동적 패널 데이터 이동 평균

EViews 8 Feature List. EViews 8은 데이터 처리, 통계 및 계량 경제 분석, 예측 및 시뮬레이션, 데이터 표시 및 프로그래밍을위한 광범위한 강력한 기능을 제공합니다. 모든 목록을 나열 할 수는 없지만 다음 목록에서는 중요한 EViews 기본 데이터 처리. 숫자, 영숫자 문자열 및 날짜 계열 값 레이블. 연산자 및 통계, 수학, 날짜 및 문자열 함수의 풍부한 라이브러리. 연산자 및 함수를 사용하여 표현식을 처리하고 기존 데이터를 변환하는 데 강력한 언어. 불규칙 날짜 데이터, 관찰 식별자가있는 횡단면 데이터, 날짜가 기입되지 않은 패널 데이터를 포함한 복잡한 데이터 구조 지원. 다중 페이지 작업 파일. Eviews 고유의 디스크 기반 데이터베이스는 강력한 쿼리를 제공합니다. 기능 및 EViews 작업 파일과의 통합. EViews와 다양한 스프레드 시트 사이의 데이터 변환, statisti SAS 전송 파일, SPSS 기본 및 휴대용 파일, Stata 파일, 원시 형식의 ASCII 텍스트 또는 이진 파일, HTML 또는 ODBC 데이터베이스 및 쿼리를 포함하되 이에 국한되지 않는 Microsoft Access 및 Excel 파일 ODBC 지원은 Microsoft Excel, Word 및 Powerpoint를 포함한 다른 패키지에 테이블 및 그래프를 포함한 EViews 출력을 연결하기위한 Enterprise Edition. OLE 지원에서만 제공됩니다. OLEDB 인식 클라이언트 또는 사용자 정의 프로그램을 사용하여 EViews 작업 파일 및 데이터베이스 읽기 지원 글로벌 통찰력 DRIPro 및 DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet 및 Moody 's 데이터베이스에 대한 FRED Federal Reserve Economic Data 데이터베이스 Enterprise Edition 지원에 대한 지원. EViews Microsoft Excel Add-in을 사용하면 데이터를 링크하거나 가져올 수 있습니다 Excel 내에서 EViews 작업 파일 및 데이터베이스로부터 데이터를 읽는 기능. 데이터 읽기를위한 드래그 앤 드롭 지원으로 외부 데이터를 자동으로 EViews로 가져 와서 외부 데이터를 EViews 작업 파일 형식. 기존 시리즈의 값과 날짜에서 새 작업 파일 페이지를 생성하는 강력한 도구입니다. 스택을 병합, 조인, 추가, 하위 집합, 크기 조정, 정렬 및 변형하고 작업 파일을 언 스택 할 수 있습니다. 복사하거나 주파수 변환 및 일치 병합은 기본 데이터가 변경 될 때마다 동적 업데이트를 지원합니다. 기본 데이터가 변경 될 때마다 자동으로 다시 계산되는 자동 업데이트 공식 시리즈입니다. 사용하기 쉬운 주파수 변환, 페이지 간 데이터 복사 또는 연결 만 간단하게 시뮬레이션을위한 리샘플링 및 난수 생성 도구 세 가지 다른 난수 생성기를 사용하는 18 가지 다른 분산 함수에 대한 난수 생성. 시간 시리즈 데이터 처리. 정규 및 불규칙 모두 날짜 및 시간 시리즈 데이터 처리를위한 통합 지원. 공용 정기적 인 빈도 데이터 연간, 반기 별, 분기 별, 월별, 2 개월 단위, 2 주 단위, 10 일 단위, 주간, 주 5 일, 일일 - 주 7 일. 고주파 일중 데이터 지원 시간, 분 및 초 주파수 허용 또한 Multi-year, 특정 시간대 함수와 연산자의 시차, 차이, 로그 차이, 이동 평균 등. 주파수 변환 다양한 고가에서 저전력, 홀 스 윈터 및 ETS 스무딩. 백릿닝 회귀 분석을위한 빌트인 도구. Hodrick-Prescott 필터링. 밴드 패스 주파수 필터링 Baxter-King, Christiano-Fitzgerald 고정 길이 및 전체 샘플 비대칭 필터 . 계절 조정 센서스 X-13, X-12-ARIMA, Tramo Seats, 이동 평균. 일련의 누락 값을 채우기위한 보간 선형, 로그 선형, Catmull-Rom 스플라인, 카디널 스플라인. 기본 데이터 요약 . 동등한 t - 테스트의 테스트, ANOV Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-square, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett, Levene, Brown-Forsythe 등의 균형 잡힌 균형이 잡힌 균형 잡힌 균형. 피 계수 (Phi Coefficient), 크 래머 스 V (Cramer 's V), 비상시 계수 및 독립 시험 피어슨 카이 스퀘어, 우도 비 2의 척도를 이용한 교차 표집 피어슨 (Phearson), 스피어 만 (Spearman) 계급, 켄들 스 타우 - 어 및 타우 - 부분 그리드 분석, 비늘 그림, 바이 플롯 및 로딩 플롯, 가중치 성분 점수 계산 등의 기본 구성 요소 분석. 공분산 및 상관 관계, 고유성 평가, 요인 적재량 평가 및 요인 점수를 비롯한 연관성 평가의 계산을 허용하는 요인 분석 및 추정 수행 진단 및 요인 회전을 30 개 이상의 직교 및 경사 방법 중 하나를 사용합니다. Empirical Distribution Function EDF는 정상, 지수, Ex를 테스트합니다. 물결 무늬, 와일드 또는 감마 분포 Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson. Histograms, Frequency Polygons, Edge Frequency Polygons, 평균 편이 히스토그램, CDF - 생존자 - Quantitative-Quantile, 커널 밀도, 적합 이론적 분포, boxplots. Parametric 및 non-parameterric 회귀선을 가진 Scatterplots LOWESS, 국부 다항식, 커널 회귀 Nadaraya-Watson, 국부 선형, 국소 다항식 또는 신뢰 타원. 시간 계열. 상관 관계, 부분 자기 상관, 교차 분석, Q - 통계. 패널 그레인저 인과 관계를 포함한 다각적 인 인과 관계 테스트. 유니트 루트 테스트 증강 된 Dickey-Fuller, GLS 변형 Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron. 테스트는 Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park 추가 변수, Hansen 안정성. Brock, Dechert, Scheinkman 및 LeBaron의 독립 테스트. 변동 비율 테스트 Lo 및 MacKinlay, 김 와일드 부트 스트랩, 라이트 랭크, 랭킹 점수 및 부호 테스트 왈드 및 다중 비교 분산 비율 테스트 Richardson and Smith, Chow and Denning. Long-run 분산 및 공분산 계산 비모수 적 커널을 사용한 대칭 또는 일방 장기 분산의 공분산 Newey-West 1987, Andrews 1991, 매개 변수 VARHAC Den Haan and Levin 1997 및 사전 백색 화 커널 Andrews 및 Monahan 1992 방법 또한 EViews는 커널 추정기에 대한 Andrews 1991 및 Newey-West 1994 자동 대역폭 선택 방법과 정보 기준 기반 지연 시간 길이를 지원합니다 VARHAC 및 prewhitening 견적을위한 선택 방법. Panel 및 Pool. By 그룹 및주기 별 통계 및 테스트. 근원 검사 Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. 통합 분석 Pedroni, Kao, Maddala 및 Wu. Panel 시리즈 공분산 및 주요 구성 요소 내에서. Dumitrescu-Hurlin 2012 패널 인과 시험. 선형 및 비선형 일반 최소 제곱 회귀 회귀 분석. PDL을 사용한 선형 회귀 분석 비선형 추정을위한 분석 파생물. 최소한의 제곱을 기본으로 삼았습니다. 하이트 앤 뉴이 웨스트의 견고한 표준 오차 HAC 표준 오차는 비모수 적 커널, 파라 메트릭 VARHAC 및 사전 백색 화 커널 방법을 사용하여 계산할 수 있으며 Andrews 및 Newey-West 자동 대역폭 선택 방법, VARHAC 및 사전 백색 화 추정에 대한 정보 기준 기반 지연 기준 선택 방법. Huber s Sandwich 및 부트 스트래핑 공분산 계산을 포함한 선형 양극 회귀 및 최소 절대 편차 LAD. 7 가지 다른 단계를 포함하는 단계별 회귀. 선택 절차. ARMA 및 ARMAX. 자동 회귀 이동 평균, 계절 자동 회귀 및 계절 이동 평균 오류가있는 선형 모델. AR 및 SAR 사양을 가진 비선형 모델. 상자 및 젠킨스의 백캐스팅 방법을 사용한 또는 조건부 최소 제곱에 의한 평가. 도구 변수 및 GMM. 선형 및 비선형 2-st 나이 최소 제곱 기 계적 변수 2SLS IV 및 일반 GMM 추정 일반화 방법. AR 및 SAR 오류가있는 선형 및 비선형 2SLS IV 추정. 제한된 정보 최대 가능성 LIML 및 K - 클래스 추정. GMM 가중치 행렬 사양의 한 범위 흰색, HAC, 사용자 GMM 추정 옵션에는 지속적으로 업데이트되는 CUE 및 Windmeijer 표준 오류를 포함한 여러 새로운 표준 오류 옵션이 포함됩니다. IV GMM 특정 진단에는 계기 직교 성 테스트, 회귀 분석기 내 생성 테스트, 약한 계측기 테스트 등이 포함됩니다 및 GMM 특정 중단 점 테스트. GARCH p, q, EGARCH, TARCH, 구성 요소 GARCH, Power ARCH, 통합 GARCH 선형 또는 비선형 평균 방정식은 ARCH 및 ARMA 항을 포함 할 수 있습니다. 평균 및 분산 방정식 모두 외생 변수를 허용합니다. , Student st 및 Generalized Error Distributions. Bollerslev-Wooldridge의 강력한 표준 오류가 있습니다. 조건부 분산 및 평균 및 영구 구성 요소가 있습니다. 제한된 종속 변수 모델. 이진 로짓, 프로 비트 및 Gompit 극한값. 로짓, 프로 비트 및 Gompit 극한 값. 일반, 물 리적 및 극단 값 오류가있는 검열 및 절단 된 모델 Tobit, 포아송, 음 이항 및 준 최대 가능도 QML 사양의 계산 모델. Heckman Selection 모델. 백색 표준 모델의 견고한 표준 오류. 계산 모델은 일반화 된 선형 모델 또는 QML 표준 오류를 지원합니다. Hosmer-Lemeshow 및 Andrews 적합성 테스트 추가 분석을 위해 새 EViews 객체에 일반화 된 잔차 및 그라디언트를 포함한 결과를 쉽게 저장할 수 있습니다. 일반 GLM 추정 엔진을 사용하여 강력한 공분산을 포함하는 옵션을 사용하여 이러한 모델 중 일부를 추정 할 수 있습니다. 패널 데이터 풀링 된 시간 계열, 단면 데이터. 부가 단면적 및주기 고정 또는 무작위 효과가있는 선형 및 비선형 추정. c에 대한 2 차 편향 추정기의 QUE 선택 무작위 효과 모델의 omponent variance Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn.2SLS IV 횡단면 및주기 고정 또는 무작위 효과 평가. 변형 된 사양에서 비선형 최소 제곱을 사용하는 AR 오류가있는 추정. 일반 최소 제곱 2SLS IV 추정, 단면 또는주기 이분 산성 및 상관 스펙을 허용하는 GMM 추정. 기간별 미리 결정된 계측기와의 첫 번째 차이 또는 직각 편차를 사용하는 선형 동적 패널 데이터 추정 Arellano-Bond. Panel 직렬 상관 테스트 Arellano-Bond. Robust 표준 오차 계산에는 상관없는 무작위 효과에 대한 Hausman 검정 및 계수 제한의 PCSE. Testing, 화이트 및 패널 보정 표준 오류의 7 가지 유형이 포함됩니다. 패널 단위근 테스트 Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, ADF 및 PP 시험을 이용한 피셔 타입 테스트 Maddala-Wu, Choi, Hadri. Panel 공적분 추정 완전 수정 OLS FMOLS, Pedroni 2000 또는 Dynamic Ordinary Least Squares DOLS, Kao and Chaing 2000, Mark and Sul 2003. 일반 선형 모델. 정규, 포아송, 이항, 음이 2 항, 감마, 역 가우스, 지수 메나, 힘 평균, 이항 사각형. 아이덴티티, 로그, 로그 보완, 로깅, 프로 비트, 로그 로그, 보완 로그 로그, 인버스, 파워, 파워 오즈 비율, 박스 콕스, 박스 콕스 오즈 비율 링크 기능. Chi-Sq, 편차 및 사용자 지정 분산 사양 QML 추정 및 테스트 지원. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher 채점 및 BHHH 예측 알고리즘. 예상되거나 관찰 된 헤 시안 또는 외부 제품을 사용하여 계산 된 일반 계수 공분산 그라디언트 GLM, HAC 또는 Huber White 방법을 사용하여 견고한 공분산 추정. 단일 방정식 Cointegrating Regression. Sully fully efficient 추정 방법 3 가지 지원, Fully Modified OLS Phillips and Hansen 1992, Canonical Coin Regression Park 1992, Dynamic OLS Saikkonen 1992, Stock and Watson 1993.Engle and Granger 1987 및 Phillips and Ouliaris 1990 잔차 기반 테스트, Hansen s 1992b 불안정성 테스트 및 Park s 1992의 변수 테스트가 추가되었습니다. 결정론적인 회귀 분석기 및 방정식 회귀 분석기 사양. FMOLS 및 CCR에 대한 장거리 분산의 완전 추천 기능. DOLS 지연 및 리드 및 장기간 분산 미백 회귀에 대한 자동 또는 고정 지연 선택. 확장 된 OLS 및 강력한 표준 오류 계산 DOLS. User-specified Maximum Likelihood. 로그 우도 기여도를 설명하는 표준 EViews 시리즈 표현식 사용. 다항식 및 조건부 logit, Box-Cox 변환 모델, 불균형 전환 모델, 이분 산성 오류가있는 probit 모델, 중첩 된 logit, Heckman 샘플 선택, 방정식 시스템. 선형 및 비선형 추정. 선형 사각형, 2SLS, 등가 가중치 추정, 겉보기에 관계없는 회귀, 3 단계 최소 자승. 화이트 및 HAC 가중치 행렬을 사용한 GMM. 변환 된 사양에 대한 비선형 최소 제곱을 사용한 추정. 전체 정보 최대 가능성 FIML. VAR의 단기 또는 장기 부과에 의한 구조적 인수 분해 - 실행 제한. 베이식 VAR. 표준 오류가 분석적으로 또는 몬테 카를로 방식으로 계산 된 다양한 표 형식 및 그래픽 형식의 펄스 응답 기능. 콜레 스키 인수 분해, 상관 관계를 무시한 1 단위 또는 표준 편차 잔차, 일반화 된 충격, 구조 인수 분해 또는 사용자 지정 벡터 행렬 형식으로 구성됩니다. VEC 모델의 공적분 관계 및 / 또는 조정 계수에 대한 선형 제한을 정의하고 테스트합니다. 예상 VEC 모델로부터 공적분 관계를 보거나 생성합니다. Granger 인과성 테스트, 관절 지연 검사 , 지연 기간 기준 평가, 비대칭 조건을 갖는 대각선 BEKK p, q, 대각선 VECH s, q, 대각선 VECH p, q, 비대칭 조건을 갖는 대각선 BEKK p, q. 계수 행렬. 평균 및 분산 방정식에서 허용되는 외적 변수 및 평균 방정식에서 허용되는 AR 항. 볼 러스 레브 - 우돌 드리 드 (Bollerslev-Wooldridge) 확고한 표준 오차. 정규 분포 또는 학생 분포 다 변수 분포. 분석적 또는 고속 또는 저속 파생 형 선택 일부 복잡한 모델에 사용할 수 있습니다. 추정 ARCH 모델에서 다양한 표 형식 및 그래픽 형식으로 공분산, 분산 또는 상관 관계를 생성합니다. 상태 공간. 사용자 지정 단일 및 다중 요법 구조 모델을 추정하기위한 칼만 필터 알고리즘. 상태 방정식 및 완전 방정식의 다양한 변수 원스텝 어드밴스, 필터 생성 에뮬레이션, 평활화 된 신호, 상태 및 오류가 포함됩니다. 예제에는 시간에 따라 변하는 매개 변수, 다 변수 ARMA 및 유사 계적 확률 적 변동성 모델이 포함됩니다. 테스트 및 평가. 실제 및 적합 잔여 플롯. 선형 및 비선형 계수 제한에 대한 굵기 테스트 신뢰 타원 다른 매개 변수 진단은 계수 및 계수 탄력성, 신뢰 구간, 분산 인플레이션 계수, 계수 분산 분해를 표준화했습니다. 허용 및 중복 변수 LR 테스트, 잔차 및 제곱 잔차 상관 로그 및 Q - 통계, 잔여 직렬 상관 분석 및 ARCH LM 테스트. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey 및 Glejser heteroskedasticity 테스트. 안정성 진단 Chow 중단 점 및 예측 테스트, Quandt-Andrews 알 수없는 중단 점 테스트, Bai-Perron 중단 점 테스트, Ramsey RESET 테스트, OLS 재귀 추정, 영향 통계, 활용 plots. ARMA 방정식 진단 AR 및 / 또는 MA 특성 다항식의 역근의 그래프 또는 표를 사용하고 이론상의 추정 자기 상관 패턴을 구조 잔차에 대한 실제 상관 패턴과 비교하고 혁신 충격 및 ARMA 주파수 스펙트럼에 대한 ARMA 임펄스 응답을 표시합니다. 계수, 공분산 행렬, 잔차, 기울기 등을 EViews 객체에 추가 분석 할 수 있습니다. 추가 특수 테스트 절차에 대한 추정 및 방정식 시스템도 있습니다. 포 캐스팅 및 시뮬레이션. 추정 된 방정식의 정적 또는 동적 예측 예측의 표준 오차를 계산하는 객체. Forecast 그래프 및 샘플 예측 예측 RMSE, MAE, MAPE, Theil 부등식 계수 및 비율. 다중 방정식 예측 및 다 변수 시뮬레이션을위한 최첨단 모델 구축 도구. 모델 방정식은 텍스트 또는 재 견적시 자동 업데이트 링크로 입력 할 수 있습니다. Display de 계급의 내생 적 및 외생 적 변수에 영향을 미칩니다. Gauss-Seidel, Broyden 및 Newton 모델 해석기에 대한 비 - 확률 및 확률 적 시뮬레이션 모델에 대한 일관된 기대치에 대한 비 확률 적 순방향 솔루션 Stochasitc 시뮬레이션은 부트 스트래핑 잔차를 사용할 수 있습니다. 제어 문제를 해결하여 내인성 변수는 사용자가 지정한 목표를 달성합니다. 정교한 방정식 정규화, 요소 추가 및 지원 재정의. 다양한 가정 세트가 포함 된 여러 솔루션 시나리오를 관리하고 비교합니다. 모델 및 뷰를 통합하여 시뮬레이션 결과를 그래픽 또는 표 형식으로 표시합니다. 라인, 도트 플롯, 영역, 바, 스파이크, 계절, 원형, xy - 라인, 산점도, 박스 플롯, 오차 막대, 고저 열기 - 닫기 및 영역 대역 강력한 강력하고 사용하기 쉬운 범주 형 및 요약 그래프. 기본 데이터로 변경되는 그래프 자동 업데이트. 그래프의 한 지점 위로 커서를 가져 가면 관찰 정보 및 값이 표시됩니다. 히스토그램은 평균을 이동했습니다. PARF, CDF, 생존자, quantile, quantile-quantile 등이 있습니다. 파라 메트릭 및 비모수 적 커널을 조합 한 Scatterplots Nadaraya-Watson, 로컬 선형, 로컬 다항식 및 가장 가까운 이웃 회귀선 또는 신뢰 ellipses. Interactive 포인트 앤 클릭 또는 명령 기반 커스터마이징. 그래프 배경, 프레임, 범례, 축, 스케일링, 라인, 기호, 텍스트, 음영, 페이딩, 향상된 그래프 템플릿 기능의 광범위한 사용자 정의. 셀 글꼴, 테두리 및 테두리, 병합, 주석 등을 제어 할 수있는 테이블 사용자 정의. 다른 Windows 응용 프로그램에 그래프를 복사하여 붙여 넣거나 그래프를 Windows 일반 또는 확장 메타 파일, 캡슐화 된 포스트 스크립트 파일, 비트 맵, GIF, PNG 또는 JPG로 복사 및 붙여 넣기 테이블을 다른 응용 프로그램에 복사하거나 RTF, HTML 또는 텍스트 파일에 저장합니다. 스풀 객체에 그래프와 테이블을 함께 관리합니다. 한 객체 및 프로그래밍에서 여러 결과 및 분석을 표시 할 수 있습니다. 객체 지향 명령 언어는 메뉴 항목에 대한 액세스를 제공합니다. 프로그램 파일에서 명령의 일괄 실행. 루핑 및 조건 분기, 서브 루틴 및 매크로 처리. 문자열 및 문자열 벡터 객체 문자열 처리 문자열 및 문자열 목록 함수의 광범위한 라이브러리입니다. 확장 된 행렬 지원 행렬 조작, 곱셈, 반전, 크로네 커 제품, 고유 값 솔루션 및 특이 값 분해. 외부 인터페이스 및 애드 인. EViews COM 자동화 서버 지원으로 외부 프로그램 또는 스크립트는 EViews를 실행 또는 제어하고 데이터를 전송하고 EViews 명령을 실행할 수 있습니다. EViews는 MATLAB 및 R 서버용 COM 자동화 클라이언트 지원 응용 프로그램을 제공하므로 EViews를 사용하여 응용 프로그램을 시작하거나 제어하거나 데이터를 전송하거나 명령을 실행할 수 있습니다. EViews Microsoft Excel Add-in은 Microsoft Excel 2000에서 페치 및 링크를위한 간단한 인터페이스를 제공하며 EViews 애드 인 인프라는 표준 EViews 명령, 메뉴 및 객체 인터페이스를 사용하여 사용자 정의 프로그램에 원활하게 액세스 할 수 있습니다. EViews 웹 사이트에서 미리 정의 된 애드 인 다운로드 및 설치 . 판매 정보를 이메일로 보내주십시오. 기술 지원을 받으려면 전자 메일을 보내주십시오. 모든 전자 메일과 시리얼 번호를 함께 적어주십시오. 추가 연락처 정보는 About 페이지를 참조하십시오. Stata 데이터 분석 및 통계 소프트웨어. 동적 패널 데이터 DPD 분석. 동적 패널 데이터 분석 도구 xtabond는 종속 변수의 시차와 외인 변수의 첫 번째 차이가 첫 번째 차분 방정식의 도구 인 모멘트 조건을 사용하는 Arellano and Bond 추정기를 구현합니다. xtdpdsys는 Arellano와 Bover를 구현합니다 Blundell and Bond 시스템 추정기는 xtabond 모멘트 조건과 순간 차이 조건을 사용하여 첫 차분 differen 종속 변수의 ces는 고급 사용자를위한 수준 방정식 xtdpd의 도구이며 특유의 오류에서 낮은 차수의 이동 평균 상관 관계가있는 모델과 xtabond에서 허용되는 것보다 더 복잡한 구조의 미리 결정된 변수에 적합 할 수있는보다 유연한 대안입니다 xtdpdsys. Postestimation 도구를 사용하면 첫 번째로 차이가있는 잔차에서 일련의 상관 관계를 테스트하고 overidentifying 제한의 유효성을 테스트 할 수 있습니다. Layard 및 Nickell 1986의 작업을 바탕으로 Arellano and Bond 1991은 노동 수요의 동적 모델을 불평등 한 영국의 기업 패널 먼저 임금, 자본 스톡, 산업 생산량, 연도 더미, 그리고 일자리 지연과 임금 및 자본 스톡의 두 단계를 포함한 시간 추세에 대한 고용을 모델로합니다. 우리는 원 스톱 Arellano Bond 견적가와 그들의 견고한 VCE를 요청하십시오. 우리가 회귀 모형에서 n의 하나의 지연을 포함했기 때문에, xtabond는 계량기 2와 뒤를 계기로 사용했습니다. Diff 외생 변수의 숫자도 악기 역할을합니다. 우리는 우리 모델을 재구성합니다. 대신 xtdpdsys를 사용하여 Arellano Bover Blundell 본드를 계산합니다. 두 명령 출력의 바닥 글을 비교하여 추정합니다. 두 견적 도구의 주요 차이점을 보여줍니다. xtdpdsys는 지연 차이 이러한 GMM 추정기의 모멘트 조건은 특이 오류에 연속 상관 관계가없는 경우에만 유효합니다. 백색 잡음의 첫 번째 차이는 필연적으로 자기 상관이기 때문에 두 번째로 우려 할 필요가 있습니다 높은 autocorrelation 우리는 자기 상관성을 테스트하기 위해 estat abond를 사용할 수있다. Arellano, M and S Bond 1991 패널 데이터에 대한 몇 가지 테스트 몬테카를로 증명과 고용 방정식에 대한 적용 계량 경제학의 검토 58 277 297 Layard, R and SJ Nickell 1986 년 영국 실업이 Economica 53 5121 5169.이 책은 일부의 그는 패널 데이터 계량 경제학의 주요 주제 선형 정적 및 동적 모델을 다루며 대학원생 및 응용 연구자의 독자층을 대상으로합니다. 책의 일부는 패널 데이터 계량 경제학의 대학원 과정에서 참조 자료로 사용될 수 있습니다 실무자를위한 많은 응용 프로그램이 자세하게 논의됩니다. 방법론 문제 중 일부는 텍스트의 나머지 부분과 밀접하게 결합되어 있으며 담론의 필수적인 부분으로 간주되어야하는 응용 프로그램을 통해 설명됩니다. 이 책에는 두 가지 주요 관심사가 있습니다. 비 외인성 설명 변수를 갖는 모델들 이것은 관찰되지 않은 개별 효과, 측정 오차에 영향을받는 변수 및 시변 오차와 관련하여 미리 결정되거나 내인 된 변수와 상관되는 엄격히 외생 변수를 포함한다. 다른 관심사는 동적 모델링이며, 보다 구체적으로 , 동적 응답과 관찰되지 않은 이질성 사이에서 경험적으로 구별하는 문제 패널 데이터 분석에서 오류 구성 요소, 공분산 구조, 자동 회귀 모델, 일반적으로 미리 결정된 변수 및 최적의 도구가 체계적으로 다루어집니다. 대부분의 경우이 책은 일반적인 GMM 접근 방식을 채택하고 도구 변수 인수, 가능할 때 가능성 접근법이 제시되지만, 많은 주제가 짧거나 긴 패널 관점에서 논의되지만, 재료의 구성과 주제 선택 모두에 반영되는 마이크로 패널의 계량 경제학에 중점이있다. 이 책은 계량 경제 실습에 중요한 영향을 미치는 동적 패널 데이터에 대한 방대한 문헌의 통합 및 통합 관점을 제공합니다. 키워드 자동 회귀 모델, 공분산 구조, 오차 구성 요소, 일반화 된 모멘트, 개별 효과, 측정 오차, 최적 도구, 패널 데이터, 미리 정해진 변수, 관찰되지 않은 이질 제 2 장에서는 관찰되지 않은 이질성 문제를 회귀 분석에서 소개하고 패널 데이터의 가용성이 그것을 어떻게 풀어 낼 수 있는지에 대해 설명한다. 상관 효과는 내생 적 회귀 분석의 사례로 동기 부여되며 계량 경제학의 내생에 대한 다른 접근법과 비교된다 그룹 내 또는 고정 효과 평가는 최소한의 제곱과 가능성 문맥에 대해 짧고 긴 패널의 관점에서 논의되고 동기 부여된다. 유효 추론과 최적 추정을위한 이분 산성 및 연속 상관 관계의 의미뿐만 아니라 첨가제가있는 비선형 모델로의 확장이 고려된다 키워드 내생 regressors, 고정 효과, heteroskedasticity, 최소 거리, 최적의 견적, 강력한 표준 오류, 직렬 상관 관계, 관찰되지 않은 이질 편견, 그룹 내 추정. 3 오류 구성 요소 이 장에서는 오류 구성 요소에 대해 다룹니다. 이 모델들은 초기에는 임금 불평등과 이동성 분석과 같은 영역에서 일시적 변이 요소를 영구적 요소와 구별하는 데 관심을 갖기 때문에 동기 부여를 얻는다. 다음으로 이들은 관찰되지 않은 이질성 모델의 특별한 경우로 간주된다. 회귀 변수 이러한 제한 사항과 비 상관 회귀 변수의 부분 집합을 갖는 모델에 대한 확장에 대한 논의가있다. 마지막으로, 오차 성분 분포의 비모수적인 추정이 고려된다. 키워드 오차 구성 요소 모델, 수준의 정보가있는 모델, 비모수적 추정, 비 상관 효과의 테스트, 임금 불평등 1 장의 마지막 장에서는 패널 데이터의 변수에 대한 오류를 다룬다. 여기에서 중심 주제는 관찰되지 않은 이질성 때문에 회귀가 변할 수있을뿐 아니라 회귀 변수의 측정 오차 편향의 결과이기도하다 변경 사항 패널 데이터가 제공하는 조건 내부 도구 변수와 내부 돈 변수 요구, 측정 오차 편차, 레벨 및 편차에 대한 회귀 분석을 제공합니다. 오차 구성 요소가있는 시계열 모델 .5 동적 인 공분산 구조 오류 구성 요소 제 2 부에서는 오류 구성 요소가있는 시계열 모델을 다룹니다. 5 장에서는 관찰되지 않은 이질성과 짧은 패널의 개별 동력을 구별하는 문제에 대한 비공식 토론을 엽니 다. 그런 다음 시간 효과, 이동 평균 모델 및 추론의 모델링 전략을 공분산 구조가 고려된다. 그 다음 그림은 가구 패널 데이터의 영구 소득 가설의 시험을 고려하여 제공된다. 키워드 공분산 구조, 이동 평균 모델, 영구 소득 가설, 시간 효과, 오차 성분을 갖는 시계열. 개별 효과를 갖는 자동 회귀 모델. 6은 그 specifica를 고려한다. 이질적 인터셉트를 갖는 자기 회귀 모델의 추정 및 추정 짧은 패널에서의 그룹 내 편향성에 대해 논의한다. GMM 및 가능성 (likelihood) 관점에서의 고정 T 일관성 추정이 고려된다. 논의는 초기 조건 및 이분 적 연성에 대한 가정의 영향을 명확히한다. 단위 근원 이 장은 기업 수준 패널 데이터를 사용한 VAR 모델의 추정 및 테스트에 대한 자세한 자습서로 마무리됩니다. 키워드 자동 회귀 모델, 회사 수준 패널 데이터, 초기 조건, 평균 안정도, 시계열 이분 산성, 단위근 , VAR 모델, 그룹 내 편향 .7 엄격하게 외생 적 및 지연 의존형 변수를 모두 갖는 모델. III 부 주제는 동력학 및 미리 결정됨. 7 장은 외생 적 및 지연 종속 변수가 모두있는 모델을 사용하여 알 수없는 형태의 자기 상관 관계를 허용합니다. 파의 자기 회귀 모델에 여기에서 종속 변수는 구조적 역할에 나타난다 엄격하게 외생적 인 회귀 분석가의 유용성 덕분에 연속 상관 관계의 형태에 관계없이 그 영향을 식별 할 수있다. GMM과 가능성 문맥에서의 길고 긴 패널 관점에서 추정이 논의된다. 담배 중독 모델 알 수없는 형태의 키워드 자기 상관, 담배 중독, 의존 변수, 짧고 긴 패널, 엄격하게 외생 적 회귀 분석. 제 8 장에서는 오류가 특정 조건 변수의 현재 및 지연 값과 독립적 인 모델을 다루고, 장래의 가치와는 다르다 일부 조정, 오일러 방정식 및 국가 간 성장을 사례로 논의한다. 작거나 큰 T 관점에서의 추정에 대한 대안적인 접근법이 고려된다. 변수의 수준에 대한 정보를 사용하는 추정가에 특히주의한다. 필터링과 최적의 악기 w와 무관하게 ith 순차 순간 조건도 고려됩니다. 키워드 크로스 컨트리 성장, 오일러 방정식, 변수의 수준에 대한 정보, 필터링의 부적합, 부분 조정, 최적의 악기, 미리 결정 변수, 순차 순간 조건. 모멘트 추정 일반화 된 방법 파트 4 모멘트 추정 및 최적 도구 변수의 일반화 된 이론의 주요 결과를 검토하는 두 개의 추가 장을 포함합니다. 이 장의 목적은 합리적으로 자체 포함 된 책을 만드는 것입니다. 첫 번째 것은 모멘트 추정 문제의 방법을 도입하고, a general formulation of GMM estimation and testing, using 2SLS and 3SLS as examples The chapter deals with consistency, asymptotic normality, asymptotic variance estimation, optimal weight matrix, and Sargan tests of overidentifying restrictions. Keywords asymptotic variance estimation, generalized method of moments, moments estimation problems, overidentifying r estrictions, Sargan tests. B Optimal Instruments in Conditional Models This chapter considers models defined by conditional moment restrictions The focus of the discussion is in finding the optimal instruments for each type of model that is considered The problem is first solved for the linear regression model, which is the most familiar context, and then the same procedure is used for increasingly more complex models. Keywords conditional moment restrictions, conditional models, linear regression, optimal instruments.