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9.2 估计功能

eviews9.0下载链接:[软件] EViews 9 的时代已经来临!(附安装包、升级包、破解补丁、教程)

一、自回归分布滞后模型

EViews 9提供了ARDL,自回归分布滞后模型的工具,变量包括了滞后变量和常规解释变量。

其中,EViews 9有三大新功能:

内置了滞后阶数的选择;协整估计;长期趋势的Bounds检验。

二、ARMA的ML和GLS估计

现在可以在ARMA基础上利用ML、GLS估计(极大似然与广义最小二乘法)。其中可以用卡尔曼滤波法估计似然值(Hamilton 1994)。

操作的时候,要先估计一个普通的OLS估计,之后才会显示ML和GLS页面。

三、ARFIMA

ARFIMA模型通过ML和GLS实现的极大似然估计,是一种非常高效地算法(Sowell (1992) and Doornik and Ooms (2003))。

其中一个特征是集成参数d自动初始化,其是通过对数周期回归模型(Geweke and Porter-Hundlak (1983) )与关于系数与结构的似然解的概率密度。

四、面板自回归分布滞后模型ARDL与PMG(pooled mean group)估计

EViews 9 现在支持Pesaran, Shin and Smith (PSS, 1999) 在ARDL个体效应模型中的PMG估计。这一模型在面板模型中较为流行,一般在模型中时间较长时候使用,因为此时GMM估计并不特别适用。

PMG是单一ARDL模型的协整形式,并且面板模型中允许存在截距、短期系数和不同横截面的协整项。

五、门限回归

EViews 9提供了门限回归,其中包括了较为流行的门限自回归模型(TAR)。TR门限回归描述了一个简单的线性分段和结构转变的非线性回归。TR非常流行的原因是因为易于估计与解释,并能够产生有趣的非线性动态过程。

其中,门限自回归模型(TAR)与自激励门限回归(SETAR)是较为流行的两种(Hansen 1999, 2011; Potter 2003)。

六、新的优化引擎

在Eviews 9中我们增加了需要新的估计方法。它支持 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), Gauss-Newton/BHHH, Newton-Raphson, and Fisher Scoring algorithms这些估计方式。

此外,还允许二阶导数的运算,提供了一些替代普通与稳健回归的协方差估计方式。

以下是新支持的工具:

Single equation nonlinear least squares and ARMA

Binary

Count

Ordered

Censored

ARCH (equation and system)

Switching Regression

GLM

Heckman Selection

FIML

State Space

Logl

〖素质笔记〗Eviews 9 三大新功能——估计功能(二)

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