Eviewsモデルの推定インフォーマティック（株）

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モデルの推定

EViewsは、時系列データおよび横断的データの回帰分析、重回帰分析に各種のモデル推定手法を用意している。

＊線形および非線形最小２乗(OLS)回帰モデル

＊２段階最小２乗法（2SLS)

＊季節要素をもつモデル

＊自己回帰誤差(AR)をもつ回帰モデル

＊ OLSまたは2SLSで推定されたシステムの重み付き最小２乗法（GLS)

＊見かけ上無関係な回帰モデル(SUR - Seemingly Unrelated Regression)

＊３段階最小２乗法（3SLS)

＊完全情報最尤法(FIML - Full Information Maximum Liklyhood)

＊ユーザー定義の最尤法

＊任意のAR(p)およびMA(q)モデルに基づく自己回帰移動平均モデル - ARM(p,q)モデル

＊自己回帰和分移動平均モデル - ARIMA(p,d,q)モデル

＊ ARMAXモデルおよびARIMAXモデル

＊ ARCHモデル、GARCH(p,q)モデル、EGARCHモデル、

＊時間変化するパラメータをKalmanフィルタを使って推定する状態空間モデル

＊プールド回帰モデル

＊ Probitモデル、Logitモデル、およびGompitモデル

＊単一方程式センサード(Tobit) および打ち切り回帰モデル

＊ Count regression models (Poisson, negative binomial, quasi-maximumlikelihood (QML))

＊一般積率法(GMM: Generalized Method of Moment)

＊拘束なしのベクトル自己相関モデル(VAR)

＊拘束なしのベクトル誤差補正(VEC)


EViewsは、時系列データおよび横断的データの回帰分析、重回帰分析に各種のモデル推定手法を用意してる。EViews
      は解析結果として、それに関連したサマリー統計を自動的に表示してくれる。



 
      ベクトル自己回帰モデル(VAR)およびベクトル残差補正モデル(VEC)による解析例。

      その結果を使ってVARおよびVECのインパルス応答関数を解析することができる。

ユーザー定義の最尤法による推定モデル

EViewsでは、ユーザー定義の最尤法を扱う新しいオブジェクトが導入された。EViewsの提供する数式

機能および関数を使って、サンプルの各観測点の対数尤度寄与を記述するだけで、EViewsが自動的に計算

してくれる。




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