲罰的控制，包括單個系數(shù)權重和系數(shù)界限，較有效的交叉驗證工具，用于選擇沿lambda路徑的模型，并增強了查看系數(shù)、估計目標和模型擬合統(tǒng)計量沿路徑的行為的視圖和工具。



? 套索選擇模型功能改進

除了彈性網(wǎng)功能增強外，EViews 14對套索選擇估計方法提供了同樣的改進，允許對選擇過程進行較大的控制，并改進了一套選擇后診斷方法。



? 局部投影脈沖響應( Lpirf )分析

EViews 14支持通過局部投影（Jordà2005）使用標準序列估計和聯(lián)合估計來估計脈沖響應。對于序列估計，可以使用非參數(shù)HAC校正來處理協(xié)方差估計的序列相關性效應。




? 自舉結(jié)構VAR置信區(qū)間

EViews 14現(xiàn)在可以對SVAR脈沖響應和方差分解兩者執(zhí)行蒙特卡羅和自舉模擬。



 ? 貝葉斯時變系數(shù)VAR脈沖響應的改進

EViews 14提供了用于在固定范圍內(nèi)生成BTVCVAR IRF的新工具，使您能夠檢查給定經(jīng)過時間的系統(tǒng)響應如何隨著脈沖日期的變化而變化。




檢驗和診斷

? 基于序列的異常值檢測

EViews 14提供了新的易于使用的工具，用于識別序列中或估計方程殘差中的異常值。您可以使用Tukey柵欄、均值/標準差柵欄、小波異常值和基于ARMA的異常值檢測來識別異常值觀測值。




? 方程殘差異常值檢測

EViews 14還提供用于估計方程的異常值檢測例程。這些例程包括對方程殘差的上述基于序列的檢測，以及對通過較小二乘估計的方程的附加的一組基于影響統(tǒng)計的診斷。




? 增強型Hodrick - Prescott濾波器

EViews 14支持Phillips和Shi ( 2020 )提出的迭代(增強) HP濾波器，改進了現(xiàn)有的Hodrick - Prescott算法。




? 趨勢檢驗

EViews 14包括用于一系列趨勢的存在的參數(shù)和非參數(shù)檢驗。您可以針對各種備選方案計算趨勢的線性趨勢t檢驗、二次趨勢F檢驗、Mann-Kendall檢驗、Cox-Stuart檢驗以及Wang、Akritas和Van Keilegon（WAVK）檢驗，并可選地自舉檢驗p值。




? 序列中斷和更改點的檢驗

EViews 14現(xiàn)在計算Quandt - Andrews Regression，Pettitt Ranks，以及Buishand Range和U檢驗，用于檢驗一系列位置參數(shù)(均值)的單一變化，檢驗p值可選輔助程序。




? 爆發(fā)性泡沫檢驗

金融資產(chǎn)價格泡沫的識別是金融計量經(jīng)濟學中的一個重要課題，在過去十年中受到了相當大的關注（文獻調(diào)查見Gürkaynak（2008）和Homm和Breitung（2012））。




EViews 14提供了菲利普斯等人2011和2015檢測泡沫的檢驗。




? 矩陣和矢量數(shù)據(jù)的擴展統(tǒng)計工具

EViews 14顯著擴展了可用于處理矢量和矩陣中的數(shù)據(jù)的工具的數(shù)量。

· 直方圖和統(tǒng)計數(shù)據(jù)視圖

· 按分類視圖統(tǒng)計

· 單向頻率表

· 簡單假設檢驗

· 分類平等檢驗

· 經(jīng)驗分布檢驗

· 重新采樣

· 創(chuàng)建分類向量

· 制作分布函數(shù)數(shù)據(jù)（例如，保存內(nèi)核密度數(shù)據(jù)）




較新建模工具

EViews 14為EViews模型對象添加了一個強大且經(jīng)常被要求的功能，為具有EViews的經(jīng)濟建模者提供了一個額外的工具。




? 理性期望求解器

在以前的EViews版本中，假設模型的結(jié)構允許我們依次求解模型的每個周期。這在模型的方程包含內(nèi)生變量的未來(以及過去)值的情況下是不成立的。

由于求解任何特定時期的模型都需要內(nèi)生變量的過去和未來值，因此不可能一次性遞歸求解模型。相反，必須將求解模型的所有時期的方程視為一個聯(lián)立系統(tǒng)，求解模型需要終端條件和初始條件。




EViews 14介紹了求解這類模型的三種方法：Gauss-Seidel、E-Newton和E-QNewton。這三個過程都是迭代過程，試圖在重復求解模型方程時將內(nèi)生變量的變化減少到零。


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