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EViewsでは、様々なグラフを作成することができます。推定・モデル診断のグラフと作成コマンドをまとめました。
1 seriesのグラフ
複数seriesのグラフ
実測値、推定値、残差のグラフ
モデルの勾配グラフ
モデルの微分値のグラフ
R-squaredグラフには、各ステップでの決定係数の値が表示されます。
t-Statsグラフには、各ステップで選択したt値の増分が表示されます。
α2乗は、各ステップでのR2乗の増分を表しています。
選択した基準方法(AIC、SIC、またはHQ)を表示されます。
係数のL1ノルムに対する係数のグラフを表示します。
相互検証によって生成されたエラーのグラフを表示します。
ARおよび/またはMA特性多項式の逆根を表示されます。ルートは、適切なラジオボタンを選択することにより、グラフまたはテーブルとして表示できます。グラフビューは、横軸が実部、縦軸が各根の虚部である複素平面に根をプロットします。 推定されたARMA過程が定常であれば、AR根はすべて単位円の内部にあります。
構造残差の自己相関パターンと、指定された期間数の推定モデルの自己相関パターンを比較します. サンプルの構造残差の自己相関と偏自己相関、および推定されたARMAパラメーターから示唆される自己相関がプロットされます。推定されたARMAモデルが定常でない場合、構造残差からのサンプルの2次モーメントのみがプロットされます。
イノベーションのショックに対する推定式のARMA部分の変化を追跡します。累積応答は、インパルス応答の累積和です。これは、最初からすべての期間で同じショックが発生するステップインパルスへの応答と解釈できます。推定されたARMAモデルが定常である場合、インパルス応答はゼロに漸近しますが、累積応答はその長期値に漸近します。これらの漸近値は、グラフビューで点線の水平線として表示されます。
時間領域ではなく、周波数領域で推定されたARMA項のスペクトルを示します。時間領域でARMA項を表示すると、データの自己相関関数を表示できますが、周波数領域で表示すると、より複雑な周期特性を観察できます。系列に強いAR成分がある場合、周波数スペクトルの形状には、高い循環周波数のポイントにピークが含まれます。
推定したモデルの条件付き標準偏差の値を求め、グラフにします
推定したモデルの条件付き分散の値を求め、グラフにします
News impact curveは変化(またはショック)に対する条件付きボラティリティをプロットします。
レジームにある確率のフィルター処理された完全なサンプル推定値を表示します
各期の遷移行列を用いて、レジームの遷移確率をグラフにプロットします
各期の遷移行列を用いて、レジームの期待される期間を表示します
モデルの自動選択のサマリを、候補となった各モデルのAICをグラフにして表示します
動学乗数は分布ラグ変数の正のショックに対する応答曲線として導き出されます。累積動学乗数(cumulative dynamic multiplier)は、共和分(長期)状態に収束するように進化するときの調整パターン(短期変動)を追跡できます。
推定したVARモデルのインパルス応答関数をグラフにします
予測誤差の分散分解をグラフにします
各観測変数に対する異なる累積構造ショックの寄与を計算し、グラフにします
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