Lo nuevo de EViews®8

EViews 8
®
Estimación • Pronóstico • Análisis Estadístico
Gráficas • Manejo de datos • Simulación
Lo nuevo de EViews® 8
EViews 8 ofrece una amplia gama de mejoras
interesantes. La siguiente es una breve lista
de algunos puntos destacados.
General
• EViews a 64 bits, trabaja con bases de
datos más grandes.
• Mejora de los detalles e interface de
archivos de trabajo (Workfiles) y
herramientas de comparación.
• Objetos definidos por el usuario.
• Add-ins o complementos de soporte
para el manejo de versiones.
• Mejora en cuadros de diálogo de
edición con texto predictivo y
despliegue interactivo de opciones.
Manejo de datos
• Nueva hoja de cálculo con innovadoras
herramientas de edición.
• Herramientas de comparación para
grupos.
• Objetos tipo auto-series definidas a
través de páginas del archivo de trabajo.
• Mejora y personalización de datos de
fecha con soporte completo de línea
de comandos.
• Soporte en edición y actualización de
archivos de Excel XLSX.
• Capacidad para transponer datos
externos importados (incluyendo
archivos XLSX).
• Atributos de objetos personalizados.
• Soporte para conexión a la base de
datos de CEIC.
… y todo lo nuevo en EViews, soporte a 64 bits, nuevas
herramientas de interface para personalización, mejoras
en el manejo de datos, gráficos, programación, estadística
y econometría.
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Econometría y Estadística
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Computación y Estimación
Gráficos y tablas
• Deslizador personalizado que permite
cambios interactivos en los gráficos al
cambiar la muestra activa.
• Posibilidad de insertar líneas
personalizadas y flechas en los gráficos.
• Los usuarios pueden especificar sus propias
líneas de ajuste en gráficos de dispersión.
• Los gráficos, tablas y objetos tipo spool
ahora se pueden guardar en formato PDF.
• Los gráficos y tablas se pueden pegar
como objetos insertados o como enlaces
a otras aplicaciones como Microsoft
PowerPoint, Word y Excel.
• Las tablas ofrecen un mejorado soporte de
personalización en linea de comandos.
Modelos
• Interfaz mejorada para la edición de
modelos de estimación.
• Nuevas potentes herramientas de
comparación.
• Nuevos comandos de modelación y
estimación que permitan una mayor
manipulación de los modelos en los
programas.
Programación
• Mejora en el editor de programas y ejecución.
• Un gran número de nuevas funciones,
comandos y objetos de datos.
• Adición de herramientas de lenguaje matricial.
• El usuario puede definir o crear objetos que le
permitan crear estructuras que contengan
múltiples objetos de EViews.
• Optimización de funciones generales definidas
por el usuario.
2 - Lo nuevo de EViews 8 (v1.0)
• Modelos de selección de Heckman (1979,
con soporte para estimación por máxima
verosimilitud y estimación en dos etapas.
• Suavización exponencial
Error-Trend-Seasonal (Hyndman, 2002
y Hyndman, 2008).
• Optimización definida por el usuario.
• Census X-13.
Pruebas y Diagnostico
• Covarianzas para datos panel.
• Pruebas para puntos de quiebre
(breakpoint) múltiples (Bai, 1997; Bai y
Perron, 1998; Liu, Wu, y Zideck, 1997).
• Componentes principales para datos
panel.
• Regresión switching (ambos, exógeno
y Markov, con soporte para modelos
autorregresivos de los errores Hamilton
(1999))
• Pruebas de correlación serial para datos
panel (Arellano- Bond, 1991).
• Prueba básica de causalidad en datos
panel (Dumitrescu-Hurlin, 2012).
• VARs Bayesiano (soporte de 4 diferentes
priors).
• Mínimos cuadrados robusto:
M-Estimación (Huber, 1973), S-Estimación
(Rousseeuw y Yohai, 1984), y
MM-Estimación (Yohai 1987).
• Regresión Breakpoint (para modelos
sujetos a cambios estructurales);
selección automática (Bai, 1997; Bai y
Perron, 1998; Liu, Wu, y Zideck, 1997) y
especificada por el usuario.
• Covarianzas con heterocedasticidad y
autocorrelación consistente
(HAC covariance) en GLM.
• Mejora de los gráficos y pruebas del
proceso de regresión por cuantiles.
Miscelánea
• Especificación de rezagos múltiples
por rango en modelos ARMA.
• Estimación de cointegración en datos
panel. Métodos disponibles; mínimos
cuadrados ordinarios completamente
modificados- Fully Modified OLS- (Pedroni
2000), y mínimos cuadrados ordinarios
dinámicos (Kao and Chiang, 2000;
Mark and Sul, 2003).
• Especificación, por el usuario, de
coeficientes predeterminados para
modelos estimados por lista.
• Cálculo automático del estadístico
robusto de Wald para coeficientes
de modelos estimados por White o
covarianzas HAC.
Para mayor información y/o Cotización contacte:
En México: Joel Cervantes
jcervantes@multion.com.mx Tel: (01 55) 5559-4050 Ext. 119
Centro y Sudamérica: Gerardo Ramírez
gramirez@multion.com.ar
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