计量预测软件
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EViews 丨 计量经济学软件
睿驰科技是EViews软件原厂在中国的代理商。
EViews是为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包。EViews的前身是1981年第1版的Micro TSP。虽然EViews是经济学家开发的,而且主要用于经济学领域,但是从软件包的设计来看,EViews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目,也可以采用EViews进行处理。
EViews处理的基本数据对象是时间序列,序列有名称,提及序列的名称就可以对序列中的观察值进行操作,EViews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据,根据已有的序列生成新的序列,在屏幕上显示序列或打印输出序列,对序列之间存在的关系进行分析。EViews具有操作简便且可视化的操作风格,体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外,EViews还拥有的命令功能和批处理语言功能。在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令,以便在后续的研究项目中使用这些程序。
EViews 12通过,易于使用的界面为学术研究人员,公司,政府机构和学生提供了统计,预测和建模工具。
EViews将现代软件技术与功能融合在一起。结果是新的程序,该程序在面向对象的界面内提供了功能。
EViews 12的新增功能
EViews 12提供了您所期望的更多功能和易用性。改进:
新的变量选择程序
分数的GARCH模型
因子选择方法
弹性网估计的增强
横截面相关的面板单元跟检验
增强的面板群集标准错误
小波分解
模型改进
图形动画
与DBNomics和数据库的连接
和更多
EViews 12具有激动人心的变化和改进。以下是版本12中新功能的概述。
EViews界面和编程
新的基于开放文本的文本格式
Markdown语言输出
改进
更新的界面和编程
版本12改进了久经考验的EViews界面和编程语言,具有以下新功能:
新文件格式
EViews文件格式(工作文件.wf1文件)是一种健壮的格式,自EViews1起就没有改变!实际上,您可以获取在EViews 12中创建的工作文件,然后在EViews1中将其打开,反之亦然。EViews .wf1文件格式的缺点之一是它是封闭格式-EViews能够打开,编辑或创建.wf1文件。
EViews 12引入了新的文件格式.wf2.这种新格式基于开放的JSON标准,并且易于阅读,并且可以由外部应用程序打开/编辑/创建。
.wf2文件格式是可选的,并且旧的.wf1仍将可用,从而向后兼容。
MARKDOWN语言
EViews 12通过Markdown扩展了EViews的打印功能。现在可以使用这种易懂的标记语言的基础功能来格式化表格,图形和输出对象。
改进
EViews 12还包括界面改进:
改进的Python
新功能
程序的彩色打印
基于矩阵的二乘计算
数据处理
DBNomics数据库API
经济合作与发展组织(OECD)数据库API
SDMX和EIA数据库接口的改进
改进
新的数据处理功能
EViews 12在其广泛的数据处理库的基础上扩展了以下新功能:
DBNOMICS数据库API
EViews 12将连接性引入到广泛的DBNomics数据库中,该数据库可对来自众多统计机构和数据提供者的数据进行整理。
数据访问来自70个提供商的数据以及22,000多个数据集,这些都可以在EViews中作为自动更新系列获得。
经济合作与发展组织(OECD)数据库API
EViews 12还引入了对OECD数据库API的本地,从而允许将OECD数据到EViews工作文件中。
SDMA和EIA数据库接口的改进
EViews 12对SDMX数据库和美国能源信息管理局(EIA)数据库的现有接口的检查。
改进
EViews 12还包括数据处理方面的改进:
IHS Markit API
改进了用于Excel文件的@tablenames命令
新的属性功能
新的图形,表格和地理地图功能
按样本着色,使着色更方便
动画图和地理地图
XY误差线
改进
新的图形,表格和地理地图功能
每个版本的EViews始终都对图形和演示质量输出引擎进行了改进,EViews 12也不例外。这是在此版本中对图形所做的一些改进。
智能阴影
以前,在向冻结的图形中添加线条和阴影时,EViews会提示您使用观察索引(“1”,“10”等)或日期和日期对来放置新元素。
EViews 12增加了使用示例语句指定这些元素的位置的功能。例如,使用if条件突出显示满足条件的观察结果(例如高失业率)时,此功能使将对象放置在已过时工作文件中不规则元素上的目的。同样,现在可以使用预定义的样本对象放置阴影元素以及常用的间隔,例如在衰退的阴影时段。
动画图和地理地图
EViews 12用于图形和地理地图的新动画工具。
静态图显示固定范围的观察数据。该范围可以观察值或多个观察值,但不会改变。使用动画图,您可以动态调整数据范围,从而显示数据在给定间隔内的变化。
动画图使观看者可以看到数据如何从周期过渡到周期,或者可以选择比较两个周期之间的数据。
EViews 12既具有用于在EViews自身中显示动画图的程序内动画套件,又具有用于将动画图输出为.GIF文件或.MPEG文件以在外部程序包或Web中分发和表示的工具。
XY误差线
XY错误条是带有标准错误条带的数据的图形表示。
在EViews 12之前,x轴已绑定到工作文件观察ID。现在在EViews 12中,XY误差线使用户可以将x轴绑定到指定的数据集(或系列)。
改进
十六进制颜色
命令行删除图形元素
表复制为转置
GeoMap自动裁剪
计量经济学与统计
估算值
变量选择方法:LASSO和自动搜索/GETS
指标饱和度-自动异常值和结构断裂检测
分数的GARCH模型(FIGARCH和FIEGARCH)
弹性网,Ridge和LASSO增强功能
面板聚类协方差
混合频率(MIDAS)增强
功能系数增强
EViews 12新记录经济学和统计数据:估计EViews 12新记录经济学和统计数据:估计
变量选择
变量选择,或在计算机科学文献中有时称为选择,是现代机器学习的组成部分。EViews包括五种这样的技术:
Stepwise
Swapwise
Combinatorial
LASSO
Auto-Search/GETS
其中的前三个是15年前与EViews 6一起引入的,但是LASSO和Auto-search/GETS是EViews 12中的新功能。
LASSO选择
LASSO变量选择已成为现代计量经济学中变量选择的常用方法。虽然LASSO估计在以前的EViews中可用,EViews 12让你纯粹用LASSO估计技术作为变量选择方法。
Auto-Search/GETS
常规到的Auto-Search/GETS算法遵循Escribano和Sucarrat 2011的Auto-SEARCH算法建议的步骤,该算法又基于Hoover和Perea 1999的工作基础上。
指标饱和度
EViews 12添加了回归工具,用于基于指标度和度方法测试回归规范中异常值和结构断裂的存在。
指标饱和度方法是二乘回归的扩展,用于测试回归规范中的异常值和结构断裂。指标饱和度方法的工作原理是,在回归中的观察值中离群值或结构破坏的指标变量,然后使用GETS算法选择应在回归模型中保留哪些的变量。
分数GARCH模型
30多年来,GARCH模型一直是EViews估计工具套件的基本组成部分,但是EViews估计的传统GARCH模型专注于条件方差的短期动态。
EViews 12引入了两个新的GARCH模型,它们捕获了方差的长期依赖属性。
Baillie,Bollerslev和Mikkelsen(1996)的FIGARCH模型
Bollerslev和Mikkelsen的FIEGARCH模型(1996)
弹性网,Ridge和LASSO增强
EViews 11中增加了Elastic Net(ENET)估计,Ridge回归和LASSO估计模型,并已证明是EViews中机器学习工具的补充。
在EViews 12中增强了ENET,具有以下功能:
基于时间序列的交叉验证方法
用于显示交叉验证结果的新模型选择视图
观察权重
可变权重
面板聚类协方差
在面板方程和pool设置中,EViews 12之前版本的EViews提供了计算系数协方差的工具,这些系数协方差是由横截面单位或周期定义的。在系统估计文献的指导下,这些稳健的标准误差计算被称为“White cross-section”,用于按周期进行聚类,以表明横截面单元之间存在同期相关性;对于按横截面进行聚类,则将其称为“White period”,以表明存在周期之间的关系横截面单位内的相关性。
EViews 12扩展了这些工具,以便在横截面单位和周期定义时计算robust协方差(Petersen 2009、Thompson 2011、Cameron、Gelbach和Miller 2015).
混合频率(MIDAS)增强
EViews 12中的单变量MIDAS估计器已得到增强,可以使用Auto-Search/GETS算法来确定在U-MIDAS环境中要哪些高频变量,以及指标饱和度方法。
功能系数增强
EViews 11中添加的函数系数估计器已扩展为预测和改进。
测试和诊断
脉冲响应增强,引导协方差
横截面相关面板单位根试验(代测试)
因子选择方法
小波分解
弹性网,Ridge和LASSO增强
GARCH诊断:信息冲击曲线,符号偏差测试,测试
新的计量经济学和统计数据:测试和诊断
脉冲响应增强
EViews 12具有一组改进,用于计算和显示VAR和VEC估计器的脉冲响应和置信区间。
新的脉冲响应用户界面
VAR和VEC的自举脉冲响应置信区间
新界面
先前的脉冲响应界面将要显示的脉冲和响应的选择以及显示它们的方法与计算脉冲响应和标准误差的选项结合在一起。因此,如果用户开始显示脉冲响应的多个图形,然后想要在表中显示结果,或者可能显示这些原始响应的子集,则从头开始重新指定并重新计算该过程。
新的动态EViews 12界面允许交互式选择要显示的脉冲和响应以及显示方法。
引导置信区间
EViews 12引入了几种新的自举方法来计算VAR和VEC脉冲响应的置信区间。
这些新工具使您可以计算这些置信区间的残差自举,残差双倍自举和残差双倍自举估计。EViews多种置信区间引导方法,标准百分位数,Hall(1992)百分位置信区间,Hall(1986)学生话置信区间和Killian(1998)无偏置信区间。
截面相关的面板单位根检验
由于经济时间序列的样本都比较短,但是在横截面上都可以观察到,因此将不同横截面的结果结合起来的多变量单位根检验相对于单变量对应物具有的统计功效。这些一代面板单位根测试涉及对合并面板数据的单位根测试,(可能)具有单独的趋势,截距和滞后系数。虽然此框架是自然而然的开始一步,但代价是需要横截面独立性。
考虑横截面相关性的测试被称为代面板单位根测试。EViews当前两个代贡献:基于Bai和Ng(2004)的和常见成分(PANIC)的非平稳性面板分析,以及Pesaran(2007)开发的横截面增强IPS(CIPS)。
因素选择方法
EViews 12将Bai和Ng(2002)以及Ahn和Horenstein(2013)的方法添加到现有的主成分和因子分析引擎中,以新保留的因子数量,以及新的截面相关面板单元跟检验。
小波分解
小波分解是一种新的“序列”视图和过程,可以将序列分解为长期行为(平滑)和短期行为(详细信息)。除事项外,小波可用于:
通过忽略瞬态(阈值)来获得序列的长期近似
检测异常值
分解一系列方差
弹性网,Ride和LASSO增强
EViews 11中增加了Elastic Net(ENET)估计,Ride回归和LASSO估计模型,并已证明是EViews中机器学习工具的补充。
在EViews 12中增强了ENET,具有以下功能:
基于时间序列的交叉验证方法
用于显示交叉验证结果的新模型选择视图
观察权重
可变权重
GARCH诊断
三十多来年,GARCH模型一直是EViews估算工具套件的基本组成部分,并且EViews 12通过添加三个新的GARCH诊断视图来增加该工具套件。
信息冲击曲线-根据过去信息中的变化(或冲击)绘制条件波动率的变化图
Nyblom测试—参数或结构变化的测试
Engle和Ng符号偏向错误指定测试-测试条件下方差模型的不正确指定
模型
解决目标控制问题
代数转换内生和外生变量
依赖关系
更新的建模工具
EViews 12为功能的EViews模型对象添加了一些经常需要的功能,从而为经济建模者提供了更多工具。
解决目标控制
EViews的早期版本提供了“目标求解控制”过程,该过程使您可以对标准模型解进行数值求逆,以确定沿预定路径或目标生成内生变量的解的外生变量的值。
这是一项的功能,可让研究人员回答以下问题,例如,需要多少税率(外生变量)才能产生平衡的预算(内生变量)。
现有程序的局限性在于它一次只能解决外生变量。
EViews 12通过扩展以允许控制多个外生变量,并为该过程引入了友好的界面和输出,从而扩展了此功能。
可变类型翻转
对于外源值进行数值搜索的另一种方法是代数重新指定模型,以使外源控制变量为内源,并使内源目标序列为外源。
EViews 12引入了Flip过程,以将一组指定的外生变量与一组内生变量进行切换,从而创建了新的模型规范。
依存关系
EViews 12还@depends和@upends命令,它们提供模型中变量的依赖性(分别为向上和向下)。
EViews为数据处理,统计和剂量经济分析,预测和模拟,数据表示和编程提供了广泛的功能。虽然我们不可能列出内容,但以下列表提供了EViews功能的一瞥:
基本数据处理:
数字,字母数字(字符串)和日期系列;价值标签
广泛的运算符库和统计,数学,日期和字符串函数
用于表达处理和使用运算符和函数转换现有数据的语言
样本和样本对象便于处理数据子集
复杂的数据结构,常规日期数据,不规则日期数据,带有观察表示符的横截面数据,日期和未注明日期的面板数据
多页工作文件
EViews原生的基于磁盘的数据提供的查询功能并与EViews工作文件等等
时间序列数据处理
处理日期和时间序列数据(常规和不定期)的综合
常见的常规频率数据(年度,半年度,季度,月度,双月,双周,十天,每周,每日-每周5天,每日-每周7天)
高频(日内)数据,允许小时,分钟和秒频率。此外,还有一些不太常见的常规频率,多年,多月,多轴,十天和每日,每周的任意天数
的时间序列函数和运算符:滞后,差异,对数差异,移动平均值等
频率转换:从高到低和从低到高的方法
指数平滑:单、双、Holt-Winters和ETS平滑
用于whitening regression的内置工具
Hodrick - Prescott过滤
带通(频率)滤波:Baxter - King , Christiano - Fitzgerald固定长度和全样本不对称滤波器
季节性调整:人口普查X-13,STL分解,MoveReg,X-12-ARIMA。Tramo / Seats,移动平均线
插值以填充系列中的缺失值:线性,对数线性,Catmull-Rom样条曲线,基数样条曲线
统计
基础数据汇总;分组汇总
相等性检验:t检验,方差分析(平衡和不平衡,有或没有异方差),Wilcoxon,Mann-Whitney,中值卡方,Kruskal Wallis,van der Waerden,F检验,Siegel Tukey,Bartlett,Levene,Brown Forsythe
单向制表法:用关联度(Phi系数、Cramer's V,权变系数)和独立性检验(Pearson卡平方,似然比G^2)的交叉制表
协方差和相关分析Pearson、Spearman秩次、Kendall的tau-a和tau-b和偏分析
主成分分析scree图、双点图和加载图,以及加权分量分数计算
因子分析允许计算关联度量(协方差和相关性)、因子负荷估计和因子得分,以及使用30多种不同的正交和斜向方法之一执行估计诊断和因子旋转
正态分布、指数分布,Logistic分布、卡方分布、Weibull分布或伽马分布的经验分布函数(EDF)检验(Kolmogorov-Smirnov、Lilliefors、Cramer-von-Mises、Anderson-Darling、Watson)
直方图,频率多边形,边缘频率多边形,平均位移直方图,CDF-survivor-quantile,分位数,核密度,拟合理论分布,箱线图
具有参数和非参数回归线(LOWESS,局部多项式),核回归(Nadaraya Watson,局部线性,局部多项式)或置信椭圆的散点图
图表,表格和地图
线、点图、区域、条形图、峰值、季节性、饼图、xy线、散点图、bubbleplots , boxplots,误差条,高低开关和区域带
功能,易于使用的分类和摘要图表
自动更新作为基础数据更新的图表
将光标悬停在图表中的某个点上时,会显示观察信息和值
直方图,平均移位历史图,频率多边形,边缘频率多边形,箱线图,核密度,拟合理论分布,CDF,分位数
具有组合参数和非参数核和邻近回归线或置信椭圆的散点图
交互式点击或基于命令的自定义等等
命令和编程
面向对象的命令语言提供对菜单项的访问
在程序文件中批量执行命令
循环和条件分支,子程序和宏处理
字符串处理的字符串和字符串向量对象。广泛的字符串和字符列表函数库
广泛的举证:举证操作,乘法,反演,Kronecker积,值解和奇异值分解
外部接口和外接程序
EViews COM自动化服务器,以便外部程序或脚本可以启动或控制EViews,传输数据和执行EViews命令
EViews提供了与MATLAB®,R和Python的,因此EViews可用于启动或控制这些应用程序,传输数据或执行命令
EViews Microsoft Excel加载项提供了的界面,用于从Microsoft Excel®(2000及版本)内部获取和链接到存储在EViews工作文件和数据库中的序列和矩阵对象
EViews加载项基础结构可使用标准的EViews命令,菜单和对象界面访问用户定义的程序。
应用领域
应用经济计量学
总体经济的研究和预测
销售预测
财务分析
成本分析和预测
蒙地卡罗模拟
经济模型的估计和仿真
利率与外汇预测
EViews 12系统要求
处理器:Pentium或更好
操作系统:
Windows 10(64位)
Windows 8.1(64位)
Windows 8(64位)
Windows 7(64位)
Windows Server 2016(64位)
Windows Server 2012(64位)
Windows Server 2008(64位)
.Net 4.0是连接到某些外部数据库和安装EViews - Excel加载项所的
内存:512MB
磁盘空间:400MB
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