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EViews 7 새로운 기능
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EViews 7 새로운 계량 경제학과 통계 : 추정
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EViews 7에는 향상된 IV 및 GMM 추정, 공적분 회귀 수행을 위한 정교한 도구와 일반 선형모형 추정을 포함한 새로운 추정 기능이 있습니다.
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| 도구 변수와 GMM 추정 |
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AR 용어로 지정된 모형의 도구변수/이단계 최소 제곱 추정을 위한 알고리즘이 크게 향상되었습니다. LIML(Limited Information Maximum Likelihood)과 K-class 추정을 할 수 있도록 단일 방정식 도구 변수를 사용합니다. 이러한 새로운 옵션이 표준 오류 계산 및 TSLS의 상수를 포함하지 않을 수 있습니다.
단일 방정식 GMM은 완벽하게 검사됩니다. HAC 가중치 행렬(비모수적 핵 (Newwy-West 1987,Andrews 1991), 모수적 VARHAC (Den Haan and Levin 1997)와 사전 백색화 핵(Andrews and Monahan 1992)방법, Andrews(1991) and Newey-West (1994) 자동 대역폭 선택법, VARHAC와 사전 백색화 추정에 대한 시차 길이 기반 정보 표준)과 도구로 상수를 포함하지 않는 능력, 연속적인 업데이트 추정(CUE)을 통한 추정 능력, Windmeijer 표준 오류를 포함한 새로운 표준 오류 옵션에 관한 확장된 옵션 집합이 있습니다. 사용자는 이제 사전 관측 가중치를 지정할 수 있습니다.
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또한 GMM은 추정 및 표준 오류 계산, 가중치 행렬을 저장하는 기능과 사용자 지정 가중치 행렬을 추정하는 기능을 제공합니다. 이러한 기능들은 사용자가 이전에 추정한 GMM 모형의 가중치 행렬에서 GMM 모형을 추정할 수 있습니다.
IV추정의 모든 세 가지 유형은 Instrument Orthogonality Test, Regressor Endogeneity Test, Weak Instrument Test 와 GMM specific breakpoint test을 포함한 새로운 진단 및 검정을 제공합니다.
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| 공적분 회귀 |
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이전에도 지원되었던 Johansen system methodology와 함께 EViews 7은 완전한 공적분 단일 방정식 검정 도구를 제공합니다. 세 가지의 완전하고 효율적 추정인 Fully Modified OLS(Phillips and Hansen 1992)와 Canonical Cointegrating Regression(Park 1992), 그리고 Dynamic OLS(Saikkonen 1992, Stock and Watson 1993)은 아래와 같은 공적분 절차 검정 즉, Engle and Granger(1987) 와 Phillips and Ouliaris(1990) 잔차 기반 검정, Hansen’s(1992b) instability test와 Park’s(1992) added variables test 와 함께 설명됩니다.
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| 일반화 선형 모형 |
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EViews 7에서는 일반화 선형모형(Nelder and McCullagh 1983)추정을 지원합니다. 이 모형의 클래스는 일반화 선형모형을 포함하여 실제로 유용하다고 증명된 광범위한 특정화를 포함하였습니다. 이러한 모형 중에서는 대수 선형회귀, 비율을 지정하는 회귀지수 또는 생존 데이타가 있는 회귀가 있습니다.
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다양한 링크, 분산 추정 및 추정 옵션을 제공하기 때문에 다양하고 강력한 표준 오류 및 QMLE 특정화를 계산할 수 있습니다.
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| 가중 최소 제곱 |
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가중 최소 제곱의 가중치 특정화는 역분산, 표준 편자 또는 분산 양식으로 가중치를 제공하고 있습니다. 이전에는 가중치에 역표준편차를 양식에 포함시키지 않았으나 지금은 사용하기 전에 가중치 스케일 옵션 여부를 제어할 수 있기 때문에 중간 계산 및 다른 소스의 결과치와 쉽게 일치되도록 할 수있습니다.
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