Dynamic Panel Daten Gleitender Durchschnitt

Stellen Sie sich vor, Sie haben Daten über Preise für viele Produkte. Für jedes der Produkte erfassen Sie wöchentliche Preisinformationen. Clear set obs 200 gen prodid n Jedes Produkt hat einen einzigartigen durchschnittlichen Preis gen prodprice rpoisson (5) 7 Sie haben Daten zu wöchentlichen Preisen für 200 Wochen. Erweitern 200 bysort prodid: gen tn label var t Woche Es gibt auch einige saisonale Variation gen saisonale .2sin (pit50) Sowie ein allgemeiner Zeit Trend geben Trend t.005 Die erste Beobachtung ist nicht korreliert mit etwas gen Preis prodprice2.5 Trend Ronisson (10) 10 Wenn t1 ersetzen Preis prodprice2 Trend saisonale .7pricen-1 .3rpoisson (10) 10 wenn t2 ersetzen Preis prodprice Trend saisonale .5pricen-1 .2pricen-2 .3rpoisson (10) 10 wenn t3 ersetzen Preis prodprice Trend saisonal .3pricen-2 .2pricen-3 .3rpoisson (10) 10 wenn t4 ersetzen preis prodprice trend saisonal .3pricen-1 .175pricen-2 .125pricen-3 .1pricen-4 .3rpoisson (10) 10 if tgt4 Create Ein globabl, um globale twog forv i 16 globale twog (line price t wenn prodid i) twoway twograph, Legende (off) Titel (True Preis Trends für die ersten sechs Produkte) Jetzt können wir uns vorstellen, dass die oben erzeugten Daten ist die wahre Preisinformation, die Ist grundsätzlich nicht beobachtbar. Stattdessen haben Sie mehrere Sammlungen von Daten pro Woche auf Preise, die jeweils durch einige zufällige addative Fehler variieren. Erweitern Sie 3 bysort prodid t: gen prodobs n gen pricecollect Preis rnormal (). 25 Die Preisinformationen, die Sie haben, haben einige Einträge, die 10 irrtümlich falsch eingegeben wurden. (1, .1) gen scalarerror rnormal () 1 gen priceobs pricecollect (1entryerrorscalarerror) Etikett var priceobs Aufgezeichneter Preis Zusätzlich wurden 35 Ihrer Preisdaten nie gesammelt gen fehlende rbinomial (1, .35) drop if missing1 Create Ein globabl, um globale twog forv i 16 globale twog (line priceobs t wenn prodid ich amp prodobs1) twoway twograph, Legende (off) Titel (beobachtete Preisentwicklung für die ersten sechs Produkte) halten t priceobs prodid entryerror Ich halte Eintrag Fehler in der Datensatz als Vergleichsmittel, obwohl er nicht direkt beobachtet werden würde. Die Frage ist: Kannst du jetzt mit diesen unordentlichen Daten die Preisdaten wiederherstellen, die dem Original ähnlich sind. Das erste, was wir ausnutzen sollten, sind die doppelten aufgezeichneten Daten. Scatter priceobs t if prodid 1, title (Es ist leicht, einzelne Abweichungen zu sehen) Es ist leicht, einzelne Abweichungen zu sehen, aber wir wollen nicht durch alle 200 Produkte gehen, um einzelne Preisausreißer zu identifizieren. Wir wollen mit einem System, um Ausreißer zu identifizieren. Lets generieren einen Mittelwert durch Produkt und Zeit durch Sortierung prodid t: egen pricemean mean (priceobs) Lässt Flagge jede Beobachtung, die 120 größer als der Mittelwert oder 80 weniger als der Mittelwert ist. Gen-Flag (pricemean gt priceobs1.2 pricemean lt priceobs.8) Lets sehen, wie es funktioniert: zwei (scatter priceobs t wenn prodid 1) (scatter priceobs t wenn prodid 1 amp flag1. Msymbol (lgx)). Titel (einige Ausreißer können identifiziert werden, nur mit Blick auf den Mittelwert) Legende (off) corr flag entryerror Unsere Flagge ist über 45 mit den Eintragsfehlern korreliert. Das ist gut, aber wir können es besser machen. Ich schlage vor, dass wir anstatt nur den Mittelwert zu benutzen, dass wir einen gleitenden Durchschnitt der Preise konstruieren und sehen, wie jeder Eintrag vom Durchschnitt abweicht. Das einzige Problem ist, dass der gleitende Mittelbefehl xtset erfordert und das nur einen Eintrag pro Zeitspanne benötigt. Also, ich sage, wir rescale die Zeit variabel und fügen Sie hinzu, als ob zu einer anderen Zeit der Woche die Beobachtungsnummer aufgezeichnet. Wir müssen neu produzieren prodobs, da wir nicht wissen, welche Beobachtung fehlt bei jedem Produkt. Bysort prodid t: gen prodobs n gen t2 t4 prodobs xtset setzt die Panel-Daten-Panel-ID und Zeitreihe Ebene. Xtset prodid t2 Der Befehl, den wir verwenden werden, ist tsmooth Es ist so codiert, dass es durch die Angabe von Ma es bedeutet, dass Durchschnitt und Fenster sagt Stata wie viele Zeiträume zu zählen und wie viele hinter in der sich bewegenden Luftfahrt. Dieser Befehl kann eine Weile dauern. Tssmooth ma mapriceobspriceobs, Fenster (23 0 23) 23 ist in der Tat 5 Wochen im Voraus und 5 Wochen hinter Die 0 sagt stata nicht zu behalten sich in diesem Durchschnitt Die gleitenden Durchschnitt zwei (Scatter Preisobs t wenn prodid 1) (line mapriceobs t wenn prodid 1) (line pricemean t wenn prodid 1). Titel (Der Moving Average ist weniger ansprechbar für Ausreißer) Der gleitende Durchschnitt ist stabiler als nur der Zeit Durchschnitt. Lets versuchen zu markieren mit dem gleitenden durchschnittlichen Cap drop flag2 gen flag2 (mapriceobs gt priceobs1.2 mapriceobs lt priceobs.8) zwei (scatter priceobs t if prodid 1) (scatter priceobs t wenn prodid 1 amp flag21. Msymbol (lgx)). Titel (Der Moving Average kann auch nützlich sein) Legende (off) corr flag2 entryerror Drop unsere markierten Daten fallen, wenn flag21 Collapse auf die wöchentliche Ebene kollabieren priceobs, von (prodid t) label var priceobs Mittlerer Preis beobachtet forv i 16 global twograph (scatter Priceobs t if prodid i) twoway twograph, legend (off) title (Beobachtete Preisentwicklung für die ersten sechs Produkte) Die Daten sehen viel besser aus, aber wir haben immer noch einige unerwünschte Ausreißer. Wir könnten die Cross-Produkt-Trends nutzen, um Ausreißer bei Produktpreisen zu identifizieren. Bytest t: egen aveprice mean (Preisobs) reg priceobs aveprice if prodid 1 vorherzusagen resid1, residual reg priceobs aveprice if prodid 2 vorherzusagen resid2, residual reg priceobs aveprice if prodid 3 vorherzusagen resid3, residual twoway (line resid1 t if prodid 1) (line Priceobs t wenn prodid 1) (line resid2 t wenn prodid 2) (line priceobs t wenn prodid 2) (line resid3 t wenn prodid 3) (line priceobs t wenn prodid 3). Titel (Die Residuen sind eindeutige Indikatoren für Ausreißer) Legende (aus) Schließlich lassen wir Beobachtungen mit Resten, die größer als 1,5 Standardabweichungen vom Mittelwert sind, fallen. Qui forv i1200 reg priceobs aveprice if prodid ich vorherzusagen respekt, residual sum respekt replace flag ((residtemp-r (mean) gtr (sd) 1,5 residtemp-r (mean) drop respekttemp Lets sehen, wie es funktioniert: zwei (scatter priceobs t Wenn prodid 2) (scatter priceobs t wenn prodid 2 amp flag1. Msymbol (lgx)) Titel (Jetzt nur versuchen, entfernen Sie einige endgültige Ausreißer) Legende (aus) Plotten Produkt 1 Preisgestaltung relativ zu Ausreißern globale twog forv i 16 globale twograph ( Line priceobs t wenn prodid i) Schließlich fallen die Ausreißer fallen, wenn Flagge Ein endgültiges Diagramm globale twog forv i 16 globale twog (scatter priceobs t wenn prodid i) twoway twog, Legende (off) title (beobachtete Preisentwicklung für die ersten sechs Produkte) Nicht So sauber wie unsere erste Grafik aber definitiv viel verbessert. Sie ​​müssen Javascript aktiviert, um diese Website zu sehen. Wählen Sie bitte Ihre Browser-Einstellungen, um Javascript zu aktivieren, und laden Sie diese Seite. KEY OUTLINE Demand Management Abhängige Demand Management Defined Independent Demand Definierte Arten von Prognose Zeit Serienanalyse DefinedQualitative Techniken in der Prognose Graswurzeln Marktforschung Panel Konsensus Historische Analogie Delphi Methode Zeitreihenanalyse Einfache Verschiebung Durchschnittlich gewichtet Beweglich Durchschnitt Exponential Glättung Exponential Glättung Definierte Glättung Konstante Alpha (945) Definierte Glättung Konstante Delta (948) Definierte Prognose Fehler Quellen der Fehlermessung Von Error Mean Absolute Deviation (MAD) Definierte Tracking-Signal Definierte Lineare Regressionsanalyse Lineare Regression Prognose Definierte Zerlegung einer Zeit SeriesCausal Relationship Prognose Lässige Beziehung Definiert Mehrere RegressionsanalyseFocus Prognose Methodik der Fokus Vorhersage Fokus Vorhersage Definierte Web-basierte Prognose: Collaborative Planning, Forecasting, Und Nachschub (CPFR) CPFR DefinedForecasts sind für jede Unternehmensorganisation und für jede wesentliche Managemententscheidung entscheidend. Während eine Prognose aufgrund der Dynamik des externen Geschäftsumfeldes nie perfekt ist, ist es für alle Ebenen der funktionalen Planung, der strategischen Planung und der Budgetplanung von Vorteil. Entscheidungsträger verwenden Prognosen, um viele wichtige Entscheidungen über die zukünftige Ausrichtung der Organisation zu treffen. Prognosetechniken und - modelle können sowohl qualitativ als auch quantitativ sein, und ihr Ausmaß an Raffinesse hängt von der Art der Information und den Auswirkungen der Entscheidung ab. Das Prognosemodell, das ein Unternehmen annehmen soll, hängt von mehreren Faktoren ab, darunter: Vorhersage von Zeithorizont, Datenverfügbarkeit, erforderliche Genauigkeit, Größe des Prognosebudgets und Verfügbarkeit von qualifiziertem Personal. Das Bedarfsmanagement besteht darin, alle Informationsquellen zu koordinieren und zu kontrollieren, so dass das produktive System effizient genutzt werden kann und das Produkt termingerecht geliefert wird. Die Nachfrage kann entweder abhängig von der Nachfrage nach anderen Produkten oder Dienstleistungen oder unabhängig sein, weil sie nicht direkt von der anderer Produkte abgeleitet werden kann. Die Prognose kann in vier Grundtypen eingeteilt werden: qualitative, Zeitreihenanalyse, Kausalbeziehungen und Simulation. Qualitative Techniken in der Prognose können Graswurzeln Prognose, Marktforschung, Panel Konsens, historische Analogie und die Delphi-Methode. Zeitreihen-Prognosemodelle versuchen, die Zukunft auf der Grundlage vergangener Daten vorherzusagen. Eine einfache gleitende Durchschnittsprognose wird verwendet, wenn die Nachfrage nach einem Produkt oder einer Dienstleistung ohne saisonale Abweichungen konstant ist. Eine gewichtete gleitende Durchschnittsprognose variiert die Gewichte bei einem bestimmten Faktor und ist somit in der Lage, die Effekte zwischen aktuellen und vergangenen Daten zu variieren. Die exponentielle Glättung verbessert die einfachen und die gewichteten gleitenden Durchschnittsprognosen, da die exponentielle Glättung die neueren Datenpunkte für wichtig hält. Zur Korrektur eines Aufwärts - oder Abwärtstrends bei Daten, die über Zeiträume gesammelt wurden, werden Glättungskonstanten verwendet. Alpha ist die Glättungskonstante, während Delta die Auswirkungen des Fehlers, der zwischen der tatsächlichen und der Prognose auftritt, reduziert. Prognosefehler sind der Unterschied zwischen dem Prognosewert und dem, was tatsächlich aufgetreten ist. Alle Prognosen enthalten einen gewissen Grad an Fehler, aber es ist wichtig, zwischen Fehlerquellen und Fehlermessung zu unterscheiden. Fehlerquellen sind zufällige Fehler und Vorurteile. Es gibt verschiedene Messungen, um den Grad der Fehler in einer Prognose zu beschreiben. Bias-Fehler treten auf, wenn ein Fehler gemacht wird, d. h. nicht die richtige Variable oder die Verschiebung der saisonalen Nachfrage. Während zufällige Fehler nicht erkannt werden können, treten sie normalerweise auf. Ein Tracking-Signal zeigt an, ob der prognostizierte Durchschnitt mit jeglichen Bewegungsänderungen der Nachfrage Schritt hält. Die MAD oder die mittlere absolute Abweichung ist auch ein einfaches und nützliches Werkzeug, um Tracking-Signale zu erhalten. Ein anspruchsvolleres Vorhersage-Tool zur Definition der funktionalen Beziehung zwischen zwei oder mehr korrelierten Variablen ist eine lineare Regression. Dies kann verwendet werden, um eine Variable vorzugeben, die den Wert für einen anderen gibt. Es ist für kürzere Zeiträume nützlich, da es eine lineare Beziehung zwischen Variablen annimmt. Causal Relationship Prognose Versuche, das Auftreten eines Ereignisses auf der Grundlage des Auftretens eines anderen Ereignisses zu bestimmen. Focus Prognose versucht mehrere Regeln, die logisch und leicht zu verstehen, um Vergangenheit Daten in die Zukunft zu projizieren. Heute stehen viele Computerprognoseprogramme zur Verfügung, um Variablen einfach zu prognostizieren. Bei langfristigen Entscheidungen, die auf zukünftigen Prognosen basieren, sollte sorgfältig darauf geachtet werden, die Prognose zu entwickeln. Ebenso sollten mehrere Ansätze zur Prognose verwendet werden. Stata: Datenanalyse und statistische Software Dynamische Panel-Daten (DPD) - Analyse Stata verfügt über eine Reihe von Tools für die dynamische Panel-Datenanalyse: xtabond implementiert den Arellano - und Bond-Schätzer, der die Momentbedingungen in Die von der abhängigen Variablen und den ersten Differenzen der exogenen Variablen abhängen, sind Instrumente für die erste differenzierte Gleichung. Xtdpdsys implementiert den Arellano - und BoverBlundell - und Bond-System-Schätzer, der die xtabond-Moment-Bedingungen und Moment-Bedingungen verwendet, bei denen die verzögerten ersten Differenzen der abhängigen Variablen Instrumente für die Pegelgleichung sind. Xtdpd Für fortgeschrittene Benutzer, ist eine flexiblere Alternative, die Modelle mit niedrigwertigen gleitendurchschnittlichen Korrelationen in den idiosynkratischen Fehlern und vorgegebenen Variablen mit einer komplizierteren Struktur passen kann, als mit xtabond und xtdpdsys erlaubt ist. Mit den Postestimationswerkzeugen können Sie in den ersten differenzierten Resten die serielle Korrelation testen und die Gültigkeit der Überkennungsbeschränkungen prüfen. Aufbauend auf der Arbeit von Layard und Nickell (1986), Arellano und Bond (1991) passen ein dynamisches Modell der Arbeitsnachfrage zu einem unausgewogenen Panel von Firmen im Vereinigten Königreich. Zuerst modellieren wir Beschäftigung auf Löhne, Kapitalstock, Industrieproduktion, Jahrespuppen und einen Zeittrend, einschließlich einer Verzögerung der Beschäftigung und zwei Lohn der Löhne und des Grundkapitals. Wir werden den einstufigen ArellanondashBond Schätzer verwenden und ihre robuste VCE anfordern: Weil wir eine Verzögerung von n in unserem Regressionsmodell aufgenommen haben, verwendet xtabond 2 und zurück als Instrumente. Unterschiede der exogenen Variablen dienen auch als Instrumente. Hier setzen wir unser Modell um, indem wir stattdessen xtdpdsys verwenden, damit wir die ArellanondashBoverBlundellndashBond-Schätzungen erhalten können: Beim Vergleich der Fußzeilen der beiden Commandrsquo-Ausgabe wird der Schlüsselunterschied zwischen den beiden Schätzern verglichen. Xtdpdsys enthalten die verzögerten Unterschiede von n als Instrumente in der Level-Gleichung xtabond nicht. Die Momentbedingungen dieser GMM-Schätzer sind nur gültig, wenn es keine serielle Korrelation in den idiosynkratischen Fehlern gibt. Weil der erste Unterschied des weißen Rauschens notwendigerweise autokorreliert ist, brauchen wir uns nur mit einer zweiten und höheren Autokorrelation zu beschäftigen. Wir können estat abond verwenden, um auf Autokorrelation zu testen: Referenzen Arellano, M. und S. Bond. 1991. Einige Tests der Spezifikation für Panel-Daten: Monte Carlo Beweise und eine Anwendung auf Beschäftigungsgleichungen. Die Überprüfung der ökonometrischen Studien 58: 277ndash297. Layard, R. und S. J. Nickell. 1986. Arbeitslosigkeit in Großbritannien. Economica 53: 5121ndash5169.EViews 8 Feature List EViews 8 bietet eine umfangreiche Palette an leistungsstarken 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 EViews-Features: Basic Data Handling Numerische, alphanumerische (String) und Datumsreihen-Etiketten. Umfangreiche Bibliothek von Operatoren und statistische, mathematische, Datums - und String-Funktionen. Leistungsstarke Sprache für Ausdrucksbearbeitung und Umwandlung vorhandener Daten mit Operatoren und Funktionen. Proben und Musterobjekte erleichtern die Bearbeitung von Datenmengen. Unterstützung für komplexe Datenstrukturen, einschließlich regelmäßiger Daten, unregelmäßig datierte Daten, Querschnittsdaten mit Beobachtungskennungen, datierten und undated-Panel-Daten. Mehrseitige Workfiles. EViews native, disk-basierte Datenbanken bieten leistungsstarke Abfrage-Funktionen und 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, SPSS-native und portable Dateien, Stata-Dateien, roh formatierte ASCII-Text - oder Binärdateien, HTML - oder ODBC-Datenbanken und Abfragen (ODBC-Unterstützung wird nur in der Enterprise Edition bereitgestellt). OLE-Unterstützung für die Verknüpfung von EViews-Ausgabe, einschließlich Tabellen und Grafiken, zu 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. Das EViews Microsoft Excel Add-In ermöglicht es Ihnen, Daten aus EViews Workfiles und Datenbanken aus Excel zu verknüpfen oder zu importieren. Drag-and-Drop-Unterstützung für das Lesen von Daten einfach Dateien in EViews für die automatische Umwandlung von fremden Daten in das EViews Workfile-Format. Leistungsstarke Werkzeuge für die Erstellung neuer Workfile-Seiten aus Werten und Daten in bestehenden Serien. Match Merge, Join, Append, Subset, Größe, Sortierung und Umformung (Stack und Unstack) Workfiles. Einfach zu bedienende automatische Frequenzumwandlung beim Kopieren oder Verknüpfen von Daten zwischen Seiten unterschiedlicher Frequenz. Frequenzumwandlung und Matchmailing unterstützen dynamische Aktualisierung, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern. Automatische Aktualisierung von Formel-Serien, die automatisch neu berechnet werden, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern. Einfach zu bedienende Frequenzumwandlung, einfach kopieren oder verknüpfen Daten zwischen Seiten unterschiedlicher Frequenz. Werkzeuge zur Neuabtastung und Zufallszahlengenerierung zur Simulation. Zufallszahlengenerierung für 18 verschiedene Verteilungsfunktionen mit drei verschiedenen Zufallszahlengeneratoren. Time Series Data Handling Integrierte Unterstützung für die Bearbeitung von Daten und Zeitreihen (sowohl regelmäßig als auch unregelmäßig). Unterstützung für gemeinsame regelmäßige Häufigkeitsdaten (jährlich, halbjährlich, vierteljährlich, monatlich, zweimonatlich, vierzehn Tage, zehntägig, wöchentlich, täglich - 5 Tage Woche, täglich - 7 Tage Woche). Unterstützung für hochfrequente (Intraday) Daten, die Stunden, Minuten und Sekunden Frequenzen erlauben. Darüber hinaus gibt es eine Reihe von weniger häufig auftretenden regelmäßigen Frequenzen, darunter Multi-Jahr, Bimonthly, Fortnight, Zehn-Tag und Täglich mit einer beliebigen Reihe von Tagen der Woche. Spezielle Zeitreihen-Funktionen und Operatoren: Verzögerungen, Unterschiede, Log-Differenzen, gleitende Durchschnitte, etc. Frequenzumwandlung: verschiedene High-to-Low und Low-to-High. Exponentielle Glättung: Single, Double, Holt-Winters und ETS Glättung. Eingebaute Werkzeuge zum Aufhellen der Regression. Hodrick-Prescott-Filterung Band-Pass (Frequenz) Filter: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald feste Länge und volle Probe asymmetrische Filter. Saisonale Anpassung: Volkszählung X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, gleitender Durchschnitt. Interpolation, um fehlende Werte innerhalb einer Serie auszufüllen: Linear, Log-Linear, Catmull-Rom Spline, Cardinal Spline. Statistik Grunddaten Zusammenfassungen Zusammenfassungen der Zusammenfassungen. Tests der Gleichheit: T-Tests, ANOVA (ausgewogen und unausgewogen, mit oder ohne heteroskedastische Abweichungen), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-Platz, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-Test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Einweg-Tabellierungs-Kreuztabellen mit Assoziationsmaßstäben (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 und Teilanalyse. Hauptkomponentenanalyse einschließlich Scree-Plots, Biplots und Beladungsplots sowie gewichtete Komponenten-Score-Berechnungen. Faktoranalyse ermöglicht die Berechnung von Assoziationsmaßstäben (einschließlich Kovarianz und Korrelation), Eindeutigkeitsschätzungen, Faktorbelastungsschätzungen und Faktorzahlen sowie die Durchführung von Schätzdiagnosen und Faktorrotation mit einer von über 30 verschiedenen orthogonalen und schrägen Methoden. Empirische Verteilungsfunktion (EDF) Tests für den Normalen, Exponential, Extremwert, Logistik, Chi-Quadrat, Weibull oder Gamma-Verteilungen (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogramme, Häufigkeitspolygone, Kantenfrequenz-Polygone, durchschnittlich verschobene Histogramme, CDF-Überlebens-Quantil, Quantil-Quantil, Kerndichte, theoretische Verteilungen, Boxplots. Scatterplots mit parametrischen und nicht parametrischen Regressionslinien (LOWESS, lokales Polynom), Kernregression (Nadaraya-Watson, lokales lineares, lokales Polynom). Oder Vertrauenslipsen. Zeitreihe Autokorrelation, partielle Autokorrelation, Kreuzkorrelation, Q-Statistik. Granger Kausalitätstests, einschließlich Panel Granger Kausalität. Einheit Wurzeltests: Augmented Dickey-Fuller, GLS transformiert Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron. Kointegrationstests: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park hinzugefügt Variablen und Hansen Stabilität. Unabhängigkeitstests: Brock, Dechert, Scheinkman und LeBaron Varianz-Verhältnis-Tests: Lo und MacKinlay, Kim Wildbootstrap, Wrights Rang, Rank-Score und Sign-Tests. Wald und mehrere Vergleichsvarianz-Verhältnis-Tests (Richardson und Smith, Chow und Denning). Langzeitvarianz und Kovarianzberechnung: symmetrische oder oder einseitige Langzeitkovarianzen mit nichtparametrischem Kernel (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametrischer VARHAC (Den Haan und Levin 1997) und vorgewählter Kernel (Andrews und Monahan 1992) Methoden. Darüber hinaus unterstützt EViews Andrews (1991) und Newey-West (1994) automatische Bandbreitenauswahlmethoden für Kernelschätzer und informationskriterienbasierte Verzögerungslängenauswahlmethoden für VARHAC und Prewhitening Schätzung. Panel - und Pool-By-Group - und By-Period-Statistiken und Tests. Einheit 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) Tafelkausalitätstests Schätzung Regression Lineare und nichtlineare gewöhnliche kleinste Quadrate (multiple Regression). Lineare Regression mit PDLs auf beliebig viele unabhängige Variablen. Robuste Regression Analytische Derivate für nichtlineare Schätzung. Gewichtete kleinste Quadrate Weiß und Newey-West robuste Standardfehler. HAC-Standardfehler können unter Verwendung von nichtparametrischen Kernel-, parametrischen VARHAC - und vorgewalzten Kernel-Methoden berechnet werden und erlauben Andrews und Newey-West automatische Bandbreitenauswahlverfahren für Kernelschätzer und informationskriterienbasierte Verzögerungslängenauswahlverfahren für VARHAC und Prewhitening Schätzung. Lineare Quantilregression und kleinste absolute Abweichungen (LAD), einschließlich der Hubers Sandwich - und Bootstrapping-Kovarianzberechnungen. Stufenweise Regression mit 7 verschiedenen Auswahlverfahren. ARMA und ARMAX Lineare Modelle mit autoregressiven gleitenden durchschnittlichen, saisonalen autoregressiven und saisonalen gleitenden durchschnittlichen Fehlern. Nichtlineare Modelle mit AR - und SAR-Spezifikationen. Schätzung mit der Backcasting-Methode von Box und Jenkins oder durch bedingte kleinste Quadrate. Instrumental-Variablen und GMM Lineare und nichtlineare zweistufige kleinste Quadrate instrumentelle Variablen (2SLSIV) und generalisierte Methode der Momente (GMM) Schätzung. Lineare und nichtlineare 2SLSIV-Schätzung mit AR - und SAR-Fehlern. Begrenzte Informationen Maximum Likelihood (LIML) und K-Klasse Schätzung. Große Auswahl an GMM-Gewichtungsmatrix-Spezifikationen (White, HAC, User-bereitgestellt) mit Kontrolle über die Gewichtsmatrix-Iteration. GMM-Schätzoptionen umfassen die kontinuierliche Aktualisierung der Schätzung (CUE) und eine Vielzahl neuer Standardfehleroptionen, einschließlich Windmeijer-Standardfehler. Die IVGMM-spezifische Diagnostik umfasst den Instrumenten-Orthogonalitätstest, einen Regressor-Endogenitätstest, einen schwachen Instrumententest und einen GMM-spezifischen Haltepunkttest ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, Integrated GARCH. Die lineare oder nichtlineare Mittelgleichung kann sowohl ARCH - als auch 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-Probe-Prognosen der bedingten Varianz und Mittelwert und permanente Komponenten. Begrenzte abhängige Variable Modelle Binär Logit, Probit und Gompit (Extreme Value). Bestellt Logit, Probit und Gompit (Extreme Value). Zensierte und abgeschnittene Modelle mit normalen, logistischen und extremen Wertfehlern (Tobit, etc.). Zählmodelle mit Poisson, negativen Binomial - und Quasi-Maximum-Likelihood (QML) Spezifikationen. Heckman Selection Modelle. HuberWhite robuste Standardfehler Count-Modelle unterstützen generalisierte lineare Modell - oder QML-Standardfehler. Hosmer-Lemeshow und Andrews Goodness-of-Fit-Tests für Binärmodelle. Einfache Speicherung von Ergebnissen (einschließlich verallgemeinerter Residuen und Gradienten) zu neuen EViews Objekten für weitere Analysen. Die allgemeine GLM-Schätzmaschine kann verwendet werden, um mehrere dieser Modelle abzuschätzen, mit der Möglichkeit, robuste Kovarianzen einzuschließen. Panel DataPooled Time Series, Querschnittsdaten Lineare und nichtlineare Schätzung mit additivem Querschnitt und zeitlich festgelegten oder zufälligen Effekten. Wahl der quadratischen Einschätzer (QUEs) für Komponentenabweichungen in zufälligen Effektmodellen: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. 2SLSIV Schätzung mit Querschnitt und Periode feste oder zufällige Effekte. Schätzung mit AR-Fehlern mit nichtlinearen kleinsten Quadraten auf einer transformierten Spezifikation Generalisierte kleinste Quadrate, verallgemeinerte 2SLSIV-Schätzung, GMM-Schätzung, die für Querschnitts - oder Perioden-heteroskedastische und korrelierte Spezifikationen erlaubt. Lineare dynamische Panel-Datenschätzung mit ersten Differenzen oder orthogonalen Abweichungen mit periodenspezifischen vorgegebenen Instrumenten (Arellano-Bond). Panel serielle Korrelationstests (Arellano-Bond). Robuste Standardfehlerberechnungen beinhalten sieben Arten von robusten White - und Panel-korrigierten Standardfehlern (PCSE). Prüfung von Koeffizientenbeschränkungen, weggelassenen und redundanten Variablen, Hausman-Test auf korrelierte zufällige Effekte. Platten-Wurzeltests: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher-Test 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). Generalisierte Linearmodelle Normal, Poisson, Binomial, Negative Binomial, Gamma, Inverse Gaussian, Exponential Mena, Power Mittel, Binomial Squared Familien. Identity, Log, Log-Komplement, Logit, Probit, Log-Log, kostenlos Log-Log, Inverse, Power, Power Odds Ratio, Box-Cox, Box-Cox Odds Ratio Link-Funktionen. Vorherige Varianz und Frequenzgewichtung. Fixed, Pearson Chi-Sq, Abweichung und benutzerdefinierte Dispersion Spezifikationen. Unterstützung für QML Schätzung und Prüfung. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring und BHHH Schätzalgorithmen. Ordentliche Koeffizienten Kovarianzen berechnet mit erwarteten oder beobachteten Hessischen oder das äußere Produkt der Gradienten. Robuste Kovarianz schätzt mit GLM, HAC oder HuberWhite Methoden. Einzelne Gleichung Kointegrierende Regression Unterstützung für drei voll effiziente Schätzmethoden, voll modifizierte OLS (Phillips und Hansen 1992), Canonical Cointegrating Regression (Park 1992) und Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock und Watson 1993 Engle und Granger (1987) und Phillips und Ouliaris (1990) Restbasierte Tests, Hansens (1992b) Instabilitätstest und Parks (1992) hinzugefügt Variablen Test Flexible Spezifikation der Trend und deterministischen Regressoren in der Gleichung und Cointegration Regressoren Spezifikation. Vollständig vorgestellten Schätzung der langfristigen Abweichungen für FMOLS und CCR Automatische oder feste Verzögerungsauswahl für DOLS-Verzögerungen und - Leitungen und für langwierige Varianz-Whitening-Regression Rescaled OLS und robuste Standardfehlerberechnungen für DOLS Benutzerdefinierte Maximum Likelihood Verwenden Sie Standard-EViews-Serienausdrücke, um die Log-Likelihood-Beiträge zu beschreiben. Beispiele für multinomiale und bedingte Logit-, Box-Cox-Transformationsmodelle, Ungleichgewichts-Switching-Modelle, Probit-Modelle mit heteroskedastischen Fehlern, verschachteltem Logit, Heckman-Probenauswahl und Weibull-Gefahrenmodellen. Systeme der Gleichungen Lineare und nichtlineare Schätzung. Least Quadrate, 2SLS, Gleichung gewichtete Schätzung, scheinbar nicht zusammenhängende Regression, dreistufige Least Quadrate GMM mit Weiß - und HAC-Gewichtungsmatrizen. AR-Schätzung mit nichtlinearen kleinsten Quadraten auf einer transformierten Spezifikation. Vollständige Information Maximum Likelihood (FIML). Schätzung der strukturellen Faktorisierungen in VARs durch Auferlegung kurz - oder langfristiger Beschränkungen. Bayesischen VARs. Impulsantwortfunktionen in verschiedenen tabellarischen und grafischen Formaten mit Standardfehler, die analytisch oder nach Monte-Carlo-Methoden berechnet wurden. Impulsantwortstöße, berechnet aus Cholesky-Faktorisierung, Ein-Einheits - oder Ein-Standard-Abweichungsresten (Ignorieren von Korrelationen), generalisierten Impulsen, Strukturfaktorisierung oder einer benutzerdefinierten Vektormatrixform. Eingehende und testen Sie lineare Einschränkungen für die Kointegrationsbeziehungen und die Anpassungskoeffizienten in VEC-Modellen. Anzeigen oder Erzeugen von Kointegrationsbeziehungen aus geschätzten VEC-Modellen. Umfangreiche Diagnostik einschließlich: Granger Kausalitätstests, gemeinsame Verzögerungsausschlussprüfungen, Nachhaltigkeitskriterienauswertung, Korrelogramme, Autokorrelation, Normalität und Heteroskedastiktests, Kointegrationstests, andere multivariate Diagnostik. Multivariate ARCH Bedingte Konstante Korrelation (p, q), Diagonale VECH (p, q), Diagonale BEKK (p, q), mit asymmetrischen Begriffen. Umfangreiche Parametrierungswahl für die Diagonal-VECHs-Koeffizientenmatrix. Exogene Variablen, die in den Mittel - und Varianzgleichungen nichtlinear und AR-Terme erlaubt sind, die in den mittleren Gleichungen erlaubt sind. Bollerslev-Wooldridge robuste Standardfehler. Normal oder Schüler t multivariate Fehlerverteilung Eine Auswahl von analytischen oder (schnellen oder langsamen) numerischen Derivaten. (Analytics-Derivate, die für einige komplexe Modelle nicht verfügbar sind) Generieren Sie Kovarianz, Varianz oder Korrelation in verschiedenen tabellarischen und grafischen Formaten aus geschätzten ARCH-Modellen. State Space Kalman-Filteralgorithmus zur Schätzung von benutzerdefinierten Einzel - und Multiequations-Strukturmodellen. Exogene Variablen in der Zustandsgleichung und vollständig parametrisierte Varianzspezifikationen. Generieren Sie einstufige Vorwärts-, gefilterte oder geglättete Signale, Zustände und Fehler. Beispiele umfassen zeitvariable Parameter, multivariate ARMA und quasilikelihood stochastische Volatilitätsmodelle. Testen und Auswerten Tatsächliche, montierte, verbleibende Grundstücke. Wald-Tests für lineare und nichtlineare Koeffizienten Einschränkungen Vertrauen Ellipsen zeigt die gemeinsame Konfidenz Region von zwei Funktionen der geschätzten Parameter. Andere Koeffizientendiagnosen: Standardisierte Koeffizienten und Koeffizientenelastizitäten, Konfidenzintervalle, Varianzinflationsfaktoren, Koeffizientenabweichungszerlegungen. Ausgelassene und redundante Variablen LR-Tests, restliche und quadrierte Restkorrelogramme und Q-Statistiken, Rest-Serien-Korrelation und ARCH-LM-Tests. Weiß, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey und Glejser Heteroskedastentests. Stabilitätsdiagnostik: Chow-Breakpoint - und Prognosetests, Quandt-Andrews unbekannter Breakpoint-Test, Bai-Perron-Breakpoint-Tests, Ramsey-RESET-Tests, OLS-rekursive Schätzung, Einflussstatistik, Leverage-Plots. ARMA-Gleichungsdiagnose: Graphen oder Tabellen der inversen Wurzeln des AR - und MA-charakteristischen Polynoms, vergleichen das theoretische (geschätzte) Autokorrelationsmuster mit dem tatsächlichen Korrelationsmuster für die Strukturreste, zeigen die ARMA-Impulsantwort auf einen Innovationsschock und die ARMA-Frequenz an Spektrum. Einfache Ergebnisse (Koeffizienten, Koeffizienten Kovarianz Matrizen, Residuen, Gradienten, etc.) zu EViews Objekte für weitere Analyse. Siehe auch Schätzung und Gleichungssysteme für zusätzliche spezialisierte Prüfverfahren. Prognose und Simulation In - oder out-of-sample statische oder dynamische Prognose aus geschätzten Gleichungsobjekten mit Berechnung des Standardfehlers der Prognose. Forecast graphs and in-sample forecast evaluation: RMSE, MAE, MAPE, Theil Inequality Coefficient and proportions State-of-the-art model building tools for multiple equation forecasting and multivariate simulation. Model equations may be entered in text or as links for automatic updating on re-estimation. Display dependency structure or endogenous and exogenous variables of your equations. Gauss-Seidel, Broyden and Newton model solvers for non-stochastic and stochastic simulation. Non-stochastic forward solution solve for model consistent expectations. Stochasitc simulation can use bootstrapped residuals. Solve control problems so that endogenous variable achieves a user-specified target. Sophisticated equation normalization, add factor and override support. Manage and compare multiple solution scenarios involving various sets of assumptions. Built-in model views and procedures display simulation results in graphical or tabular form. Graphs and Tables Line, dot plot, area, bar, spike, seasonal, pie, xy-line, scatterplots, boxplots, error bar, high-low-open-close, and area band. Powerful, easy-to-use categorical and summary graphs. Auto-updating graphs which update as underlying data change. Observation info and value display when you hover the cursor over a point in the graph. Histograms, average shifted historgrams, frequency polyons, edge frequency polygons, boxplots, kernel density, fitted theoretical distributions, boxplots, CDF, survivor, quantile, quantile-quantile. Scatterplots with any combination parametric and nonparametric kernel (Nadaraya-Watson, local linear, local polynomial) and nearest neighbor (LOWESS) regression lines, or confidence ellipses. Interactive point-and-click or command-based customization. Extensive customization of graph background, frame, legends, axes, scaling, lines, symbols, text, shading, fading, with improved graph template features. Table customization with control over cell font face, size, and color, cell background color and borders, merging, and annotation. Copy-and-paste graphs into other Windows applications, or save graphs as Windows regular or enhanced metafiles, encapsulated PostScript files, bitmaps, GIFs, PNGs or JPGs. Copy-and-paste tables to another application or save to an RTF, HTML, or text file. Manage graphs and tables together in a spool object that lets you display multiple results and analyses in one object Commands and Programming Object-oriented command language provides access to menu items Batch execution of commands in program files. Looping and condition branching, subroutine, and macro processing. String and string vector objects for string processing. Extensive library of string and string list functions. Extensive matrix support: matrix manipulation, multiplication, inversion, Kronecker products, eigenvalue solution, and singular value decomposition. External Interface and Add-Ins EViews COM automation server support so that external programs or scripts can launch or control EViews, transfer data, and execute EViews commands. EViews offers COM Automation client support application for MATLAB and R servers so that EViews may be used to launch or control the application, transfer data, or execute commands. The EViews Microsoft Excel Add-in offers a simple interface for fetching and linking from within Microsoft Excel (2000 and later) to series and matrix objects stored in EViews workfiles and databases. The EViews Add-ins infrastructure offers seamless access to user-defined programs using the standard EViews command, menu, and object interface. Download and install predefined Add-ins from the EViews website. For sales information please email saleseviews For technical support please email supporteviews Please include your serial number with all email correspondence. For additional contact information, see our About page.