湖北eviews培训班

回归方法

EViews估计门限回归模型(TR)。这种模型包括流行的回归模型（TAR）。

TR模型描述了一个简单形式的非线性回归与分段线性规范和机制转换,它发生在一个观测变量穿越未知的阈值。TR规格相当受欢迎,因为他们很*估计和解释,并能产生有趣的非线性和丰富的动力学。TR的应用程序模型中样本分割,多重平衡,非常受欢迎的门限自回归(TAR)和自励的门限自回归(伴随着)规范(Hansen 1999, 2011; Potter 2003)

新的优化引擎

在EViews 里面，我们已经将所有新评估引擎集成到很多熟悉的EViews估计。新引擎,实现了一个复杂的信赖域方法(More and Sorensen, 1983),支持BFGS Gauss-Newton/BHHH, Newton-Raphson和Fisher Scoring algorithms版本。

除了提供替代工具优化、新引擎允许数字二阶导数的计算和提供支持的替代普通和协方差矩阵估计系数。

下面的EViews估计已经被更新了以支持新的包括发动机模型评估评估工具：

单方程非线性较小二乘法和ARMA

二进制

计数

序列

检查值

ARCH

转换回归

GLM

Heckman选择

FIML

状态矢量空间

Logl

强大的New Fred数据库界面

EViews 提供了一个由圣路易斯联邦储备银行提供的用于更新接口的数据服务。新接口包括一个定制的浏览器浏览可用的弗雷德数据并添加支持检索的历史版本。

新的浏览器界面提供了大量有用的工具来处理弗雷德数据库

所有系列搜索——支持按关键字搜索。

排序-感觉序列的命令来改变

添加过滤器-缩小显示列表

As of-限定特定年份的数据

分类跳转-直接导航到文件夹内包含选定的类别树系列。

发布跳转-直接导航到包含所选系列的统计发布。

根据标签过滤-给现有的特定系列添加一个标签列表

显示发布日期-显示所选系列的发布更新时间列表

Copy As Of –允许你一次性检测多个历史版本。

云驱动支持

现在你可以直接在EViews里直接向云驱动访问、读和写文件，如Box,Dropbox,Google drive或OneDrive驱动器。

以前的数据表支持

过去的数据表现在支持将存储和加载所有的旧的数据表设置模板和数据。

新的变频方式

EViews 提供了新的低到高变频方法同时还可以添加增强现有的方式。

新的转换方式为：Point, Denton, Chow-Lin and Litterman。这些方式支持许多不同的匹配点(即源页面上的时间是如何连接到的目标页面),包括**,最后,总和,平均值。现有的线性和立方方式也扩展到允许匹配**个以及最后一个。

新的图、表和轴特性