EViews12の新機能

EViews12がリリースされました。ここではEViews12で新しく加わった、または更新された機能の一部を紹介します。

  1. インターフェース
  2. グラフ
  3. 計量経済学と統計学
  4. データベース

インターフェース

  • 新しいワークファイルのフォーマット
  • EViews12では新しいワークファイルフォーマット(.WF2)が導入されました。これは、JSONを使用したテキストベースのフォーマットで、テキストエディタなどの外部アプリででワークファイルを開き、データの要素を確認できます。

  • マークダウンフォーマットでエクスポート
  • EViews12では出力・印刷機能が強化され、マークダウン言語をサポートしました。表、グラフ、その他の出力結果をマークダウンフォーマットで出力できます。


グラフ機能

  • グラフアニメーション
  • グラフアニメーションは複数のグラフとジオマップを連続で表示し、動画にします。作成したグラフやGeomapはGIFまたはMPEGファイルとして保存できます。

  • XYエラーバーグラフ
  • データの標準誤差をエラーバーとして表示します。旧バージョンでは、X軸が観測値のIDに紐付けられていましたが、EViews12では、特定のデータ(または系列)と結びつけることができます。

  • 観測値ベースの基準線とシェードの配置
  • EViews12では、観測値の記述を使用して、グラフに基準線やシェードをグラフに配置できます。時系列のあるワークファイルでは、日付を指定して、基準線などを簡単に配置できるようになりました。


計量経済学と統計学

  • LASSOとAuto/GETsによる変数選択
  • Lasso機械学習モデルを使用して、モデル選択を行います。交差検証を行い、最適なλを決定し、必要に応じてリグレッサを変形します。また、General-To-Specific (GETs)は、回帰モデルが適切なリグレッサのセットに到達するまで、再帰的に変数を取り除く手法です。Escribano and Sucarrat (2011)とHoover and Perez (1999)のアルゴリズムに基いています。

  • 外れ値とインジケータの検出
  • 最小二乗法に含まれる外れ値変数、シフト変数およびトレンド変数を自動的に検出します。外れ値変数は1つの観測値で1を取り、その他で0を取ります。シフト変数は0を取り、定数項のシフト後に1を取ります。トレンド変数は、0を取り、トレンドが増加すると1ごとに増加します。Auto/GETsアルゴリズムを使用して、観測値がこれらのどの変数であるかを検出します。

  • Elastic Netの強化
  • 罰則関数の交差検証のオプションに、学習・テストデータセットを選択するローリングとウィンドウ拡張が追加されました。モデル選択ビューで交差検証の結果を確認できるようになりました。さらに、目的関数の変化と、交差検証データセットの構成を表す学習データセットのインジケータで診断を行うようになりました。

  • パネルデータの改良
  • パネルデータセットにおける係数の共分散の計算方法を改善し、クロスセクションと時間の誤差相関に頑健な共分散に対応しました。また、クロスセクションが独立ではない第二世代単位根検定、Bai and Ng (2004)のPANICとPesaran (2007)のCIPSをサポートします

  • GARCHの強化
  • Baillie, Bollerslev and Mikkelsen (1996)のFIGARCH推定量、Bollerslev and Mikkelsen (1996)のFIEGARCH推定量をサポートしました。
    推定後診断に、過去のショックに対するボラティリティの反応をプロットするNews Impact Curve、平均と分散式のパラメータの安定性を検定するNyblomの安定性検定、および条件付き分散モデルのmisspecificationを検定するSign-Bias Misspecification Testをサポートしました。

  • モデルとVAR
  • モデルオブジェクトでは、内生変数が特定の軌道を取るように影響を与える複数の外生変数の値を指定できます。さらに、推定式を操作して、モデル内の内生変数のセットを再指定できます。
    VAR/VECのインパルス応答では、ブートストラップ信頼区間を推定し、標本分散を近似できるようになりました。指定した範囲で複数の信頼区間を同時に推定できるようになりました。さらに、インパルス応答のインターフェースが新しくなりました。

  • ウェーブレットと因子解析
  • ウェーブレット解析を使用して、系列を長期変動(ウェーブレット・スムース)と短期変動(ウェーブレット・ディテール)に分解します。これによって、一時的な要因を取り除き、系列の長期の近似を入手、系列分散を検出・分解、外れ値の検出が可能になりました。
    主成分・主因子分析では、因子選択が可能になりました。Bai and Ng (2002)とAhn and Horenstein (2013)の、主成分・因子の数を決定するためのモデル選択に対応しました。


データベース

  • DBnomics
  • DBnomicsはIMF、Eurostat、世界銀行、欧州中央銀行などの国内・国際機関の経済データを提供しています。

  • 米国エネルギー情報局 (EIA)
  • 米国エネルギー情報局が提供しているエネルギーと関連する経済データを収集しているデータベースにオンラインまたはオフラインでアクセスが可能になりました。

  • SDMXデータベースのインターフェース改良
  • SDMXデータベース(ECB、Eurostat、UN、IMF)と経済協力開発機構(OECD)のインターフェースを改良し、簡単にデータを検索できるようになりました。

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