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EViews 7 새로운 기능
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EViews 7 새로운 계량 경제학과 통계 : 진단
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EViews 7에서는 기본 진단 기능 이외에, 향상된 많은 진단 기능이 추가되었습니다. 특히, 추가된 사항에는 단일 방정식 공분산법, 새로운 단일 방정식 측정 진단법, 도구변수와 GMM을 사용하여 특성화된 특수 진단 등의 확장된 옵션을 가지고 있습니다.
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| 계수 공분산 계산 |
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EViews 7은 단일방정식 회귀 추정값의 표준오차를 계산하기 위한 확장된 옵션을 제공합니다.
이제 표준 오류의 자유도 수정 기능을 사용하지 않는 옵션이 추가되었습니다.
더욱 중요한 것은 확장된 범위의 HAC 공분산 옵션의 독립 실행형 공분산 계산을 반영하고 있다는 것입니다. 비모수적 핵(Newwy-West 1987,Andrews 1991), 모수적 VARHAC(Den Haan and Levin 1997)와 사전 백색화 핵(Andrews and Monahan 1992)방법을 사용하여 대칭 또는 장기 공분산을 계산할 수 있습니다. 추가로 EViews는 핵 추정 및 VARHAC를 위한 시차 길이 선택법에 기반한 정보 표준과 사전 백색화 추정을 위한 Andrews(1991)와 Newey-West(1994)의 자동 대역폭 선택법을 지원합니다. 이러한 새로운 옵션은 방정식 대화상자의 옵션 페이지의 계수 공분산 행렬 콤보박스에서 HAC를 선택하고 HAC옵션 단추를 누르면 찾을 수 있습니다.
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| 확장된 사후 추정 진단 |
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새로운 척도 계수 보기는 탄력성 계수 추정값과 표준화 계수 추정값을 표시합니다. 표준화 계수는 회귀변수의 표준편차로 나눈 종속변수의 표준편차를 곱함으로써 표준화 계수를 추정할 수 있습니다. 평균의 탄력성은 회귀변수의 평균으로 나눈 종속변수의 평균에 의한 계수 척도로 추정합니다.
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신뢰구간 보기는 방정식에서 계수들간의 신뢰구간을 표 형태로 표시합니다. 신뢰구간 대화상자에 신뢰수준의 크기를 입력할 수 있습니다. 이것은 십진수로 정해진 공간에 입력할 수 있으며, 신뢰구간을 포함하는 작업파일에서 스칼라 또는 벡터 이름으로도 입력할 수 있습니다. 신뢰구간을 표시하는 방법을 선택할 수도 있습니다. 기본적으로 신뢰수준의 최고값과 최저값이 한 쌍으로 표시됩니다.
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EViews 7에서는 분산 팽창 인수를 표시합니다. 분산 팽창 인수(VIFs)는 방정식에서 회귀변수 사이에 공선성의 수준 측도법입니다. VIFs는 다른 회귀변수를 가진 공선성에 기인하여 팽창된 회귀변수의 계수 추정량의 분산량을 표시합니다.
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방정식의 새로운 계수 분산 분해 보기는 계수 공분산 행렬의 고유벡터 분해 정보를 제공합니다. 이 분해는 회귀변수 사이에 잠재적인 공선성의 문제를 진단하는데 도움을 주는 유용한 도구입니다. 이 분해 계산은 Belsley, Kuh and Welsch (2004)에서 주어진 것에 따릅니다.
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영향 통계는 영향 관측이나 특이점을 찾아내는 방법입니다. 이것은 단일 관측의 회귀 결과, 또는 방정식의 표본에서 다른 관측과의 차이의 측도입니다. EViews는 6개의 서로 다른 영향 통계(RStudent, DRResid, DFFITS, CovRatio, HatMatix and DFBETAS)의 선택을 제공합니다.
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지렛대 그림은 단위변량 회귀에서 간단한 잔차 그림의 동등 다변량입니다. 영향통계와 같이 지렛대 그림도 영향관측이나 특이점을 식별하는 방법으로 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 그래프를 활용한 회귀 모형의 기본 가정 아래에 잠재적인 실패를 진단하는 방법으로 사용될 수도 있습니다.
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ARMA 방정식의 ARMA 도수 스펙트럼 보기는 전형적인 시간 영역보다는 도수 영역에서 추정 ARMA 항의 스펙트럼을 표시합니다. 시간 영역에서 ARMA 항 보기는 데이터의 자기상관함수를 볼 수 있는 반면, 도수 영역에서 항 보기는 더 복잡한 순환 특성을 관측할 수 있습니다.
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| TSLS와 GMM 진단 |
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방정식의 도구 요약 보기는 GMM, TSLS, LIML에 의한 비패널 방정식 추정에서 사용 가능합니다. 요약은 지정된 도구, 도구 특정화, 추정에 사용된 도구 목록을 표시합니다.
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도구 직교성 검정은 C-검정, Eichenbaum, Hansen and Singleton(EHS) 검정으로도 알려져 있으며, 도구 부분 집합의 직교성 조건을 평가합니다. 이 검정은 TSLS 또는 GMM에 의한 비패널 방정식 추정에 사용 가능합니다.
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회귀변수 내생성 검정은 Durbin-Wu-Hausman 검정으로도 알려져 있으며, 방정식 회귀변수의 전부 또는 일부분의 내생성을 검정합니다. 이 검정은 TLSL 또는 GMM에 의한 비패널 방정식 추정에 사용 가능합니다.
만약 모형에서 도구에 의해 설명된다면 내생회귀변수인 반면에, 설명되지 않는 것은 외생변수입니다.
EViews의 TSLS와 GMM 추정에서 외생변수는 회귀변수와 도구 모두를 포함하는 것으로 지정되지만, 내생변수는 오직 회귀변수 목록에서만 지정됩니다.
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약한 도구 진단 보기는 추정 도중에 사용되는 도구의 진단 정보를 제공합니다. 이 정보는 Cragg-Donald 통계, 연관 Stock, Yugo 임계값과 순간 선택 기준(MSC)을 포함합니다. Cragg-Donald 통계와 그것의 임계값은 TSLS, GMM 또는 LIML에 의한 방정식 추정에서 사용 가능하지만, MSC는 오직 TSLS 또는 GMM에 의한 방정식 추정에만 사용될 수 있습니다.
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