eviews说明书 eviews10 诚信代理

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EViews有着大量的令人激动的较新和
改善。下面是一些重要的新特征。

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,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估计已经被较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

改善的控制在尺度/坐标轴上日期的格式
用于观测值尺度/坐标轴的较加灵活的自定义观测值标签
增加的控制日期标签位置和两行标签
增强的控制日期/观测值坐标轴网格线的放置

用户的似然值
• 使用EViews提供的标准的系列表达式来描述对数似然贡献值。
• 多项式和条件logit，Box-Cox转换模型，非平衡切换模型，具有异方差的概率模型，嵌套logit，Heckman样本选择以及Weibull风险模型的示例。
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