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时间序列
• 自相关，偏自相关，互相关，Q统计。
• 格兰杰因果检验，包括面板格兰杰因果检验。
• 单位根检验：用于单时间序列的ADF检验、DFGLS检验、Phillips-Perron检验、KPSS检验、ERS检验、Ng-Perron检验，以及断点单位根检验和季节单位根检验。
• 协整检验：Johansen协整检验，EG两步法，Phillips-Ouliaris检验，增加变量的帕克检验以及Hansen稳定性检验。
• 立性检验：Brock, Dechert,Scheinkman和LeBaron
• 方差比检验：Lo and MacKinlay检验，Kim wild bootstrap检验，Wright排名检验，排名得分和符号检验。Wald检验和多重比较方差比检验（Richardson和Smith，Chow和Denning）。
• 长期方差和协方差计算：使用非参数核密度（Newey-West 1987，Andrews 1991），参数VARHAC（Den Haan和Levin 1997）以及预白化核密度（Andrews和Monahan 1992）方法计算的对称或单边长期协方差。此外，EViews支持用于核密度估计的Andrews（1991）和Newey-West（1994）自动带宽选择方法，以及基于信息标准的滞后长度选择的用于VARHAC估计和预白化估计法。

面板数据/汇总时间序列，横截面数据
• 具有附加横截面数据和固定周期或随机效应数据的线性和非线性估计。
• 随机效应模型中分量方差的二次无偏估计量（QUEs）包括：Swamy-Arora估计量，Wallace-Hussain估计量，Wansbeek-Kapteyn估计量。
• 具有横截面数据和固定周期或随机效应数据的2SLS / IV估计。
• 在转换后的规范上使用非线性小二乘法估计AR误差。
• 广义小二乘，广义2SLS / IV估计，GMM估计皆允许横截面数据、周期为异方差的数据及其相关规范。
• 使用特定周期预定工具（Arellano-Bond）的一阶差分或正交偏差进行线性动态面板数据估计。
• 面板序列相关性检验（Arellano-Bond）。
• 稳健标准误差计算包括七种稳健白化标准误差和误差纠正标准误差（PCSE）。
• 系数限制，遗漏变量和冗余变量的检验，相关随机效应的Hausman检验。
• 面板数据单位根检验：LLC检验，Breitung检验，IPS检验，使用ADF和PP检验（Maddala-Wu，Choi）的Fisher式检验，Hadri检验。
• 面板数据协整估计：完全修正的OLS估计（FMOLS，Pedroni 2000）或动态普通小二乘法（DOLS，Kao和Chaing 2000，Mark和Sul 2003）。
• PMG估计。

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