EViews 11概述：強(qiáng)大的分析工具（2）

時(shí)間：2019-12-26作者：北京天演融智軟件有限公司瀏覽：248

廣義矩估計(jì)（GMM）

Eviews支持橫截面和時(shí)間序列數(shù)據(jù)（單方程和多方程）的GMM估計(jì)。權(quán)重選項(xiàng)包括橫截面數(shù)據(jù)的White協(xié)方差矩陣和時(shí)間序列數(shù)據(jù)的各種HAC協(xié)方差矩陣。HAC選項(xiàng)包括prewhitening、各種核函數(shù)，以及固定、Andrews或Newey-West帶寬選擇方法。您可以使用迭代過(guò)程或連續(xù)較新過(guò)程來(lái)估計(jì)GMM方程。此外，還可以對(duì)GMM方程進(jìn)行后估計(jì)診斷，包括弱儀器統(tǒng)計(jì)。

ARCH模型

如果序列的方差隨時(shí)間而波動(dòng)，Eviews可以使用各種自回歸條件異方差（ARCH）模型來(lái)估計(jì)方差的路徑。Eviews處理GARCH(p,q)、EGARCH(p,q)、TARCH(p,q)、PARCH(p,q)和組件GARCH規(guī)范，并提供遵循正態(tài)分布、學(xué)生T或廣義誤差分布的誤差的較大似然估計(jì)。ARCH模型均值估計(jì)可以包括ARCH和ARMA條件,所有的均值和方差估計(jì)允許外生變量.

有限應(yīng)變量

Eviews還支持對(duì)一系列有限性相關(guān)變量模型的估計(jì)。二元、有序、截尾和截?cái)嗄Ｐ投伎梢曰谡龖B(tài)、logistic和較值誤差來(lái)估計(jì)似然函數(shù)。計(jì)數(shù)模型可以使用泊松分布、負(fù)二項(xiàng)式分布和準(zhǔn)較大似然（QML）規(guī)范。Heckman選擇模型提供兩步法估計(jì)或MLE估計(jì)。Eviews可以選擇報(bào)告廣義線性模型或QML標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤。

其他的估計(jì)方法

Eviews還提供了穩(wěn)健較小二乘法、彈性網(wǎng)、嶺回歸、lasso、函數(shù)系數(shù)、逐步回歸、MIDAS（混合頻率）以及閾值模型的估計(jì)。

面板和匯總時(shí)間序列—橫截面

Eviews提供各種面板數(shù)據(jù)的估計(jì)方法。除了一般的線性和非線性較小二乘法外，方程估計(jì)方法還包括2SLS / IV和廣義2SLS / IV，以及GMM，它們可用于估算復(fù)雜的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)參數(shù)（包括Anderson-Hsiao和Arellano-Bond類(lèi)型） 估算法）。

大多數(shù)方法允許同時(shí)考慮時(shí)間和橫截面的固定以及隨機(jī)效果的設(shè)定。對(duì)于隨機(jī)效應(yīng)模型，分量方差的二次無(wú)偏估計(jì)包括Swamy-Arora、Wallace-Hussain和Wansbeek-Kapteyn。

還支持AR設(shè)定（轉(zhuǎn)換后定義的任何效果）、加權(quán)較小二乘法和似不相關(guān)的回歸法。在集中數(shù)據(jù)中，特定變量（包括AR項(xiàng)）的系數(shù)能被約束為相同的，或者允許在橫截面上不同。

系統(tǒng)估計(jì)

使用系統(tǒng)對(duì)象*和估計(jì)方程組

Eviews還提供了分析方程組的強(qiáng)大工具。您可以使用Eviews來(lái)通過(guò)OLS、兩階段較小二乘法、似無(wú)關(guān)回歸法、三階段較小二乘法、GMM和FIML法來(lái)進(jìn)行線性和非線性方程組估計(jì)。系統(tǒng)可以包含交叉方程式約束和任意順序的自回歸誤差。

向量自回歸模型/糾錯(cuò)模型

通過(guò)Eviews可以輕松地估計(jì)向量自回歸模型、貝葉斯VAR模型、混合頻率VAR模型、馬爾可夫開(kāi)關(guān)VAR模型和矢量誤差修正模型。估計(jì)后，您可以查看VAR或VEC的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解。VAR脈沖響應(yīng)函數(shù)和分解具有通過(guò)分析或蒙特卡羅方法（分析不適用于分解）計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)誤差，并可以用多種圖形和表格方式顯示。

您可以對(duì)協(xié)整關(guān)系或調(diào)整系數(shù)上強(qiáng)制進(jìn)行線性約束檢驗(yàn)。Eviews的VAR模型還允許您通過(guò)施加短期（Sims 1986）或長(zhǎng)期（Blanchard和Quah 1989）約束或或兩者都施加來(lái)評(píng)估結(jié)構(gòu)化因子分解(VARs)。過(guò)度識(shí)別限制可以使用由EViews生成的LR統(tǒng)計(jì)量來(lái)檢驗(yàn).

VARs支持各種視圖，允許您檢查估計(jì)參數(shù)的結(jié)構(gòu)。只需點(diǎn)擊幾下鼠標(biāo)，您就可以顯示特征AR多項(xiàng)式的反根，執(zhí)行Granger因果關(guān)系和聯(lián)合滯后排除檢驗(yàn)，評(píng)估各種滯后長(zhǎng)度標(biāo)準(zhǔn)，查看相關(guān)圖和自相關(guān)圖，或執(zhí)行各種基于多變量殘差的診斷。

多變量ARCH

多變量ARCH可用于建模多個(gè)時(shí)間序列的時(shí)變方差和協(xié)方差。許多流行的ARCH模型，如常數(shù)條件相關(guān)模型（CCC）、對(duì)角VECH模型和對(duì)角BEKK模型等都將被提供。均值和方差方程中允許有外生變量；非線性和AR項(xiàng)可以包含在均值方程中。假設(shè)誤差分布為多元正態(tài)或?qū)W生t。此外，Bollerslev-Wooldridge也提供強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)誤差。估計(jì)模型后，用戶(hù)就可以很容易地以表格或圖形格式生成樣本內(nèi)方差、協(xié)方差或相關(guān)系數(shù)。

狀態(tài)空間模型

狀態(tài)空間對(duì)象允許使用卡爾曼濾波算法（Kalman Filter）估計(jì)各種單方程和多方程的動(dòng)態(tài)時(shí)間序列模型。除此之外，還可以使用狀態(tài)空間對(duì)象來(lái)估計(jì)隨機(jī)和時(shí)變的系數(shù)模型以及ARMA模型的規(guī)范。

**的過(guò)程和視圖使您能夠通過(guò)強(qiáng)大的過(guò)濾工具和平滑工具，以便您可以提前一步去瀏覽（或生成）過(guò)濾或平滑的信號(hào)、狀態(tài)或錯(cuò)誤。Eviews的內(nèi)置預(yù)測(cè)程序還為使用n步提前或平滑預(yù)測(cè)值的樣本內(nèi)和樣本外預(yù)測(cè)提供了易于使用的工具。

用戶(hù)*的較大似然值

對(duì)于自定義分析，Eviews易于使用的似然對(duì)象允許估計(jì)用戶(hù)*的較大似然值模型。您只需提供簡(jiǎn)單的Eviews標(biāo)準(zhǔn)表達(dá)式來(lái)描述樣本中每個(gè)觀測(cè)的對(duì)數(shù)似然貢獻(xiàn)值，并設(shè)置系數(shù)起始值，Eviews將完成剩余的工作。

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