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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,因为他们很容易估计和解释,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,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。
系统需求 CPU: Pentium or better Operating System: Windows 10 (32bit or 64bit) Windows 8.1 (32bit or 64bit) Windows 8 (32bit or 64bit) Windows 7 (32bit or 64bit) Windows Vista (32bit or 64bit) Windows Server 2016 (32bit or 64bit)* Windows Server 2012 (32bit or 64bit)* Windows Server 2008 (32bit or 64bit)* .Net 4.0 is required for connectivity to certain external databases and installation of the EViews-Excel add-in. Memory: 512 MB Disk Space: 400 MB of available hard disk space for the EViews executable, supporting files, full documentation, and example files.
Conditional Constant Correlation (p,q), Diagonal VECH (p,q), Diagonal BEKK (p,q), with asymmetric terms. Extensive parameterization choice for the Diagonal VECH's coefficient matrix. Exogenous variables allowed in the mean and variance equations; nonlinear and AR terms allowed in the mean equations.
其结果是一个的程序,在一个灵活的、面向对象的接口中提供了**的功能。探索EViews的世界,并发现为什么它是基于windows的计量经济学软件的,以及那些要求好的选择。
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