Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos três primeiros períodos de tempo e colocá-lo próximo ao período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio da Intervalo de tempo de três períodos, ou seja, próximo ao período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo ímpares, mas não é tão bom para mesmo períodos de tempo. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar esse problema, suavizar as MAs usando M 2. Assim, suavizar os valores suavizados Se nós médio um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4.EViews Visão geral: Parte de gerenciamento de dados 3: Gerenciamento de dados sofisticado Ferramentas analíticas poderosas são úteis somente se você pode facilmente trabalhar com seus dados. EViews fornece a mais ampla gama de ferramentas de gerenciamento de dados disponíveis em qualquer software econométrico. A partir de sua extensa biblioteca de funções matemáticas, estatísticas, data, cadeia e série de tempo e funções, para suporte abrangente para dados numéricos, caracteres e data, EViews oferece os recursos de tratamento de dados que você chegou a esperar do software estatístico moderno. Extensa biblioteca de funções O EViews inclui uma extensa biblioteca de funções para trabalhar com dados. Além das funções matemáticas e trigonométricas padrão, o EViews fornece funções para estatísticas descritivas, estatísticas cumulativas e em movimento, estatísticas por grupo, funções especiais, operações especializadas de datas e séries temporais, arquivo de trabalho, mapa de valores e cálculos financeiros. EViews também fornece geradores de números aleatórios (Knuth, LEcuyer ou Mersenne-Twister), funções de densidade e funções de distribuição cumulativa para dezoito distribuições diferentes. Estes podem ser usados na geração de novas séries ou no cálculo de expressões escalares e de matriz. EViews oferece uma extensa biblioteca de funções. Manuseio sofisticado de expressões EViews ferramentas poderosas para manipulação de expressão significa que você pode usar expressões praticamente em qualquer lugar que você usaria uma série. Você não tem que criar novas variáveis para trabalhar com o logaritmo de Y, a média móvel de W, ou a relação de X para Y (ou qualquer outra expressão válida). Em vez disso, você pode usar a expressão na computação estatística descritiva, como parte de uma equação ou especificação do modelo, ou na construção de gráficos. Quando você prevê usando uma equação com uma expressão para a variável dependente, EViews (se possível) permitir que você prever a variável dependente subjacente e irá ajustar o intervalo de confiança estimado em conformidade. Por exemplo, se a variável dependente for especificada como LOG (G), você pode optar por prever o log ou o nível de G e calcular o intervalo de confiança apropriado, possivelmente assimétrico. Trabalhar diretamente com expressões no lugar de variáveis. Links, Fórmulas e Valores Os objetos Link do Maps permitem criar séries que ligam a dados contidos em outros arquivos de trabalho ou páginas de arquivo de trabalho. As hiperligações permitem-lhe combinar dados em diferentes frequências ou combinar a intercalação de dados de uma página de resumo numa página individual de modo a que os dados sejam actualizados dinamicamente sempre que os dados subjacentes mudam. Da mesma forma, dentro de um arquivo de trabalho, as fórmulas podem ser atribuídas a séries de dados para que as séries de dados sejam recalculadas automaticamente sempre que os dados subjacentes são modificados. Os rótulos de valores (por exemplo QuotHighquot, quotMedquot, quotLowquot, correspondente a 2, 1, 0) podem ser aplicados a séries numéricas ou alfa de modo que os dados categóricos possam ser apresentados com rótulos significativos. As funções internas permitem que você trabalhe com os valores subjacentes ou mapeados ao executar cálculos. Links podem ser usados para conversão de freqüência dinâmica ou fusão de correspondência. Estruturas de Dados e Tipos EViews pode manipular estruturas de dados complexas, incluindo dados datados regulares e irregulares, dados de corte transversal com identificadores de observação e dados de painel datados e não datados. Além dos dados numéricos, um arquivo de trabalho do EViews também pode conter dados alfanuméricos (seqüência de caracteres) e séries contendo datas, todos os quais podem ser manipulados usando uma extensa biblioteca de funções. EViews também fornece uma ampla gama de ferramentas para trabalhar com conjuntos de dados (workfiles), dados incluindo a capacidade de combinar séries por critérios complexos de combinação de correspondência e procedimentos de arquivo de trabalho para alterar a estrutura de seus dados: juntar, anexar, subconjunto, redimensionar, classificar e Remodelar (pilha e descompactar). Arquivos de trabalho EViews podem ser altamente estruturados. Enterprise Edition Suporte para ODBC, FAME TM. DRIBase e Haver Analytics Databases Como parte do EViews Enterprise Edition (uma opção de custo extra sobre EViews Standard Edition), é fornecido suporte para acesso a dados contidos em bancos de dados relacionais (por meio de drivers ODBC) e a bancos de dados em uma variedade de formatos proprietários usados Por dados comerciais e fornecedores de banco de dados. Open Database Connectivity (ODBC) é um padrão suportado por muitos sistemas de banco de dados relacional incluindo Oracle, Microsoft SQL Server e IBM DB2. EViews permite ler ou gravar tabelas inteiras de bancos de dados ODBC ou criar um novo arquivo de trabalho a partir dos resultados de uma consulta SQL. EViews Enterprise Edition também suporta acesso a bancos de dados de formato FAME TM (tanto locais quanto baseados em servidores) Global Insights bancos de dados DRIPro e DRIBase, bancos de dados Haver Analytics DLX, Datastream, FactSet e Moodys Economy. A interface de banco de dados EViews familiar e fácil de usar foi estendida a esses formatos de dados para que você possa trabalhar com bancos de dados estrangeiros com a mesma facilidade com que os bancos de dados EViews nativos. Conversão de freqüência Quando você importa dados de um banco de dados ou de outra página de arquivo de trabalho ou de arquivo de trabalho, ele é convertido automaticamente para a freqüência do seu projeto atual. EViews oferece muitas opções para a conversão de freqüência e inclui suporte para a conversão de dados diários, semanais ou de frequência irregular. Série pode ser atribuído um método de conversão preferido, permitindo que você use diferentes métodos para diferentes séries sem ter que especificar o método de conversão sempre que uma série é acessada. Você pode até criar links para que as séries de dados convertidos em freqüência sejam recalculadas automaticamente sempre que os dados subjacentes forem modificados. Especifique uma conversão automática específica de série ou selecione um método específico. Para informações de vendas, por favor envie um e-mail para saleseviews Para suporte técnico envie um email para supporteviews Inclua seu número de série com toda a correspondência de e-mail. Para obter informações de contato adicionais, consulte nossa página About. ViewS 7 Versão do estudante para Windows e Mac quot0133an versão barata do EViews 7 orientada para uso instrucional nas áreas de análise econométrica, forecasting e statisticsquot0133 EViews 7 Versão do estudante EViews 7 A versão do aluno é um método barato Versão do EViews 7 que é direcionada para uso instrucional nas áreas de análise econométrica, previsões e estatísticas, disponível para sistemas operacionais Windows e Mac. EViews 7 Versão do Aluno 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, apresenta 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 impõe restrições de capacidade suave 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 diretamente on-line 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 complicados e arcanos ou lutando com uma interface complexa Projetado para ser intuitivo e fácil de usar, o EViews 7 Student Version permite 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 quotstudentquot versões de programas que colocam restrições severas 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, menus e diálogos sensíveis ao contexto são: estatística descritiva básica e ANOVA, tabulação, tabulação cruzada, análise de covariância e correlação, componentes principais, análise fatorial, testes de função de distribuição empírica) Diagramas de séries temporais, gráficos de distribuição (histogramas, gráficos de distribuição, gráficos de densidade de kernel). Autocorrelação e análise de autocorrelação parcial, teste 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 lineares e não-lineares, mínimos quadrados ponderados, regressão stepwise, erros padrão de White e Newey-West, regressão quantitativa linear e estimativa LAD, estimativa linear e não linear 2SLS / IV e Método Generalizado de Momentos (GMM). Modelos lineares com média móvel autorregressiva, auto-regressão sazonal 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 heteroscedasticidade (incluindo Breusch-Pagan e ARCH) Testes de ponto de ruptura desconhecidos de Quandt-Andrews, testes de estimação recursivos Ramsey RESET e (somente para modelos lineares). Os estimadores de equação simples avançados incluem GARCH, Probit / Logit, modelos de contagem, Logit ordenado / Probit, linear de painel e mínimos quadrados não lineares / 2SLS / IV / GMM incluindo especificações de dados de painel dinâmico, máxima verossimilhança 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, 2SLS / IV, mínimos quadrados generalizados (GLS), regressão aparentemente não relacionada (SUR / 3SLS), Full Information Máxima Verossimilhança (FIML) e GMM, VEC), Kalman filtragem 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 Portable, 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 na 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 sem download somente receberão o conteúdo do pacote em um CD-ROM. Preço e Requisitos do Sistema A versão do estudante 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. Pedidos de EViews 7 A versão do aluno 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 Estudantil do EViews 7 também está disponível com os seguintes livros-texto: Hill, R. Carter, William E. Griffiths e Guay C. Lim (2011). Usando EViews para Princípios de Econometria, 4ª Edição. John Wiley amp Sons, Inc. (368 páginas - ISBN: 978-1-11803207-7, www. 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. Thomson / South-Western (458 páginas - ISBN: 0-324-32359-X, www. 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, www. pearsonhighered). EViews 4.1 Student Version está disponível em conjunto com os seguintes manuais: Gujarati, Damodar N. (2002). Econometria básica. 4ª Edição, com o software EViews 4.1 Student Version. McGraw-Hill Higher Education Publishing (1002 páginas - ISBN do livro: 0-072-56570-5, EViews ISBN: 0-072-47852-7, www. mhhe) Gujarati, Damodar N. (2006). Essenciais da Econometria. 3rd Edition, com o software EViews 4.1 Student Version. Publicação do ensino superior de McGraw-Hill (553 páginas - ISBN do livro: 0-072-97092-8, EViews ISBN: 0-073-13851-7, www. 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 Tramo / Assentos 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 para texto ou Arquivos RTF. 2. A licença EViews 7 Student Version restringe o uso a uma única máquina por um único usuário. O usuário deve ser um aluno atualmente matriculado ou membro do corpo docente atualmente empregado. Observe especificamente que a restrição da licença a 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 ativação / registro 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 realizado 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 de vendas, envie um email para saleseviews. Para suporte técnico, envie um e-mail para supporteviews. Inclua seu número de série com toda a correspondência por e-mail. EViews 7 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: Dados básicos de manipulação Numérico, alfanumérico (seqüência de caracteres) e rótulos de valor da série de data. 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, arquivos Excel, arquivos de dataset Gauss, arquivos ODBC Dsn, arquivos ODBC Query, arquivos SAS Transport, arquivos SPSS nativos, SPSS Arquivos portáteis, arquivos Stata, arquivos Rats, arquivos GiveWin, arquivos TSP Portable, texto ASCII formatado em bruto ou arquivos binários, HTML. (Observação: suporte ODBC é fornecido somente na Enterprise Edition). Suporte OLEDB para ler arquivos de trabalho e bancos de dados EViews usando clientes conscientes do OLEDB ou programas personalizados. O Ad-in do Excel permite que você vincule ou importe dados de arquivos de trabalho EViews e bancos de dados do Excel. Suporte de arrastar e soltar para ler dados basta soltar arquivos em EViews para conversão automática de dados estrangeiros em formato de arquivo de trabalho EViews. 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 que 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 automaticamente recalculadas sempre que os dados subjacentes mudam. Conversão de freqüência fácil de usar, basta copiar ou vincular dados entre páginas de diferentes freqüências. 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, Quinzenal, Dez dias, Semanal, Diário - 5 dias por semana, 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 high-to-low e low-to-high. Suavização exponencial: simples, dupla, Holt-Winters. 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: X11, X12-ARIMA, Tramo / Assentos, média móvel. Interpolação para preencher valores ausentes dentro de uma série: Linear, Log-Linear, Spline Catmull-Rom, Spline Cardinal. Resumos de dados básicos resumos por grupos. Testes de igualdade: t-testes, ANOVA (balanceado e desequilibrado, com ou sem variantes heteroscedasticas), Wilcoxon, Mann-Whitney, Qui-quadrado mediano, Kruskal-Wallis, van der Waerden, teste F, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Tabulação unidirecional 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 de pontuação de componentes ponderados. A análise de fatores permite a computação de medidas de associação (incluindo covariância e correlação), estimativas de unicidade, estimativas de carga fatorial e pontuação de fator, bem como a realização de diagnósticos de estimativa e rotação de fatores usando um de mais de 30 métodos ortogonais e oblíquos diferentes. 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. Autocorrelação, autocorrelação parcial, correlação cruzada, Q-estatística. Testes de 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, Wrights rank, rank-score e sign-tests. 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 núcleo não paramétrico (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. Estatísticas e testes por grupo e por período. Testes de raiz unitária: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Testes de Cointegração: Pedroni, Kao, Maddala e Wu. Quadrados mínimos lineares e não-lineares (regressão múltipla). Regressão linear com PDLs em qualquer número de variáveis independentes Derivadas analíticas 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 nos critérios de informação para VARHAC e estimativa de pré - Regressão quantile linear e menos desvios absolutos (LAD), incluindo os cálculos de covariância de Hubers Sandwich e bootstrapping. Regressão stepwise com 7 procedimentos diferentes da seleção. Modelos lineares com média móvel auto-regressiva, média autorregressiva 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 em dois estágios de mínimos quadrados / instrumental (2SLS / IV) e estimativa do Método Generalizado de Momentos (GMM). Estimação linear e não linear 2SLS / IV com erros AR e SAR. Informações Limitadas Máxima Verossimilhança (LIML) e estimativa da classe K. 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 estimativa 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 de IV / GMM incluem o Teste de Ortogonalidade de Instrumento, um Teste de Endogeneidade de Regressor, um Teste de Instrumento Fraco e um teste de ponto de interrupção específico GMM GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Componente GARCH, Power ARCH e GARCH Integrado. A equação da 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 (Extreme Value). Ordem Logit, Probit e Gompit (Extreme Value). 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. Huber / White erros padrão robustos. Os modelos de contagem suportam o modelo linear generalizado ou erros padrão QML. Hosmer-Lemeshow e Andrews testes 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 utilizado para estimar vários destes modelos. Dados do painel / séries temporais agrupadas, dados de corte transversal Estimativa linear e não linear com seção transversal aditiva 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 2SLS / IV com efeitos fixos ou aleatórios de secção transversal e período. Estimativa com erros AR utilizando quadrados mínimos não lineares numa especificação transformada Estimativa generalizada de mínimos quadrados, 2SLS / IV generalizada, estimativa de GMM que permite especificações heterocedasticidas e correlacionadas de secção transversal ou período. Estimativa de dados de painel dinâmico linear usando primeiras diferenças ou desvios ortogonais com instrumentos pré-determinados específicos de período (Arellano-Bond). Os cálculos de erros padrão robustos 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. 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, inversa, potência, poder odds ratio, Box-Cox, Box-Cox odds ratio link functions. 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 estimativa BHHH. Covariâncias de coeficientes comuns calculadas usando Hessian esperado ou observado ou o produto externo dos gradientes. Estimativas robustas de covariância utilizando métodos GLM ou Huber / White. 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 Hansens (1992b), e Parks (1992), variáveis de variáveis, especificação flexível da tendência e regressores determinísticos na especificação de equações e co-integrantes de regressores. FMOLS e CCR Seleção automática ou fixa do atraso para DOLS atrasos e leads e para regressão de branqueamento de variância de longo prazo OLS rebalanceado e cálculos de erro padrão robustos para DOLS Utilização de expressões de série EViews padrão para descrever as contribuições de probabilidade de log. Exemplos de logit multinomial e condicional, modelos de transformação de Box-Cox, modelos de comutação de desequilíbrio, modelos probit com erros heterocedásticos, logit aninhado, seleção de amostras de Heckman e modelos de perigo de Weibull. Sistema de Equações Estimação 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 usando mínimos quadrados não lineares em uma especificação transformada. Full Information Máxima Verossimilhança (FIML). Estimar as factorizações estruturais em VAR impondo restrições de curto ou longo prazo. 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 ou de um desvio padrão (ignorando correlações), impulsos generalizados, factorização estrutural ou uma forma vetorial / matriz 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 de lag conjunta, avaliação de critérios de comprimento de lag, correlogramas, autocorrelação, teste de normalidade e heterocedasticidade, testes de cointegração e outros diagnósticos multivariados. Correlação Constante Condicional (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 de 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 para a estimativa de 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. Exemplos incluem parâmetros variáveis no tempo, ARMA multivariada e modelos de volatilidade estocástica de quasilikelihood. Ensaios e Avaliação Parcelas reais, ajustadas e residuais. Wald para as elipses de confiança de restrições de coeficientes lineares e não-lineares mostrando a região de confiança conjunta de quaisquer duas funções de parâmetros estimados. Outros coeficientes de diagnóstico: coeficientes padronizados e elasticidades de coeficientes, intervalos de confiança, fatores de inflação de variação, decomposições de variância de coeficientes. Variáveis omitidas e redundantes: testes LR, correla - gramas residuais e quadrados e estatísticas Q, correlação serial residual e testes ARCH LM. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey e Glejser testes de heterocedasticidade. Diagnósticos de estabilidade: ponto de interrupção de Chow e testes de previsão, teste de ponto de quebra desconhecido de Quandt-Andrews, testes RESET de Ramsey, estimativa recursiva OLS, estatísticas de influência, gráficos de alavancagem. ARMA equation diagnostics: graphs or tables of the inverse roots of the AR and/or 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. 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 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. EViews 7 performance has been enhanced through careful optimization and fine-tuning, along with the addition of multi-processor support. These improvements combine to make Version 7 the fastest EViews ever. As part of a general effort to improve performance, a variety of key computational routines and algorithms have been scrutinized and tuned for optimal performance. The result is that most statistical computations in EViews are now significantly faster. You should definitely notice the difference in formerly long-running routines, most notably in iterative or complicated procedures. EViews 7 has been retooled to take advantage of multiple-processor cores. And you dont have to do a thing to enable multi-core support. By default, EViews 7 will automatically sense whether your computer sports more than one processor core and will optimize its calculations accordingly (using all of the cores). If you wish, you may override this setting for up to eight threads. This allows you to increase the number of threads EViews uses to beyond the physical number of cores. We have not found this to be effective, but, in principle, it could improve performance with hyper-threading. If you require more processing power for other applications, you may wish to limit the number of threads EViews uses by setting this number below the physical number of cores. This is guaranteed to work with Intel processors, and, to our knowledge, should work with other brands of processors as well. To take advantage of the user-specified settings, go to the Options/General Options dialog in the main EViews menu. The Multi-processor/Multi-core use section may be used to define the maximum number of threads you would like to allow EViews to use when processing statistical calculations. EViews treats processors and cores symmetrically, and does not include hyper-threaded processors. In general, we recommend leaving this setting at Auto. You may click on the Reset to EViews Defaults button to return to the default settings. EViews has always been known for its unmatched ease-of-use, but theres always room for improvement. Weve raised the ante in EViews 7 with a number of interface improvements. Here are but a few of the highlights: Choice is good. And EViews 7 now offers you choice in the appearance of your EViews window so that you may customize the appearance of your EViews environment to use different colors for windows, backgrounds, toolbars, and status bars. Central to the new appearance options are themes providing various looks for your EViews window. To access the themes and other appearance settings, go to the main EViews window and select Options/General Options to display the dialog. Select a theme, specify modifications if desired, and off you go. Changing your theme wont make EViews 7 run any faster, but a fresh new look might make the work seem to go a bit faster. Enhanced Drag-and-Drop Support Drag-and-drop support has been enhanced throughout EViews 7. You may now copy objects between workfiles and pages using drag-and-drop. You can even use drag-and-drop to copy entire workfile pages and to retrieve objects from an EViews database. For example, you may: Create a new workfile page and copy the contents of an existing workfile page or foreign source file by dragging the source file or tab and dropping it over the New Page tab in a workfile. A plus (quotquot) sign will appear when your cursor is over an appropriate area. Alternately, drag the workfile page tab into the open area in the EViews window a new workfile will be created, and the contents of the source page will be copied into the first page of the new workfile. Use drag-and-drop to reorder your workfile pages. You may change the order of your workfile pages by dragging the tab for a page at the bottom of the workfile window, and dropping it on top of the tab for the page it should follow. Note the difference in behavior between dragging a tab within a workfile and dragging across workfiles. The first reorders the pages, while the second copies the contents of one page into another. Combine the contents of two pages by dragging the source page tab onto the destination page window. Depending on the objects being copied and the frequencies of the workfiles, you may receive a series of prompts to assist in completing the paste properly. Copy a set of EViews objects from within a page by selecting them and drag them where youd like them to go. The destination object, whether it be a workfile, group, program, model, or the command window, will attempt to accept the paste of the objects. A plus () sign will appear when your cursor is over an appropriate area. Depending on the objects being copied, you may receive a series of prompts to complete the paste. There are a variety of ways in which EViews objects may be dropped onto other objects. You may add a seriesto a group either by dragging the series icon onto the Spreadsheet view of the group or by dragging it onto the Group Members view of the group. To add an equation to a model, drag the equation icon from the workfile into the equation view of the model. Mean equality tests (ANOVA) now perform tests both under the standard maintained assumption of equal variances across subgroups, and now, under the assumption that the variances are heteroskedastic (Welch 1951, Satterthwaite 1946). Improved Command Interface Command Editing EViews 7 adds new features to make editing in the command window even easier. To display a list of previous commands in the order in which they were entered, press the Control key and the UP arrow (CTRLUP). The last command will be entered into the command window. Holding down the CTRL key and pressing UP repeatedly will display the next prior commands. Repeat until the desired command is recalled. To examine a history of the last 30 commands, press the Control Key and the J key (CTRLJ). In the popup window you may use the UP and DOWN arrows to select the desired command and then press the ENTER key to add it to the command window, or simply double click on the command. To close the history window without selecting a command, click elsewhere in the command window or press the Escape (ESC) key. Command Window Undocking Feeling a bit constrained in the traditional command window You may now drag the command window to anywhere inside the EViews frame. Press F4 to toggle docking, or click on the command window, depress the right-mouse button and select Toggle Command Docking. When undocked, the command window toolbar contains buttons for displaying commands in the list, and for redocking. Updated Graph Options Dialog EViews has always offered a large number of options for customizing your graph output, and EViews 7 offers even more. To better organize all of these options, we have completely redesigned the EViews global and object graph options dialogs so that they use an easy-to-use tree structure. You will find that most of the options are functionally the same, but they have been broken into smaller categories. Instead of tabs along the top of a dialog, we utilize a descriptive tree structure that runs along the left side of the dialog. Simply click on a tree node to display the relevant options in manageable form. As always, if you double-click on an applicable graph-element (the legend, axes, etc.), EViews will open to the corresponding dialog tree entry. Updated Global Options Dialog The various global options dialogs have been consolidated into a single General Options dialog, featuring an easy-to-use tree structure so you may navigate quickly between sets of settings. In addition to reorganizing the existing material, there are important new settings in this dialog: Under the first group, Windows Appearance . you will find a dialog that you may use to set various EViews color palettes using themes. Advanced system options offers control over multi-processor/core use. Runtime settings . under the Programs group, offers global settings for the new program log message settings that allow you to control which messages are output to the log window. EViews Auto-Update from the Web EViews 7 offers an automatic updating feature that can check for new updates every day, and install any updates that may be available. The automatic update feature can be disabled from the Options/EViews Auto-Update from Web item in your main EViews menu. You can also manually check for updates from within EViews at any time by selecting Check now. under the EViews Auto-Update from Web menu item, or by selecting EViews Update from the Help menu. New Data Handling Features EViews 7 offers a number of features for data handling. Among the highlights: EViews 7 offers built-in support for high-frequency (intraday) data, allowing for hours, minutes, and seconds frequencies. In addition, there are a number of new workfile frequencies, including Multi-year, Bimonthly, Fortnight, Ten-Day, and Daily with an arbitrary range of days of the week. Easy-to-use dialogs let you describe regular frequency intraday data. Simply provide information about the frequency of observations within the day, the days of the week for which you observe data, and the time, and the time range of observations within a day. More complicated irregular frequency data structures may be created by specifying a data series containing the date/time information for each observation. In addition, newly introduced special workfile functions (HOUR, MINUTE, SECOND, and HOURF) have been added to provide intraday information for each observation in the workfile. Strings and string processing assume a newly prominent role in EViews 7. Central to this importance are the introduction of the concept of string lists, an expanded library of string functions that includes routines for string list processing, new objects for holding strings (string and svector), and enhanced programming support for working with strings. The enhanced role for strings opens the door to a wide range of operations and greatly enhances the existing EViews programming language. Direct Support for the FRED Database FRED (Federal Reserve Economic Data) is a publicly accessible database of more than 20,000 U. S. time series of multiple frequencies, provided by the Economic Research Division of the Federal Reserve Bank of St. Louis. The FRED database offers a wide variety of freely downloadable data, including interest rates, exchange rates, national income accounts, and many others. Data found in FRED are drawn from several national and international sources and are updated frequently. Did we mention that FRED data are free Prior to EViews 7, importing data from FRED required that the data first be downloaded into either a Microsoft Excel or text file, and then be imported into an EViews workfile. EViews users can now use EViews to directly connect to, open, query, and import data from the FRED database using the familiar EViews database interface. Support for Reading Excel XLSX Files The Excel 2007 default XLSX format is based on open XML standards. Excel 2007 files are incompatible with older versions of Excel and could not be read by EViews 6. EViews 7 offers read (but not write) support for XLSX files. Improved Foreign Data Import EViews 7 offers a new command for importing data from a foreign file (or previously saved workfile) into an existing workfile. You can, for example, use the new import command to merge data from an Excel file into your workfile, or to append data from a SPSS file into an existing workfile. New Graph Features EViews 7 graphs take a big step forward with the ability to update when underlying data change and the ability to interactively identify observation information. And thats just the start The most important graphics improvement in EViews 7 is the addition of auto-updating graphs. Previously, when you created a graph object by freezing an object view, the data in the graph was fixed to the values at the time of creation. You could use EViews tools for customization, many of which were available only for graph objects, to change the look of the graph, but the underlying data could not be changed. Moreover, if the data subsequently changed, you would have to create a new graph by freezing an updated object view and then reapply any customization. Frozen graph objects may now be linked to the series or group from which they were created. You may determine if and when a frozen graph should update as the sample or its underlying data change. Thus, you may treat a frozen graph as a snapshot of the data at the time it was frozen, as in previous versions of EViews, or allow it to update as data change. EViews 7 allows you to closely examine points on a graph by hovering the cursor over the data point you wish to identify. If the point is inside the data portion of the graph, EViews will popup a box showing the observation label and value. Alternately, if you hover over any point inside the graph frame, EViews will display the location of that point in the statusline located in the lower left-hand corner of your EViews window. Updated Graph Options Dialog EViews has always offered a large number of options for customizing your graph output, and EViews 7 offers even more. To better organize all of these options, we have completely redesigned the EViews global and object graph options dialogs so that they use an easy-to-use tree structure. You will find that most of the options are functionally the same, but they have been broken into smaller categories. Instead of tabs along the top of a dialog, we utilize a descriptive tree structure that runs along the left side of the dialog. Simply click on a tree node to display the relevant options in manageable form. As always, if you double-click on an applicable graph-element (the legend, axes, etc.), EViews will open to the corresponding dialog tree entry. EViews 7 offers improved control over the formatting of your date labels. In particular, the EViews automatic date formatting setting now allows you to specify a set of guidelines for displaying dates that will be used by EViews when automatically forming labels. You may now specify custom observation labels using the text or values of an alpha or numeric series. The labels in the graph are updated as the values of the alpha or series change. EViews 7 provides improved control over the positioning of your date labels. You may specify whether the labels are centered over period intervals, or whether they are placed at the beginning of the interval. You may change the automatic label and tick placement to label the start or center of the period. Depending on the frequency of your graph, date labeling can be made clearer if we include a second row of labels. You may instruct EViews to utilize a second row of labels where appropriate. For example, daily data can be labeled first by month, with a second row of labels indicating the year quarterly data can be labeled both by quarter and by year. You may now control the placement of grid lines on the date axis (observation scale) of a graph. In addition to the previously supported No grid lines and Automatic grid placement, EViews 7 now offers custom grid steps so that you may, for example, choose to override the automatic settings to place grid lines only on year boundaries. A primary goal of EViews 7 was to improve the support for developing EViews programs. With improvements ranging from the large (functions to create user-defined dialogs and string list processing) to the small (single-keystroke commenting of a block of program lines) EViews 7 ofers tools designed to make your life as a programmer that much easier. Have you ever wanted to interact with a running EViews. prg programs, say to provide additional input or retrieve information Well, EViews 7 offers the abiilty to construct several types of user-interface controls, or dialogs, within your program. These dialogs permit users to input variables or set options during the running of the program, and allow you to to pass information back to users. There are five new functions for creating dialogs in EViews: uiprompt - creates a prompt control, which displays a message to the user. uiedit - creates an edit control, which lets users input text. uilist - creates a list control, which lets users select from a list of choices. uiradio - creates a set of radio controls, which lets users select from a set of choices. uidialog - creates a dialog which contains a mixture of other controls. Each dialog function returns an integer indicating how the user exited the dialog. The programming language tools for working with strings have been greatly enhanced EViews 7. In addition to an expanded library of string functions, EViews 7 introduces list processing and provides new string and string vector objects to hold string results from the workfile structure. Program language syntax has also been extended to support the increased prominence of strings. You should find it much easier to produce programs that manipulate and use strings. Notably, you may now use string replacement variables recursively, so that a string replacement variable may itself be obtained from a replacement variable (e. g. refers to the variable referred to by the contents of the string x). EViews 6 allowed you to use control () variables and string () variables in defining FOR loops. You could not, however, use a scalar objects in a loop definition. EViews 7 extends the syntax for loops to allow use of both scalar and string objects. More generally, all variables byles (control, scalar, string literal, string object) may now be used in virtually all programming contexts.. Recall that every object type in EViews has a selection of data members. These members contain information about the object and can be retrieved from an object to be used as part of another command, or stored into the workfile as a new object. Data members can be accessed by typing the object name followed by a period and then the data member name. Note that all data members names start with an symbol. To improve your ability to write general use programs, EViews 7 offers an expanded set of object data members that provide access to information about the object. For example, the following new data members belong to every object type in EViews: Returns the string representation of the time the object was last updated More generally, each object type has a set of new data members specific to that type. Most notably, equation and other estimation objects now allow you to obtain text information about the specification and sample used in estimation. It is sometimes useful to keep track of what is happening during execution of a program. EViews 7 new log windows allow you to record the state of various objects in your workfile or follow program progression. Log windows are automatically created when a program is executed, if logging has been turned on. One log window is created for each program. If a program is executed more than once and a log window has already been created, the log window will be cleared and all subsequent messages will go to the existing log window. If you wish to preserve a log, you may either save the log to a text file or freeze it, creating a text file object. There are several types of messages which can be logged: program lines, status line messages, user log messages, and program errors. When displayed in a log message, each type will appear in a different color, making it easier to differentiate one type from another. Program lines are reiterations of the line of code in the program currently being executed and are displayed in black. Status line messages are the messages displayed in the status line and appear in blue. User log messages are custom messages created by the program via the See logmsg. command and appear in green. Program errors are messages generated when a logical or syntactical error has occurred and appear in red. EViews 7 provides new tools for easily commenting and uncommenting of blocks of lines in the EViews program file editor. A block of lines may be commented or uncommented in the editor by highlighting the lines, right-mouse clicking, and selecting Comment Selection or Uncomment Selection. Alternately, you may also use CTRL-K to comment and CTRL-U to uncomment lines. Text objects have additional data members that should make them more useful for holding blocks of text information that do not naturally fit in an alpha series, string, or string vector. In addition, you may now more easily move text into and out of a text object. General Information Functions One development focus in EViews 7 has been to offer more functions for obtaining information of use to users writing EViews programs. Along with a host of new object data member functions, EViews features new functions for looking up objects in the workfile or files in a directory, for obtaining information about the current workfile (number of pages, names of pages, structure of pages, sample), and for retrieving information about the EViews environment (version number, produce name). EViews 7 Exernal Inteface Features EViews 7 continues our ongoing effort to better integrate with other applications. Newly added COM Automation support, a new OLEDB driver, and an Excel-Add in make this the most connected EViews ever. The EViews 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. Installation of the EViews Excel Add-in is an option during the normal EViews installation procedure. Once installed and activated from within Microsoft Excel, you may use the Add-in to retrieve data from EViews databases and workfiles without leaving Excel. You may choose to retrieve the EViews data via a simple import, or using an import and link in which Excel will automatically refresh the data when the EViews workfile or database changes. External applications may now use OLEDB to read data stored in EViews workfiles (WF1) and EViews databases (EDB). The EViews OLEDB driver provides an easy-to-use interface for programs to read EViews data. The EViews OLEDB driver is automatically installed and registered on your computer when you install EViews 7. Once installed, you may use OLEDB-aware clients or custom programs to read series, vector, and matrix objects directly from EViews workfiles and databases. EViews COM Automation Server EViews offers COM Automation server support so that external programs or scripts can launch or control EViews, transfer data, and execute EViews commands. EViews may be used as a COM Automation server so that an external program or script may launch and control EViews programmatically. EViews COM is comprised of two class objects: Manager and Application. The Manager class is used to manage and create instances of the main EViews Application class. The Application class provides access to EViews functionality and data. Most notably, the Application class Run and a variety of Get and Put methods provide you with access to EViews commands and allow you to obtain read or write access to series, vectors, matrix, and scalar objects. Note that web server access to EViews via COM is not allowed. Furthermore, EViews will limit COM access to a single instance when run by other Windows services or run remotely via Distributed COM. EViews COM Automation Client Support (MATLAB and R) 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 client support includes a set of EViews functions for exporting an EViews data object into the external application, running commands and programs in the application, and importing data back into EViews. These functions provide easy access to the powerful programming languages of MATLAB and R to create programs and routines that perform tasks not currently implemented in EViews. The interface also offers access to the large library of statistical routines already written in the MATLAB and R languages. There are six EViews commands that control the use of external applications: xclose, xget, xlog, xopen, xput, and xrun. xopen and xclose are used to open and close a connection to the external application (MATLAB or R). xput and xget are used to send data to and from the external application. xrun is used to send a command to the external application, and, finally, xlog lets you show or hide an external application log window within EViews. EViews 7 New Econometrics and Statistics: Computation EViews 7 features a number of additions and improvements to its toolbox of basic statistical procedures. Among the highlights are new tools for interpolation, whitening regression, long-run covariance calculation, variance ratio testing, and single-equation cointegration testing. EViews 7 now offers built-in interpolation series to fill in missing values within a series. EViews offers a number of different algorithms for performing the interpolation: Linear, Log-Linear, the Catmull-Rom Spline, and the Cardinal Spline. EViews now offers easy-to-use tools for whitening a series or group of series using AR or VAR regressions, respectively. Whitening can be performed with or without a constant and row weights, using a fixed or info-criterion based lag selection. The coefficients of the whitening regression may be saved. You may now compute estimates of the long-run variance of a series or the long-run covariance matrix of a group of series. You will find this feature in the View menu of a series or a group object. EViews provides powerful, easy-to-use tools for computing, displaying, and saving the long-run covariance (variance) matrix of a single series or all of the series in a group object. You may compute symmetric or one-sided long-run covariances using nonparametric kernel (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametric VARHAC (Den Haan and Levin 1997), and prewhitened kernel (Andrews and Monahan 1992) methods. In addition, EViews supports Andrews (1991) and Newey-West (1994) automatic bandwidth selection methods for kernel estimators, and information criteria based lag length selection methods for VARHAC and prewhitening estimation. By default, EViews will estimate the symmetric long-run covariance matrix using a non-parametric kernel estimator with a Bartlett kernel and a real-valued bandwidth determined solely using the number of observations. The data will be centered (by subtracting off means) prior to computing the kernel covariance estimator, but no other pre-whitening will be performed. The results will only be displayed in the series or group window. You may use the dialog to change these settings. EViews 7 now has built-in variance ratio testing. The variance ratio test view allows you to perform the Lo and MacKinlay variance ratio test to determine whether differences in a series are uncorrelated, or follow a random walk or martingale property. EViews provides a range of testing options. You may perform the Lo and MacKinlay variance ratio test for homoskedastic and heteroskedastic random walks, using the asymptotic normal distribution (Lo and MacKinlay, 1988) or wild bootstrap (Kim, 2006) to evaluate statistical significance. In addition, you may compute the rank, rank-score, or sign-based forms of the test (Wright, 2000), with bootstrap evaluation of significance. In addition, EViews offers Wald and multiple comparison variance ratio tests (Richardson and Smith, 1991 Chow and Denning, 1993), so you may perform joint tests of the variance ratio restriction for several intervals. To supplement the existing Johansen cointegration tests, EViews 7 offers support for Engle and Granger (1987) and Phillips and Ouliaris (1990) residual-based tests, Hansens (1992b) instability test, and Parks (1992) added variables test. The residual based tests may be computed as a View of a Group object, or as a diagnostic view for an equation estimated using one of the cointegrating regression techniques. EViews 7 New Econometrics and Statistics: Estimation EViews 7 new estimation features include improved IV and GMM estimation, sophisticated tools for performing cointegrating regression, and estimation of Generalized Linear Models. Instrumental Variables and GMM Estimation The algorithms for Instrumental Variables/Two-stage Least Squares estimation of models specified by expression with AR terms has been improved significantly. Limited Information Maximum Likelihood (LIML) and K-class estimation is now available as a single equation estimation method. New options allow you to choose from an expanded set of robust standard error calculations and to not include the constant as an instrument in TSLS. Single equation GMM has been completely overhauled. There is an expanded set of options for the HAC weighting matrix (nonparametric kernel (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametric VARHAC (Den Haan and Levin 1997), and prewhitened kernel (Andrews and Monahan 1992) methods, Andrews (1991) and Newey-West (1994) automatic bandwidth selection methods for kernel estimators, and information criteria based lag length selection methods for VARHAC and prewhitening estimation), the ability to not include a constant as an instrument, the ability to estimate via continuously updating estimation (CUE), and a host of new standard error options, including Windmeijer standard errors. You may now specify prior observation weights. GMM also offers the ability to save the weighting matrix from estimation and standard error computation, or to use a user-supplied weighting matrix as part of estimation. These features allow the user to estimate a GMM model using the weighting matrix from a previously estimated GMM model. All three types of IV estimation offer new diagnostics and tests, including a Instrument Orthogonality Test, a Regressor Endogeneity Test, a Weak Instrument Test, and a GMM specific breakpoint test. In addition to the previously supported Johansen system methodology, EViews 7 offers a full set of tools for estimating and testing single equation cointegrating relationships. Three fully efficient estimation methods, Fully Modified OLS (Phillips and Hansen 1992), Canonical Cointegrating Regression (Park 1992), and Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock and Watson 1993) are described, along with various cointegration testing procedures: Engle and Granger (1987) and Phillips and Ouliaris (1990) residual-based tests, Hansens (1992b) instability test, and Parks (1992) added variables test. EViews 7 supports estimation of Generalized Linear Models (Nelder and McCullagh, 1983). This class of models generalizes classical linear regression to include a broad range of specifications that have proven to be useful in practice. Among these models are log-linear regression, standard probit and logit, probit and logit specified by proportions, and regression with count or survival data. A wide range of family, link, dispersion estimation, and estimation options are offered, allowing for computation of various robust standard error and QMLE specifications. Notably, EViews estimates both prior variance and observation weighted specifications. The specification of weights in Weighted Least Squares has been generalized so that you may now provide your weights in inverse variance, standard deviation, or variance form. Previously weights were only specified in inverse standard deviation form. Additionally, you may now control whether or not to scale the weight series prior to use. Together, these options should make it easier to match intermediate calculations and results of other sources. EViews 7 New Econometrics and Statistics: Diagnostics EViews 7 features a number of additions and improvements its extensive set of basic diagnostics. Notably additions include greatly expanded options for single equation robust covariances, a variety of new single-equation post-estimation diagnostics, and specialized diagnostics for equations estimated using instrumental variables and GMM. Coefficient Covariance Calculation EViews 7 offers an expanded choice of options for computing standard errors for single equation regression estimates. There is now an option to turn off the degrees-of-freedom adjustment to standard errors. More importantly, an expanded range of HAC covariance options mirrors those for the stand-alone covariance calculations. You may compute symmetric or one-sided long-run covariances using nonparametric kernel (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametric VARHAC (Den Haan and Levin 1997), and prewhitened kernel (Andrews and Monahan 1992) methods. In addition, EViews supports Andrews (1991) and Newey-West (1994) automatic bandwidth selection methods for kernel estimators, and information criteria based lag length selection methods for VARHAC and prewhitening estimation. The new options may be found by selecting HAC in the Coefficient covariance matrix combo box on the Options page of the Equation dialog, and then pressing the HAC Options button. Expanded Post-Estimation Diagnostics The new Scaled Coefficients view displays the coefficient estimates, the standardized coefficient estimates and the elasticity at means. The standardized coefficients are the point estimates of the coefficients standardized by multiplying by the standard deviation of the dependent variable divided by the standard deviation of the regressor. The elasticity at means are the point estimates of the coefficients scaled by the mean of the dependent variable divided by the mean of the regressor. The Confidence Intervals view displays a table of confidence intervals for each of the coefficients in the equation. The Confidence Intervals dialog allows you to enter the size of the confidence levels. These can be entered a space delimited list of decimals, or as the name of a scalar or vector in the workfile containing confidence levels. You can also choose how you would like to display the confidence intervals. By default they will be shown in pairs where the low and high values for each confidence level are shown next to each other. EViews 7 now displays Variance Inflation Factors. Variance Inflation Factors (VIFs) are a method of measuring the level of collinearity between the regressors in an equation. VIFs show how much of the variance of a coefficient estimate of a regressor has been inflated due to collinearity with the other regressors. The new Coefficient Variance Decomposition view of an equation provides information on the eigenvector decomposition of the coefficient covariance matrix. This decomposition is a useful tool to help diagnose potential collinearity problems amongst the regressors. The decomposition calculations follow those given in Belsley, Kuh and Welsch (2004). Influence statistics are a method of discovering influential observations, or outliers. They are a measure of the difference that a single observation makes to the regression results, or how different an observation is from the other observations in an equations sample. EViews provides a selection of six different influence statistics: RStudent, DRResid, DFFITS, CovRatio, HatMatrix and DFBETAS. Leverage plots are the multivariate equivalent of a simple residual plot in a univariate regression. Like influence statistics, leverage plots can be used as a method for identifying influential observations or outliers, as well as a method of graphically diagnosing any potential failures of the underlying assumptions of a regression model. The ARMA frequency spectrum view of an ARMA equation shows the spectrum of the estimated ARMA terms in the frequency domain, rather than the typical time domain. Whereas viewing the ARMA terms in the time domain lets you view the autocorrelation functions of the data, viewing them in the frequency domain lets you observe more complicated cyclical characteristics. The Instrument Summary view of an equation is available for non-panel equations estimated by GMM, TSLS or LIML. The summary will display the number of instruments specified, the instrument specification, and a list of the instruments that were used in estimation. The Instrument Orthogonality test, also known as the C-test or Eichenbaum, Hansen and Singleton (EHS) Test, evaluates the othogonality condition of a sub-set of the instruments. This test is available for non-panel equations estimated by TSLS or GMM. The Regressor Endogeneity Test, also known as the Durbin-Wu-Hausman Test, tests for the endogeneity of some, or all, of the equation regressors. This test is available for non-panel equations estimated by TSLS or GMM. A regressor is endogenous if it is explained by the instruments in the model, whereas exogenous variables are those which are not explained by instruments. In EViews TSLS and GMM estimation, exogenous variables may be specified by including a variable as both a regressor and an instrument, whereas endogenous variable are those which are specified in the regressor list only. The Weak Instrument Diagnostics view provides diagnostic information on the instruments used during estimation. This information includes the Cragg-Donald statistic, the associated Stock and Yugo critical values, and Moment Selection Criteria (MSC). The Cragg-Donald statistic and its critical values are available for equations estimated by TSLS, GMM or LIML, but the MSC are available for equations estimated by TSLS or GMM only.
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