Eviews

I.

Lợi ích, công dụng

• Hãy tự mình tìm hiểu lý do tại sao EViews là công ty hàng đầu thế giới về phần mềm kinh tế lượng dựa trên Windows và là sự lựa chọn của những người yêu cầu khó tính nhất:
  • Giao diện trực quan, dễ sử dụng
  • Công cụ phân tích mạnh mẽ
  • Quản lý dữ liệu tinh vi
  • Chất lượng trình bày dữ liệu, báo cáo
  • Giao diện lập trình và dòng lệnh truyền thống

II.

Tính năng

– EViews cung cấp một loạt các tính năng mạnh mẽ để xử lý dữ liệu, thống kê và phân tích kinh tế lượng, dự báo và mô phỏng, trình bày dữ liệu và lập trình. Mặc dù chúng tôi không thể liệt kê tất cả mọi thứ, nhưng danh sách sau đây cung cấp một cái nhìn tổng thể về các tính năng quan trọng của EViews:

1.

Các tính năng xử lý số liệu cơ bản (Basic data handling)

• Khả năng xử lý các dữ liệu kiểu: Số (numeric), ký tự & chuỗi ký tự (alphanumeric & string) và chuỗi ngày (date series); nhãn giá trị (value labels).

• Thư viện mở rộng của các toán tử (operators) và các hàm thống kê (statistical functions), toán học (mathematical functions), ngày (date functions) và chuỗi ký tự (string functions).

• Ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ để xử lý biểu thức (expression) và chuyển đổi dữ liệu hiện có bằng cách sử dụng các toán tử (operators) và hàm (functions).

• Các mẫu (Sample) và các đối tượng mẫu (sample objects) tạo điều kiện xử lý trên các tập hợp con của dữ liệu (subsets of data).

• Hỗ trợ cho các cấu trúc dữ liệu (data structures) phức tạp bao gồm dữ liệu định kỳ từng ngày (regular dated data), dữ liệu ngày không thường xuyên (irregular dated data), dữ liệu mặt cắt ngang (cross-section data) với các số nhận dạng quan sát (observation identifiers), dữ liệu kiểu bảng theo ngày và không theo ngày (dated and undated panel data).

• Các tệp công việc nhiều trang.

• Các cơ sở dữ liệu dựa trên đĩa gốc (disk-based databases) của EViews cung cấp các tính năng truy vấn mạnh mẽ và tích hợp với các tệp công việc của EViews.

• Chuyển đổi dữ liệu giữa EViews và các định dạng bảng tính, thống kê và cơ sở dữ liệu khác nhau, bao gồm (nhưng không giới hạn): các tệp Microsoft Access® và Excel® files (bao gồm định dạng .XSLX and .XLSM), Gauss Dataset files, SAS® Transport files, tập tin SPSS gốc và di động, Stata files, Tableau® (tệp văn bản hoặc tệp nhị phân ASCII được định dạng thô), HTML, hoặc cơ sở dữ liệu và truy vấn ODBC (hỗ trợ ODBC chỉ được cung cấp trong phiên bản Enterprise Edition).

• Hỗ trợ OLE để liên kết đầu ra EViews, bao gồm bảng (tables) và biểu đồ (graphs), với các gói khác, bao gồm Microsoft Excel®, Word® và Powerpoint®.

• Hỗ trợ OLEDB để đọc các tệp công việc và cơ sở dữ liệu của EViews bằng các máy khách nhận biết OLEDB-aware clients hoặc các chương trình tùy chỉnh.

• Hỗ trợ dữ liệu từ các nguồn FRED® (Federal Reserve Economic Data – Dữ liệu kinh tế dự trữ liên bang), Ngân hàng Thế giới (World Bank), NOAA, Điều tra dân số Hoa Kỳ (US Census), US BEA, US BLS, ECB SDMX, IMF SDMX, UN SDMX và cơ sở dữ liệu EuroStat.

• Phiên bản Enterprise Edition hỗ trợ cho cơ sở dữ liệu của Global Insight DRIPro and DRIBase, Haver Analytics® DLX®, FAME, EcoWin, Bloomberg®, EIA®, CEIC®®, Datastream®, FactSet, và tạp chí kinh tế Moody’s Economy.com.

• EViews Microsoft Excel® Add-in cho phép bạn liên kết hoặc nhập dữ liệu từ các tệp công việc và cơ sở dữ liệu của EViews từ trong Excel.

• Hỗ trợ kéo và thả để đọc dữ liệu; chỉ cần thả các tệp vào EViews để tự động chuyển đổi và liên kết dữ liệu và siêu dữ liệu nước ngoài sang định dạng tệp công việc của EViews.

• Các công cụ mạnh mẽ để tạo các trang tệp công việc mới từ các giá trị và ngày trong chuỗi hiện có.

• Thực hiện việc hợp nhất (merge), nối (join), mở rộng (append), thêm (add), thay đổi kích thước (resize), sắp xếp (sort) và định hình lại (resharp) các tệp công việc.

• Dễ dàng sử dụng chuyển đổi tần suất (frequency) tự động khi sao chép hoặc liên kết dữ liệu giữa các trang có tần suất khác nhau.

• Chuyển đổi tần suất và hỗ trợ kết hợp khớp dữ liệu khi cập nhật động bất cứ khi nào thay đổi dữ liệu cơ bản.

• Chuỗi công thức tự động cập nhật được tự động tính toán lại mỗi khi thay đổi dữ liệu cơ bản.

• Chuyển đổi tần suất dễ sử dụng: chỉ cần sao chép hoặc liên kết dữ liệu giữa các trang có tần suất khác nhau.

• Có các công cụ để lấy mẫu lại (resampling) và tạo số ngẫu nhiên cho mô phỏng (Random number generation for simulation). Tạo số ngẫu nhiên cho 18 hàm phân phối khác nhau bằng ba bộ tạo số ngẫu nhiên khác nhau.

• Hỗ trợ truy cập ổ đĩa lưu trữ trên mây điện toán (Cloud), cho phép bạn mở và lưu tệp trực tiếp vào tài khoản Dropbox, OneDrive, Google Drive và Box.

2.

Các tính năng xử lý chuỗi dữ liệu theo thời gian (Time series data handling)

• Tích hợp khả năng hỗ trợ để xử lý dữ liệu các ngày và theo chuỗi thời gian (cả thường xuyên và không thường xuyên).

• Hỗ trợ dữ liệu có tần suất thường xuyên (Hàng năm – Annual, nửa năm – Semi-annual, Hàng quý – Quarterly, Hàng tháng – Monthly, Hai tháng một lần – Bimonthly, Bốn đêm một lần – Fortnight, Mười ngày – Ten-day, Hàng tuần – Weekly, Hàng ngày – 5 ngày trong tuần – Daily – 5 day week, Hàng ngày – 7 ngày trong tuần – Daily – 7 day week).

• Hỗ trợ dữ liệu tần suất cao (trong ngày), cho phép tần số giờ, phút và giây. Ngoài ra, có một số tần suất thường gặp ít gặp hơn, bao gồm Nhiều năm, Hai tháng một lần, Bốn đêm, Mười ngày và Hàng ngày với một phạm vi ngày tùy ý trong tuần.

• Các hàm và toán tử chuỗi thời gian chuyên biệt: độ trễ (lags), khác biệt (differences), chênh lệch logarit khác biệt (log-differences), đường trung bình di động (moving averages), v.v.

• Chuyển đổi tần suất: các phương pháp từ cao đến thấp (high-to-low methods) và thấp đến cao (low-to-high methods).

• Làm mịn theo cấp số nhân (Exponential smoothing): làm mịn đơn (single smoothing), đôi (double smoothing), Holt-Winters và ETS.

• Tích hợp các công cụ để làm trắng hồi quy (whitening regression).

• Lọc Hodrick-Prescott.

• Lọc băng thông (tần số): Baxter-King, Christiano-Fitzgerald có độ dài cố định và các bộ lọc bất đối xứng mẫu đầy đủ (Full sample asymmetric filters).

• Điều chỉnh theo mùa (Seasonal adjustment): Census X-13, STL Decomposition, MoveReg, X-12-ARIMA, Tramo/Seats, trung bình động (moving average).

• Nội suy (Interpolation) để điền vào các giá trị còn thiếu trong một chuỗi: Tuyến tính (Linear), logarit tuyến tính (Log-Linear), Spline Catmull-Rom, Spline Cardinal.

3.

Các công cụ thống kê (Statistics)

3.1 Các công cụ thống kê cơ bản

• Tóm tắt dữ liệu cơ bản; tóm tắt theo nhóm.

• Các thử nghiệm về sự cân bằng, ổn định: t-tests, ANOVA (cân bằng và không cân bằng, có hoặc không có phương sai dị vòng.), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-square, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett, Levene, Brown-Forsythe.

• Lập bảng một chiều (One-way tabulation); lập bảng chéo (cross-tabulation) với các biện pháp liên kết (hệ số Phi- Phi Coefficient, phương pháp V của Cramer – Cramer’s V, Hệ số dự phòng – Contingency Coefficient) và thử nghiệm độc lập (Pearson Chi-Square, Likabilities Ratio G ^ 2).

• Phân tích hiệp phương sai (Covariance analysis) và tương quan (Correlation analysis) bao gồm Pearson, thứ tự xếp hạng Spearman, tau-a và tau-b và phân tích từng phần (partial analysis) của Kendall.

• Phân tích thành phần chính PCA (PCA – Principal components analysis) bao gồm các đường Scree plots, Biplots và đường tải – Loading plots, và tính toán điểm thành phần có trọng số (weighted component score calculations).

• Phân tích nhân tố cho phép tính toán các biện pháp liên kết (bao gồm hiệp phương sai và tương quan), ước tính duy nhất, ước tính tải nhân tố và điểm yếu tố, cũng như thực hiện chẩn đoán ước lượng và xoay nhân tố bằng một trong hơn 30 phương pháp trực giao và xiên khác nhau.

• Các thử nghiệm chức năng phân phối theo kinh nghiệm (EDF) cho các bản phân phối bình thường, hàm mũ, giá trị cực trị, logistic, bình phương, Weibull hoặc Gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson).

• Biểu đồ, Đa giác tần số, Đa giác tần số cạnh, Biểu đồ thay đổi trung bình, CDF-Survivor-quantile, Quantile-Quantile, mật độ nhân, phân phối lý thuyết phù hợp, các ô vuông.

• Các biểu đồ tán xạ với các đường hồi quy tham số và không tham số (THẤP, đa thức cục bộ), hồi quy hạt nhân (Nadaraya-Watson, tuyến tính cục bộ, đa thức cục bộ), hoặc elip tự tin.

3.2 Các công cụ thống kê với chuỗi thời gian (Time series)

• Tự động tương quan (Autocorrelation), tự tương quan một phần (partial autocorrelation), tương quan chéo (cross-correlation), thống kê Q (Q-statistics).

• Các xét nghiệm quan hệ nhân quả Granger (Granger causality tests), bao gồm cả bảng nhân quả Granger.

• Kiểm tra gốc đơn vị (Unit root tests): Augmented Dickey-Fuller, GLS đã chuyển đổi Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron, cũng như kiểm tra các gốc đơn vị với điểm dừng (breakpoints) và kiểm tra gốc đơn vị theo mùa.

• Các thử nghiệm hợp nhất (Cointegration tests): Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park đã thêm các biến và độ ổn định của Hansen.

• Các thử nghiệm độc lập (Independence tests): Brock, Dechert, Scheinkman và LeBaron

• Các thử nghiệm tỷ lệ phương sai (Variance ratio tests): Lo và MacKinlay, Bẫy hoang dã Kim bootstrap, thứ hạng của Wright, điểm số xếp hạng (rank-score) và kiểm tra dấu hiệu (sign-tests). Wald và nhiều phép thử tỷ lệ phương sai so sánh (Richardson và Smith, Chow và Denning).

• Tính toán phương sai và hiệp phương sai dài hạn: hiệp phương sai đối xứng hoặc dài hạn một phía sử dụng hạt nhân không tham số (Newey-West 1987, Andrews 1991), VARHAC tham số (Den Haan và Levin 1997), và hạt nhân tiền chế (Andrew và Monahan 1992) phương pháp. Ngoài ra, EViews hỗ trợ các phương pháp lựa chọn băng thông tự động của Andrew (1991) và Newey-West (1994) cho các công cụ ước tính hạt nhân và các phương pháp lựa chọn độ dài độ trễ dựa trên tiêu chí thông tin cho VARHAC và ước tính trước.

3.3 Các công cụ thống kê dữ liệu dạng bảng (Pannel and Pool)

• Thống kê theo nhóm và theo giai đoạn và thử nghiệm.

• Kiểm tra gốc đơn vị: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri.

• Các bài kiểm tra hợp nhất: Pedroni, Kao, Maddala và Wu.

• Bảng điều khiển trong hiệp phương sai loạt và các thành phần chính.

• Các xét nghiệm quan hệ nhân quả của bảng điều khiển Dumitrescu-Hurlin (2012).

• Các xét nghiệm phụ thuộc cắt ngang (Cross-section dependence tests).

4.

Các công cụ dự báo (Estimation)

4.1 Hồi quy (Regression)

• Bình phương tuyến tính và bình phương nhỏ nhất bình phương (hồi quy bội).

• Hồi quy tuyến tính với PDL trên bất kỳ số lượng biến độc lập.

• Hồi quy mạnh mẽ (Robust regression).

• Các dẫn xuất phân tích để ước lượng phi tuyến.

• Bình phương nhỏ nhất có trọng số (Weighted least squares).

• White và độ không đồng nhất khác, và các lỗi tiêu chuẩn mạnh mẽ của Newey-West. Các lỗi tiêu chuẩn của HAC có thể được tính toán bằng cách sử dụng hạt nhân không theo tỷ lệ, VARHAC tham số và các phương pháp nhân đã được làm sẵn, và cho phép các phương pháp chọn băng thông tự động của Andrew và Newey-West cho các công cụ ước tính hạt nhân và các phương pháp chọn độ dài dựa trên tiêu chí thông tin cho VARHAC và ước lượng trước.

• Lỗi tiêu chuẩn cụm (Clustered standard errors).

• Hồi quy lượng tử tuyến tính và độ lệch tuyệt đối nhỏ nhất LAD (LAD – Least Absolute Deviations), bao gồm cả tính toán hiệp phương sai Huber và Sandwich.

• Hồi quy từng bước (Stepwise regression) với bảy thủ tục lựa chọn khác nhau.

• Hồi quy ngưỡng (Threshold regression) bao gồm TAR và SETAR và hồi quy ngưỡng trơn tru (smooth threshold regression) bao gồm cả STAR.

• Ước tính ARDL, bao gồm phương pháp thử nghiệm giới hạn để hợp nhất.

• Lưới đàn hồi (Elastic net), hồi quy sườn (ridge regression) và ước lượng LASSO.

• Dự toán hệ số chức năng (Functional coefficient estimation). 

4.2 ARMA và ARMAX

• Các mô hình tuyến tính với trung bình dịch chuyển tự động (Autoregressive Moving Average), tự phát theo mùa (Seasonal Autoregressive) và lỗi trung bình di chuyển theo mùa (Seasonal Moving Average Errors).

• Các mô hình phi tuyến với thông số kỹ thuật AR và SAR.

• Ước tính bằng phương pháp dự đoán ngược của Box và Jenkins, bình phương tối thiểu có điều kiện (conditional least squares), ML hoặc GLS.

• Các mô hình ARFIMA tích hợp phân đoạn (Fractionally integrated ARFIMA models). 

4.3 Biến công cụ và GMM (Instrumental Variables and GMM)

• Các ước lượng bình phương tối thiểu hai giai đoạn tuyến tính và phi tuyến tính/ biến số công cụ (2SLS / IV) và ước lượng Phương pháp mô-men tổng quát GMM (GMM – Generalized Method of Moments).

• Ước tính 2SLS / IV tuyến tính và phi tuyến với các lỗi AR và SAR.

• Thông tin hạn chế Khả năng tối đa LIML (LIML – Limited Information Maximum Likelihood) và ước tính của lớp K.

• Một loạt các thông số kỹ thuật ma trận trọng số GMM (White, HAC, do người dùng cung cấp) với quyền kiểm soát lặp lại ma trận trọng số.

• Các tùy chọn ước tính GMM bao gồm ước tính cập nhật liên tục CUE (CUE – continuously updating estimation) và một loạt các tùy chọn lỗi tiêu chuẩn mới, bao gồm các lỗi tiêu chuẩn Windmeijer.

• Chẩn đoán cụ thể IV / GMM bao gồm Kiểm tra tính trực giao của dụng cụ (Instrument Orthogonality Test), Kiểm tra độ đồng nhất của Regressor (Regressor Endogeneity Test), Kiểm tra dụng cụ yếu (Weak Instrument Test) và kiểm tra điểm dừng cụ thể của GMM (GMM specific breakpoint test). 

4.4 ARCH/GARCH

• GARCH(p,q), EGARCH, TARCH, GARCH thành phần (Component GARCH), Power ARCH, GARCH tích hợp (Integrated GARCH). 

• Phương trình trung bình tuyến tính hoặc phi tuyến có thể bao gồm các thuật ngữ ARCH và ARMA; cả phương trình trung bình và phương sai đều cho phép các biến ngoại sinh.

• Phân phối bình thường (Normal Distributions), Phân phối t của Sinh viên (Student’s t Distributions), và Phân phối lỗi Tổng quát (Generalized Error Distributions).

• Các lỗi tiêu chuẩn mạnh mẽ của Bollerslev-Wooldridge.

• Dự báo trong và ngoài mẫu về phương sai và giá trị trung bình có điều kiện và các thành phần cố định.

4.5 Các mô hình biến phụ thuộc hạn chế (Limited Dependent Variable Models)

• Logit, Probit và Gompit nhị phân (Giá trị cực cao – Extreme Value).

• Logit, Probit và Gompit theo thứ tự (Giá trị cực cao).

• Các mô hình bị kiểm duyệt và cắt ngắn (Censored and truncated models) với các lỗi giá trị bình thường, logistic và cực trị (Tobit, v.v.).

• Đếm các mô hình với các thông số kỹ thuật Poisson, nhị thức âm và khả năng tối đa QML (QML – Quasi-Maximum Likelihood).

• Mô hình lựa chọn Heckman (Heckman Selection models).

• Huber / White lỗi tiêu chuẩn mạnh mẽ.

• Các mô hình đếm hỗ trợ mô hình tuyến tính tổng quát hoặc lỗi tiêu chuẩn QML.

• Thử nghiệm Goodness-of-Fit của Hosmer-Lemeshow và Andrew cho các mô hình nhị phân.

• Dễ dàng lưu kết quả (bao gồm cả phần dư và độ dốc tổng quát) vào các đối tượng EViews mới để phân tích thêm.

• Công cụ ước tính GLM chung có thể được sử dụng để ước tính một vài trong số các mô hình này, với tùy chọn bao gồm hiệp phương sai mạnh. 

4.6 Dữ liệu bảng / Chuỗi thời gian gộp, Dữ liệu cắt ngang (Panel Data/Pooled Time Series, Cross-Sectional Data)

• Ước lượng tuyến tính và phi tuyến với mặt cắt phụ gia và các hiệu ứng cố định hoặc ngẫu nhiên.

• Lựa chọn công cụ ước lượng bậc hai QUEs (QUEs – Quadratic Unbiased Estimators) cho phương sai thành phần trong các mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn.

• Ước tính 2SLS / IV với các hiệu ứng cố định hoặc ngẫu nhiên theo mặt cắt ngang và thời gian.

• Ước tính với các lỗi AR sử dụng bình phương tối thiểu phi tuyến trên một đặc điểm kỹ thuật được chuyển đổi

• Bình phương tối thiểu tổng quát (Generalized least squares), ước lượng 2SLS / IV tổng quát (generalized 2SLS/IV estimation), ước tính GMM (GMM estimation) cho phép các thông số kỹ thuật tương quan cắt ngang hoặc thời gian và các thông số kỹ thuật tương quan.

• Ước tính dữ liệu bảng động tuyến tính (Linear dynamic panel data estimation) bằng cách sử dụng các khác biệt đầu tiên hoặc độ lệch trực giao với các công cụ được xác định trước theo thời gian cụ thể (Arellano-Bond).

• Các thử nghiệm tương quan nối tiếp của bảng điều khiển (Arellano-Bond).

• Tính toán lỗi tiêu chuẩn mạnh mẽ bao gồm bảy loại lỗi tiêu chuẩn White và Bảng điều chỉnh mạnh mẽ PCSE (PCSE – Panel-corrected standard errors).

• Kiểm tra các hạn chế hệ số, các biến bị bỏ qua và dự phòng, kiểm tra Hausman cho các hiệu ứng ngẫu nhiên tương quan.

• Các xét nghiệm gốc đơn vị bảng điều khiển: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, các xét nghiệm loại Fisher sử dụng các xét nghiệm ADF và PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri.

• Ước tính hợp nhất bảng điều khiển (Panel cointegration estimation): OLS được sửa đổi hoàn toàn (FMOLS, Pedroni 2000) hoặc bình phương tối thiểu thông thường động (DOLS, Kao và Chaing 2000, Mark và Sul 2003).

• Ước tính nhóm trung bình nhóm PMG (PMG – Pooled Mean Group).

4.7 Các mô hình tuyến tính tổng quát (Generalized Linear Models)

• Bình thường, Poisson, Binomial, Binomial âm (Negative Binomial), Gamma, Gaussian nghịch đảo (Inverse Gaussian), Exponential Mena, Power mean, Binomial Squared.

• Nhận dạng, log, log-bổ sung, logit, probit, log-log, log-log miễn phí, nghịch đảo, công suất, tỷ lệ chênh lệch công suất, các hàm liên kết tỷ lệ cược Box-Cox, Box-Cox.

• Phương sai trước và trọng số tần số.

• Đã sửa lỗi, Pearson Chi-Sq, độ lệch và thông số kỹ thuật phân tán do người dùng chỉ định. Hỗ trợ cho việc ước tính và kiểm tra QML.

• Leo núi bậc hai, Newton-Raphson, IRLS – Thuật toán ước tính Fisher và các thuật toán ước tính BHHH.

• Hiệp phương sai hệ số thông thường được tính toán bằng Hessian dự kiến hoặc quan sát hoặc sản phẩm bên ngoài của gradient. Ước tính hiệp phương sai mạnh mẽ bằng các phương pháp GLM, HAC hoặc Huber / White.

4.8 Phương trình hồi quy đơn (Single Equation Cointegrating Regression)

• Hỗ trợ ba phương pháp ước tính hiệu quả đầy đủ, OLS được sửa đổi hoàn toàn (Phillips và Hansen 1992), Hồi quy hợp nhất Canonical (Park 1992) và OLS động (Saikkonen 1992, Stock và Watson 1993

• Các thử nghiệm dựa trên dư của Engle và Granger (1987) và Phillips và Ouliaris (1990), thử nghiệm không ổn định của Hansen (1992b) và thử nghiệm biến số của Park (1992).

• Đặc điểm kỹ thuật linh hoạt của xu hướng và hồi quy xác định trong phương trình và đặc tả hồi quy tổng hợp.

• Ước tính đầy đủ tính năng của phương sai dài hạn cho FMOLS và CCR.

• Lựa chọn độ trễ tự động hoặc cố định cho độ trễ và độ trễ của DOLS và cho hồi quy làm trắng phương sai trong thời gian dài.

• OLS được định cỡ lại và tính toán lỗi tiêu chuẩn mạnh mẽ cho DOLS. 

4.9 Khả năng tối đa do người dùng chỉ định (User-specified Maximum Likelihood)

• Sử dụng các biểu thức chuỗi EViews tiêu chuẩn để mô tả các đóng góp khả năng đăng nhập.

• Ví dụ về logit đa quốc gia và có điều kiện, mô hình chuyển đổi Box-Cox, mô hình chuyển mạch mất cân bằng, mô hình probit với các lỗi không đồng nhất, logit lồng nhau, chọn mẫu Heckman và mô hình nguy hiểm Weibull. 

5.

Hệ cân bằng (Systems of Equations)

5.1 Cơ bản

• Ước lượng tuyến tính và phi tuyến.

• Bình phương tối thiểu, 2SLS, ước lượng trọng số phương trình, Hồi quy không liên quan (Seemingly Unrelated Regression) và Bình phương tối thiểu ba giai đoạn (Three-Stage Least Squares).

• GMM với ma trận trọng số White và HAC.

• Ước tính AR sử dụng bình phương tối thiểu phi tuyến trên một đặc điểm kỹ thuật được chuyển đổi.

• Thông tin đầy đủ Khả năng tối đa FIML (FIML – Full Information Maximum Likelihood).

5.2 VAR/ VEC

• Ước tính các yếu tố cấu trúc trong VAR bằng cách áp đặt các hạn chế ngắn hạn hoặc dài hạn hoặc cả hai.

• Bayesian VARs, với lấy mẫu Bayesian theo dự báo và đáp ứng xung.

• VAR tần số hỗn hợp (Mixed frequency VARs).

• Chuyển đổi Markov – VAR (Markov Switching VARs).

• Các hàm đáp ứng xung trong các định dạng bảng và đồ họa khác nhau với các lỗi tiêu chuẩn được tính toán phân tích hoặc theo phương pháp Monte Carlo.

• Các cú sốc đáp ứng xung được tính toán từ hệ số Cholesky, phần dư độ lệch một đơn vị hoặc một tiêu chuẩn (bỏ qua các mối tương quan), xung động tổng quát, hệ số cấu trúc hoặc dạng vectơ / ma trận do người dùng chỉ định.

• Phân rã lịch sử của các mô hình VAR tiêu chuẩn.

• Áp đặt và kiểm tra các hạn chế tuyến tính đối với các mối quan hệ hợp nhất và / hoặc hệ số điều chỉnh trong các mô hình VEC.

• Xem hoặc tạo quan hệ hợp nhất từ các mô hình VEC ước tính.

• Chẩn đoán mở rộng bao gồm: Xét nghiệm quan hệ nhân quả Granger, xét nghiệm loại trừ độ trễ khớp, đánh giá tiêu chí độ dài độ trễ, biểu đồ tương quan, tự động tương quan, kiểm tra tính không đồng nhất, kiểm tra phối hợp, kiểm tra đa biến, chẩn đoán đa biến khác. 

5.3 ARCH đa biến (Multivariate ARCH)

• Tương quan không đổi có điều kiện (p, q) (Conditional Constant Correlation (p,q)), Đường chéo VECH (p,q), Đường chéo BEKK (p,q), với các điều khoản không đối xứng.

• Lựa chọn tham số mở rộng cho ma trận hệ số đường chéo VECH.

• Các biến ngoại sinh được phép trong các phương trình trung bình và phương sai; thuật ngữ phi tuyến và AR được phép trong các phương trình trung bình.

• Các lỗi tiêu chuẩn mạnh mẽ của Bollerslev-Wooldridge.

• Phân phối lỗi đa biến thông thường hoặc của sinh viên

• Một sự lựa chọn của các dẫn xuất số phân tích hoặc (nhanh hoặc chậm). (Các dẫn xuất phân tích không có sẵn cho một số mô hình phức tạp.)

• Tạo hiệp phương sai (covariance), phương sai (variance) hoặc hệ số tương quan (correlation) trong các định dạng bảng và đồ họa khác nhau từ các mô hình ARCH ước tính. 

5.4 Không gian trạng thái (State Space)

• Thuật toán lọc Kalman để ước tính các mô hình cấu trúc đơn và đa biến do người dùng chỉ định.

• Các biến ngoại sinh trong phương trình trạng thái và thông số kỹ thuật phương sai tham số đầy đủ.

• Tạo trước một bước, các tín hiệu, trạng thái và lỗi được làm mịn trước một bước.

• Các ví dụ bao gồm tham số biến đổi theo thời gian, ARMA đa biến và các mô hình biến động ngẫu nhiên ngẫu nhiên. 

6.

Kiểm tra và đánh giá (Testing and Evaluation)

• Thực tế, trang bị, lô dư.

• Kiểm tra Wald cho các hạn chế hệ số tuyến tính và phi tuyến; elip độ tin cậy hiển thị vùng tin cậy chung của bất kỳ hai chức năng của các tham số ước tính.

• Chẩn đoán hệ số khác: hệ số chuẩn hóa và độ co giãn hệ số, khoảng tin cậy, hệ số lạm phát phương sai, phân tích phương sai hệ số.

• Các biến số bỏ qua và dự phòng kiểm tra LR, tương quan dư và bình phương dư và thống kê Q, tương quan nối tiếp dư và kiểm tra LM ARCH.

• Các xét nghiệm dị thể White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey và Glejser.

• Chẩn đoán độ ổn định: Kiểm tra điểm dừng và dự báo Chow, kiểm tra điểm dừng không xác định Quandt-Andrew, kiểm tra điểm dừng Bai-Perron, kiểm tra Ramsey RESET, ước lượng đệ quy OLS, thống kê ảnh hưởng, sơ đồ đòn bẩy.

• Chẩn đoán phương trình ARMA: đồ thị hoặc bảng của các gốc nghịch đảo của đa thức đặc trưng AR và / hoặc MA, so sánh mô hình tự tương quan lý thuyết (ước tính) với mô hình tương quan thực tế cho phần dư cấu trúc, hiển thị đáp ứng xung ARMA với sốc sốc đổi mới và Phổ tần số ARMA.

• Dễ dàng lưu kết quả (hệ số, ma trận hiệp phương sai, phần dư, độ dốc, v.v.) vào các đối tượng EViews để phân tích thêm.

7.

Dự báo và mô phỏng (Forecasting and simulation)

• Dự báo tĩnh hoặc động trong mẫu từ các đối tượng phương trình ước tính có tính toán sai số chuẩn của dự báo.

• Biểu đồ dự báo và đánh giá dự báo trong mẫu: RMSE, MAE, MAPE, Hệ số bất đẳng thức Theil và định luật tỷ lệ. 

• Các công cụ xây dựng mô hình tiên tiến để dự báo nhiều phương trình và mô phỏng đa biến.

• Phương trình mô hình có thể được nhập vào văn bản hoặc dưới dạng liên kết để cập nhật tự động khi ước tính lại.

• Hiển thị cấu trúc phụ thuộc hoặc các biến nội sinh và ngoại sinh của phương trình của bạn.

• Các bộ giải mô hình Gauss-Seidel, Broyden và Newton cho mô phỏng không ngẫu nhiên và ngẫu nhiên. Giải pháp chuyển tiếp không ngẫu nhiên giải quyết cho các kỳ vọng phù hợp mô hình. Mô phỏng Stochasitc có thể sử dụng phần dư bootstrapping.

• Giải quyết các vấn đề kiểm soát để biến nội sinh đạt được mục tiêu do người dùng chỉ định.

• Chuẩn hóa phương trình tinh vi, thêm yếu tố và hỗ trợ ghi đè.

• Quản lý và so sánh nhiều kịch bản giải pháp liên quan đến các giả định khác nhau.

• Các khung nhìn và quy trình mô hình tích hợp hiển thị kết quả mô phỏng ở dạng đồ họa hoặc dạng bảng.

8.

Biểu đồ, bảng và bản đồ (Graphs, tables and maps)

• Biểu đồ kiểu đường thẳng (line), dấu chấm (dot plot), diện tích (area), thanh (bar), chóp (spike), theo mùa (seasonal), phần trăm (pie), xy-line, biểu đồ tán xạ (scatterplots), bong bóng (bubbleplots), ô vuông (boxplots), thanh lỗi (error bar), đóng mở cao (high-low-open-close) và dải khu vực (area band).

• Đồ thị phân loại và tóm tắt mạnh mẽ, dễ sử dụng.

• Tự động cập nhật biểu đồ khi thay đổi dữ liệu cơ bản.

• Thông tin quan sát và hiển thị giá trị khi bạn di con trỏ qua một điểm trong biểu đồ.

• Biểu đồ Histograms, Histograms thay đổi trung bình, đa giác tần số (frequency polyons), đa giác tần số cạnh (edge frequency polygons), hình hộp (boxplots), mật độ hạt nhân (kernel density), phân phối lý thuyết phù hợp (fitted theoretical distributions), CDF, người sống sót (survivor), lượng tử (quantile), lượng tử-lượng tử (quantile-quantile).

• Các biểu đồ tán xạ (Scatterplots) với bất kỳ hạt nhân tham số và không tham số kết hợp nào (Nadaraya-Watson, tuyến tính cục bộ, đa thức cục bộ) và các đường hồi quy lân cận (LOWESS) gần nhất, hoặc các hình elip tự tin.

• Tương tác điểm và nhấp hoặc tùy chỉnh dựa trên lệnh.

• Tùy chỉnh mở rộng nền đồ thị (background), khung (Frame), nhãn (legend), trục (axis), tỷ lệ (scale), đường (lines), biểu tượng (symbol), văn bản (text), tô bóng (shading), mờ dần (fading), với các tính năng mẫu biểu đồ được cải thiện.

• Tùy chỉnh bảng với kiểm soát kiểu và màu phông chữ, màu nền, gộp các ô và chú thích.

• Sao chép và dán biểu đồ vào các ứng dụng Windows khác hoặc lưu biểu đồ dưới dạng siêu dữ liệu thông thường hoặc nâng cao của Windows, tệp PostScript được đóng gói, ảnh định dạng bitmap, GIF, PNG hoặc JPG.

• Sao chép và dán bảng vào ứng dụng khác hoặc lưu vào tệp RTF, HTML, LaTeX, PDF hoặc văn bản.

• Quản lý biểu đồ và bảng với nhau trong một đối tượng spool cho phép bạn hiển thị nhiều kết quả và phân tích trong một đối tượng.

• Mở ShapeFiles bản đồ địa lý và liên kết các vùng với dữ liệu trong tệp công việc EViews của bạn, cho phép tô màu và ghi nhãn các vùng đó bằng dữ liệu.

9.

Điều khiển bằng dòng lệnh và khả năng lập trình (command and programme)

• Ngôn ngữ ra lệnh hướng đối tượng cung cấp quyền truy cập vào các mục menu.

• Thực hiện hàng loạt các lệnh trong tập tin chương trình.

• Vòng lặp và điều kiện phân nhánh, chương trình con và xử lý vĩ mô.

• Các đối tượng vector chuỗi và chuỗi để xử lý chuỗi. Thư viện mở rộng của các hàm liệt kê chuỗi và chuỗi.

• Hỗ trợ ma trận mở rộng: thao tác ma trận, nhân, đảo ngược, các sản phẩm Kronecker, giải pháp eigenvalue và phân tách giá trị số ít.

10.

Giao diện bên ngoài và các phần mềm Add-in bổ sung (External interface and Add-ins)

• Hỗ trợ máy chủ tự động COM của EViews để các chương trình hoặc tập lệnh bên ngoài có thể khởi chạy hoặc điều khiển EViews, truyền dữ liệu và thực thi các lệnh EViews.

• EViews cung cấp tích hợp với MATLAB®, R và Python, do đó EViews có thể được sử dụng để khởi chạy hoặc kiểm soát các ứng dụng này, truyền dữ liệu hoặc thực thi các lệnh.

• Bổ trợ Microsoft Excel® của EViews cung cấp một giao diện đơn giản để tìm nạp và liên kết từ bên trong Microsoft Excel® (2000 trở lên) đến các đối tượng ma trận và chuỗi được lưu trữ trong các tệp công việc và cơ sở dữ liệu của EViews.

• Cơ sở hạ tầng bổ trợ EViews cung cấp quyền truy cập liền mạch vào các chương trình do người dùng xác định bằng cách sử dụng lệnh, menu và giao diện đối tượng EViews tiêu chuẩn.

• Tải xuống và cài đặt các Bổ trợ được xác định trước từ trang web EViews.

III.

Yêu cầu hệ thống

• 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.

Để biết thêm chi tiết về việc chạy EViews trong môi trường ảo hoặc từ xa (virtual or remote environment), như VMWare, Citrix hoặc Remote Desktop, hãy liên hệ với [email protected].

* Việc cài đặt EViews trên hệ điều hành máy chủ yêu cầu thỏa thuận cấp phép số lượng lớn của EViews.

IV.

Download

V.

Các phiên bản hiện có

• Phần mềm Eviews hiện có các phiên bản cho các đối tượng sau:
  • Commercial
    • Dành cho người dùng là các công ty, tổ chức thương mại
  • Academic
    • Dành cho người dùng là tổ chức giáo dục, sinh viên
    • Để một người dùng đủ điều kiện mua phần mềm theo đối tượng giáo dục (Academy license), người được cấp phép phải được liên kết với một tổ chức cấp bằng và được công nhận. Khoa và sinh viên của các tổ chức học tập phải cung cấp bằng chứng học tập hiện tại.

• Theo chức năng, phần mềm Eviews được chia làm 2 phiên bản:
  • Standard
    • Chỉ bao gồm các tính năng cơ bản, không có khả năng mở rộng cơ sở dữ liệu EDX, EDO và ODBC.
  • Enterprise
    • EViews Enterprise cho phép nhập dữ liệu trực tiếp với các nhà cung cấp dữ liệu cao cấp. Một số nhà cung cấp yêu cầu đăng ký trả phí, đó là trách nhiệm của người dùng cuối.

• Tham khảo chi tiết tính năng các tùy chọn giấy phép phần mềm Eviews tại link: https://www.eviews.com/general/prices/prices.html