Perspectiva Em Média Ponderada

Ao calcular uma média móvel em execução, colocar a média no período de tempo médio faz sentido No exemplo anterior, calculamos a média dos primeiros 3 períodos de tempo e colocamos ao lado do período 3. Poderíamos ter colocado a média no meio do Intervalo de tempo de três períodos, isto é, ao lado do período 2. Isso funciona bem com períodos de tempo estranhos, mas não tão bons para períodos de tempo iguais. Então, onde colocamos a primeira média móvel quando M 4 Tecnicamente, a Média Móvel cairá em t 2,5, 3,5. Para evitar este problema, suavizamos as MAs usando M 2. Assim, suavizamos os valores suavizados. Se nós medimos um número par de termos, precisamos suavizar os valores suavizados. A tabela a seguir mostra os resultados usando M 4. EViews 8 Elists da Lista de Recursos 8 Oferece uma ampla gama de recursos poderosos para o tratamento de dados, estatísticas e análise econométrica, previsão e simulação, apresentação de dados e programação. Embora não possamos listar tudo, a lista a seguir mostra um vislumbre dos importantes recursos EViews: Manipulação básica de dados Numérico, alfanumérico (seqüência de caracteres) e marcadores de valores da série de datas. Extensa biblioteca de operadores e funções estatísticas, matemáticas, de data e de string. Linguagem poderosa para manipulação de expressão e transformação de dados existentes usando operadores e funções. Amostras e objetos de exemplo facilitam o processamento em subconjuntos de dados. Suporte para estruturas de dados complexas, incluindo dados datados regularmente, dados datados irregulares, dados de seção transversal com identificadores de observação, dados de painel datados e não datados. Arquivos de trabalho de várias páginas. EViews nativos, bancos de dados baseados em disco fornecem recursos de consulta poderosos e integração com os arquivos de trabalho do EViews. Converta dados entre EViews e vários formatos de planilha, estatística e banco de dados, incluindo (mas não limitado a): arquivos Microsoft Access e Excel (incluindo. XSLX e. XLSM), arquivos Gauss Dataset, arquivos de transporte SAS, arquivos nativos e portáteis SPSS, Arquivos Stata, arquivos ASCII em formato bruto ou arquivos binários, bancos de dados e consultas HTML ou ODBC (o suporte a ODBC é fornecido apenas na Enterprise Edition). Suporte OLE para ligar a saída EViews, incluindo tabelas e gráficos, para outros pacotes, incluindo Microsoft Excel, Word e Powerpoint. Suporte OLEDB para leitura de arquivos de trabalho e bancos de dados EView usando clientes cadastrados com OLEDB ou programas personalizados. Suporte para bancos de dados FRED (Federal Reserve Economic Data). Suporte Enterprise Edition para bases de dados da Global Insight DRIPro e DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet e Moodys Economy. O EViews Microsoft Excel Add-in permite que você vincule ou importe dados de arquivos de trabalho EViews e bancos de dados dentro do Excel. O suporte de arrastar e soltar para ler dados simplesmente solta arquivos em EViews para conversão automática de dados estrangeiros no formato de arquivo de trabalho EViews. Ferramentas poderosas para criar novas páginas do arquivo de trabalho a partir de valores e datas em séries existentes. Corresponde juntar, juntar, anexar, subconjunto, redimensionar, ordenar e reformular (apagar e desmarcar) os arquivos de trabalho. Conversão de freqüência automática fácil de usar ao copiar ou vincular dados entre páginas de diferentes freqüências. A conversão de frequência e a combinação de mesclagem suportam a atualização dinâmica sempre que a mudança de dados subjacente. Série de fórmulas de atualização automática que são automaticamente recalculadas sempre que a mudança de dados subjacente. Conversão de freqüência fácil de usar, basta copiar ou vincular dados entre páginas de diferentes freqüências. Ferramentas para reescalonamento e geração de números aleatórios para simulação. Geração de números aleatórios para 18 diferentes funções de distribuição usando três geradores de números aleatórios diferentes. Manipulação de dados da série de tempos Suporte integrado para o gerenciamento de datas e dados de séries temporais (regulares e irregulares). Suporte para dados de frequência regular comuns (Anual, Semestral, Trimestral, Mensal, Bimestral, Quinzena, Dez dias, Semanalmente, Diariamente - Semana de 5 dias, Diário - Semana de 7 dias). Suporte para dados de alta freqüência (intradía), permitindo horas, minutos e segundos de freqüências. Além disso, há uma série de freqüências regulares freqüentemente encontradas, incluindo Multi-Year, Bimestral, Quincena, Dez-Dia e Diariamente, com um intervalo arbitrário de dias da semana. Funções e operadores de séries temporárias especializadas: atrasos, diferenças, diferenças de log, médias móveis, etc. Conversão de freqüência: vários de alto a baixo e baixo a alto. Suavização exponencial: solteiro, duplo, Holt-Winters e suavização ETS. Ferramentas integradas para regressão de branqueamento. Filtragem Hodrick-Prescott. Filtro de passagem de banda (frequência): Baxter-King, Christiano-Fitzgerald comprimento fixo e filtros de assimetria de amostra completa. Ajuste sazonal: Censo X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, média móvel. Interpolação para preencher valores faltantes dentro de uma série: Linear, Log-Linear, Spline Catmull-Rom, Cardeal Spline. Estatísticas Resumos de dados básicos por resumos de grupos. Testes de igualdade: t-tests, ANOVA (equilibrado e desequilibrado, com ou sem variâncias heterossejizadas), Wilcoxon, Mann-Whitney, Chi-quadrado mediano, Kruskal-Wallis, Van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Tabulação cruzada de tabulação unidirecional com medidas de associação (Coeficiente Phi, Cramers V, Coeficiente de Contingência) e testes de independência (Pearson Chi-Square, Likelihood Ratio G2). Análise de covariância e correlação incluindo Pearson, Spearman rank-order, Kendalls tau-a e tau-b e análise parcial. Análise de componentes principais, incluindo parcelas de scree, biplots e lotes de carregamento, e cálculos de pontuação de componente ponderada. Análise de fator que permite a computação de medidas de associação (incluindo covariância e correlação), estimativas de singularidade, estimativas de carga de fatores e pontuações de fatores, além de realizar diagnósticos de estimativa e rotação de fatores usando um dos mais de 30 métodos ortogonais e oblíquos diferentes. Testes de função de distribuição empírica (EDF) para as distribuições Normal, Exponencial, Extreme value, Logistic, Chi-square, Weibull ou Gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogramas, Polígonos de Freqüência, Polígonos de Freqüência de Borda, Histogramas médios com Shifting, CDF-sobrevivente-quantile, Quantile-Quantile, densidade de kernel, distribuições teóricas ajustadas, boxplots. Scatterplots com linhas de regressão paramétrica e não paramétrica (LOWESS, polinômio local), regressão do kernel (Nadaraya-Watson, linear local, polinômio local). Ou elipses de confiança. Autocorrelação de séries temporais, autocorrelação parcial, correlação cruzada, estatísticas Q. Testes de causalidade de Granger, incluindo a causalidade do painel Granger. Testes de raiz unitária: Dickey-Fuller aumentado, GLS transformou Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron. Testes de Cointegração: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park adicionaram variáveis ​​e a estabilidade de Hansen. Testes de independência: Brock, Dechert, Scheinkman e LeBaron Testes de proporção de variância: Lo e MacKinlay, Kim bootstrap selvagem, Wrights rank, rank-score e sign-tests. Wald e testes de proporção de variância de comparação múltipla (Richardson e Smith, Chow e Denning). Cálculo de variância e covariância de longo prazo: covariâncias de longo prazo simétricas ou unilaterais usando núcleo não paramétrico (Newey-West 1987, Andrews 1991), VARHAC paramétrico (Den Haan e Levin 1997) e núcleo pre-branco (Andrews e Monahan, 1992) métodos. Além disso, o EViews suporta métodos de seleção de largura de banda automática Andrews (1991) e Newey-West (1994) para estimadores de kernel e métodos de seleção de comprimento de atraso baseados em critérios de informação para VARHAC e estimativa de pré-coifentamento. Painel e Pool Estatísticas e testes por período e por período. Testes de raiz unitária: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Testes de Cointegração: Pedroni, Kao, Maddala e Wu. Painel dentro de covariâncias de série e componentes principais. Testes de causalidade do painel Dumitrescu-Hurlin (2012). Regressão de estimativa Quadrados ordinários lineares e não lineares (regressão múltipla). Regressão linear com PDL em qualquer número de variáveis ​​independentes. Regressão robusta. Derivados analíticos para estimativa não linear. Menos quadrados ponderados. Erros padrão robustos de White e Newey-West. Os erros padrão do HAC podem ser computados usando métodos kernel paramétrico, paramétrico VARHAC e pre-branco e permitem métodos de seleção de largura de banda automática Andrews e Newey-West para estimadores de kernel e métodos de seleção de comprimento de atraso baseados em critérios de informação para VARHAC e estimativa de pré-coifentamento. Regressão de cuares lineares e desvios mínimos absolutos (LAD), incluindo os cálculos de covariância de Hubers Sandwich e bootstrapping. Regressão passo a passo com 7 procedimentos de seleção diferentes. ARMA e ARMAX Modelos lineares com média móvel móvel autorregressiva sazonal e erros sazonais da média móvel. Modelos não-lineares com especificações AR e SAR. Estimativa usando o método de retransmissão de Box e Jenkins, ou por mínimos quadrados condicionais. Variáveis ​​instrumentais e GMM Variáveis ​​lineares e não-lineares de duas etapas mínimas de âncoras quadráticas (2SLSIV) e Método de Momentos Generalizados (GMM). Estimação 2SLSIV linear e não linear com erros AR e SAR. Informações limitadas Máxima probabilidade (LIML) e estimativa da classe K. Ampla gama de especificações da matriz de ponderação GMM (Branco, HAC, fornecido pelo usuário) com controle sobre a iteração da matriz de peso. As opções de estimativa GMM incluem estimativa de atualização contínua (CUE) e uma série de novas opções de erro padrão, incluindo erros padrão do Windmeijer. Os diagnósticos específicos de IVGMM incluem Teste de Ortogonalidade de Instrumento, um Teste de Endogeneidade de Regressor, um Teste de Instrumento Fraco e um teste de ponto de interrupção específico GMM ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Componente GARCH, Power ARCH, GARCH Integrado. A equação média linear ou não-linear pode incluir os termos ARCH e ARMA, tanto as equações médias quanto as variâncias permitem variáveis ​​exógenas. Normal, Estudantes t e Distribuições de Erros Generalizados. Bollerslev-Wooldridge erros padrão robustos. Previsões dentro e fora da amostra da variância condicional e média e componentes permanentes. Modelos de variáveis ​​dependentes limitados Logit, Probit e Gompit binários (Extreme Value). Ordered Logit, Probit e Gompit (Extreme Value). Modelos censurados e truncados com erros normais, logísticos e de valor extremo (Tobit, etc.). Contagem de modelos com Poisson, binômio negativo e especificações de quase-máxima verossimilhança (QML). Heckman Selection models. Erros padrão robustos da HuberWhite. Os modelos de contagem suportam modelos padronizados linear ou QML padrão. Hosmer-Lemeshow e Andrews testes de qualidade para modelos binários. Guarde facilmente os resultados (incluindo resíduos e gradientes generalizados) para novos objetos EViews para análise posterior. O mecanismo geral de estimativa GLM pode ser usado para estimar vários desses modelos, com a opção de incluir covariâncias robustas. Série de dados do painel Data Time, Dados transversais Estimativa linear e não linear com efeitos de seção transversal e efeitos temporários fixos ou aleatórios. Escolha de estimadores quadráticos sem parâmetros (QUEs) para variações de componentes em modelos de efeitos aleatórios: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. Estimação de 2SLSIV com seção transversal e período de efeitos fixos ou aleatórios. Estimação com erros de AR usando mínimos quadrados não lineares em uma especificação transformada Quadrados mínimos mineralizados, estimativa de 2SLSIV generalizada, estimativa de GMM que permite especificações heterocedasticas e de seção transversal ou de seção transversal. Estimativa de dados de painel dinâmico linear usando primeiras diferenças ou desvios ortogonais com instrumentos predeterminados específicos do período (Arellano-Bond). Testes de correlação em série do painel (Arellano-Bond). Os cálculos robustos de erro padrão incluem sete tipos de erros padrão robustos corrigidos de PCs e brancos (PCSE). Teste de restrições de coeficientes, variáveis ​​omitidas e redundantes, teste de Hausman para efeitos aleatórios correlacionados. Testes de raiz da unidade de painel: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, testes de tipo Fisher usando testes ADF e PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Estimativa de cointegração de painel: OLS totalmente modificado (FMOLS, Pedroni 2000) ou mínimos quadrados dinâmicos ordinários (DOLS, Kao e Chaing 2000, Mark e Sul 2003). Modelos Lineares Generalizados Normal, Poisson, Binomial, Binomial Negativo, Gamma, Gaussiano Inverso, Mena Exponencial, Média de Energia, famílias de Binômio Quadrado. Identidade, log, log-complemento, logit, probit, log-log, registro log-log, inverso, poder, razão de energia, Box-Cox, Box-Cox odds ratio link functions. Variação prévia e ponderação de freqüência. Fixed, Pearson Chi-Sq, desvio e especificações de dispersão especificadas pelo usuário. Suporte para estimativa QML e testes. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring e algoritmos de estimação BHHH. Covariâncias de coeficientes comuns calculadas utilizando o Hessian esperado ou observado ou o produto externo dos gradientes. Estimativas de covariância robusta usando métodos GLM, HAC ou HuberWhite. Single Equation Cointegrating Regression Support para três métodos de estimativa totalmente eficientes, OLS totalmente modificado (Phillips e Hansen 1992), Regressão cointegrada canônica (Park 1992) e OLS dinâmico (Saikkonen 1992, Stock e Watson 1993 Engle e Granger (1987) e Phillips e Ouliaris (1990) testes baseados em resíduos, o teste de instabilidade de Hansens (1992b) e Parks (1992) adicionaram o teste de variáveis. Especificação flexível da tendência e regressores deterministas na equação e especificação de regressores de cointegração. Estimativa completa de variações de longo prazo para FMOLS e CCR. Seleção de atraso automático ou fixo para atrasos e derivações de DOLS e para regressão de branqueamento de variância de longo prazo. OLS rescalentado e cálculos de erro robustos padrão para DOLS. Máxima probabilidade máxima especificada pelo usuário Use expressões de séries EViews padrão para descrever as contribuições de verossibilidade de log. Exemplos de logit multinomial e condicional, modelos de transformação Box-Cox, modelos de comutação de desequilíbrio, modelo probit S com erros heterossegativos, logit aninhado, seleção de amostras Heckman e modelos de risco Weibull. Sistemas de equações Estimativa linear e não linear. Menos quadrados, 2SLS, estimativa ponderada da equação, regressão aparentemente não relacionada, quadriculas de três estágios GMM com matrizes de ponderação branca e HAC. Estimativa AR usando mínimos quadrados não lineares em uma especificação transformada. Informação máxima máxima máxima (FIML). Estimar as factorizações estruturais nas VARs, impondo restrições de curto ou longo prazo. VAR bayesianos. Funções de resposta de impulso em vários formatos tabulares e gráficos com erros padrão calculados analiticamente ou por métodos de Monte Carlo. Choques de resposta de impulso calculados a partir da factorização de Cholesky, resíduos de desvio padrão de uma unidade ou padrão (ignorando correlações), impulsos generalizados, fatoração estrutural ou uma forma vetorial vetorial especificada pelo usuário. Imponha e teste restrições lineares sobre as relações de co-integração ou os coeficientes de ajuste nos modelos VEC. Veja ou gere as relações de cointegração dos modelos VEC estimados. Diagnósticos extensivos, incluindo: testes de causalidade de Granger, testes de exclusão de lagatação conjunta, avaliação de critérios de comprimento de atraso, correlogramas, autocorrelação, normalidade e teste de heterosqueticidade, teste de cointegração, outros diagnósticos multivariados. Correlação de Constantes condicionais ARCH multivariada (p, q), Diálogo VECH (p, q), Diagonal BEKK (p, q), com termos assimétricos. Opção de parametrização extensa para a matriz de coeficientes Diagonal VECHs. Variáveis ​​exógenas permitidas nas equações média e variância, não linear e AR permitidas nas equações médias. Bollerslev-Wooldridge erros padrão robustos. Normal ou Estudantes t distribuição de erros multivariados Uma escolha de derivadas analíticas ou (rápidas ou lentas) numéricas. (Derivados de análise não disponíveis para alguns modelos complexos.) Gerar covariância, variância ou correlação em vários formatos tabulares e gráficos a partir de modelos ARCH estimados. Algoritmo de filtro do Estado Space Kalman para estimar modelos estruturais individuais e multi-equivalentes especificados pelo usuário. Variáveis ​​exógenas na equação de estado e especificações de variância totalmente parametrizadas. Gerar sinais, estados e erros de um passo à frente, filtrados ou suavizados. Os exemplos incluem parâmetros de variação do tempo, ARMA multivariada e modelos de volatilidade estocástica de quasilikelihood. Testes e Avaliação Parcelas reais, instaladas e residuais. Testes Wald para restrições de coeficientes lineares e não-lineares com elipses de confiança mostrando a região de confiança conjunta de duas funções de parâmetros estimados. Outros diagnósticos de coeficientes: coeficientes padronizados e elasticidades de coeficientes, intervalos de confiança, fatores de inflação variância, decomposição de variância de coeficientes. Variáveis ​​omitidas e redundantes Testes LR, correlogramas residuais residuais e quadrados e estatísticas Q, correlação serial residual e testes ARCH LM. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey e Glejser testes de heterocedasticidade. Diagnósticos de estabilidade: teste de ponto de interrupção de Chow e testes de previsão, teste de ponto de ignição desconhecido de Whent-Andrews, testes de ponto de interrupção de Bai-Perron, testes de RESET de Ramsey, estimativa recursiva de OLS, estatísticas de influência, gráficos de alavancagem. Diagnóstico da equação ARMA: gráficos ou tabelas das raízes inversas do polinômio AR e ou MA, comparar o padrão de autocorrelação (estimado) teórico com o padrão de correlação real para os resíduos estruturais, exibir a resposta de impulso ARMA a um choque de inovação e a freqüência ARMA espectro. Guarde facilmente os resultados (coeficientes, matrizes de covariância de coeficientes, resíduos, gradientes, etc.) para objetos EViews para análise posterior. Veja também Estimativa e Sistemas de Equações para procedimentos de teste especializados adicionais. Previsão e simulação Previsão estática ou dinâmica dentro ou fora da amostra de objetos de equação estimada com o cálculo do erro padrão da previsão. Gráficos de previsão e avaliação de previsão na amostra: RMSE, MAE, MAPE, Theil Inequality Coefficient e proporções Ferramentas de construção de modelos de última geração para previsão de equações múltiplas e simulação multivariada. As equações de modelo podem ser inseridas em texto ou como links para atualização automática em re-estimativa. Exibir estrutura de dependência ou variáveis ​​endógenas e exógenas de suas equações. Gauss-Seidel, Broetwen e Newton solucionadores modelo para simulação não estocástica e estocástica. A solução para frente não estocástica resolve soluções para expectativas consistentes do modelo. A simulação Stochasitc pode usar restos bootstrapped. Resolva os problemas de controle para que a variável endógena alcance um alvo especificado pelo usuário. Padronização da equação sofisticada, fator de adição e suporte de substituição. Gerencie e compare cenários de solução múltipla envolvendo vários conjuntos de premissas. As visualizações e procedimentos de modelos incorporados exibem resultados de simulação em forma gráfica ou tabular. Gráficos e Tabelas Linha, gráfico de pontos, área, barra, espiga, sazonal, torta, linhas xy, diagramas de dispersão, blocos de caixa, barra de erro, alto-baixo-aberto-fechado e faixa de área. Gráficos categóricos e resumidos poderosos e fáceis de usar. Gráficos de atualização automática que atualizam como mudança de dados subjacente. A informação de observação eo valor são exibidos quando você passa o cursor sobre um ponto no gráfico. Histogramas, histórico médio, polímeros de freqüência, polígonos de frequência de borda, caixa de caixa, densidade de kernel, distribuições teóricas ajustadas, caixas, CDF, sobrevivente, quantile, quantile-quantile. Scatterplots com qualquer combinação de kernel paramétrico e não paramétrico (Nadaraya-Watson, linear local, polinômio local) e as linhas de regressão mais próximas (LOWESS), ou elipses de confiança. Personalização baseada em comando e ponto-a-ponto interativo. Maior personalização de fundo, moldura, legenda, eixos, escala, linhas, símbolos, texto, sombreamento, desvanecimento, com características aprimoradas do modelo de gráfico. Personalização da tabela com controle sobre a face, tamanho e cor da fonte da célula, cor e bordas de fundo da célula, fusão e anotação. Copie e cole gráficos em outros aplicativos do Windows, ou salve gráficos como metadados regulares ou aprimorados do Windows, arquivos PostScript encapsulados, bitmaps, GIFs, PNGs ou JPGs. Copie e cole as tabelas para outro aplicativo ou salve em um arquivo RTF, HTML ou texto. Gerencie gráficos e tabelas em um objeto de spool que permite exibir vários resultados e análises em um objeto Comandos e Programação O idioma do comando orientado a objetos fornece acesso aos itens de menu Execução em lote de comandos em arquivos de programa. Looping e condição de ramificação, sub-rotina e processamento de macro. Objetos de vetor String e string para processamento de seqüência de caracteres. Extensa biblioteca de funções de lista de string e string. Suporte extensivo de matriz: manipulação de matriz, multiplicação, inversão, produtos Kronecker, solução de valor próprio e decomposição de valor singular. Suporte ao servidor de automação COM de interface externa e complementos EViews para que programas ou scripts externos possam iniciar ou controlar EViews, transferir dados e executar comandos EViews. EViews oferece o aplicativo de suporte ao cliente COM Automation para servidores MATLAB e R para que EViews possam ser usados ​​para iniciar ou controlar o aplicativo, transferir dados ou executar comandos. O EViews Microsoft Excel Add-in oferece uma interface simples para buscar e vincular a partir do Microsoft Excel (2000 e posterior) para objetos de série e matriz armazenados em arquivos de trabalho e bancos de dados EViews. A infraestrutura de complementos EViews oferece acesso contínuo a programas definidos pelo usuário usando o comando EViews padrão, menu e interface de objeto. Baixe e instale Complementos pré-definidos no site EViews. Para obter informações sobre vendas, envie um e-mail para as vendas. Para obter suporte técnico, envie um e-mail para o Suporte. Inclua seu número de série com toda a correspondência por e-mail. Para obter informações de contato adicionais, consulte nossa página Sobre.