EViews9.5

機能一覧

EViewsは、データハンドリング、統計学及び計量経済学的分析、予測とシミュレーション、データプレゼンテーション、プログラミングなどについて、強力な機能を有しています。すべてを挙げることはできませんが、EViewsの特に重要な特徴は以下の通りです。

  1. 基本的なデータ操作
  2. 時系列データ操作
  3. 統計
  4. 推定
  5. 連立方程式
  6. 検定と評価
  7. 予測とシミュレーション
  8. グラフと表
  9. コマンドとプログラミング
  10. 外部インターフェースとアドイン(ADD-IN)

1. 基本的なデータ操作

  • 数値シリーズ、アルファベットと数字を組み合わせた(文字)シリーズ、日付シリーズと、バリューラベル
  • 広範なオペレータ、統計的関数、数学的関数、日付関数、文字関数のライブラリ
  • 表現操作のための強力な言語機能と、オペレータと関数を利用したデータ変更
  • サンプルとサンプルオブジェクトによる、データの部分集合を処理することの簡単化
  • 定期日付データ、不定期日付データ、id付きクロスセクションデータ、パネルデータなどの複雑なデータ構造に対応
  • 複数のページを持つワークファイル
  • EViews固有の、ハードディスクに基づいたデータベースによる、強力なクエリ機能とEViewsワークファイルとの統合
  • EViewsと他の多様なフォーマットとのデータコンバート機能。たとえば、Microsoft Access® and Excel® files (.XSLXと.XLSMを含む)、Gaussデータセットファイル、SAS®トランスポートファイル、SPSS native and portable files、Stataファイル、RAWフォーマットのASCIIテキストもしくはバイナリファイル、 HTML、ODBCデータベース、クエリ (ODBCサポートはエンタープライズ版にのみしか提供されません)
  • OLEによる、テーブルやグラフなどのEViewsアウトプットとMicrosoft Excel®、Word®、Powerpointなどの他のパッケージソフトとのリンク
  • OLEDBによる、EViewsワークファイルの読み込みと、OLEDBを認識できるクライアントかカスタムプログラムを使うデータベースの読み込みのサポート
  • FRED® (Federal Reserve Economic Data)データベースのサポート。エンタープライズ版はGlobal Insight DRIProとDRIBase、Haver Analytics® DLX®、FAME、EcoWin、 Bloomberg、EIA、CEIC、Datastream、FactSet、Moody’s Economy.comデータベースをサポートします。
  • EViews Microsoft Excel® Add-inによる、EViewsワークファイルやExcel内データベースのデータのインポートやリンク
  • データの読み込みについてのドラッグ&ドロップのサポート。EViewsにドラッグアンドドロップするだけで、外部データをEViewsワークファイルに変換可能
  • 既存のシリーズ内の値や日付より、新しいワークファイルページを作成するための強力なツール
  • ワークファイルのマッチ&マージ、アペンド、サブット、リサイズ、ソート、リシェイプ(スタックとスタック解除)
  • 異なる度数を持つページのデータのコピーやリンクをする際に、簡単に利用できる自動度数変換機能
  • 度数変換とマッチ&マージはデータが変化した際の動的なアップデートをサポート
  • データが変化した際の、formulaシリーズの自動再計算
  • 異なる度数を持つページ間で単純にデータをコピーしたりリンクしたりするだけでよい、簡単に利用可能な度数変換機能
  • シミュレーションのための、リサンプリングと乱数生成のツール。3つの異なる乱数生成機能を用いた、18の異なる分布関数からの乱数生成
  • クラウドドライブアクセスへのサポート。Dropbox、OneDrive、Google Drive、Boxからファイルを直接に開いたり保存したりすることが可能

 


2. 時系列データ操作

  • (規則的もしくは不規則的な)日付データや時系列データ操作のための、統合されたサポート
  • 一般的な日付間隔についてのサポート(一年、半年、四半期、月次、隔月、2週間、10日、一週間、一日(5日)、一日(7日)
  • 高頻度(日中)データのサポート(一時間、分、秒単位)。さらに、多年度、隔月、2週間、10日、一週間の日数が任意の一日単位などの、あまり一般的でない日付間隔をサポート
  • ラグ、差分、対数差分、移動平均などの、特殊な時系列関数とオペレータ
  • 多様な度数変換法
  • 指数平滑法。シングル、ダブル、Holt-Winters、ETS
  • 白色化回帰のためのビルトインツール
  • Hodrick-Prescottフィルター
  • バンドパス(頻度)フィルタリング。Baxter-King、Christiano-Fitzgerald fixed length、full sample asymmetricフィルター
  • 季節調整。Census X-13、X-12-ARIMA、Tramo/Seats、移動平均
  • シリーズ内の欠損値の内挿。線形、対数線形、Catmull-Rom Spline、Cardinal Spline

 


3. 統計

基本

  • 基本的なデータサマリー。グループ毎のサマリー
  • 同等性の検定。t検定、ANOVA(バランスドもしくはアンバランスド、均一分散もしくは不均一分散)、Wilcoxon、Mann-Whitney、中央値カイ二乗、Kruskal-Wallis、van der Waerden、 F検定、Siegel-Tukey、Bartlett、Levene、Brown-Forsythe
  • 一方向の表作成と、属性相関(Phi Coefficient、Cramer’s V、Contingency Coefficient)と独立性の検定(ピアソンのカイ二乗検定、尤度比G^2)付きのクロス集計表
  • ピアソン、スピアマン順位、ケンドールのタウaとタウb、部分分析を含む共分散と相関の分析機能
  • スクリープロット、バイプロット、負荷量プロット、加重成分スコア計算を含む主成分分析
  • 属性相関(共分散と相関を含む)・唯一推定値・因子負荷量推定値・因子スコアの計算、推定診断、30以上の異なる手法が利用できる因子回転、が可能な因子分析機能
  • 正規分布、指数分布、極値分布、ロジスティック分布、カイ二乗分布、ワイブル分布、ガンマ分布についての経験分布関数(EDF)検定 (Kolmogorov-Smirnov、 Lilliefors、Cramer-von Mises、Anderson-Darling、Watson)
  • ヒストグラム、頻度ポリゴン、エッジ頻度ポリゴン、平均がシフトされたヒストグラム、CDF生存分位、QQプロット、カーネル密度、フィットされた理論分布、ボックスプロット
  • パラメトリックあるいはノンパラメトリックな回帰線(LOWESS、local polynomial)、カーネル回帰(Nadaraya-Watson、local linear、local polynomial)、もしくは信頼楕円付きの散布図

時系列

  • 自己相関、偏自己相関、クロス相関、Q統計量
  • パネルグレンジャー因果の場合も含む、グレンジャーの因果性検定
  • 単位根検定。拡張ディッキー・フラー、GLS変換されたディッキー・フラー、フィリップス・ペロン、 KPSS、Eliot-Richardson-Stock Point Optimal、Ng-Perron。さらに、構造変化がある場合の単位根検定
  • 共和分検定。Johansen、Engle-Granger、Phillips-Ouliaris、Park added variables、Hansen stability
  • 独立性の検定。Brock、Dechert、Scheinkman and LeBaron
  • 分散比の検定。Lo and MacKinlay、Kim wild bootstrap、Wright's rank、rank-score and sign-tests。ワルドと多重比較分散比検定(Richardson and Smith, Chow and Denning)
  • 長期分散共分散の計算。ノンパラメトリックカーネルを利用した、対照的もしくは一方向の長期共分散 (Newey-West 1987, Andrews 1991)、パラメトリックVARHAC (Den Haan and Levin 1997)、事前白色化カーネル法(Andrews and Monahan 1992) 。加えて、Andrews (1991)やNewey-West (1994) による、カーネル推定量のための自動バンド幅選択法と、VARHACと事前白色化推定のためのラグ選択法に基づいた情報量基準をサポート

パネル / プール

  • グループもしくは時点ごとの統計量と検定
  • 単位根検定。Levin-Lin-Chu、Breitung、Im-Pesaran-Shin、Fisher、Hadri
  • 共和分検定。Pedroni、Kao、Maddala and Wu
  • パネルシリーズ共分散とパネルシリーズ主成分
  • Dumitrescu-Hurlin (2012)のパネル因果性検定
  • 横断面依存検定

 


4. 推定

回帰

  • 線形最小二乗法と非線形最小二乗法(重回帰)
  • 任意の独立変数の数のPDLに対応した線形最小二乗法
  • ロバスト回帰
  • 非線形推定のための解析的微分
  • 加重最小二乗法
  • WhiteとNewey-Westのロバストな標準誤差。HAC標準誤差はノンパラメトリックカーネル、パラメトリックVARHAC、事前白色化カーネル法を用いて計算され、カーネル推定量にはAndrews and Newey-Westの自動バンド幅選択法、VARHACと事前白色化推定にはラグ幅選択に基づいた情報量基準が利用可能
  • 線形分位点回帰と線形絶対偏差推定。Huberのサンドイッチ共分散とブートストラップ共分散の計算を含む
  • 7つの異なる選択法に対応した、ステップワイズ回帰
  • TARとSETARを含む閾値回帰

ARMA / ARMAX

  • 自己回帰移動平均、季節的自己回帰、季節的移動平均誤差に対応した線形モデル
  • ARとSARの特定化を持つ非線形モデル
  • Box and Jenkins、条件付最小二乗法、ML、GLSのバックキャスティング法を用いる推定
  • 実数和分されたARFIMAモデル

操作変数 / GMM

  • 線形もしくは非線形の二段階最小二乗法/操作変数法(2SLS/IV)と、一般化積率(GMM)推定
  • ARやSAR誤差付きの線形(非線形)2SLS/IV推定
  • LIMLとK-class推定
  • GMMウェイト行列に対しての幅広い選択肢(White, HAC, ユーザー定義)と、ウェイト行列の反復に対するコントロール機能
  • GMM推定オプション。連続的アップデート推定(continuously updating estimation, CUE)、Windmeijer標準誤差などのたくさんの新しい標準誤差オプションを含む
  • 操作変数の外生性検定、説明変数の内生性検定、弱操作変数の検定、GMM特有のブレークポイント検定、を含むIV/GMMの特定化診断機能

ARCH / GARCH

  • GARCH(p,q)、EGARCH、TARCH、Component GARCH、Power ARCH、Integrated GARCH
  • ARCHとARMA項を含んでいてもよい線形(非線形)平均推定。平均式と分散式の両方で外生変数を用いることが可能
  • 正規分布、スチューデントのt分布、一般化誤差分布
  • Bollerslev-Wooldridgeのロバスト標準誤差
  • 条件付分散と平均、恒常的要因のサンプル内外での予測値

離散選択モデル

  • 二値ロジット、プロビット、Gompit(極値)
  • 順序ロジット、プロビット、Gompit(極値)
  • 正規分布、ロジスティック分布、極値分布の誤差に対応した打ち切り・切断モデル(トービットなど)
  • ポワソン、負の二項分布、擬似最尤度(QML)の特定化に対応したカウントモデル
  • ヘックマンの選択モデル
  • Huber/Whiteのロバスト標準誤差
  • カウントモデルは一般化線形モデルやQML標準誤差をサポート
  • 二値選択モデルのための、Hosmer-LemeshowとAndrewsの当てはまりの良さの検定
  • 追加の分析のために、新しいEViewsオブジェクトに結果(一般化残差や傾き)を簡単に保存することが可能
  • これらのモデルのいくつかは一般的なGLM推定エンジンにより推定可能。ロバストな共分散をオプションとして指定することも可能

パネルデータ/プールされたタイムシリーズ、クロスセクションデータ

  • クロスセクションと時点面の固定効果あるいはランダム効果付きの、線形(非線形)推定
  • ランダム効果モデルの構成分散のための、二次不偏推定量(quadratic unbiased estimators, QUEs)の選択肢。Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn
  • クロスセクションと時点面の固定あるいはランダム効果付きの、2SLS/IV推定
  • 非線形最小二乗法を用いたAR誤差項付きモデルの推定
  • 一般化最小二乗法、一般化2SLS/IV推定、GMM推定における、クロスセクションもしくは時点面の異質性と相関を含んだ特定化
  • 1階の差分もしくは直交偏差(with period-specific predetermined instruments)を利用した、線形動学パネルデータ推定(Arellano-Bond)
  • パネル系列相関検定(Arellano-Bond)
  • 7つのタイプのロバストなWhiteとパネル修正済み標準誤差(PCSE)を含む、ロバスト標準誤差の計算
  • 係数の制約の検定、省略変数もしくは余分変数の検定、ランダム効果の相関のハウスマン検定
  • パネル単位根検定。Levin-Lin-Chu、Breitung、Im-Pesaran-Shin、ADFとPP検定(Maddala-Wu, Choi)を利用したフィッシャータイプテスト、 Hadri
  • パネル共和分推定。Fully Modified OLS (FMOLS, Pedroni 2000)もしくは動学的線形最小二乗法(DOLS, Kao and Chaing 2000, Mark and Sul 2003)
  • プール平均グループ(Pooled Mean Group, PMG)推定

一般化線形モデル

  • 正規分布族、ポワソン分布族、二項分布族、負の二項分布族、ガンマ分布族、逆ガウス分布族、指数平均分布族、冪平均分布族、二項二乗分布族
  • 恒等式リンク関数、対数リンク関数、対数の補数リンク関数、ロジットリンク関数、プロビットリンク関数、log-logリンク関数、complimentary log-logリンク関数、逆数リンク関数、累乗リンク関数、累乗オッズ比リンク関数、ボックスコックスリンク関数、ボックスコックスオッズ比リンク関数
  • 事前分散と頻度ウェイト
  • 固定、ピアソンのカイ二乗、deviance、ユーザー定義の分散特定化。QML推定と検定をサポート
  • Quadratic Hill Climbing、Newton-Raphson、IRLS - Fisherのスコアリング、BHHHの推定アルゴリズムをサポート
  • 通常は傾きの外積もしくは観測(期待)ヘッセ行列により、係数の共分散が計算される。ロバストな共分散推定値はGLM、HAC、もしくはHuber/Whiteにより計算される

単一式の共和分回帰

  • 三つの完全に効率的な推定手法をサポート。Fully Modified OLS (Phillips and Hansen 1992)、Canonical Cointegrating Regression (Park 1992)、動学的OLS (Saikkonen 1992, Stock and Watson 1993)
  • Engle and Granger (1987)とPhillips and Ouliaris (1990) の残差に基づいた検定、Hansen(1992b)の不安定性の検定、Park (1992)の追加変数検定
  • 数式と共和分変数の特定化における、トレンド変数と既決定変数の柔軟な特定化
  • FMOLSとCCRのための長期分散の十分な機能を有する推定
  • DOLSラグ(リード)と長期分散白色化回帰のための、自動もしくは固定ラグ選択機能
  • Rescaled OLSと、DOLSのためのロバスト標準誤差計算機能

ユーザー定義の最大尤度

  • 標準的なEViewsシリーズ表現を利用した、対数尤度への寄与の記述
  • 多項(または条件付)ロジット、ボックスコックス変換モデル、不均衡スイッチングモデル、不均一分散のプロビットモデル、ネステッド・ロジット、ヘックマンのサンプルセレクションモデル、ワイブルハザードモデル、の例

 


 

5. 連立方程式

基本

  • 線形ないし非線形の推定
  • 最小二乗法、2SLS、式でウェイトされた推定、SUR、三段階最小二乗法
  • WhiteとHACウェイト行列に対応したGMM
  • 非線形最小二乗法を利用したAR項付きモデルの推定
  • FIML

VAR / VEC

  • 短期制約もしくは長期制約を課した構造VARの推定
  • ベイジアンVAR
  • 多様な表形式やグラフ形式で表されるインパルス応答関数(標準誤差は解析的手法もしくはモンテカルロ法を用いて計算される)
  • コレスキ分解、残差の一単位もしくは一標準偏差(相関は無視される)、一般化インパルス、構造分解、ユーザー定義のベクトル/行列形式を用いて計算されるインパルス応答ショック
  • 共和分関係と(または)VECモデルの調整係数への線形制約の賦課とテスト
  • 推定されたVECモデルから共和分関係を確認または生成
  • 広範な診断機能。グレンジャー因果性の検定、ジョイントラグの除外検定、ラグの長さ、情報基準によるラグの評価、コレログラム、自己相関、正規性と異質性の検定、共和分検定、他の多変量診断機能

多変量ARCH

  • 非対称項付きの、条件付定相関(p,q)、対角VECH(p,q)、対角BEKK(p,q)
  • 対角VECHの係数行列のための、広範なパラメータ設定のチョイス
  • 平均式と分散式の両方で外生変数が利用できる。平均式では、非線形とAR項が利用できる
  • Bollerslev-Wooldridgeのロバスト標準誤差
  • 正規分布ないしはスチューデントのt分布の、多変量誤差分布
  • 解析的微分、数値微分の選択(ただし解析的微分はいくつかの複雑なモデルでは利用できない)
  • 推定されたARCHモデルから、共分散、分散、相関を多様な表形式やグラフ形式で生成可能

状態空間モデル

  • ユーザー定義の単一式(複数式)の構造モデルを推定するための、カルマンフィルターアルゴリズム
  • 状態方程式と完全にパラメタライズされた分散特定化における、外生変数
  • 一歩先・フィルターされた・もしくは平滑化されたシグナル、状態、誤差の生成
  • 時点間で変化するパラメータ、多変量ARMA、擬似尤度確率ボラティリティモデルの例

 


6. 検定と評価

  • 観測値、理論値、残差のプロット
  • 係数の線形(非線形)制約へのワルド検定。信頼楕円は、推定されたパラメータの任意の二つの関数の結合信頼区間を表す
  • 他の係数診断機能。標準化された係数と係数弾力性、信頼区間、分散拡大要因(VIF)、係数分散分解
  • 省略変数と余分変数のLR検定、残差(あるいは残差の二乗)のコレログラムとQ統計量、残差の系列相関とARCH LM検定
  • White、Breusch-Pagan、Godfrey、Harvey and Glejserの異質性検定
  • 安定性診断機能。チョウのブレークポイントと予測の検定、Quandt-Andrewsの未知のブレークポイントの検定、Bai-Perronのブレークポイントの検定、Ramsey RESET検定、OLS反復推定、影響度統計量、レバレッジプロット
  • ARMA診断機能。ARと(または)MAの特性多項式の逆平方根のグラフやテーブル、理論的(推定された)自己相関パターンと実際の相関パターンの比較、ARMAインパルス応答の表示とARMA頻度スペクトラム
  • 追加の分析のために、EViewsオブジェクトに結果(係数、係数の共分散行列、残差、傾きなど)を簡単に保存することが可能
    他の特殊な検定手法については、上記「推定」と「連立方程式」を参照

 


7. 予測とシミュレーション

  • 推定されたequationオブジェクトより、サンプル内外で静学的ないし動学的予想が可能。予測値の標準誤差も計算される
  • 予測グラフとサンプル内予測値の評価。RMSE、MAE、MAPE、タイル指標
  • 複数式の予測と多変量シミュレーションのための、最新のモデルビルディングツール
  • モデル式はテキストで入力することも、再推定の際に自動でアップデートされるようにリンクとして入力することも可能
  • 依存構造、内生変数、外生変数の表示
  • 確率(非確率)シミュレーションのための、Gauss-SeidelもしくはBroyden and Newtonモデルソルバー。非確率前方解はモデルと整合的な期待値について解く。確率的シミュレーションではブートストラップされた残差を利用可能。
  • 内生変数がユーザーによって与えられた目標を達成できるように、コントロール問題を解く
  • 洗練された推定式の標準化。アドファクターやオーバーライドをサポート
  • 多様な仮定を含む、複数のソリューションシナリオの管理と比較
  • グラフ形式もしくは表形式でシミュレーション結果を表示する、ビルトインモデルviewとproc

 


8. グラフと表

  • 線グラフ、ドットプロット、エリアプロット、棒グラフ、スパイクプロット、季節プロット、パイチャート、xy-line、散布図、ボックスプロット、エラーバー、high-low-open-close、エリアバンド
  • 強力で簡単に利用できるカテゴリグラフと要約グラフ
  • データが変化した時のグラフの自動アップデート機能
  • グラフの上にカーソルを合わせたときの、観測情報と値のディスプレイ
  • ヒストグラム、平均がシフトされたヒストグラム、頻度ポリゴン、エッジ頻度ポリゴン、ボックスプロット、カーネル密度、フィットされた理論分布、CDF、生存、四分位、QQ
  • 任意のパラメトリックあるいはノンパラメトリックカーネル(Nadaraya-Watson、局地線形、局地多項式)の組み合わせ、最近傍(LOWESS)推定ライン、信頼楕円付きの散布図
  • 直感的なポイント&クリック、あるいはコマンド操作によるカスタマイズ機能
  • グラフの背景、フレーム、説明文、軸、スケーリング、線、シンボル、テキスト、影、フェーディング、に対する広範なカスタマイズ機能。改善されたグラフテンプレート
  • テーブルにおける、セルのフォント書体、サイズ、色、背景色と縁取り、結合、注釈などのカスタマイズ
  • 他のWindowsアプリケーションへのグラフのコピーアンドペースト機能。あるいは、EPS、ビットマップ、GIF、PNG、JPGでグラフを保存することも可能。
  • 他のアプリケーションへのテーブルのコピーアンドペースト。あるいは、RTF、HTML、テキストファイルとして保存することが可能
  • スプールオブジェクト(複数の結果を同時に表示して分析するためのオブジェクト)内にあるグラフとテーブルを共に編集

 


9. コマンドとプログラミング

  • オブジェクト指向のコマンド言語による、メニュー項目へのアクセス
  • プログラムファイルによる、コマンドのバッチ処理
  • ループと条件分岐、サブルーチン、マクロ処理
  • 文字の処理のための、StringオブジェクトとString vectorオブジェクト。文字と文字リスト関数の広範なライブラリ
  • 広範な行列演算サポート。行列の操作、掛け算、逆行列、クロネッカー積、固有値解法、特異値分解

 


10. 外部インターフェースとアドイン(ADD-IN)

  • 外部のプログラム(ないしスクリプト)がEViewsを起動してコントロールしたり、データを転送したり、EViewsコマンドを実行するためのEViews COM automationサーバーサポート
  • MATLAB®とRサーバーのための、EViewsがこれらのアプリケーションを起動してコントロールしたり、データを転送したり、コマンドを実行するための、COM automationクライアントサポートアプリケーション
  • EViews Microsoft Excel® Add-inによる、Microsoft Excel® (2000以降)からseriesオブジェクトやmatrixオブジェクトへの簡単なデータフェッチとリンク
  • EViews Add-inインフラストラクチャーによる、標準的なEViewsコマンド・メニュー・オブジェクトインタフェースを利用したユーザー定義プログラムへのシームレスなアクセス
  • EViewsウェブサイトからの、定義済みアドインのダウンロードとインストール