Dynamisk Panel Data Glidande Medelvärde

Tänk dig att du har uppgifter om priser för många produkter. För var och en av produkterna registrerar du prisinformation per vecka. clear set obs 200 gen prodid n Varje produkt har ett unikt genomsnittspris genprodprice rpoisson (5) 7 Du har data om veckopriser i 200 veckor. expandera 200 bysort prodid: gen tn label var t Vecka Det finns också vissa säsongsvariationer säsongsbetonade .2sin (pit50) Liksom en allmän trend trend trend t.005 Den första observationen är inte korrelerad med något genpris prodprice2.5 trend rpoisson (10) 10 om t1 ersätta pris prodprice2 trend säsong .7pricen-1 .3rpoisson (10) 10 om t2 ersätta prisprovprice trend säsong .5pricen-1 .2pricen-2 .3rpoisson (10) 10 om t3 ersätta prisprovprice trend säsongsbetonad .3pricen-1, 2pricen-2, 2pricen-3, 3 rpoisson (10) 10 om t4 ersätter prisutvecklingsutvecklingen säsongsbetonad .3pricen-1, l75pricen-2 .125pricen-3 .1pricen-4 .3rpoisson (10) 10 om tgt4 en globabl för att lagra global twograph forv i 16 globala twograph (linjepriset t om prodid i) twoway twograph, legend (off) titel (Sann prisutveckling för första sex produkter) Nu kan vi föreställa oss att ovanstående genererade data är den sanna prisinformationen som är fundamentalt observerbar. I stället har du flera samlingar av data per vecka på priser som variera olika med några slumpmässiga tillsatsfel. expandera 3 bysort prodid t: gen prodobs n gen pricecollect price normal () .25 Men prisinformationen du har har några poster som 10 felaktigt har skrivits in felaktigt. gen entryerror rbinomial (1, 1) gen scalarror rnormal () 1 genprisobs pricecollect (1entryerrorscalarerror) label var priceobs Inspelat pris Dessutom har 35 av dina prisuppgifter aldrig samlats gen saknas rbinomial (1, .35) drop if missing1 Skapa en globabl för att lagra global twograph forv i 16 global twograph (line priceobs t om prodid i amp prodobs1) twoway twograph, legend (off) titel (Observerade prisutvecklingar för första sex produkter) behåll t priceobs prodid entryerror Jag håller inmatningsfel i dataset som ett medel för jämförelse men det skulle inte observeras direkt. Frågan är: Kan du nu med denna röriga data återhämta prisdata som liknar originalet Det första vi bör utnyttja är duplicerad inspelad data. scatter priceobs t om prodid 1, titel (Det är lätt att se enskilda avvikelser) Det är lätt att se enskilda avvikelser men vi vill inte gå igenom alla 200 produkter för att identifiera enskilda prisutjämnare. Vi vill komma fram till ett system för att identifiera outliers. Låter generera en medelvärde för produkt och tidsförskjutning prodid t: egen pricemean mean (priceobs) Låt oss flagga någon observation som är 120 större än medelvärdet eller 80 mindre än medelvärdet. genflagga (pricemean priceobs1.2 pricemean lt priceobs.8) Låt oss se hur det fungerar: två (scatter priceobs t om prodid 1) (scatter priceobs t om prodid 1 amp flagg1. msymbol (lgx)). titel (Några av outliers kan identifieras bara titta på den genomsnittliga) legenden (av) corr flag entryerror Vår flagga är korrelerad cirka 45 med postfel. Det här är bra men vi kan göra det bättre. Jag föreslår det snarare än att använda bara medelvärdet att vi konstruerar ett glidande medelpris och se hur varje inmatning avviker från medeltalet. Det enda problemet är att det rörliga genomsnittliga kommandot kräver xtset och det kräver endast en post per tidsperiod. Så säger jag att vi ändrar tidsvariabeln och lägger till som om den är inspelad vid en annan tidpunkt i veckan, observationsnumret. Vi behöver nyligen generera prodob eftersom vi inte vet vilken observation som saknas från varje produkt. bysort prodid t: gen prodobs n gen t2 t4 prodobs xtset anger panelens datapanel ID och tidsserie nivå. xtset prodid t2 Kommandot vi ska använda är tssmooth Det är kodat så att genom att ange ma betyder det att flytta genomsnittet och fönstret berättar Stata hur många tidsperioder som ska räknas fram och hur många bakom i den rörliga luftningen. Det här kommandot kan ta ett tag. tssmooth ma mapriceobspriceobs, window (23 0 23) 23 är i kraft 5 veckor framåt och 5 veckor bakom 0 berättar stata att inte inkludera inself i det genomsnittet Det rörliga genomsnittet två (scatter priceobs t om prodid 1) (linjekartriceobs t om prodid 1) (linje pricemean t om prodid 1). titel (det rörliga genomsnittet är mindre framgångsrikt för outliers) Det rörliga genomsnittet är stabilare än bara tidsgenomsnittet. Låt oss försöka flagga med hjälp av den glidande genomsnittliga cap drop-flaggan gen flag2 (mapriceobs gt priceobs1.2 mapriceobs lt priceobs.8) två (scatter priceobs t om prodid 1) (scatter priceobs t om prodid 1 amp flagg21. Msymbol (lgx)). titel (Moving Average kan också vara användbar) legend (av) corr flag2 entryerror Släppa vår flaggade dataförlust om flag21 Minska till den veckovisa nivån kollaps priceobs, med (prodid t) label var priceobs Medelpris observerat forv i 16 global twograph priceobs t om prodid i) twoway twograph, legend (off) titel (Observerad prismönster för första sex produkter) Data ser mycket bättre ut, men vi har fortfarande tydligt några oönskade utestängningar. Vi kunde dra nytta av produktutvecklingarna för att hjälpa till att identifiera avvikande produkter inom produktpriserna. bysort t: egen aveprice medelvärde (priceobs) reg priceobs aveprice om prodid 1 förutsäger resid1, restreg priceobs aveprice om prodid 2 förutsäger resid2, restreg priceobs aveprice om prodid 3 förutsäger resid3, resterande twoway (radresid t om prodid 1) priceobs t om prodid 1) (radrester t om prodid 2) (linjepriser t om prodid 2) (rad återstoden t ex prodid 3) (linjepriser t om prodid 3). titel (Resterna är tydliga indikatorer på outliers) legend (off) Låt oss slutligen släppa observationer med rester som är större än 1,5 standardavvikelser från medelvärdet. qui forv i1200 reg priceobs aveprice om prodid jag förutspår residtemp, rest summa resttemp ersätt flagga ((residtemp-r (mean) gtr (sd) 1,5 residtemp-r (medel) droppe residtemp Låt oss se hur det fungerar: två (scatter priceobs t om prodid 2) (scatter priceobs t om prodid 2 amp flagg 1. msymbol (lgx)) title (Nu försöker du bara ta bort några slutliga outliers) legend (off) Plotting product 1 prissättning i förhållande till outliers. global twograph forv i 16 global twograph linje prisobs t om prodid i) Slutligen släppa avvikelsen droppe om flagga En sista graf globala twograph forv i 16 globala twograph (scatter priceobs t om prodid i) twoway twograph, legend (off) titel (Observerad prisutveckling för första sex produkter) Inte så rent som vår första graf men definitivt mycket bättre. Du måste ha javascript aktiverat för att kunna se den här webbplatsen. Ändra dina webbläsarinställningar för att aktivera javascript och ladda om den här sidan. d Typer av prognoser Tidsserieanalys DefinieradeQualitativa tekniker i prognos Grassrötter Marknadsundersökningspanel Konsensus Historisk analys Delphi Metod Tidsserieanalys Enkelt Flyttande Medelviktad Flytande Medel Exponentiell Utjämning Exponentiell Utjämning Definierad Utjämning Konstant Alfa (945) Definierad Utjämning Konstant Delta (948) Definierad Prognos Fel Felkällor Felaktighet Mätning av Fel Mean Absolute Deviation (MAD) Definierad Spårningssignal Definierad Linjär Regressionsanalys Linjär Regression Prognos Definierad sönderdelning av en Time SeriesCausal Relationship Prognos Casual Relationship Definierad Multipel Regression AnalysisFocus Prognosmetodik för Fokusprognos Fokusprognos Definierad webbaserad prognos: Samordningsplanering, prognostisering och upprepning (CPFR) CPFR DefinedForecasts är avgörande för varje företagsorganisation och för varje viktigt ledningsbeslut. Medan en prognos aldrig är perfekt på grund av den externa affärsmiljöns dynamiska karaktär, är det fördelaktigt för alla nivåer av funktionell planering, strategisk planering och budgetplanering. Beslutsfattare använder prognoser för att göra många viktiga beslut om organisationens framtida inriktning. Prognostekniker och modeller kan vara både kvalitativa och kvantitativa, och deras nivå av sofistikering beror på typen av information och beslutets inverkan. Den prognosmodell som ett företag ska anta beror på flera faktorer, bland annat: prognostisering av tidshorisont, tillgänglighet av data, noggrannhet, budgetprognosens storlek och tillgång till kvalificerad personal. Demandhantering finns för att samordna och styra alla efterfrågekällor så att produktivsystemet kan användas effektivt och produkten levereras i tid. Efterfrågan kan antingen vara beroende av efterfrågan på andra produkter eller tjänster eller oberoende eftersom det inte kan härledas direkt från andra produkters. Prognoser kan klassificeras i fyra grundläggande typer: kvalitativ, tidsserieanalys, orsakssamband och simulering. Kvalitativa tekniker i prognoser kan omfatta gräsrotsprognoser, marknadsundersökningar, panelöverenskommelse, historisk analogi och Delphi-metoden. Tidsserieprognosmodeller försöker förutse framtiden utifrån tidigare data. En enkel rörlig genomsnittlig prognos används när efterfrågan på en produkt eller tjänst är konstant utan några säsongsvariationer. En vägd glidande medelprognos varierar vikterna, givet en viss faktor och kan således variera effekterna mellan nuvarande och tidigare data. Exponentiell utjämning förbättras på de enkla och viktiga rörliga genomsnittliga prognoserna, eftersom exponentiell utjämning anser att de senaste datapunkterna blir viktigare. För att korrigera eventuella uppåtgående eller nedåtriktade trender i data som samlats över tidsperioder används utjämningskonstanter. Alpha är utjämningskonstanten, medan delta minskar effekten av det fel som uppstår mellan själva och prognosen. Prognosfel är skillnaden mellan prognosvärdet och vad som faktiskt inträffade. Alla prognoser innehåller viss grad av fel, men det är viktigt att skilja mellan felkällor och mätning av fel. Källor av fel är slumpmässiga fel och förspänning. Olika mätningar finns för att beskriva graden av fel i en prognos. Biasfel uppstår när ett misstag görs, dvs inte den korrekta variabeln eller förskjutningen av säsongens efterfrågan. Medan slumpmässiga fel inte kan detekteras sker de normalt. En spårningssignal indikerar huruvida prognosmedlet överensstämmer med eventuella rörelseförändringar i efterfrågan. MAD eller den genomsnittliga absoluta avvikelsen är också ett enkelt och användbart verktyg för att erhålla spårningssignaler. Ett mer sofistikerat prognosverktyg för att definiera det funktionella förhållandet mellan två eller flera korrelerade variabler är linjär regression. Detta kan användas för att förutsäga en variabel som ger värdet för en annan. Det är användbart för kortare tidsperioder eftersom det förutsätter ett linjärt förhållande mellan variabler. Prognos för orsakssammanhang försöker bestämma förekomsten av en händelse baserat på förekomsten av en annan händelse. Fokusprognoser försöker flera regler som verkar logiska och lätta att förstå för att projicera tidigare data i framtiden. Idag finns många prognosprogram för datorer tillgängliga för att enkelt kunna beräkna variabler. När långsiktiga beslut baseras på framtida prognoser, bör stor omsorg tas för att utveckla prognosen. Likaså bör flera metoder för prognos användas. Stata: Dataanalys och statistisk programvara Dynamisk paneldata (DPD) - analys Stata har en uppsättning verktyg för dynamisk paneldataanalys: xtabond implementerar Arellano - och Bond-estimatorn, som använder momentbetingelser i vilka lag av den beroende variabeln och de första skillnaderna i de exogena variablerna är instrument för den första differentierade ekvationen. xtdpdsys implementerar Arellano - och BoverBlundell - och Bond-systemestimatorn, som använder xtabond-momentförhållandena och momentförhållandena i vilka fördröjda första skillnader i den beroende variabeln är instrument för nivåekvationen. xtdpd. för avancerade användare, är ett mer flexibelt alternativ som kan passa modeller med lågbeställda rörelseregelskorrelationer i de idiosynkratiska fel och förutbestämda variabler med en mer komplicerad struktur än tillåten med xtabond och xtdpdsys. Postestimeringsverktygen gör att du kan testa för seriell korrelation i de första differentierade resterna och testa validiteten för de överidentifierande begränsningarna. Arellano och Bond (1991) bygger på arbetet Layard och Nickell (1986) en dynamisk modell av arbetskraftsbehov till en obalanserad panel av företag i Storbritannien. Först modellerar vi sysselsättning på löner, kapitalstockar, industriproduktion, årsdummier och en tidsutveckling, inklusive en anställningstid och två lager av löner och kapitalstockar. Vi kommer att använda enstegs ArellanondashBond-estimatorn och begära deras robusta VCE: Eftersom vi inkluderade en nackdel i vår regressionsmodell, använde xtabond lags 2 och tillbaka som instrument. Skillnader i exogena variabler fungerar också som instrument. Här återställs vi vår modell, med hjälp av xtdpdsys istället så att vi kan få ArellanondashBoverBlundellndashBond uppskattningar: Att jämföra sidfoten av de två kommandonautgångarna illustrerar nyckelfaktorn mellan de två estimatorns. xtdpdsys inkluderade de fördröjda skillnaderna i n som instrument i nivån ekvationen xtabond gjorde det inte. Förhållandena för dessa GMM-estimatorer är endast giltiga om det inte finns någon seriell korrelation i de idiosynkratiska felen. Eftersom den första skillnaden i vitt brus nödvändigtvis är autokorrelerat, behöver vi bara oroa sig för andra och högre autokorrelation. Vi kan använda Estat Abond att testa för autokorrelation: Referenser Arellano, M. och S. Bond. 1991. Några test av specifikation för paneldata: Monte Carlo bevis och en ansökan till anställningsekvationer. Granskningen av Econometric Studies 58: 277ndash297. Layard, R. och S. J. Nickell. 1986. Arbetslöshet i Storbritannien. Economica 53: 5121ndash5169.EViews 8 Funktionslista EViews 8 erbjuder ett brett utbud av kraftfulla funktioner för datahantering, statistik och ekonometrisk analys, prognos och simulering, datapresentation och programmering. Medan vi inte kan lista allt, erbjuder följande lista en glimt på de viktiga funktionerna EViews: Basic Data Handling Numeric, alfanumeriska (string) och datumserievärdesetiketter. Omfattande bibliotek med operatörer och statistiska, matematiska, datum och strängfunktioner. Kraftfullt språk för uttryckshantering och omvandling av befintlig data med operatörer och funktioner. Prover och provobjekt underlättar bearbetning på underuppsättningar av data. Stöd för komplexa data strukturer inklusive regelbunden daterad data, oregelbunden daterad data, tvärsnittsdata med observationsidentifierare, daterad och odaterad paneldata. Flersidiga arbetsfiler. EViews inbyggda diskbaserade databaser ger kraftfulla sökfunktioner och integration med EViews-arbetsfiler. Konvertera data mellan EViews och olika kalkylblad, statistiska och databasformat, inklusive (men inte begränsat till): Microsoft Access - och Excel-filer (inklusive. XSLX och. XLSM), Gauss Dataset-filer, SAS Transportfiler, SPSS inbyggda och bärbara filer, Stata-filer, råformaterade ASCII-text - eller binära filer, HTML - eller ODBC-databaser och frågor (ODBC-stöd ges endast i Enterprise Edition). OLE-stöd för att länka EViews-utdata, inklusive tabeller och diagram, till andra paket, inklusive Microsoft Excel, Word och Powerpoint. OLEDB-stöd för att läsa EViews-arbetsfiler och databaser med hjälp av OLEDB-medvetna klienter eller anpassade program. Stöd för FRED (Federal Reserve Economic Data) databaser. Enterprise Edition stödjer Global Insight DRIPro och DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet och Moodys Economy databaser. EViews Microsoft Excel Add-in kan du länka eller importera data från EViews-arbetsfiler och databaser från Excel. Dra och släpp stöd för att läsa data helt enkelt släppa filer i EViews för automatisk omvandling av utländska data till EViews-arbetsformat. Kraftfulla verktyg för att skapa nya arbetsblad från värden och datum i befintliga serier. Matcha sammanslagna, gå med, lägga till, dela in, ändra storlek, sortera och omforma (stack och unstack) workfiles. Enkel att använda automatisk frekvensomvandling vid kopiering eller länkning av data mellan sidor med olika frekvenser. Frekvensomvandling och matchning av sammanslagning stöder dynamisk uppdatering när underliggande data ändras. Automatisk uppdatering av formelserier som automatiskt omberäknas när underliggande data ändras. Lättanvänd frekvensomvandling, enkelt kopiera eller länka data mellan sidor med olika frekvenser. Verktyg för resampling och slumptalsgenerering för simulering. Slumpmässig talgenerering för 18 olika distributionsfunktioner med tre olika slumptalsgeneratorer. Time Series Data Handling Integrerat stöd för hantering av data och tidsseriedata (både regelbundna och oregelbundna). Stöd för vanliga regelbundna frekvensdata (årlig, halvårsvis, kvartalsvis, månad, tvåhundrad, fjorton dagar, tio dagar, veckovis, daglig - 5 dagars vecka, dagligen - 7 dagars vecka). Stöd för högfrekventa (intradag) data, vilket möjliggör timmar, minuter och sekunder frekvenser. Dessutom finns det ett antal mindre vanligt förekommande regelbundna frekvenser, inklusive flerår, tvåton, fjorton dag, tio dag och dagligen med ett godtyckligt antal dagar i veckan. Specialiserade tidsseriefunktioner och operatörer: lags, skillnader, log-skillnader, glidande medelvärden, etc. Frekvensomvandling: olika höga till låga och låga till höga. Exponentiell utjämning: singel, dubbel, Holt-Winters och ETS-utjämning. Inbyggda verktyg för vitare regression. Hodrick-Prescott-filtrering. Band-pass (frekvens) filtrering: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald fixerad längd och fullt urval asymmetriska filter. Säsongsjustering: Folkräkning X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, glidande medelvärde. Interpolering för att fylla i saknade värden inom en serie: Linjär, Loglinjär, Catmull-Rom Spline, Kardinal Spline. Statistik Grundläggande datasammanfattningar av gruppsammanfattningar. Tester av jämlikhet: t-test, ANOVA (balanserad och obalanserad, med eller utan heteroskedastiska avvikelser.), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-kvadrat, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Envägs tabulering av kors-tabulering med associeringsåtgärder (Phi-koefficient, Cramers V, Contingence Coefficient) och oberoende testning (Pearson Chi-Square, Sannolikhetsförhållande G2). Covarians - och korrelationsanalys inklusive Pearson, Spearman rank-order, Kendalls tau-a och tau-b och partiell analys. Huvudkomponentanalys inklusive scree plots, biplots och loading plots, och viktade komponent poäng beräkningar. Faktoranalys som möjliggör beräkning av associeringsåtgärder (inklusive kovarians och korrelation), unika estimat, felförlängningsuppskattningar och faktorvärden, samt att utföra uppskattningsdiagnos och faktorrotation med hjälp av en av över 30 olika ortogonala och snedställda metoder. Test av empirisk distribution (EDF) för det normala, exponentiella, extrema värdet, logistiska, Chi-kvadrat-, Weibull - eller Gamma-distributionerna (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogram, Frekvenspolygoner, Kantfrekvenspolygoner, Medeltryckta Histogram, CDF-Överlevande-Quantil, Kvantilkvantil, Kärntäthet, Tillpassade teoretiska fördelningar, Boxplots. Spridningsplottor med parametriska och icke parametriska regressionslinjer (LOWESS, lokal polynom), kärnregression (Nadaraya-Watson, lokal linjär, lokal polynom). eller självförtroende ellipser. Time Series Autocorrelation, partiell autokorrelation, korskorrelation, Q-statistik. Granger kausalitetstest, inklusive panell Granger orsakssamband. Enhetstesttest: Augmented Dickey-Fuller, GLS-transformerad Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron. Cointegrationstest: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park added variabler och Hansen stabilitet. Oberoende tester: Brock, Dechert, Scheinkman och LeBaron Variansförhållande tester: Lo och MacKinlay, Kim wild bootstrap, Wrights rankning, rank-score och sign-test. Wald och flera jämförelsevariansförhållande test (Richardson och Smith, Chow och Denning). Långvarig varians - och kovariansberäkning: Symmetriska eller ensidiga långsiktiga covarianser med icke-parametrisk kärna (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametrisk VARHAC (Den Haan och Levin 1997) och prewhitened kernel (Andrews och Monahan 1992) metoder. Dessutom stöder EViews Andrews (1991) och Newey-West (1994) automatiska bandbreddsvalmetoder för kärnanestimatörer och informationskriterier baserade långlängdsvaleringsmetoder för VARHAC och förankringsuppskattning. Panel - och poolgruppsgrupp och statistik och testning efter period. Enhetstester: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Cointegrationstest: Pedroni, Kao, Maddala och Wu. Panel inom seriekovarianer och huvudkomponenter. Dumitrescu-Hurlin (2012) panel kausalitetstester. Estimeringsregression Linjära och olinjära vanliga minsta kvadrater (multipel regression). Linjär regression med PDL på ett antal oberoende variabler. Robust regression. Analytiska derivat för icke-linjär uppskattning. Viktade minsta kvadrater. Vit och Newey-West robusta standardfel. HAC-standardfel kan beräknas med hjälp av icke parametriska kärnor, parametriska VARHAC - och prewhitened-kärnmetoder och möjliggöra valfri metod för Andrews och Newey-West-bandbredd för kärnanestimatörer och informationskriterierna baslängdslängdsmetoder för VARHAC och förvitringsberäkning. Linjär kvantilregression och minst absoluta avvikelser (LAD), inklusive både Hubers Sandwich och bootstrapping-kovariansberäkningar. Stegvis regression med 7 olika urvalsförfaranden. ARMA och ARMAX Linjära modeller med autoregressivt glidande medelvärde, säsongsautoregressiva och säsongsmässiga glidande medelfel. Icke-linjära modeller med AR - och SAR-specifikationer. Uppskattning med hjälp av backcasting-metoden för Box och Jenkins, eller med villkorlig minsta kvadrater. Instrumentvariabler och GMM Linjära och olinjära tvåstegs minsta kvadratiska instrumentella variabler (2SLSIV) och Generalized Method of Moments (GMM) uppskattning. Linjär och olinjär 2SLSIV uppskattning med AR - och SAR-fel. Begränsad information Maximal sannolikhet (LIML) och K-klassuppskattning. Bredt utbud av GMM-viktningsmatrisspecifikationer (White, HAC, User-provided) med kontroll över viktmatris-iteration. GMM-estimeringsalternativ inkluderar kontinuerlig uppdatering av uppskattning (CUE) och en mängd nya standardfelalternativ, inklusive Windmeijer-standardfel. IVGMM-specifik diagnostik inkluderar Instrument Orthogonality Test, ett Regressor Endogenity Test, ett svagt instrumenttest och ett GMM-specifik brytpunktstest ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, Integrated GARCH. Den linjära eller olinjära medelekvationen kan innefatta ARCH - och ARMA-termer, både medel - och variansekvationerna möjliggör exogena variabler. Normal, Studenter t och Allmänna Felfördelningar. Bollerslev-Wooldridge robusta standardfel. In - och utprovprognoser av den villkorliga variansen och medelvärdena och permanenta komponenter. Begränsade beroende variabelmodeller Binary Logit, Probit och Gompit (Extreme Value). Ordered Logit, Probit och Gompit (Extreme Value). Censurerade och stympade modeller med normala, logistiska och extrema värdesfel (Tobit, etc.). Räkna modeller med Poisson, negativ binomial och quasi-maximal sannolikhet (QML) specifikationer. Heckman Selection modeller. HuberWhite robusta standardfel. Gissa modeller stödjer generell linjär modell eller QML standardfel. Hosmer-Lemeshow och Andrews Goodness-of-Fit testning för binära modeller. Spara enkelt resultat (inklusive generella resurser och gradienter) till nya EVview-objekt för vidare analys. Generell GLM-estimeringsmotor kan användas för att uppskatta flera av dessa modeller, med möjlighet att inkludera robusta covariances. Panel DataPooled Time Series, tvärsnittsdata Linjär och olinjär uppskattning med additiv tvärsnitt och period fasta eller slumpmässiga effekter. Val av kvadratiska objektiva estimatorer (QUEs) för komponentvariationer i slumpmässiga effekter modeller: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. 2SLSIV uppskattning med tvärsnitt och period fasta eller slumpmässiga effekter. Uppskattning med AR-fel med användning av olinjära minsta kvadrater på en transformerad specifikation Allmänna minsta kvadrater, generaliserad 2SLSIV-estimering, GMM-estimering som möjliggör tvärsnitt eller period heteroskedastiska och korrelerade specifikationer. Linjär dynamisk paneldatauppskattning med första skillnader eller ortogonala avvikelser med periodspecifika förutbestämda instrument (Arellano-Bond). Seriella korrelationstester för panel (Arellano-Bond). Robusta standardfelberäkningar inkluderar sju typer av robusta vita och panelkorrigerade standardfel (PCSE). Test av koefficientbegränsningar, utelämnad och överflödiga variabler, Hausman test för korrelerade slumpmässiga effekter. Panelenhetstesttest: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher-typtester med hjälp av ADF och PP-test (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Panelsamintegrationsuppskattning: Fully Modified OLS (FMOLS, Pedroni 2000) eller Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS, Kao och Chaing 2000, Mark and Sul 2003). Generella linjära modeller Normal, Poisson, Binomial, Negativ binomial, Gamma, Inverse Gaussian, Exponentiell Mena, Power Mean, Binomial Squared Familjer. Identitet, logg, log-komplement, logit, probit, log-log, gratis logglogg, invers, kraft, power odds-förhållande, Box-Cox, Box-Cox oddsförhållande länkfunktioner. Tidigare varians och frekvensviktning. Fast, Pearson Chi-Sq, avvikelse, och användardefinierade dispersionsspecifikationer. Stöd för QML uppskattning och testning. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring och BHHH-estimeringsalgoritmer. Vanliga koefficienter kovarianer beräknas med användning av förväntad eller observerad Hessian eller den yttre produkten av gradienterna. Robusta kovariansuppskattningar med hjälp av GLM, HAC eller HuberWhite metoder. Single Equation Cointegrating Regression Support för tre helt effektiva estimeringsmetoder, fullständigt modifierad OLS (Phillips och Hansen 1992), Canonical Cointegrating Regression (Park 1992) och Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock och Watson 1993 Engle och Granger (1987) och Phillips och Ouliaris (1990) restbaserade tester, Hansens (1992b) instabilitetstest och Parks (1992) tillförde variabeltest. Flexibel specifikation av trend - och deterministiska regressorer i ekvationen och cointegrerande regressorspecifikation. Fullständig uppskattning av långvariga variationer för FMOLS och CCR. Automatiskt eller fastlagsval för DOLS-lager och - ledningar och för långvarig variansblekningsregression. Avkalkade OLS och robusta standardfelberäkningar för DOLS. Användardefinierad Maximal sannolikhet Använd standard EVview-serieuttryck för att beskriva bidragsberäkningen för loggar. Exempel på multinomial och villkorlig logit, Box-Cox transformationsmodeller, ojämnviktsväxlingsmodeller, probitmodell s med heteroskedastiska fel, kapslade logit, Heckman-urvalsval och Weibull-riskmodeller. System för ekvationer Linjär och olinjär uppskattning. Minsta kvadrater, 2SLS, jämviktsvägd uppskattning, uppenbarligen orelaterad regression, trestegsminsta kvadrater GMM med vita och HAC viktningsmatriser. AR uppskattning med icke-linjära minsta kvadrater på en transformerad specifikation. Full information Maximal sannolikhet (FIML). Uppskatta strukturfaktorer i VAR genom att införa restriktioner på kort eller lång sikt. Bayesiska VARs. Impulsresponsfunktioner i olika tabulära och grafiska format med standardfel beräknat analytiskt eller med Monte Carlo-metoder. Impulsresponschock beräknad från Cholesky-faktorisering, residualer med en enhet eller en standardavvikelse (ignorerande korrelationer), generaliserade impulser, strukturfaktorisering eller en användarspecifik vektorformatform. Importera och testa linjära restriktioner på kointegrerande relationer och eller justeringskoefficienter i VEC-modeller. Visa eller skapa samverkande relationer från beräknade VEC-modeller. Omfattande diagnostik inklusive: Granger orsakssammanstest, gemensam utslagningstest, utvärdering av laglängdskriterier, korrelogram, autokorrelation, normalitet och heteroskedasticitetstestning, kointegrationstestning, annan multivariat diagnostik. Multivariate ARCH Conditional Constant Correlation (p, q), Diagonal VECH (p, q), Diagonal BEKK (p, q), med asymmetriska termer. Omfattande parametraringsval för Diagonal VECHs-koefficientmatrisen. Exogena variabler tillåtna i medel - och variansekvationerna olinjära och AR-termer tillåtna i medelekvationerna. Bollerslev-Wooldridge robusta standardfel. Normal eller Students t multivariate error distribution Ett val av analytiska eller (snabbt eller långsamt) numeriska derivat. (Analytics-derivat är inte tillgängligt för några komplexa modeller.) Generera kovarians, varians eller korrelation i olika tabulära och grafiska format från beräknade ARCH-modeller. State Space Kalman filter algoritm för uppskattning av användardefinierade enkla och multiequation strukturella modeller. Exogena variabler i tillståndets ekvation och fullt parametrerade variansspecifikationer. Generera ett steg före, filtrerade eller jämnde signaler, tillstånd och fel. Exempel innefattar tidsvarierande parametrar, multivariata ARMA och quasilikelihood-stokastiska volatilitetsmodeller. Testning och utvärdering Faktiska, monterade, kvarvarande tomter. Wald tester för linjär och olinjär koefficient begränsar förtroende ellipser som visar gemensamt förtroendeområde av några två funktioner av beräknade parametrar. Övrig koefficientdiagnostik: standardiserade koefficienter och koefficientelasticiteter, konfidensintervaller, variansinflationfaktorer, koefficientvariantnedbrytningar. Utelämnade och överflödiga variabler LR-tester, kvarvarande och kvadrerade restkorrelogram och Q-statistik, återstående seriekorrelation och ARCH LM-test. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey och Glejser heteroskedasticitetstester. Stabilitetsdiagnostik: Chow-brytpunkt och prognostest, Quandt-Andrews okända brytpunktstest, Bai-Perron brytpunktstest, Ramsey RESET-test, OLS rekursiv uppskattning, inflytningsstatistik, hävstångsplaner. ARMA-ekvationsdiagnos: Grafer eller tabeller av AR och MA-karakteristiska polynomier, jämför det teoretiska (uppskattade) autokorrelationsmönstret med det faktiska korrelationsmönstret för de strukturella resterna, visa ARMA-impulsresponsen på en innovationschock och ARMA-frekvensen spektrum. Spara enkelt resultat (koefficienter, koefficientkovariansmatriser, restvärden, gradienter etc.) till EViews-objekt för vidare analys. Se även Estimation and Systems of Equations för ytterligare specialiserade testprocedurer. Prognos och simulering In-eller out-of-sample statisk eller dynamisk prognos från beräknade ekvationsobjekt med beräkning av prognosens standardfel. 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.