भारित चलती - औसत - eviews

जब चलने की औसत चलती औसत की गणना होती है, तो औसत समय में औसत डालकर समझ में आता है। पिछले उदाहरण में हमने पहली बार तीन बार समयावधि की गणना की और इसे 3 अवधि के बगल में रखा था। हम औसत के बीच में तीन अवधियों का समय अंतराल, जो कि अवधि 2 के बगल में है, यह अजीब समय अवधि के साथ अच्छी तरह से काम करता है, लेकिन समय की अवधि के लिए इतना अच्छा नहीं है इसलिए हम पहली चलती औसत जब एम 4 जगह लेंगे। तकनीकी, चलती औसत गिर जाएगा टी 2 5, 3 5। इस समस्या से बचने के लिए हम एमए को एम 2 का इस्तेमाल करते हुए चिकनी करते हैं इसलिए हम चिकनी मूल्यों को चिकना करते हैं। अगर हम एक भी संख्या में औसत पदों को औसत करते हैं, तो हमें सुचारू मूल्यों को सुचारू बनाने की आवश्यकता है। एम 4.EViews 8 फ़ीचर सूची। EViews 8 डेटा हैंडलिंग, सांख्यिकी और अर्थमित्र विश्लेषण, पूर्वानुमान और अनुकार, डेटा प्रस्तुति, और प्रोग्रामिंग के लिए शक्तिशाली विशेषताओं की एक विस्तृत सरणी प्रदान करता है, जबकि हम संभवतः सब कुछ सूचीबद्ध कर सकते हैं, निम्न सूची में एक झलक प्रदान करता हैमहत्वपूर्ण ईवीव्यू सुविधाएँ। बेसिक डाटा हैंडलिंग। न्यूमेरिक, अल्फ़ान्यूमेरिक स्ट्रिंग, और डेट सीरीज मान लेबल्स। ऑपरेटर और सांख्यिकीय, गणितीय, तिथि और स्ट्रिंग फ़ंक्शंस की विस्तृत लाइब्रेरी। अभिव्यक्ति के लिए शक्तिशाली भाषा ऑपरेटरों और फ़ंक्शंस का उपयोग करते हुए मौजूदा डेटा को ट्रांसफ़ॉर्म करने और बदलने के लिए। नमूने और नमूना ऑब्जेक्ट डेटा के सबसेट पर प्रोसेसिंग की सुविधा देता है। नियमित डेटा डेटा, अनियमित दिनांक वाले डेटा, अवलोकन पहचानकर्ताओं के साथ क्रॉस-सेक्शन डेटा, डेटेड और डेटाटेड पैनल डेटा सहित जटिल डेटा संरचनाओं के लिए सहायता। बहु-पेज वर्कफ़ाइल। ईव्यूस नेटिव, डिस्क-आधारित डेटाबेस प्रदान करते हैं शक्तिशाली क्वेरी फीचर और ईवीज़ वर्कफाइल के साथ एकीकरण। EViews और विभिन्न स्प्रैडशीट, सांख्यिक, और डेटाबेस प्रारूपों के बीच डेटा को शामिल करें, जिनमें माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस और एक्सेल फाइलों सहित और गॉस डाटासेट फाइल, एसएएस ट्रांसपोर्ट फाइल, एसपीएसएस नेटिव और पोर्टेबल फाइल, स्टाटा फ़ाइलें, कच्चे स्वरूपित एएससीआईआई पाठ या बाइनरी फ़ाइलें, एचटीएमएल या ओडीबीसी डाटाबेस और ओडीबीसी सपोर्टर्स टी एंटरप्राइज़ संस्करण में ही उपलब्ध कराया गया है। ओईएलईडीबी-जागरूक ग्राहकों या कस्टम कार्यक्रमों का उपयोग कर ईवीयूज़ वर्कफाइल और डेटाबेस पढ़ने के लिए ओएलईडीबी समर्थन, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, वर्ड और पावरपोइंट सहित अन्य पैकेजों के लिए टेबल और ग्राफ़ सहित ईवीज़ आउटपुट को जोड़ने के लिए ओएलई समर्थन। ग्लोबल इनसाइट डीआरआईपीआरओ और डीआरआईबीज़, हैवर एनालिटिक्स डीएलएक्स, फेम, इकोविन, डैटास्ट्रीम, फैक्टसैट, और मूडी एस डाटाबेस के लिए फ्रीड फेडरल रिजर्व इकोनॉमिक डाटा डाटाबेस एंटरप्राइज़ एडीशन का समर्थन। ईवीवीज़ माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल ऐड-इन आपको से लिंक या आयात करने की अनुमति देता है। Excel के भीतर से कार्यक्षेत्र और डाटाबेस। डेटा पढ़ने के लिए ड्रैग-एंड-ड्रॉप समर्थन केवल ईवीज़ में कार्यशील प्रारूप में विदेशी डेटा के स्वत: रूपांतरण के लिए फ़ाइलों को ईवीज़ में छोड़ देता है। मौजूदा श्रृंखला में मूल्यों और तिथियों से नए workfile पृष्ठों को बनाने के लिए शक्तिशाली टूल। मैच मर्ज , अटैच करें, एपेंड करें, सबसेट, रीसाइज करें, सॉर्ट करें, और स्टैक को रीसाइज़ करें और वर्कफाइल को अनस्टैक करें। भिन्न आवृत्ति के पन्नों। फ्रीक्वेंसी कनवर्ज़न और मैच मर्जिंग का समर्थन गतिशील अद्यतन करना जब भी अंतर्निहित डेटा में परिवर्तन होता है.ऑटो-अपडेटिंग फॉर्मूला श्रृंखला, जो स्वतः अंतर्निहित डेटा बदलते हैं, जब भी स्वतः पुनर्नवीनीकरण होती है। आसानी से उपयोग आवृत्ति रूपांतरण, बस विभिन्न आवृत्तियों के पृष्ठों के बीच डेटा कॉपी या लिंक करते हैं रीमप्ललिंग और यादृच्छिक संख्या सिमुलेशन के लिए पीढ़ी के लिए टूल तीन अलग यादृच्छिक संख्या जनरेटरों का उपयोग करते हुए 18 विभिन्न वितरण कार्यों के लिए यादृच्छिक संख्या पीढ़ी। समय श्रृंखला डेटा हैंडलिंग। नियमित और अनियमित दोनों तारीखों और समय श्रृंखला डेटा से निपटने के लिए एकीकृत समर्थन। सामान्य नियमित आवृत्ति डेटा वार्षिक, अर्ध वार्षिक, त्रैमासिक, मासिक, बिमोनथली, पखवाड़ा, दस दिन, साप्ताहिक, दैनिक - 5 दिन का सप्ताह, दैनिक - 7 दिन सप्ताह। उच्च आवृत्ति इन्टरडा डेटा के लिए समर्थन, घंटे, मिनट और सेकंड के आवृत्तियों के लिए अनुमति देता है इसके अलावा, मल्टी-साल, बिमोनली, पखवाड़ा, दस-दिन, एक सहित कई सामान्यतः सामान्य सामान्य आवृत्तियों की संख्या होती है सप्ताह के एक मनमाने सीमा के साथ दैनिक एन डी। विशेष समय श्रृंखला कार्य और ऑपरेटरों की लंबाई, अंतर, लॉग-अंतर, चलती औसत, आदि। फ्रीक्वेंसी रूपांतरण उच्च-निम्न-निम्न और निम्न-उच्च। डबल, हॉल्ट-विंटर्स, और ईटीएस चौरसाई। विद्रोही विगलन के लिए निर्मित उपकरण। हर्डिक-प्रेस्कॉट फ़िल्टरिंग। बैकटर-किंग, ईसाई-फिजराल्ड़ की निश्चित लंबाई और पूर्ण नमूना असममित फिल्टर। मौसम का समायोजन जनगणना X-13, एक्स 12 एआरआईएमए, ट्रामो सीट्स, औसत चलती है। एक श्रृंखला रैखिक, लॉग-लीनियर, कैटमूल-रोम स्पलाइन, कार्डिनल स्पलाइन के भीतर लापता मूल्यों को भरने के लिए इंटरपोलेशन। बेसिक डाटा सारांश के अनुसार समूह सारांश। समानता के परीक्षण टी-टेस्ट, एनोवा संतुलित और असंतुलित, बिना विवर्तनिक विरलों के साथ या बिना, विलकॉक्सन, मान-व्हिटनी, मेडियन ची-स्क्वायर, क्रुस्कल-वालिस, वैन डेर वार्डेन, एफ-टेस्ट, सिगेल-तुके, बार्टलेट, लेवेन, ब्राउन-फोर्स्थी। एक तरफ़ा सारणी एसोसिएशन फाई कोएफ़ेक्सी के उपायों के साथ पार-सारणीकरण एंट, क्रैमर एस वी, आकस्मिकता गुणांक और स्वतंत्रता परीक्षण पीयरसन ची-स्क्वायर, आजादी अनुपात जी 2. पीयरसन, स्पीमरन रैंक-ऑर्डर, केंडल टौ-ए और टाऊ-बी और आंशिक विश्लेषण सहित पारिवारिकता और सहसंबंध विश्लेषण। स्क्रीड प्लॉट्स, बायप्लेट्स और लोडिंग प्लॉट्स, और भारित घटक स्कोर गणनाएं। संवेदक और सहसंबंध, विशिष्टता के अनुमानों, कारक लोडिंग अनुमानों और कारक स्कोरों के साथ-साथ एसोसिएशन के उपायों की गणना की अनुमति देने वाले कारक विश्लेषकों के साथ-साथ अनुमान के निदान और कारक रोटेशन का प्रदर्शन 30 विभिन्न ओर्थोगोनल और ओब्लिक विधियों। एम्पररिक वितरण फ़ंक्शन ईडीएफ टेस्ट सामान्य, घातीय, चरम मूल्य, उपस्कर, ची-स्क्वायर, वीबुल, या गामा वितरण कोल्मोओगोरोव-स्मिर्नोव, लिलीफ़ोरर्स, क्रामर-वॉन मेसेज, एंडरसन-डार्लिंग, वाटसन। , आवृत्ति बहुभुज, एज आवृत्ति बहुभुज, औसत हिस्टोग्राम, सीडीएफ-जीवित-मात्रा, क्वांटाइल-क्वांटाइल, कर्नेल डेन सैटेट, फिट सैद्धांतिक वितरण, बॉक्सप्लेट। पैरामीट्रिक और गैर-पैरामीट्रिक प्रतिगमन लाइनों के साथ सीट्रप्लेट्स लोवेस, स्थानीय बहुपदीय, कर्नेल प्रतिगमन, नाराराय-वॉटसन, स्थानीय रैखिक, स्थानीय बहुपक्षीय या विश्वास अण्डाकार। टाइम सीरीज। ऑटोकोरेरलेशन, आंशिक ऑटोोकॉरेलेशन, क्रॉस-सहसंबंध, क्यू - स्टेटिस्टिक्स. गेंजर के कारण गलती की वजह से परीक्षण, ग्लेनजर के साथ काम करने वाले दोष। यूनिट रूट परीक्षण बढ़ी हुई डिकी-फुलर, जीएलएस ने डिकी-फुलर, फिलिप्स-पेरॉन, केपीएसएस, एलियट-रिचर्डसन-स्टॉक पॉइंट इष्टमाल, एनजी-पेरॉन को बदल दिया.संयोजन जॉन्सन, ग्रेंजर, फिलिप्स-ओउलियारिस, पार्क में जोड़ा गया वैरिएबल, और हैनसेन स्थिरता। भरोसेमंद परीक्षण ब्रॉक, डीचरट, स्कीकमान और लेबोरन। व्हरिअस अनुपात परीक्षण लो और मैकेनले, किम जंगली बूटस्ट्रैप, राइट रैंक, रैंक स्कोर और साइन-टेस्ट वाल्ड और कई तुलना विचरण अनुपात परीक्षण रिचर्डसन और स्मिथ, चाउ और डेनिंग। लंबे समय से चल रहे विचरण और सह-गणना गणना सममित या एक तरफा लंबे समय तक गैर-पार्मेट्रिक कर्नेल न्यूवे-वेस टी 1 99 7, एंड्रयूज 1991, पैरामीट्रिक वर्हिक डेन हान और लेविन 1997, और कर्नेल एंड्रयूज और मोहनहैं 1992 के तरीकों को पहले से तैयार किया, इसके अलावा, ईवीज़ एंड्रयूज 1991 और न्यूवे-वेस्ट 1 99 4 का स्वत: बैंडविड्थ कर्नेल के अनुमानकों के लिए चयन विधि, VARHAC के लिए और prewhitening अनुमान के लिए। पैनल और पूल। समूह और द्वारा-अवधि के आँकड़े और परीक्षण। लिविन-लिन-चू, Breitung, Im-Pesaran - शिन, फिशर, Hadri. Cointegration परीक्षण Pedroni, काओ, Maddala और श्रृंखला संवर्धन और प्रमुख घटकों के भीतर। डैमुत्र्रेस्कु-हर्लिन 2012 पैनल के कारण परीक्षण। लाइनेयर और गैर-रेखीय सामान्य कम से कम वर्गों में कई प्रतिगमन। पीडीएल के साथ किसी भी स्वतंत्र चर पर लीडर रिग्रेसन। ऋतु प्रतिगमन. अनलाइन आकलन के लिए विश्लेषणात्मक डेरिवेटिव। कम से कम वर्ग. White और Newey-West मजबूत मानक त्रुटियों एचएसी मानक त्रुटियों nonparametric कर्नेल, पैरामीट्रिक VARHAC का उपयोग कर गणना की जा सकती है, और prewhitened कर्नेल मिले कर्नाटक के अनुमानकों के लिए एन्ड्रयूज़ और न्यू-वेस्ट स्वचालित बैंडविड्थ चयन विधियों, और वीएआरएचएसी और प्रीवाहितन आकलन के लिए अंतराल के लम्बाई चयन विधियों के आधार पर सूचना मानदंडों की अनुमति देते हैं। लाइटर क्वांटेल प्रतिगमन और कम से कम पूर्ण विचलन, दोनों हुबेर सैंडविच और बूटस्ट्रैपिंग सहकारिता गणना । 7 अलग-अलग चयन प्रक्रियाओं के साथ चरणबद्ध प्रतिगमन। एआरएएमए और एआरएमएक्स। लियनेर मॉडल जो ऑटोरेग्रेसिव चलती औसत, मौसमी ऑटोरेग्रेसिव और मौसमी चलती औसत त्रुटियों के साथ हैं। एआर और एसएआर विनिर्देशों के साथ एनलाइनर मॉडल। बॉक्स और जेनकिंस की बैककास्टिंग पद्धति का उपयोग करके या सशर्त कम से कम चौराहों। असुरक्षित चर और जीएमएम। लाइनर और गैररेखीयन दो-चरण कम से कम वर्गों सहायक भूमिका 2 एसएलएस IV और जीएमएम अनुमान के पश्चात सामान्यीकृत विधि। एलआईआईआर और एसआरएस त्रुटियों के साथ लाइनर और गैर-लाइनर 2 एसएलएस चतुर्थ आकलन। सीमित जानकारी अधिकतम दीर्घायु LIML और के-क्लास अनुमान जीएमएम भारित मैट्रिक्स विनिर्देशों की वाइड रेंज डब्लू हाइट, एचएसी, उपयोगकर्ता मैट्रिक्स पुनरावृत्ति पर नियंत्रण प्रदान करता है। जीएमएम अनुमान विकल्प लगातार अद्यतन अनुमान क्यूई में शामिल हैं, और विंडमेइजर मानक त्रुटियों सहित कई नए मानक त्रुटि विकल्प शामिल हैं। IV जीएमएम विशिष्ट निदान में साधन ऑर्थोगोनैलिटी टेस्ट, एक रिग्रेसर एंडोनेसिटी टेस्ट , एक कमजोर इंस्ट्रूमेंट टेस्ट और जीएमएम के विशिष्ट ब्रेकपॉईड टेस्ट। ग्रैंक पी, क्यू, ईजीआरआर, टैर्च, घटक खोज, पावर एआरसीएच, इंटीग्रेटेड गार्चे। रैखिक या गैर-रेखीय माध्य समीकरण में एआरएच और एआरएमए शब्द शामिल हो सकते हैं दोनों मतलब और भिन्न समीकरण बाहरी वर्जनों के लिए। सामान्य, स्टुडेंट स्टैट और सामान्यकृत त्रुटि वितरण। बॉल्स्लेव-वूलड्रिज, मजबूत मानक त्रुटियां। सशर्त विचरण और मतलब, और स्थायी घटकों के नमूने पूर्वानुमानों में और बाहर। सीमित निर्भर वैरिएबल मॉडल। बाइनरी लॉगिट, प्रोबिट, और गोमपिट एक्सट्रीम वैल्यू। ऑर्डर किया गया लॉगमिट, प्रोबिट, और गॉम्पिट एक्सट्रीम वैल्यू। सामान्य, उपस्कर, और चरम मूल्य त्रुटियों टोबिट, आदि के साथ सेंसर और छोटा मॉडल पॉसॉन के साथ एनटी मॉडल, नकारात्मक द्विपद, और अर्ध-अधिकतम संभावना QML विशिष्टताओं। हेक्केन चयन मॉडल। हबोर व्हाइट मजबूत मानक त्रुटियां। माउंट मॉडल सामान्यीकृत रैखिक मॉडल या QML मानक त्रुटियों का समर्थन करते हैं। Hosmer-Lemeshow और एंड्रयूज़ बाइंडिंग के लिए फिटनेस-के-फ़िट परीक्षण मॉडल। सामान्यीकृत अवशिष्टों और ग्रेडियेंट्स को नए ईवीव्स ऑब्जेक्ट्स के साथ आगे विश्लेषण के लिए बचाओ। सामान्य जीएलएम आकलन इंजन का उपयोग इन मॉडलों में से कई का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, जिसमें मजबूत सहवास शामिल हैं। पनएल डेटा पूलेड टाइम सीरीज़, क्रॉस-सेपरल डेटा जोड़कर पार अनुभाग और अवधि तय या यादृच्छिक प्रभाव के साथ लाइनर और गैररेखा अनुमान। यादृच्छिक प्रभाव मॉडलों में घटक भिन्नता के लिए क्वाड्रेटिक निष्पक्ष आकलेकों के लिए QUE स्वेमी अरोड़ा, वालेस-हुसैन, वांसबीक-कपटीन 2. एसएलएस IV अनुमान के साथ क्रॉस-सेक्शन और अवधि नियत या यादृच्छिक प्रभाव। एक परिवर्तनित विनिर्देश पर गैररेखा कम से कम वर्गों का उपयोग करते हुए एआर त्रुटियों के साथ उत्थान। सामान्यीकृत कम से कम वर्गों, जी 2 एसएलएस चतुर्थ आकलन को एनरीलाइज किया गया, जीएमएम का आकलन क्रॉस-कलम या अवधि के हेरोर्सेकैडस्टिक और सहसंबंधित विनिर्देशों के लिए अनुमति देता है। समय-विशिष्ट पूर्वनिर्धारित उपकरणों के साथ पहले अंतर या ऑर्थोगोनल विचलन का उपयोग करके लाइनेर डायनामिक पैनल डेटा अनुमान, Arellano-Bond. Panel धारावाहिक सहसंबंध परीक्षण Arellano-Bond. Robust मानक त्रुटि की गणना में सात प्रकार के मजबूत सफेद और पैनल-सही मानक त्रुटियों PCSE शामिल हैं गुणांक प्रतिबंध, छोड़े गए और निरर्थक चर का परीक्षण, सहसंबद्ध यादृच्छिक प्रभावों के लिए हॉसैन परीक्षण। पैनल यूनिट रूट परीक्षण लेविन-लिन-चू, ब्रेइटुंग, इम-पेशारन-शिन , एडीएफ और पीपी परीक्षणों का उपयोग फिशर-टाइप परीक्षण मैडला-वू, चोई, हदरी। पैनल सिक्काएटिंग अनुमान पूरी तरह से संशोधित ओएलएस एफएमओएलएस, पेड्रोनि 2000 या डायनेमिक साधारण स्क्वायर डोल्स, काओ और चाईंग 2000, मार्क और सुले 2003. सामान्यीकृत रैखिक मॉडल। सामान्य , पॉसॉन, द्विपदीय, नकारात्मक द्विपद, गामा, उलटा गाऊसी, घातीय मेना, पावर मीन, द्विपद समकक्ष परिवार। पहचान, लॉग, लॉग-कॉम वफ़ादारी, लॉगिट, प्रोबिट, लॉग-लॉग, मानार्थ लॉग-लॉग, उलटा, बिजली, शक्ति अंतर अनुपात, बॉक्स-कॉक्स, बॉक्स-कॉक्स बाधाओं का अनुपात लिंक फ़ंक्शंस। प्राथमिक विचरण और आवृत्ति भार। फिक्स्ड, पीयरसन ची-एसक, डेवियन, और उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट फैलाव विनिर्देशों QML आकलन और परीक्षण के लिए समर्थन। क्वाड्रैटिक हिल क्लाइम्बिंग, न्यूटन-रेफसन, आईआरएलएस - फिशर स्कोरिंग, और बीएचएचएच अनुमान एल्गोरिदम। आंशिक गुणांक के आधार पर अनुमानित या मनाया हेसियन या ग्रिडियन्ट्स के बाहरी उत्पाद का प्रयोग किया जाता है मजबूत संप्रभु अनुमान जीएलएम, एचएसी, या हबबर व्हाइट पद्धतियों का उपयोग करते हुए। सिंगल समीकरण कमेटीगेटिंग रिग्रेसन। तीन पूर्णतः कुशल आकलन विधियों के लिए समर्थन, पूरी तरह से संशोधित ओएलएस फिलिप्स और हैनसेन 1992, कैनोनिकल कॉनइटेग्रेगेट रिगेस्ट्रेशन पार्क 1992, और डायनेयरिक ओएलएस सैकोनन 1 99 2, स्टॉक एंड वॉटसन 1993. एन्जेल एंड ग्रेंजर 1987 और फिलिप्स और ओउलियारिस 1990 के अवशिष्ट-आधारित परीक्षण, हैनसेन 1 99 2 बी अस्थिरता परीक्षण, और पार्क 1992 में जोड़ा गया चर टेस्ट। प्रवृत्ति और निश्चय के लचीले विनिर्देश समीकरण में अन्तर्निर्मित रिग्रेसर और रेग्रेसर विनिर्देशों को जोड़कर। एफएमओएलएस और सीसीआर के लिए लंबे समय से चलने वाले संस्करणों की पूरी तरह से फीचरों का अनुमान लगाया गया है। डॉल्स के लिए स्वचालित या निश्चित अंतराल के चयन और लीड्स और लंबे समय तक चलने वाले विगलन प्रतिगमन के लिए। रेसकेड OLS और मजबूत मानक त्रुटि गणना DOLS. User - निर्दिष्ट अधिकतम संभावना। लॉग संभावना के योगदान का वर्णन करने के लिए मानक EViews श्रृंखला अभिव्यक्ति का उपयोग करें। बहुपक्षीय और सशर्त लॉग-इन के लिए उदाहरण, बॉक्स-कॉक्स परिवर्तन मॉडल, असंतुलन स्विचिंग मॉडल, heteroskedastic त्रुटियों के साथ probit मॉडल, नेस्टेड लॉग, Heckman नमूना चयन, और वीबुल जोखिम मॉडल। समीकरणों के सिग्नल। लेटर और अलाइनलाइन अनुमान। लेस्ट स्क्वायर, 2 एसएलएस, समीकरण भारित अनुमान, सीमिंग असंबंधित प्रतिगमन, तीन स्तरीय कम वर्ग। व्हाइट और एचएसी भार वाले मैट्रिक्स के साथ जीएमएम। विनिर्देशन। पूरी जानकारी अधिकतम संभावना FIML. आंतरिक संरचनात्मक पहलू लघु या लंबे समय तक चलने वाले प्रतिबंधों को लागू करके वीएआर में एनएस. बायसीयन वीएआर. इआइएमपीस प्रतिक्रिया फ़ंक्शंस में विभिन्न सारणीबद्ध और ग्राफिकल स्वरूपों में विश्लेषणात्मक या मोंटे कार्लो विधियों द्वारा गणना की गई त्रुटियों के साथ काम करता है। चोलस्की कारक, एक इकाई या एक - संरेखण, सामान्यीकृत आवेगों, संरचनात्मक कारक, या एक उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट वेक्टर मैट्रिक्स फार्म को अनदेखा करने वाले मानक विचलन अवशिष्ट। अनुमानित संबंधों और या वीईसी मॉडल में समायोजन गुणांक पर परीक्षण रैखिक प्रतिबंध। अनुमानित वीईसी मॉडल से संबंधों को इकट्ठा या उत्पन्न करते हैं। व्यापक विश्लेषण ग्रेंजर के कारण परीक्षण, संयुक्त अंतराल बहिष्करण परीक्षण, लैग लम्बाई मापदंड मूल्यांकन, कोरल्रोग्राम, ऑटोकोएरलैलेशन, सामान्य और हेटोरोकेक्लास्टिस्टिक परीक्षण, संकेतन परीक्षण, अन्य मल्टीवीयरेक्ट डायग्नोस्टिक्स। मल्टीविरेट एआरसीएच। कंडिशन कॉस्टैंटल सहसंबंध पी, क्यू, डिआनलॉयल वेच पी, क्यू, डिओगोनाल बीकेके पी , क्यू, असममित शब्दों के साथ विकर्ण वैक्स के गुणांक मैट्रिक्स के लिए। औसत समीकरणों के माध्य और विचरण समीकरणों में अनुमति प्राप्त अक्षांश और एआर शब्दों की औसत समीकरणों में अनुमति दी गई है। बोल्स्लेवव-वूलड्रिज मजबूत मानक त्रुटियां। सामान्य या विद्यार्थी सेंट मल्टीवीरेट त्रुटि वितरण। विश्लेषणात्मक या तेज या धीमी गति से संख्यात्मक डेरिवेटिव्स कुछ जटिल मॉडल के लिए एनालिस्टिन डेरिवेटिव उपलब्ध नहीं हैं। अनुमानित एआरसीएच मॉडल से अलग सारणी और ग्राफिकल प्रारूपों में सहकारिता, विचरण या सहसंबंध उत्पन्न करते हैं। स्टेट स्पेस। केल्मन फिल्टर एल्गोरिथ्म उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट सिंगल - और मल्टीफीएक्शन स्ट्रक्चरल मॉडल के अनुमान के लिए। राज्य समीकरण और पूरी तरह से पैरामीटर वाला विचरण विनिर्देश। एक-चरण आगे, फ़िल्टर या गलती वाले संकेतों, राज्यों, और त्रुटियों को उत्पन्न करते हैं। उदाहरणों में समय-भिन्न पैरामीटर, बहुभिन्नरूपी ARMA और quasilikelihood स्टोचैस्टिक अस्थिरता मॉडल शामिल हैं। टेस्टिंग और मूल्यांकन। वास्तविक, सज्जित, अवशिष्ट भूखंडों। रैखिक और गैर-अक्षीय गुणांक प्रतिबंध आत्मविश्वास के लिए वार्ड परीक्षण अनुमानित मापदंडों के किसी भी दो कार्यों के संयुक्त विश्वास क्षेत्र को दर्शाते हुए अंडाकार। अन्य गुणांक निदान मानकीकृत गुणांक और गुणांक elasticities, आत्मविश्वास अंतराल, भिन्नता मुद्रास्फीति कारक, गुणांक विचरण अपघटन। गुणित और अनावश्यक चर एलआर परीक्षण, अवशिष्ट और स्क्वायर अवशिष्ट correlograms और क्यू आँकड़े , अवशिष्ट धारावाहिक सहसंबंध और एआरसीएच एलएम परीक्षण। व्हाईट, ब्रूश-पिगन, गॉडफ्रे, हार्वे और ग्लेज़सर हेरोर्सक्लेस्टिस्टिक टेस्ट। स्थिरता निदान चॉ ब्रेकपॉइंट और पूर्वानुमान टेस्ट, क्वांट-एन्ड्रयूज़ अज्ञात ब्रेकपॉईड टेस्ट, बाई-पेरॉन ब्रेकपॉइंट टेस्ट, रैमसे रिसेट टेस्ट, ओएलएस रिकर्सिव आकलन, प्रभाव आंकड़े, लीवर प्लॉट। ARMA समीकरण डायग्नोस्टिक्स ग्राफ़ या एआर और एमए की विशेषता बहुपक्षीय के व्युत्क्रम जड़ों की टेबल, सैद्धांतिक अनुमानित स्वशासन पद्धति की तुलना संरचनात्मक अवशेषों के लिए वास्तविक सहसंबंध पैटर्न के साथ करते हैं, एआरएमए आवेग प्रतिक्रिया को एक नवाचार आघात और ARMA आवृत्ति स्पेक्ट्रम. अधिक विश्लेषण के लिए ईवीव्स ऑब्जेक्ट्स को परिणाम गुणांक, गुणांक सहवर्ती मैट्रिक्स, अवशिष्ट, ग्रेडिएंट इत्यादि को बचाने के लिए। अतिरिक्त विशेष परीक्षण प्रक्रियाओं के लिए समीकरणों का आकलन और सिस्टम भी देखें। फोरकास्टिंग और सिमुलेशन। इन - या नमूने के बाहर स्थिर पूर्वानुमान के मानक त्रुटि की गणना के साथ अनुमानित समीकरण ऑब्जेक्ट्स के साथ या गतिशील पूर्वानुमान। विदेशी ग्राफ और इन-नमूना पूर्वानुमान मूल्यांकन आरएमएसई, एमएई, मैप, थिइइल असमानता गुणांक और अनुपात। कई समीकरणों के लिए कला के आधुनिक मॉडल निर्माण उपकरण पूर्वानुमान और बहुभिन्नरूपी सिमुलेशन। मॉडेल समीकरणों को टेक्स्ट में या पुनः आकलन पर स्वत: अपडेट करने के लिए लिंक के रूप में दर्ज किया जा सकता है। अपने समीकरणों के प्रदर्शन निर्भरता संरचना या अंतर्जात और बहिर्जात चर। गैर-स्टेचैस्टिक और स्टोकेस्टिक के लिए गॉस-सीडल, ब्रॉइडन और न्यूटन मॉडल solvers सिमुलेशन गैर संकीर्ण आगे समाधान मॉडल संगत उम्मीदों के लिए समाधान Stochasitc सिमुलेशन bootstrapp का उपयोग कर सकते हैं एड अवशेषों को नियंत्रित करें। नियंत्रण समस्याओं को नियंत्रित करें ताकि अंतर्जात चर एक प्रयोक्ता निर्दिष्ट लक्ष्य प्राप्त कर सकें। परिष्कृत समीकरण सामान्यीकरण, कारक और ओवरराइड समर्थन जोड़ें। प्रबंधन के विभिन्न सेटों से जुड़े कई समाधान परिदृश्यों की तुलना करें और तुलना करें.बिल्ट-इन मॉडल के विचारों और प्रक्रियाओं में सिमुलेशन परिणाम प्रदर्शित होते हैं ग्राफिकल या सारणीबद्ध रूप। ग्राफ़्स और टेबल्स। लाइन, डॉट प्लॉट, क्षेत्र, बार, स्पाइक, मौसमी, पाई, एक्सआई-लाइन, स्कैटरप्लॉट्स, बॉक्सप्लेट्स, एरर बार, हाई-लो-ओपन-क्लोज़, और एरिया बैंड। शक्तिशाली, आसान स्पष्ट और संक्षिप्त ग्राफ का उपयोग करें- ऑटो-अद्यतन ग्राफ़ जो अंतर्निहित डेटा परिवर्तन के रूप में अपडेट होता है। जब आप ग्राफ़ में किसी बिंदु पर कर्सर को हॉवर करते हैं, तो ऑब्ज़रीगेशन जानकारी और मूल्य प्रदर्शित करते हैं। हिस्टोग्राम, औसत स्थानांतरित हिस्टोरोग्राम, फ़्रिक्वेंसी पॉलीऑन, एज आवृत्ति बहुभुज, बॉक्स प्लॉट्स, कर्नेल घनत्व, फिट सैद्धांतिक वितरण, बॉक्सप्लेट, सीडीएफ, उत्तरजीवी, मात्रा, क्वांटिल-क्वालिटी। किसी भी संयोजन के पैरामीट्रिक और गैर-पैरामेटिक कर्नल नदाराया-वॉटसन, स्थानीय रैखिक, स्थानीय पॉलिन omial और निकटतम पड़ोसी LOWESS प्रतिगमन लाइनों, या आत्मविश्वास ellipses. Interactive बिंदु और क्लिक करें या कमांड-आधारित अनुकूलन। सुधार के साथ ग्राफ पृष्ठभूमि, फ्रेम, किंवदंतियों, कुल्हाड़ियों, स्केलिंग, लाइनों, प्रतीकों, पाठ, छायांकन, लुप्त होती के व्यापक अनुकूलन ग्राफ टेम्पलेट सुविधाओं। सेल फ़ॉन्ट चेहरा, आकार, और रंग, सेल पृष्ठभूमि रंग और सीमाओं, विलय, और एनोटेशन पर नियंत्रण के साथ टेप अनुकूलन। अन्य विंडोज अनुप्रयोगों में कॉपी और पेस्ट ग्राफ, या नियमित रूप से बढ़ाया मेटाफ़ाइल के रूप में ग्राफ को बचाने, एनकॉस्प्लेटेड पोस्टस्क्रिप्ट फाइल, बिटमैप, जीआईएफ, पीएनजी या जेपीजी। कॉपी ऐप-पेस्ट टेबल को किसी अन्य एप्लीकेशन में या आरटीएफ, एचटीएमएल, या टेक्स्ट फाइल में सहेज सकते हैं। एक स्पूल ऑब्जेक्ट में ग्राफ़ और तालिकाओं को एक साथ संयोजित करें जो आपको कई परिणाम प्रदर्शित करता है और विश्लेषण करता है एक ऑब्जेक्ट मैनेजमेंट और प्रोग्रामिंग में। ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड कमांड लैंग्वेज मेनू आइटम तक पहुंच प्रदान करता है। प्रोग्राम फाइल में कमांड का बैच निष्पादन। लूपिंग और हालत में शाखाएं, सब-रूटिन और मैक्रो प्रोसेसिंग। स्ट्रिंग और स्ट्रिन स्ट्रिंग प्रोसेसिंग के लिए जी वेक्टर ऑब्जेक्ट्स स्ट्रिंग और स्ट्रिंग सूची फ़ंक्शंस के व्यापक पुस्तकालय। व्यापक मैट्रिक्स समर्थन मैट्रिक्स हेरफेर, गुणन, उलटाव, क्रोनकेर उत्पादों, ईजीनव्यू समाधान, और एकवचन मान अपघटन। बाहरी इंटरफ़ेस और ऐड-इन्स. इव्यूस COM स्वचालन सर्वर समर्थन ताकि बाह्य प्रोग्राम या स्क्रिप्ट लांच या नियंत्रण कर सकते हैं EViews, डेटा स्थानांतरण, और EViews commands. EViews को चलाने के लिए मैट एलएपी और आर सर्वर के लिए COM स्वचालन क्लाइंट समर्थन अनुप्रयोग प्रदान करता है ताकि ईवीज का प्रयोग लॉन्च या नियंत्रण के लिए आवेदन, डेटा स्थानांतरण, या कमांड को निष्पादित कर सकें। ईवीव्स माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल ऐड-इन माइक्रोसॉफ़्ट एक्सेल 2000 के अंदर और उसके बाद से ईवीज़ वर्कफाइल और डाटाबेस में संग्रहित श्रृंखला और मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट्स को लाने और जोड़ने के लिए एक सरल इंटरफ़ेस प्रदान करता है। ईवीज ऐड-इन्स इंफ्रास्ट्रक्चर, यूज़र-डिफ़ाइंड प्रोग्राम्स को सीमलेस एक्सेस प्रदान करता है। मानक EViews आदेश, मेनू, और ऑब्जेक्ट इंटरफ़ेस। EViews वेब से पूर्वनिर्धारित ऐड-इन डाउनलोड और इंस्टॉल करें साइट के लिए। कृपया बिक्री के लिए कृपया ईमेल करें। तकनीकी सहायता के लिए कृपया ईमेल करें। कृपया सभी ईमेल पत्राचार के साथ अपने सीरियल नंबर को शामिल करें। अतिरिक्त संपर्क जानकारी के लिए, हमारे बारे में पृष्ठ देखें। Smoothing Techniques द्वारा Forecasting। यह साइट जावास्क्रिप्ट ई-लैब्स का हिस्सा है निर्णय लेने के लिए वस्तुओं को सीखना इस श्रृंखला में अन्य जावास्क्रिप्ट को इस पृष्ठ पर मेनू अनुभाग में एप्लिकेशन के विभिन्न क्षेत्रों में वर्गीकृत किया गया है। एक समय श्रृंखला अवलोकनों का एक अनुक्रम है जो समय पर दिए गए आंकड़ों के संकलन में समय के साथ लिया गया डेटा संग्रह है यादृच्छिक भिन्नता के कारण यादृच्छिक भिन्नता के कारण प्रभाव को रद्द करने के तरीके मौजूद हैं व्यापक रूप से इस्तेमाल की जाने वाली तकनीकें चौरसाई होती हैं ये तकनीकों, जब ठीक से लागू होती हैं, अंतर्निहित प्रवृत्तियों को और अधिक स्पष्ट रूप से प्रकट करती हैं। अनुक्रम में समय-सारणी पंक्ति-अनुसार, बाएं- ऊपरी कोने और पैरामीटर, फिर एक-अवधि-आगे पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए गणना बटन पर क्लिक करें। ब्लैंक बॉक्स शामिल नहीं हैं गणनाओं लेकिन शून्य हैं। डेटा-मैट्रिक्स में सेल से सेल में जाने के लिए अपना डेटा दर्ज करने में टैब कुंजी का उपयोग नहीं करें या कुंजी दर्ज करें। समय श्रृंखला के लक्षण, जो पूर्वानुमानित मानों के साथ अपने ग्राफ की जांच करके प्रकट हो सकता है, और अवशिष्ट आचरण, स्थिति पूर्वानुमान मॉडलिंग। मूव की औसत समय सीमा के पूर्वप्रतिकरण के लिए सबसे लोकप्रिय तकनीकों के बीच बढ़ते औसत रैंक, वे डेटा से यादृच्छिक सफेद शोर फ़िल्टर करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, ताकि टाइम श्रृंखला चिकनी हो या यहां तक ​​कि कुछ सूचनात्मक घटकों समय श्रृंखला। एक्सपेंनेशन चिकनाई यह एक बहुत ही लोकप्रिय योजना है, जिसमे चलने की औसत में चलने वाली औसत सीरीज़ का उत्पादन होता है, पिछले अवलोकनों को समान रूप से भारित किया जाता है, एक्सपोजेंनीय स्माउटिंग निश्चित रूप से कम होने वाले भार को असाइन करता है क्योंकि अवलोकन पुराने हो जाते हैं, दूसरे शब्दों में, हालिया टिप्पणियां अपेक्षाकृत अधिक दी जाती हैं पुरानी टिप्पणियों की तुलना में अनुमान में वजन दोहरा घातीय चिकनाई रुझानों को संभालने में बेहतर है Tripl ई घातीय चिकनाई parabola प्रवृत्तियों से निपटने में बेहतर है। एक चौरसाई निरंतर के साथ एक exponenentially भारित चलती औसत एक लगभग औसत यानी n, जहां एक और n से संबंधित हैं एक सरल चल औसत के लिए मेल खाती है। 2 एन 1 या n 2 - एक उदाहरण के लिए, उदाहरण के लिए, 1-1 के बराबर चौरसाई स्थिरांक के साथ एक तेज भारित चलती औसत 1 9 दिन चलती औसत के अनुरूप होता है और एक 40 दिन की सरल चलती औसत एक चौरसाई स्थिरांक के साथ एक तीव्रता से भारित चलती औसत 0 04878 के बराबर। हल्का रेखीय घातीय चिकनाई मान लीजिए कि समय श्रृंखला गैर-मौसमी है, लेकिन प्रदर्शन की प्रवृत्ति Holt की पद्धति का अनुमान वर्तमान स्तर और वर्तमान प्रवृत्ति दोनों का अनुमान है। नोट यह है कि सरल चलती औसत विशेषकर घातीय चिकनाई का विशेष मामला है चलती औसत की अवधि को 2-अल्फा अल्फा के पूर्णांक भाग में सेट करना। अधिकांश व्यवसाय डेटा के लिए 0 से 40 से छोटे अल्फ़ामीटर पैरामीटर अक्सर प्रभावी होता है, फिर भी, कोई एक ग्रि 0 1 से 9 के साथ पैरामीटर अंतरिक्ष की खोज, 0 1 की वृद्धि के साथ, तब सबसे अच्छा अल्फा में सबसे छोटा मतलब निरपेक्ष त्रुटि एमए त्रुटि है। कैसे कई चौरसाई विधियों की तुलना करने के लिए हालांकि पूर्वानुमान की सटीकता का आकलन करने के लिए संख्यात्मक संकेतक हैं तकनीक, सबसे व्यापक दृष्टिकोण, कई पूर्वानुमानों की दृश्य तुलना का उपयोग करने के लिए उनकी सटीकता का आकलन करने और विभिन्न पूर्वानुमान विधियों के बीच चयन करने में है, इस दृष्टिकोण में, एक का उपयोग करना चाहिए, जैसे कि एक ही ग्राफ पर एक्सेल, एक समय श्रृंखला चर के मूल मान और कई पूर्वानुमानित तरीकों से अनुमानित मूल्यों, इस प्रकार एक दृश्य तुलना की सुविधा प्रदान करते हैं.आप केवल एक पैरामीटर होल्ट का उपयोग करने वाली तकनीकों पर आधारित पिछली पूर्वानुमान मानों को प्राप्त करने के लिए तकनीक को जावास्क्रिप्ट करने के लिए पिछला पूर्वानुमान का उपयोग करना पसंद कर सकते हैं, और विंटर्स विधियां दो और तीन पैरामीटर का उपयोग करती हैं , क्रमशः, इसलिए यह परीक्षण के लिए इष्टतम, या यहां तक ​​कि इष्टतम मान का चयन करने के लिए एक आसान काम नहीं है- और पा के लिए त्रुटियां रैमेटर्स। एकल घातीय चिकनाई, यह अंतिम अवलोकन के स्तर को निर्धारित करता है और इस शर्त पर आधारित है कि कोई प्रवृत्ति नहीं है रैखिक प्रतिगमन, जो कि ऐतिहासिक डेटा को कम से कम चौकों की रेखा से फिट बैठता है या ऐतिहासिक डेटा को बदलता है, लंबी अवधि का प्रतिनिधित्व करता है, जो मूल प्रवृत्ति पर आधारित है Holt रैखिक घातीय चिकनाई हाल की प्रवृत्ति के बारे में जानकारी को पकड़ता है Holt मॉडल में मापदंड स्तर-पैरामीटर है, जब डेटा भिन्नता की मात्रा बड़ी है, और प्रवृत्तियों-पैरामीटर चाहिए यदि हाल की प्रवृत्ति दिशा का कारण कुछ कारकों द्वारा समर्थित होता है तो वृद्धि की जानी चाहिए। लघु अवधि के पूर्वानुमान की सूचना है कि इस पृष्ठ पर हर जावास्क्रिप्ट एक एक कदम आगे की पूर्ति प्रदान करता है दो-चरण-पूर्व पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए पूर्वानुमानित मूल्य को आसानी से जोड़ना आप समय श्रृंखला डेटा का अंत और फिर उसी गणना बटन पर क्लिक करें आप आवश्यक प्रक्रिया को प्राप्त करने के लिए कुछ समय के लिए इस प्रक्रिया को दोहरा सकते हैं। sts।