Variáveis de variável auto intensiva média com exógenas

Programa de Certificação Global da SAS Certificado Inteligente Analisado Inteligente Profissional Usando a Certificação SAS 9 Novo Para indivíduos que desejam analisar dados importantes com uma variedade de técnicas de análise estatística e de modelagem preditiva Os candidatos bem-sucedidos devem ter experiência nas seguintes áreas: técnicas de modelagem preditiva e aprendizagem mecânica aplicam máquina Aprendizagem e técnicas de modelagem preditiva para grandes conjuntos de dados distribuídos e na memória, experimentação de detecção de padrões em técnicas de otimização de negócios, previsão de séries temporais. Exames exigidos Os candidatos que ganham essa credencial serão obrigados a aprovar três exames. Selecione um exame para ver o conteúdo completo para cada um: Exame 1: Modelagem Preditiva Usando o SAS Enterprise Miner 13 Exame 2: Exame de Modelagem Preditiva Avançada do SAS 3: Análise de Texto SAS, Série Temporal, Experimentação e Otimização Candidatos que possuem o Modelador Predictivo Certificado SAS Usando A credencial SAS Enterprise Miner 7 ou 13 não precisa fazer este exame. Exame 3: analise de texto da SAS, série de tempo, experimentação e otimização Os candidatos terão de aceitar e aprovar este exame e a modelagem preditiva utilizando os testes SAS Enterprise Miner 13 e SAS Advanced Predictive Modeling exams. Este exame é administrado pela SAS e pela Pearson VUE. 50-55 de escolha múltipla, resposta curta e perguntas interativas. Perguntas interativas simulam o ambiente SAS e pedem que você complete uma tarefa. Consulte nossas FAQ para obter mais informações. 110 minutos para completar o exame (deve atingir a pontuação de 68 corretos para aprovar) Use o exame ID A00-226 necessário ao se registrar com Pearson VUE Este exame é baseado em SAS 9.4 Os candidatos bem sucedidos devem ter experiência prática com uma variedade de ferramentas de preparação de dados SAS , Incluindo a experiência com as seguintes ferramentas analíticas: SAS Text Analytics SASETS SASOR Os tópicos do exame incluem: Text Analytics - 30 Crie fontes de dados para mineração de texto Crie fontes de dados que podem ser utilizadas pelos projetos SAS Enterprise Miner Identificam fontes de dados relevantes para mineração de texto Importação Dados no SAS Text Analytics Coleções de documentos de processo e crie um único conjunto de dados SAS para mineração de texto usando o Nó de importação de texto Junte um conjunto de dados SAS criado a partir do importador de texto com outro conjunto de dados SAS contendo informações de destino e outras variáveis ​​que não sejam de texto Compare dois modelos, Um usando apenas variáveis ​​de entrada convencionais e outro usando as entradas convencionais e algumas variáveis ​​de mineração de texto Use a mineração de texto para suportar Linguagem ensicada usando técnicas de stylometry Recuperar informações para análise Use o Visualizador de filtro de texto interativo para recuperação de informações Use os dados de resumos médicos da Medline para recuperação de informações. Analise e quantifique o texto Fornecer diretrizes para usar pesos Use o SVD para projetar documentos e termos em um espaço métrico de dimensão menor. Resultados do cluster de texto e texto do texto à luz do SVD Execute modelagem preditiva em dados de texto Explicar o trade-off entre o poder preditivo e a interpretabilidade Configurar os nodos de tópicos de texto e texto para afetar este trade-off Realizar modelagem preditiva usando o nó do construtor de regras de texto Use o Núcleo Minerador de Texto de Alto Desempenho (HP) Identifique os benefícios do nó HP Text Miner Use o procedimento HPTMINE Série Tempo - 30 Identifique e defina as características da série de tempo, os componentes e as famílias dos modelos das séries temporais Transforme dados transacionais em dados da série temporal (Acumular) usando PROC TIMESERIES Transactional Data Accumulatio N e Time Binning Defina os componentes sistemáticos em uma série de tempo (nível, sazonalidade, tendência, irregular, exógeno, ciclo) Descreva a decomposição da variação de séries temporais (ruído e sinal). Liste três famílias de modelos de séries temporais de suavização exponencial (ESM) autoregressivo Média movida integrada com variáveis ​​exógenas (ARIMAX) componentes não observados (UCM) Identificar os pontos fortes e fracos dos três tipos de modelos usabilidade complexidade robustez capacidade de acomodar efeitos de regressão dinâmica Diagnosticar, ajustar e interpretar modelos ARIMAX Analisar uma série de tempo em relação ao sinal (sistema Variação) e ruído (variação aleatória) Explicar a importância do Plotograma de Função de Autocorrelação e do Teste de Ruído Branco na modelagem ARMA Comparar e contrastar os modelos ARMA e ARIMA Definir uma série temporal estacionária e discutir sua importância Descrever e identificar processos médios autorregressivos e em movimento Estimativa de um Avalie 1 modelo autoregressivo Avalie as estimativas e a bondade de ajuste Estatísticas Explicar o X em ARMAX Relacionar regressão linear com modelos de regressão de séries temporais Reconhecer os pressupostos de regressão linear Explicar a relação entre modelos de regressão linear múltiplos comuns e modelos de regressão de séries temporais Explicar como usar uma amostra de retenção para prever Dado um cenário, use estatísticas do modelo para avaliar Previsão de precisão Dado um cenário, use dados da série de tempo da amostra para exemplificar os conceitos de previsão Diagnosticar, ajustar e interpretar Modelos de suavização exponencial Descreva o histórico de ESM Explicar como funcionam os ESMs e os tipos de componentes sistemáticos que acomodam Descreva cada um dos sete tipos de fórmulas ESM Dada Um conjunto de dados de amostra, escolha o melhor ESM usando uma amostra de retenção, estatísticas de ajuste de saída e conjuntos de dados de previsão Diagnosticar, ajustar e interpretar Modelos de componentes não observados Descrever os modelos de componentes básicos: nível, inclinação, sazonal. Ser capaz de explicar as forças da UCM e Quando seria bom usar o exemplo da UCM: Visualização da variação do componente N Dado um cenário de exemplo, seja capaz de explicar como você construirá um UCM Adicionando e excluindo modelos de componentes e interpretando o amplificador de Experimentação de Diagnóstico Modelos de Resposta Incremental - 20 Explicar o papel dos experimentos na resposta às questões comerciais Determinar se uma questão comercial deve ser respondida com Um modelo estatístico Compare dados observacionais e experimentais. Liste as considerações para projetar um experimento. Controle o experimento para variáveis ​​incômodas. Explique o impacto de variáveis ​​incômodas nos resultados de um experimento. Identifique os benefícios da implantação de um experimento em pequena escala. Relacione os conceitos e terminologia de projeto experimental. Para conceitos e terminologia de negócios Definir termos de design de experiências (DOE) (resposta, fator, efeito, bloqueio, etc.) Termos de layout do cartão para termos de marketing de negócios Definir e interpretar interações entre fatores Compare um fator-a-tempo (OFAT) Métodos experimentais para métodos fatoriais Descreva os atributos de multifator Experimentos (randomização, ortogonalidade, etc.) Identificar efeitos em um experimento multifatorial. Explicar a diferença entre blocos e covariáveis. Explicar como os modelos de resposta incremental podem identificar casos mais sensíveis a uma ação. Desenhe a estrutura experimental para avaliar o impacto do modelo versus o impacto. Do tratamento Explique o efeito do modelo e da mensagem dos dados da experiência de avaliação Descreva os segmentos de clientes padrão em relação aos objetivos da campanha de marketing Explicar o valor do uso de grupos de controle na ciência de dados Definir uma resposta incremental Use o nó Incremental Response na SAS Enterprise Miner Listar os componentes de estrutura de dados necessários do nó Incremental Response Explicar o Valor de Informação Líquido (NIV) e o Valor de Informação Líquido Penalizado (PNIV) e seu uso em SAS Enterprise Miner Explicar Peso de Evidência (WOE) e Peso Líquido de Evidência (NWOE) e Seu uso em SAS Enterprise Miner Use a regressão stepwise com o Increm Ental Nó de resposta Ajustar as propriedades do modelo para vários tipos de análise de receita incremental Comparar variáveis ​​de receita e modelos de custos Compreender e explicar o valor dos escores de diferença no modelo de resposta incremental combinado Usar diferenças de pontuação para comparar o tratamento e o controle Otimizar programas lineares Explicar propriedades locais de funções que São usados ​​para resolver problemas de otimização matemática Use o procedimento OPTMODEL para entrar e resolver problemas simples de programação linear. Formule problemas de programação linear usando conjuntos de índice e matrizes de variáveis ​​de decisão, famílias de restrições e valores armazenados em matrizes de parâmetros. Modificar um problema de programação linear (mudar os limites Ou coeficientes, corrigindo variáveis, adicionando variáveis ​​ou restrições) dentro do procedimento OPTMODEL Use a técnica de programação linear de Análise de Envelopes de Dados (DEA) Otimize programas não-lineares Descreva como, conceitualmente e geometricamente, algoritmos de melhoria iterativos solucionam a programação não-linear Problemas Identificar as condições de otimização para problemas de programação não-linear Resolver problemas de programação não-linear usando o procedimento OPTMODEL Interpretar informações escritas no log SAS durante a solução de um problema de programação não-linear Diferenciar os algoritmos NLP e como as opções de resolução influenciam os algoritmos NLP Nota: Todos os 17 principais Os objetivos serão testados em cada exame. Os 87 objetivos expandidos são fornecidos para explicação adicional e definem todo o domínio que pode ser testado. Exame 3: Análise de texto da SAS, Time Series, Experimentação e otimização A experiência é um componente crítico para se tornar um profissional certificado da SAS. Esses recursos são projetados para ajudá-lo a se preparar. Obtenha formação de especialistas em SAS. Para ver as opções de treinamento em seu país, escolha sua localização acima. Mais informações: entre em contato com o Programa de Certificação Global SAS em certificationsas ou 800-727-0025. Opções de registro: Visite Pearson VUE para se registrar on-line. Os candidatos não podem se inscrever diretamente em uma instalação de teste Pearson VUE. É necessário um mínimo de 24 horas para inscrição para os candidatos que retornam. Os candidatos pela primeira vez requerem tempo adicional. Visite pearsonvuesas. Siga estas etapas fáceis uma vez no site: Atenção aos usuários pela primeira vez: você deve criar uma nova conta na Pearson VUE antes de programar um exame SAS. Isso pode levar até dois dias úteis com base nas informações fornecidas para produzir seu nome de usuário e senha necessários para o registro do exame. Você não terá um ID de Candidato SAS até depois de ter agendado um exame SAS. Ele será automaticamente atribuído a você e enviado via e-mail. Usuários que retornam: Se você já tomou um exame SAS com Pearson VUE e criou uma conta na Web, você pode usar o Login para se inscrever para um exame. Se você não se lembra das suas informações de login, existem links no Pearson VUE para ajudar a obter essas informações. Se você precisar de ajuda com o registro, procure o serviço de atendimento ao cliente Precisa de Ajuda, localizado na página de registro da Pearson VUE, que fornecerá uma lista de números locais onde o suporte está disponível. Locais de teste Os locais para testes podem ser encontrados em pearsonvuesas em Localizar um local de teste. Durante o registro, você escolheu um local para fazer o exame. A SAS oferece sessões de exames mensais em Cary, Carolina do Norte e em algumas conferências dos EUA. Para uma sessão de exames patrocinados pelo SAS, visite os eventos de teste patrocinados pela SAS nos EUA. Para testes patrocinados pela SAS fora dos EUA, entre em contato com o escritório local da SAS. Preços de exame Dentro da América do Norte e Índia, as taxas associadas a um exame oferecido através de Pearson VUE é de 180 USD. Os preços dos exames de certificação estão sujeitos a alterações. Em alguns países, diferentes preços e impostos adicionais podem ser aplicados. Visite o pearsonvuesas para o preço do exame em seu país. Política de cancelamento Para cancelar ou reprogramar o seu compromisso de teste, visite pearsonvuesas e selecione Cancelar um teste ou reprogramar um teste. Os testes devem ser cancelados mais de 24 horas antes do horário de marcação da prova agendada. Cancelar com menos de 24 horas de antecedência perde a taxa de exame. Os clientes que não aparecem para um exame agendado perdem a taxa completa do exame. Se a taxa do exame foi paga com um voucher, o número do voucher será invalidado e indisponível para uso futuro. Políticas de retomada Os candidatos podem tentar cada exame de certificação até cinco vezes em um período de 12 meses, aguardando um mínimo de 14 dias entre as tentativas. As cobranças do exame são incorridas para cada tentativa de exame. Os exames que não cumprem esta política de retomada serão considerados inválidos e não serão elegíveis para reembolso ou credencial de certificação. Uma vez que uma pontuação de aprovação é alcançada em um exame específico, nenhuma outra tentativa é permitida nesse exame. Acordo de Candidatura O que levar: Os candidatos de certificação são obrigados a fornecer duas formas de identificação ao centro de testes, incluindo uma identificação com foto, como uma carteira de motorista ou um passaporte válido. Ambos os formulários devem exibir a assinatura dos candidatos. Se você tiver dúvidas sobre formas aceitáveis ​​de identificação, entre em contato com pearsonvuecontact. Chegando ao centro de teste: os candidatos devem planejar chegar 15 minutos antes do horário da prova programada. Os candidatos que cheguem com mais de 15 minutos de atraso não têm garantia de disponibilidade ou reembolso. Materiais de referência: para manter a segurança do ambiente de teste, os candidatos não podem trazer materiais de referência de qualquer tipo para o centro de testes. Itens pessoais: os únicos itens permitidos na área de teste são sua identificação. Deixe as mochilas, laptops, pastas e outros itens pessoais em casa. Se você tem itens pessoais que não podem ser deixados para trás (como bolsas), o centro de testes pode ter armários disponíveis para uso. Não são permitidas câmeras, celulares, leitores de áudio ou outros dispositivos eletrônicos durante as sessões do exame. Consulte o Acordo de Regras de Candidatos Pearson VUE para obter mais informações. Todas as notas serão coletadas no final do teste e nenhum material pode ser removido do evento de teste. Relatório de pontuação Você receberá uma nota de aprovação imediata após a conclusão da tentativa de exame em sua instalação de teste. O relatório de pontuação exibirá a porcentagem de itens em cada seção que você respondeu corretamente para seu exame. Por favor note: estas pontuações de seção são calculadas por seção e não podem ser usadas para determinar sua pontuação total. Eles são fornecidos para você apenas para fins descritivos. Bem-vindo E-mail e Certificado Se você passar no seu exame e atender a todos os requisitos para esta credencial, você receberá um e-mail da SAS com instruções que proporcionam acesso ao seu certificado e logotipo através do Sistema de Gerenciamento de Registros de Certificação. Este e-mail será enviado para o endereço de e-mail que você forneceu para Pearson VUE no registro do exame. Alguns firewalls individuais podem enviar este e-mail para sua pasta de lixo. Aguarde pelo menos uma semana a partir da data do exame para receber seu e-mail. No sistema de gerenciamento de registros de certificação, seu certificado pode ser acessado na barra de navegação esquerda em Documentos imprimíveis. Para imprimir seu certificado, seu bloqueador de pop-up deve ser desativado antes de clicar no botão Imprimir agora. Clique em Imprimir agora e seu certificado será aberto em uma nova janela onde você pode baixar e imprimir. Certas credenciais exigem mais de um exame para obter a credencial. Encorajamos você a visitar credenciais e exames para obter mais informações. Registro público de profissionais certificados Um registro público de profissionais certificados da SAS é mantido no sistema de gerenciamento de registros de certificação SAS. Se você não deseja que seu nome apareça no Registro Público de Profissionais Certificados da SAS. Você pode optar por ser excluído atualizando suas informações pessoais no sistema de Gerenciamento de Registros de Certificação SAS. Uma vez que você ganhe sua credencial, você desfrutará dessas vantagens: emblema digital para compartilhar seu sucesso 20 fora do treinamento e livros do BooksEViews 9.5 Lista de recursos EViews oferece uma ampla gama de recursos poderosos para gerenciamento de dados, estatísticas e análises econométricas, previsão e simulação, apresentação de dados, E programação. Embora não possamos listar tudo, a lista a seguir oferece um vislumbre dos importantes recursos do EViews: rótulos de dados básicos de numeração, alfanuméricos (seqüência de caracteres) e de data series. Extensa biblioteca de operadores e funções estatísticas, matemáticas, de data e de string. Linguagem poderosa para manipulação de expressão e transformação de dados existentes usando operadores e funções. Amostras e objetos de exemplo facilitam o processamento em subconjuntos de dados. Suporte para estruturas de dados complexas, incluindo dados datados regularmente, dados datados irregulares, dados de seção transversal com identificadores de observação, dados de painel datados e não datados. Arquivos de trabalho de várias páginas. EViews nativos, bancos de dados baseados em disco fornecem poderosos recursos de consulta e integração com os arquivos de trabalho EViews. Converta dados entre EViews e vários formatos de planilha, estatística e banco de dados, incluindo (mas não limitado a): arquivos Microsoft Access e Excel (incluindo. XSLX e. XLSM), arquivos Gauss Dataset, arquivos de transporte SAS, arquivos nativos e portáteis SPSS, Arquivos Stata, arquivos ASCII em formato bruto ou arquivos binários, HTML ou bancos de dados ODBC e consultas (o suporte a ODBC é fornecido apenas na Enterprise Edition). Suporte OLE para ligar a saída EViews, incluindo tabelas e gráficos, para outros pacotes, incluindo Microsoft Excel, Word e Powerpoint. Suporte OLEDB para leitura de arquivos de trabalho EViews e bancos de dados usando clientes com conhecimento de OLEDB ou programas personalizados. Suporte para bases de dados FRED (Federal Reserve Economic Data). Suporte Enterprise Edition para os bancos de dados da Global Insight DRIPro e DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Bloomberg, EIA, CEIC, Datastream, FactSet e Moodys Economy. O EViews Microsoft Excel Add-in permite que você vincule ou importe dados de arquivos de trabalho EViews e bancos de dados dentro do Excel. O suporte para arrastar e soltar para ler dados simplesmente solta arquivos em EViews para conversão automática e vinculação de dados estrangeiros no formato de arquivo de trabalho EViews. Ferramentas poderosas para criar novas páginas do arquivo de trabalho a partir de valores e datas em séries existentes. Combinar mesclar, juntar, anexar, subconjunto, redimensionar, classificar e remodelar (pilha e desmarcar) os arquivos de trabalho. Conversão de freqüência automática fácil de usar ao copiar ou vincular dados entre páginas de diferentes freqüências. A conversão de frequência e a combinação de mesclagem suportam a atualização dinâmica sempre que a mudança de dados subjacente. Série de fórmulas de atualizações automáticas que são automaticamente recalculadas sempre que a mudança de dados subjacente. Conversão de freqüência fácil de usar: basta copiar ou vincular dados entre páginas de diferentes freqüências. Ferramentas para remoção de amostras e geração de números aleatórios para simulação. Geração de números aleatórios para 18 diferentes funções de distribuição usando três geradores de números aleatórios diferentes. Suporte para o acesso à unidade em nuvem, permitindo que você abra e salve arquivos diretamente nas contas Dropbox, OneDrive, Google Drive e Caixa. Manipulação de dados da série de tempos Suporte integrado para o gerenciamento de datas e dados de séries temporais (regulares e irregulares). Suporte para dados de frequência regular comuns (Anual, Semestral, Trimestral, Mensal, Bimestral, Quinzena, Dez dias, Semanalmente, Diário - Semana de 5 dias, Diário - Semana de 7 dias). Suporte para dados de alta freqüência (intradía), permitindo horas, minutos e segundos de freqüências. Além disso, há uma série de freqüências regulares freqüentemente encontradas, incluindo Multi-Year, Bimestral, Quincena, Dez-Dia e Diariamente com um intervalo arbitrário de dias da semana. Funções e operadores de séries temporais especializadas: atrasos, diferenças, diferenças de log, médias móveis, etc. Conversão de freqüência: vários métodos de alta a baixa e baixa a alta. Suavização exponencial: solteiro, duplo, Holt-Winters e suavização ETS. Ferramentas integradas para regressão de clareamento. Filtragem Hodrick-Prescott. Filtro de passagem de banda (frequência): filtros de assimetria de comprimento total e de amostra completa de Baxter-King, Christiano-Fitzgerald. Ajuste sazonal: Censo X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, média móvel. Interpolação para preencher valores faltantes dentro de uma série: Linear, Log-Linear, Spline Catmull-Rom, Cardeal Spline. Estatísticas Resumos de dados básicos por resumos de grupos. Testes de igualdade: t-tests, ANOVA (equilibrado e desequilibrado, com ou sem variâncias heterossejizadas), Wilcoxon, Mann-Whitney, Chi-quadrado mediano, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Tabulação cruzada de tabulação unidirecional com medidas de associação (Coeficiente Phi, Cramers V, Coeficiente de Contingência) e teste de independência (Pearson Chi-Square, Ratio de Probabilidade G2). Análise de covariância e correlação incluindo Pearson, Spearman rank-order, Kendalls tau-a e tau-b e análise parcial. Análise de componentes principais, incluindo parcelas de scree, biplots e lotes de carregamento, e cálculos de pontuação de componente ponderada. Análise de fator que permite a computação de medidas de associação (incluindo covariância e correlação), estimativas de singularidade, estimativas de carga de fatores e pontuações de fatores, além de realizar diagnósticos de estimação e rotação de fatores usando um dos mais de 30 métodos ortogonais e oblíquos diferentes. Testes de função de distribuição empírica (EDF) para as distribuições Normal, Exponencial, Extreme value, Logistic, Chi-square, Weibull ou Gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogramas, Polígonos de Freqüência, Polígonos de Freqüência de Borda, Histogramas médios com Shifting, CDF-sobrevivente-quantile, Quantile-Quantile, densidade de kernel, distribuições teóricas ajustadas, boxplots. Scatterplots com linhas de regressão paramétrica e não paramétrica (LOWESS, polinômio local), regressão do kernel (Nadaraya-Watson, linear local, polinômio local). Ou elipses de confiança. Autocorrelação de séries temporais, autocorrelação parcial, correlação cruzada, estatísticas Q. Testes de causalidade de Granger, incluindo a causalidade do painel Granger. Testes de raiz unitária: Dickey-Fuller aumentado, GLS transformou Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron, bem como testes para raízes unitárias com pontos de interrupção. Testes de Cointegração: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park adicionaram variáveis ​​e a estabilidade de Hansen. Testes de independência: Brock, Dechert, Scheinkman e LeBaron Testes de proporção de variância: Lo e MacKinlay, Kim bootstrap selvagem, Wrights rank, rank-score e sign-tests. Wald e testes de proporção de variância de comparação múltipla (Richardson e Smith, Chow e Denning). Cálculo de variância e covariância de longo prazo: covariâncias de longo prazo simétricas ou unilaterais usando núcleo não paramétrico (Newey-West, 1987, Andrews, 1991), VARHAC paramétrico (Den Haan e Levin 1997) e cerne pre-branco (Andrews e Monahan, 1992) métodos. Além disso, o EViews suporta métodos de seleção de largura de banda automática Andrews (1991) e Newey-West (1994) para estimadores de kernel e métodos de seleção de comprimento de atraso baseados em critérios de informação para VARHAC e estimativa de pré-capuz. Painel e Pool Por grupo e estatísticas e testes por período. Testes de raiz unitária: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Testes de Cointegração: Pedroni, Kao, Maddala e Wu. Painel dentro de covariâncias de série e componentes principais. Testes de causalidade do painel Dumitrescu-Hurlin (2017). Testes de dependência de seção transversal. Regressão de estimativa Quadrados mínimos ordinários e não lineares (regressão múltipla). Regressão linear com PDLs em qualquer número de variáveis ​​independentes. Regressão robusta. Derivados analíticos para estimativa não linear. Menos quadrados ponderados. Erros padrão robustos de White e Newey-West. Os erros padrão do HAC podem ser computados usando métodos kernel paramétrico, paramétrico VARHAC e pré-branco e permitem métodos de seleção de largura de banda automática Andrews e Newey-West para estimadores de kernel e métodos de seleção de comprimento de atraso baseados em critérios de informação para VARHAC e estimativa de pré-capimpiamento. Regressão de cuares lineares e desvios mínimos absolutos (LAD), incluindo cálculos de covariância de Hubers Sandwich e bootstrapping. Regressão passo a passo com sete procedimentos de seleção diferentes. Regressão de limite, incluindo TAR e SETAR. ARMA e ARMAX Modelos lineares com média móvel móvel autorregressiva sazonal e erros sazonais da média móvel. Modelos não-lineares com especificações AR e SAR. Estimativa usando o método backcasting de Box e Jenkins, mínimos quadrados condicionais, ML ou GLS. Modelos ARFIMA fracamente integrados. Variáveis ​​instrumentais e GMM Variáveis ​​lineares e não-lineares de duas etapas mínimas (2SLSIV) e Método de Momentos Generalizados (GMM). Estimação 2SLSIV linear e não linear com erros AR e SAR. Informações limitadas Maximum Likelihood (LIML) e estimativa da classe K. Ampla gama de especificações da matriz de peso de GMM (branco, HAC, fornecido pelo usuário) com controle sobre a iteração da matriz de peso. As opções de estimativa GMM incluem estimativa de atualização contínua (CUE) e uma série de novas opções de erro padrão, incluindo erros padrão do Windmeijer. Os diagnósticos específicos de IVGMM incluem Teste de Ortogonalização de Instrumentos, um Teste de Endogeneidade de Regressor, um Teste de Instrumento Fraco e um teste de ponto de ruptura específico do GMM. ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Componente GARCH, Power ARCH, GARCH integrado. A equação média linear ou não-linear pode incluir os termos ARCH e ARMA, tanto as equações médias quanto as variáveis ​​permitem variáveis ​​exógenas. Normal, Estudantes t e Distribuições de Erros Generalizados. Erros padrão robustos da Bollerslev-Wooldridge. Previsões dentro e fora da amostra da variância condicional e média e componentes permanentes. Modelos de variáveis ​​dependentes limitados Logit binário, Probit e Gompit (Extreme Value). Ordered Logit, Probit e Gompit (Extreme Value). Modelos censurados e truncados com erros normais, logísticos e de valor extremo (Tobit, etc.). Contagem de modelos com Poisson, binômio negativo e quimixabilidade máxima (QML) especificações. Modelos de seleção Heckman. Erros padrão robustos da HuberWhite. Os modelos de contagem suportam modelos padrão linear ou erros padrão QML. Hosmer-Lemeshow e Andrews Testes de qualidade para modelos binários. Guarde facilmente os resultados (incluindo resíduos e gradientes generalizados) para novos objetos EViews para análise posterior. O mecanismo geral de estimação GLM pode ser usado para estimar vários desses modelos, com a opção de incluir covariâncias robustas. Painel DataPooled Série temporal, dados transversais Estimação linear e não linear com seção transversal aditiva e período de efeitos fixos ou aleatórios. Escolha de estimadores sem escala quadrática (QUEs) para variações de componentes em modelos de efeitos aleatórios: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. Estimação de 2SLSIV com efeitos fixos ou aleatórios de seção transversal e período. Estimativa com erros AR usando mínimos quadrados não-lineares em uma especificação transformada Quadrados mínimos geralmente generalizados, estimativa 2SLSIV generalizada, estimativa de GMM, permitindo as especificações heterossejadas e cruzadas de seção transversal ou período. Estimativa de dados de painel dinâmico linear usando primeiras diferenças ou desvios ortogonais com instrumentos pré-determinados específicos do período (Arellano-Bond). Testes de correlação em série do painel (Arellano-Bond). Os cálculos de erro padrão robustos incluem sete tipos de erros padrão robustos corrigidos por painel branco (PCSE). Teste de restrições de coeficientes, variáveis ​​omitidas e redundantes, teste de Hausman para efeitos aleatórios correlacionados. Testes de raiz da unidade de painel: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, testes de tipo Fisher usando testes de ADF e PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Estimativa de cointegração de painel: OLS totalmente modificado (FMOLS, Pedroni 2000) ou quadrados mínimos dinâmicos ordinários (DOLS, Kao e Chaing 2000, Mark e Sul 2003). Estimativa do grupo médio médio (PMG). Modelos Lineares Generalizados Normal, Poisson, Binomial, Binômio Negativo, Gamma, Gaussiano Inverso, Mena Exponencial, Média de Energia, famílias de Binômio Quadrado. Identidade, log, log-complemento, logit, probit, log-log, log-log de cortesia, inverso, energia, índice de chance de energia, Box-Cox, Box-Cox odds ratio link functions. Variação prévia e ponderação de freqüência. Fixed, Pearson Chi-Sq, desvio e especificações de dispersão especificadas pelo usuário. Suporte para estimativa QML e testes. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring e algoritmos de estimação BHHH. Covariâncias de coeficientes comuns calculadas utilizando Hessian esperado ou observado ou o produto externo dos gradientes. Estimativas robustas de covariância usando métodos GLM, HAC ou HuberWhite. Single Equation Cointegrating Regression Support para três métodos de estimação totalmente eficientes, OLS totalmente modificado (Phillips e Hansen, 1992), Regressão cointegrada canônica (Park 1992) e OLS dinâmico (Saikkonen 1992, Stock e Watson 1993 Engle e Granger (1987) e Phillips e Ouliaris (1990) testes baseados em resíduos, o teste de instabilidade de Hansens (1992b) e Parks (1992) adicionaram o teste de variáveis. Especificação flexível da tendência e regressores deterministas na equação e especificação de regressores de cointegração. Estimativa completa de variações de longo prazo para FMOLS e CCR. Seleção de atraso automático ou fixo para atrasos e derivações de DOLS e para regressão de branqueamento de variância de longo prazo. OLS rescaneado e cálculos de erros robustos padrão para DOLS. Máxima probabilidade máxima especificada pelo usuário Use expressões de série EViews padrão para descrever as contribuições de verossibilidade de log. Exemplos para logit multinomial e condicional, modelos de transformação Box-Cox, modelos de comutação de desequilíbrio, modelo probit S com erros heterossegativos, logit aninhado, seleção de amostras de Heckman e modelos de risco de Weibull. Sistemas de equações Estimativa linear e não linear. Menos quadrados, 2SLS, estimativa ponderada da equação, Regressão aparentemente não relacionada e Quadrados mínimos de três estágios. GMM com matrizes de ponderação branca e HAC. Estimativa de AR usando mínimos quadrados não lineares em uma especificação transformada. Informação máxima máxima máxima (FIML). Estimar as factorizações estruturais nos VARs ao impor restrições de curto ou longo prazo. VAR bayesianos. Funções de resposta de impulso em vários formatos tabulares e gráficos com erros padrão calculados analiticamente ou por métodos de Monte Carlo. Choques de resposta de impulso calculados a partir da factorização de Cholesky, resíduos de desvio padrão de uma unidade ou padrão (ignorando correlações), impulsos generalizados, fatoração estrutural ou uma forma de matriz vetorial especificada pelo usuário. Imponha e teste restrições lineares nas relações de co-integração ou coeficientes de ajuste em modelos VEC. Veja ou gere relações de cointegração de modelos VEC estimados. Diagnósticos extensivos, incluindo: testes de causalidade de Granger, testes de exclusão de lagatação conjunta, avaliação de critérios de comprimento de paralisação, correlogramas, autocorrelação, testes de normalidade e heterocedasticidade, testes de cointegração, outros diagnósticos multivariados. Correlação de Constantes Condicionais ARCH Multivariada (p, q), Diálogo VECH (p, q), Diagonal BEKK (p, q), com termos assimétricos. Opção de parametrização extensa para a matriz de coeficientes Diagonal VECHs. Variáveis ​​exógenas permitidas nas equações média e variância não linear e os termos AR permitidos nas equações médias. Erros padrão robustos da Bollerslev-Wooldridge. Normal ou Estudantes t distribuição de erros multivariados Uma escolha de derivados analíticos ou (rápidos ou lentos) numéricos. (Derivados de análise não disponíveis para alguns modelos complexos.) Gerar covariância, variância ou correlação em vários formatos tabulares e gráficos a partir de modelos ARCH estimados. Algoritmo de filtro do Estado Space Kalman para estimar os modelos estruturais individuais e multi-equivalentes especificados pelo usuário. Variáveis ​​exógenas na equação de estado e especificações de variância totalmente parametrizadas. Gerar sinais, estados e erros de um passo à frente, filtrados ou suavizados. Os exemplos incluem parâmetros de variação do tempo, ARMA multivariada e modelos de volatilidade estocástica de quasilikelihood. Testes e Avaliação Parcelas reais, instaladas e residuais. Testes Wald para restrições de coeficientes lineares e não-lineares com elipses de confiança que mostram a região de confiança conjunta de quaisquer duas funções dos parâmetros estimados. Outros diagnósticos de coeficientes: coeficientes padronizados e elasticidades de coeficientes, intervalos de confiança, fatores de inflação de variância, decomposições de variância de coeficientes. Variáveis ​​omitidas e redundantes Testes LR, correlogramas residuais residuais e quadrados e estatísticas Q, correlação serial residual e testes ARCH LM. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey e Glejser testes de heterossessibilidade. Diagnósticos de estabilidade: teste de ponto de interrupção de Chow e testes de previsão, teste de ponto de ruptura desconhecido de Whent-Andrews, testes de ponto de interrupção de Bai-Perron, testes Ramsey RESET, estimativa recursiva de OLS, estatísticas de influência, gráficos de alavancagem. Diagnósticos de equações ARMA: gráficos ou tabelas das raízes inversas do polinômio AR e ou MA, compare o padrão de autocorrelação teórico (estimado) com o padrão de correlação real para os resíduos estruturais, exiba a resposta de impulso ARMA a um choque de inovação e a freqüência ARMA espectro. Guarde facilmente os resultados (coeficientes, matrizes de covariância de coeficientes, resíduos, gradientes, etc.) para objetos EViews para análise posterior. Veja também Estimativa e Sistemas de Equações para procedimentos de teste especializados adicionais. Previsão e simulação Previsão estática ou dinâmica dentro ou fora da amostra de objetos de equação estimados com o cálculo do erro padrão da previsão. Gráficos de previsão e avaliação de previsão na amostra: RMSE, MAE, MAPE, Theil Inequality Coefficient e proporções Ferramentas de construção de modelos de última geração para previsão de equações múltiplas e simulação multivariada. As equações de modelos podem ser inseridas em texto ou como links para atualização automática em re-estimativa. Exibir estrutura de dependência ou variáveis ​​endógenas e exógenas de suas equações. Gauss-Seidel, Broetwen e Newton solucionadores modelo para simulação não estocástica e estocástica. A solução para frente não estocástica resolve soluções para expectativas consistentes do modelo. A simulação Stochasitc pode usar restos bootstrapped. Resolva os problemas de controle para que a variável endógena alcance um alvo especificado pelo usuário. Padronização da equação sofisticada, fator de adição e suporte de substituição. Gerencie e compare cenários de soluções múltiplas envolvendo vários conjuntos de pressupostos. As visualizações e procedimentos de modelos incorporados exibem resultados de simulação em forma gráfica ou tabular. Gráficos e Tabelas Linha, traçado de pontos, área, barra, espiga, sazonal, torta, linha x, pontos de dispersão, blocos de caixa, barra de erro, alto-baixo-aberto-fechado e faixa de área. Gráficos categóricos e resumidos poderosos e fáceis de usar. Gráficos de atualização automática que atualizam como mudança de dados subjacente. Informações de observação e exibição de valor quando você posiciona o cursor sobre um ponto no gráfico. Histogramas, historias médias variadas, polois de freqüência, polígonos de frequência de borda, cofres, densidade de kernel, distribuições teóricas ajustadas, boxplots, CDF, sobrevivente, quantile, quantile-quantile. Scatterplots com qualquer combinação de kernel paramétrico e não paramétrico (Nadaraya-Watson, linear local, polinômio local) e as linhas de regressão mais próxima (LOWESS), ou elipses de confiança. Personalização baseada em comando e ponto-a-ponto interativo. Maior personalização do fundo do gráfico, quadro, legendas, eixos, escala, linhas, símbolos, texto, sombreamento, desvanecimento, com recursos aprimorados do modelo de gráfico. Personalização da tabela com controle sobre a face, tamanho e cor da fonte da célula, cor e bordas do fundo da célula, fusão e anotação. Copie e cole gráficos em outros aplicativos do Windows, ou salve gráficos como metadados regulares ou aprimorados do Windows, arquivos PostScript encapsulados, bitmaps, GIFs, PNGs ou JPGs. Copie e cole as tabelas para outro aplicativo ou salve em um arquivo RTF, HTML ou texto. Gerencie gráficos e tabelas em um objeto de spool que permite exibir vários resultados e análises em um objeto Comandos e Programação O idioma de comando orientado a objetos fornece acesso a itens de menu. Execução em lote de comandos em arquivos de programa. Looping e condição de ramificação, sub-rotina e processamento de macro. Objetos de vetor String e String para processamento de seqüência de caracteres. Biblioteca extensa de funções de lista de string e string. Suporte extensivo de matriz: manipulação de matriz, multiplicação, inversão, produtos Kronecker, solução de valor próprio e decomposição de valor singular. Suporte ao servidor de automação COM de interface externa e complementos EViews COM para que programas ou scripts externos possam iniciar ou controlar EViews, transferir dados e executar comandos EViews. O EViews oferece o aplicativo de suporte ao cliente COM Automation para servidores MATLAB e R para que EViews possam ser usados ​​para iniciar ou controlar o aplicativo, transferir dados ou executar comandos. O EViews Microsoft Excel Add-in oferece uma interface simples para buscar e vincular a partir do Microsoft Excel (2000 e posterior) para objetos de série e matriz armazenados em arquivos de trabalho e bancos de dados EViews. A infraestrutura de complementos EViews oferece acesso contínuo a programas definidos pelo usuário usando o comando EViews padrão, menu e interface de objeto. Baixe e instale Complementos pré-definidos do site EViews. Home AboutContact Para obter informações sobre vendas, envie um e-mail para as vendas. Para obter suporte técnico, envie um e-mail para o Suporte. Inclua seu número de série com toda a correspondência por e-mail. Para obter informações de contato adicionais, consulte nossa página Sobre.