Estimativa Do Espectro De Média Móvel

Os modelos ARIMA são, em teoria, a classe mais geral de modelos para prever uma série de tempo que pode ser feita para ser 8220stationary8221 por diferenciação (se necessário), talvez Em conjunto com transformações não lineares, tais como a desregulação (se necessário). Uma variável aleatória que é uma série de tempo é estacionária se suas propriedades estatísticas são todas constantes ao longo do tempo. Uma série estacionária não tem tendência, suas variações em torno de sua média têm uma amplitude constante, e ele se move de forma consistente. Isto é, os seus padrões de tempo aleatório a curto prazo têm sempre o mesmo aspecto num sentido estatístico. Esta última condição significa que suas autocorrelações (correlações com seus próprios desvios prévios em relação à média) permanecem constantes ao longo do tempo, ou de forma equivalente, que seu espectro de poder permanece constante ao longo do tempo. Uma variável aleatória desta forma pode ser vista (como de costume) como uma combinação de sinal e ruído, eo sinal (se for aparente) poderia ser um padrão de reversão média rápida ou lenta, ou oscilação sinusoidal, ou rápida alternância no sinal , E poderia também ter uma componente sazonal. Um modelo ARIMA pode ser visto como um 8220filter8221 que tenta separar o sinal do ruído, e o sinal é então extrapolado para o futuro para obter previsões. A equação de previsão de ARIMA para uma série de tempo estacionária é uma equação linear (isto é, tipo de regressão) na qual os preditores consistem em atrasos da variável dependente e / ou atrasos dos erros de previsão. Ou seja: Valor previsto de Y uma constante e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes de Y e / ou uma soma ponderada de um ou mais valores recentes dos erros. Se os preditores consistem apenas em valores defasados ​​de Y., é um modelo autoregressivo puro (8220 auto-regressado8221), que é apenas um caso especial de um modelo de regressão e que poderia ser equipado com software de regressão padrão. Por exemplo, um modelo autoregressivo de primeira ordem (8220AR (1) 8221) para Y é um modelo de regressão simples no qual a variável independente é apenas Y retardada por um período (LAG (Y, 1) em Statgraphics ou YLAG1 em RegressIt). Se alguns dos preditores são defasagens dos erros, um modelo ARIMA não é um modelo de regressão linear, porque não há maneira de especificar o erro 8222 como uma variável independente: os erros devem ser calculados em base período a período Quando o modelo é ajustado aos dados. Do ponto de vista técnico, o problema com o uso de erros defasados ​​como preditores é que as previsões do modelo não são funções lineares dos coeficientes. Mesmo que sejam funções lineares dos dados passados. Portanto, os coeficientes em modelos ARIMA que incluem erros retardados devem ser estimados por métodos de otimização não-lineares (8220hill-climbing8221) ao invés de apenas resolver um sistema de equações. O acrônimo ARIMA significa Auto-Regressive Integrated Moving Average. Lags das séries estacionalizadas na equação de previsão são chamados de termos quotautorregressivos, os atrasos dos erros de previsão são chamados de quotmoving termos médios e uma série de tempo que precisa ser diferenciada para ser estacionária é dito ser uma versão quotintegrada de uma série estacionária. Modelos de Random-walk e tendência aleatória, modelos autorregressivos e modelos de suavização exponencial são casos especiais de modelos ARIMA. Um modelo ARIMA não sazonal é classificado como um modelo quotARIMA (p, d, q) quot, onde: p é o número de termos autorregressivos, d é o número de diferenças não sazonais necessárias para a estacionaridade e q é o número de erros de previsão defasados ​​em A equação de predição. A equação de previsão é construída como se segue. Em primeiro lugar, vamos dizer a d diferença de Y. o que significa: Note que a segunda diferença de Y (o caso d2) não é a diferença de 2 períodos atrás. Pelo contrário, é a primeira diferença de primeira diferença. Que é o análogo discreto de uma segunda derivada, isto é, a aceleração local da série em vez da sua tendência local. Em termos de y. A equação de previsão geral é: Aqui os parâmetros da média móvel (9528217s) são definidos de modo que seus sinais sejam negativos na equação, seguindo a convenção introduzida por Box e Jenkins. Alguns autores e software (incluindo a linguagem de programação R) definem-los para que eles tenham mais sinais ao invés. Quando números reais são conectados à equação, não há ambigüidade, mas é importante saber qual convenção seu software usa quando está lendo a saída. Muitas vezes os parâmetros são indicados por AR (1), AR (2), 8230 e MA (1), MA (2), 8230, etc. Para identificar o modelo ARIMA apropriado para Y. você começa por determinar a ordem de diferenciação (D) a necessidade de estacionarizar a série e remover as características brutas da sazonalidade, talvez em conjunto com uma transformação estabilizadora de variância, tal como o desmatamento ou a deflação. Se você parar neste ponto e prever que a série diferenciada é constante, você tem apenas montado uma caminhada aleatória ou modelo de tendência aleatória. No entanto, a série estacionária pode ainda ter erros autocorrelacionados, sugerindo que algum número de termos AR (p 8805 1) e / ou alguns termos MA (q 8805 1) também são necessários na equação de previsão. O processo de determinar os valores de p, d e q que são melhores para uma dada série temporal será discutido em seções posteriores das notas (cujos links estão no topo desta página), mas uma prévia de alguns dos tipos De modelos não-sazonais ARIMA que são comumente encontrados é dada abaixo. ARIMA (1,0,0) modelo autoregressivo de primeira ordem: se a série é estacionária e autocorrelacionada, talvez possa ser predita como um múltiplo de seu próprio valor anterior, mais uma constante. A equação de previsão neste caso é 8230, que é regressão Y sobre si mesma retardada por um período. Este é um modelo 8220ARIMA (1,0,0) constant8221. Se a média de Y for zero, então o termo constante não seria incluído. Se o coeficiente de inclinação 981 1 for positivo e menor que 1 em magnitude (ele deve ser menor que 1 em magnitude se Y estiver parado), o modelo descreve o comportamento de reversão de média no qual o valor do próximo período deve ser 981 vezes 1 Longe da média como valor deste período. Se 981 1 for negativo, ele prevê o comportamento de reversão de média com alternância de sinais, isto é, também prevê que Y estará abaixo do próximo período médio se estiver acima da média neste período. Em um modelo autorregressivo de segunda ordem (ARIMA (2,0,0)), haveria um termo Y t-2 à direita também, e assim por diante. Dependendo dos sinais e magnitudes dos coeficientes, um modelo ARIMA (2,0,0) poderia descrever um sistema cuja reversão média ocorre de forma sinusoidal oscilante, como o movimento de uma massa sobre uma mola submetida a choques aleatórios . Se a série Y não for estacionária, o modelo mais simples possível para ela é um modelo randômico randômico, que pode ser considerado como um caso limitante de um modelo AR (1) em que o modelo autorregressivo Coeficiente é igual a 1, ou seja, uma série com reversão média infinitamente lenta. A equação de predição para este modelo pode ser escrita como: onde o termo constante é a variação média período-período (ou seja, a deriva a longo prazo) em Y. Este modelo poderia ser montado como um modelo de regressão sem interceptação em que o A primeira diferença de Y é a variável dependente. Uma vez que inclui (apenas) uma diferença não sazonal e um termo constante, é classificada como um modelo de ARIMA (0,1,0) com constante. quot O modelo randômico-sem-desvio seria um ARIMA (0,1, 0) sem constante ARIMA (1,1,0) modelo autoregressivo de primeira ordem diferenciado: Se os erros de um modelo de caminhada aleatória são autocorrelacionados, talvez o problema possa ser corrigido adicionando um lag da variável dependente à equação de predição - Eu Pela regressão da primeira diferença de Y sobre si mesma retardada por um período. Isto resultaria na seguinte equação de predição: que pode ser rearranjada para Este é um modelo autorregressivo de primeira ordem com uma ordem de diferenciação não sazonal e um termo constante - isto é. Um modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) sem suavização exponencial simples constante: Uma outra estratégia para corrigir erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória é sugerida pelo modelo de suavização exponencial simples. Lembre-se que para algumas séries temporais não-estacionárias (por exemplo, as que exibem flutuações barulhentas em torno de uma média de variação lenta), o modelo de caminhada aleatória não funciona tão bem quanto uma média móvel de valores passados. Em outras palavras, ao invés de tomar a observação mais recente como a previsão da próxima observação, é melhor usar uma média das últimas observações para filtrar o ruído e estimar com mais precisão a média local. O modelo de suavização exponencial simples usa uma média móvel exponencialmente ponderada de valores passados ​​para conseguir esse efeito. A equação de predição para o modelo de suavização exponencial simples pode ser escrita em um número de formas matematicamente equivalentes. Uma das quais é a chamada 8220error correction8221, na qual a previsão anterior é ajustada na direção do erro que ela fez: Como e t-1 Y t-1 - 374 t-1 por definição, isso pode ser reescrito como : Que é uma equação de previsão ARIMA (0,1,1) sem constante com 952 1 1 - 945. Isso significa que você pode ajustar uma suavização exponencial simples especificando-a como um modelo ARIMA (0,1,1) sem Constante, eo coeficiente MA (1) estimado corresponde a 1-menos-alfa na fórmula SES. Lembre-se que no modelo SES, a idade média dos dados nas previsões de 1 período antecipado é de 1 945, o que significa que tendem a ficar aquém das tendências ou pontos de viragem em cerca de 1 945 períodos. Segue-se que a média de idade dos dados nas previsões de 1 período de um modelo ARIMA (0,1,1) sem constante é de 1 (1 - 952 1). Assim, por exemplo, se 952 1 0,8, a idade média é 5. Quando 952 1 aproxima-se de 1, o modelo ARIMA (0,1,1) sem constante torna-se uma média móvel de muito longo prazo e como 952 1 Aproxima-se 0 torna-se um modelo randômico-caminhada-sem-deriva. Nos dois modelos anteriores discutidos acima, o problema dos erros autocorrelacionados em um modelo de caminhada aleatória foi fixado de duas maneiras diferentes: adicionando um valor defasado da série diferenciada Para a equação ou adicionando um valor defasado do erro de previsão. Qual abordagem é a melhor Uma regra para esta situação, que será discutida em mais detalhes mais adiante, é que a autocorrelação positiva é geralmente melhor tratada pela adição de um termo AR para o modelo e autocorrelação negativa é geralmente melhor tratada pela adição de um MA termo. Nas séries econômicas e de negócios, a autocorrelação negativa muitas vezes surge como um artefato de diferenciação. Portanto, o modelo ARIMA (0,1,1), no qual a diferenciação é acompanhada por um termo de MA, é mais freqüentemente usado do que um modelo de auto-correlação positiva. Modelo ARIMA (1,1,0). ARIMA (0,1,1) com suavização exponencial simples constante com crescimento: Ao implementar o modelo SES como um modelo ARIMA, você realmente ganha alguma flexibilidade. Em primeiro lugar, o coeficiente MA (1) estimado pode ser negativo. Isto corresponde a um factor de suavização maior do que 1 num modelo SES, o que normalmente não é permitido pelo procedimento de ajustamento do modelo SES. Em segundo lugar, você tem a opção de incluir um termo constante no modelo ARIMA, se desejar, para estimar uma tendência média não-zero. O modelo ARIMA (0,1,1) com constante tem a equação de predição: As previsões de um período de adiantamento deste modelo são qualitativamente semelhantes às do modelo SES, exceto que a trajetória das previsões de longo prazo é tipicamente uma Inclinada (cuja inclinação é igual a mu) em vez de uma linha horizontal. ARIMA (0,2,1) ou (0,2,2) sem suavização exponencial linear constante: Os modelos lineares de suavização exponencial são modelos ARIMA que utilizam duas diferenças não sazonais em conjunto com os termos MA. A segunda diferença de uma série Y não é simplesmente a diferença entre Y e ela mesma retardada por dois períodos, mas sim é a primeira diferença da primeira diferença - i. e. A mudança na mudança de Y no período t. Assim, a segunda diferença de Y no período t é igual a (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t - 2Y t-1 Y t-2. Uma segunda diferença de uma função discreta é análoga a uma segunda derivada de uma função contínua: ela mede a quotaccelerationquot ou quotcurvaturequot na função em um dado ponto no tempo. O modelo ARIMA (0,2,2) sem constante prevê que a segunda diferença da série é igual a uma função linear dos dois últimos erros de previsão: que pode ser rearranjada como: onde 952 1 e 952 2 são MA (1) e MA (2) coeficientes. Este é um modelo de suavização exponencial linear geral. Essencialmente o mesmo que Holt8217s modelo, e Brown8217s modelo é um caso especial. Ele usa médias móveis exponencialmente ponderadas para estimar um nível local e uma tendência local na série. As previsões a longo prazo deste modelo convergem para uma linha reta cujo declive depende da tendência média observada no final da série. ARIMA (1,1,2) sem suavização exponencial linear de tendência amortecida constante. Este modelo é ilustrado nos slides acompanhantes nos modelos ARIMA. Ele extrapola a tendência local no final da série, mas aplana-lo em horizontes de previsão mais longos para introduzir uma nota de conservadorismo, uma prática que tem apoio empírico. Veja o artigo sobre "Por que a tendência de amortecimento" trabalha por Gardner e McKenzie e o artigo de "Rule of Gold" de Armstrong et al. para detalhes. É geralmente aconselhável aderir a modelos nos quais pelo menos um de p e q não é maior do que 1, ou seja, não tente encaixar um modelo como ARIMA (2,1,2), uma vez que isto é susceptível de conduzir a sobre-adaptação E quotcommon-factorquot questões que são discutidas em mais detalhes nas notas sobre a estrutura matemática dos modelos ARIMA. Implementação de planilhas: modelos ARIMA como os descritos acima são fáceis de implementar em uma planilha. A equação de predição é simplesmente uma equação linear que se refere a valores passados ​​de séries temporais originais e valores passados ​​dos erros. Assim, você pode configurar uma planilha de previsão ARIMA armazenando os dados na coluna A, a fórmula de previsão na coluna B e os erros (dados menos previsões) na coluna C. A fórmula de previsão em uma célula típica na coluna B seria simplesmente Uma expressão linear referindo-se a valores nas linhas precedentes das colunas A e C, multiplicada pelos coeficientes AR ou MA apropriados armazenados em células em qualquer outro lugar na planilha. Evisões 8 Lista de Recursos O EViews 8 oferece uma ampla gama de recursos poderosos para manipulação de dados, Análise econométrica, previsão e simulação, apresentação de dados e programação. Embora não possamos listar tudo, a lista a seguir oferece um vislumbre dos recursos importantes do EViews: Manuseio de Dados Básicos Numérico, alfanumérico (seqüência de caracteres) e rótulos de valor da série de datas. Extensa biblioteca de operadores e funções estatísticas, matemáticas, data e string. Linguagem poderosa para manipulação de expressão e transformação de dados existentes usando operadores e funções. Amostras e objetos de amostra facilitam o processamento em subconjuntos de dados. Suporte para estruturas de dados complexas, incluindo dados datados regulares, dados datados irregulares, dados de corte transversal com identificadores de observação, datados e dados de painel não datados. Arquivos de trabalho de várias páginas. Os bancos de dados nativos EViews baseados em disco fornecem recursos de consulta poderosos e integração com arquivos de trabalho do EViews. Converta dados entre EViews e vários formatos de planilha, estatística e banco de dados, incluindo (mas não limitado a): arquivos Microsoft Access e Excel (incluindo. XSLX e. XLSM), arquivos Gauss Dataset, arquivos SAS Transport, arquivos SPSS nativos e portáteis, Arquivos Stata, texto ASCII formatado em bruto ou arquivos binários, HTML ou bancos de dados e consultas ODBC (suporte ODBC é fornecido somente na Enterprise Edition). Suporte OLE para vincular saída EViews, incluindo tabelas e gráficos, a outros pacotes, incluindo Microsoft Excel, Word e Powerpoint. Suporte OLEDB para leitura de arquivos de trabalho EViews e bancos de dados usando clientes conscientes do OLEDB ou programas personalizados. Suporte para bancos de dados FRED (Federal Reserve Economic Data). Enterprise Edition para os bancos de dados Global Insight DRIPro e DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet e Moodys Economy. O suplemento Microsoft Excel do EViews permite que você vincule ou importe dados de arquivos de trabalho EViews e bancos de dados do Excel. Arraste e solte apoio para a leitura de dados simplesmente soltar arquivos em EViews para conversão automática de dados estrangeiros em EViews workfile formato. Poderosas ferramentas para criar novas páginas de arquivo de trabalho a partir de valores e datas em séries existentes. Combinar fusões, junções, anexos, subconjuntos, redimensionamento, ordenação e remodelação (pilha e descompactação) de arquivos de trabalho. Fácil de usar conversão de freqüência automática ao copiar ou ligar dados entre páginas de freqüência diferente. A conversão de freqüência ea fusão de correspondência suportam atualização dinâmica sempre que os dados subjacentes mudam. Atualização automática de séries de fórmulas que são recalculadas automaticamente sempre que os dados subjacentes mudam. Fácil de usar a conversão de freqüência, simplesmente copiar ou vincular dados entre páginas de freqüência diferente. Ferramentas para reamostragem e geração de números aleatórios para simulação. Geração de números aleatórios para 18 funções de distribuição diferentes usando três geradores de números aleatórios diferentes. Manuseio de dados de séries temporais Suporte integrado para manipulação de datas e dados de séries temporais (regulares e irregulares). Suporte para dados comuns de freqüência regular (anual, semestral, trimestral, mensal, bimestral, quinzena, dez dias, semanal, diária - semana de 5 dias, diário - semana de 7 dias). Suporte para dados de alta freqüência (intraday), permitindo horas, minutos e freqüências de segundos. Além disso, há um número de freqüências regulares menos comumente encontradas, incluindo Multi-ano, Bimestral, Quinzena, Dez-Dia e Diário com uma gama arbitrária de dias da semana. Funções de séries de tempo especializadas e operadores: defasagens, diferenças, log-diferenças, médias móveis, etc Conversão de freqüência: vários high-to-low e low-to-high. Suavização exponencial: simples, dupla, Holt-Winters e ETS suavização. Ferramentas embutidas para regressão de branqueamento. Hodrick-Prescott filtragem. Filtragem de frequências: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald Filtros assimétricos de comprimento fixo e de amostra completa. Ajuste sazonal: Censo X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, média móvel. Interpolação para preencher valores ausentes dentro de uma série: Linear, Log-Linear, Spline Catmull-Rom, Spline Cardinal. Estatísticas Resumos de dados básicos resumos por grupos. Testes de igualdade: testes t, ANOVA (balanceada e desequilibrada, com ou sem variância heteroscedástica), Wilcoxon, Mann-Whitney, Qui-quadrado mediano, Kruskal-Wallis, van der Waerden, teste F, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Tabulação em um sentido tabulação cruzada com medidas de associação (Coeficiente Phi, Cramers V, Coeficiente de Contingência) e testes de independência (Qui-Quadrado de Pearson, Razão de Verossimilhança G2). Análise de covariância e correlação incluindo Pearson, Spearman rank-order, Kendalls tau-a e tau-b e análise parcial. Análise de componentes principais, incluindo parcelas de acertos, biplots e parcelas de carregamento, e cálculos ponderados pontuação componente. Análise de fatores que permitem a computação de medidas de associação (incluindo covariância e correlação), estimativas de unicidade, estimativas de carga fatorial e escores fatoriais, bem como a realização de diagnósticos de estimativa e rotação de fator utilizando um dos mais de 30 métodos ortogonais e oblíquos diferentes. Testes de Função de Distribuição Empírica (EDF) para as distribuições Normal, Exponencial, Valor Extremo, Logístico, Qui-quadrado, Weibull ou Gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogramas, polígonos de frequência, polígonos de frequência de borda, histogramas de deslocamento médio, quantile de sobrevivente de CDF, quantile-quantile, densidade de grãos, distribuições teóricas ajustadas, blocos de caixas. Lotes de dispersão com linhas de regressão paramétricas e não-paramétricas (LOWESS, polinómio local), regressão do kernel (Nadaraya-Watson, local linear, polinómio local). Ou elipses de confiança. Autocorrelação de séries temporais, autocorrelação parcial, correlação cruzada, Q-estatística. Testes de causalidade de Granger, incluindo a causalidade de Granger. Testes de raiz unitária: Dickey-Fuller aumentado, Dickey-Fuller transformado por GLS, Phillips-Perron, KPSS, Ponto Eliot-Richardson-Stock Optimal, Ng-Perron. Ensaios de Cointegração: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park adicionaram variáveis, e Hansen estabilidade. Testes de independência: Brock, Dechert, Scheinkman e LeBaron Testes de razão de variância: Lo e MacKinlay, Kim bootstrap selvagem, classificação Wrights, pontuação e testes de signos. Wald e testes de razão de variância de comparação múltipla (Richardson e Smith, Chow e Denning). Cálculo de variância e covariância de longo prazo: covariâncias de longo prazo simétricas ou unilaterais usando grãos não paramétricos (Newey-West 1987, Andrews 1991), VARHAC paramétrico (Den Haan e Levin 1997) e grão pré-blanqueado (Andrews e Monahan, 1992) métodos. Além disso, EViews suporta métodos de seleção automática de largura de banda de Andrews (1991) e Newey-West (1994) para estimadores de kernel e métodos de seleção de comprimento de latência com base em critérios de informação para VARHAC e estimativa de pré-branqueamento. Painel e Pool por-grupo e por-período estatísticas e testes. Testes de raiz unitária: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Testes de Cointegração: Pedroni, Kao, Maddala e Wu. Painel dentro de covariâncias em série e componentes principais. Dumitrescu-Hurlin (2012) testes de causalidade de painel. Regressão de Estimação Quadrados mínimos lineares e não-lineares (regressão múltipla). Regressão linear com PDLs em qualquer número de variáveis ​​independentes. Regressão robusta. Derivados analíticos para estimativa não linear. Quadrados mínimos ponderados. White e Newey-West erros padrão robustos. Os erros padrão do HAC podem ser calculados usando-se o kernel não-paramétrico, VARHAC paramétrico, e métodos pre-whitened do kernel, e permitem Andrews e Newey-Oeste métodos automáticos da seleção da largura de faixa para estimadores do kernel e critérios de informação basearam métodos de seleção do comprimento do lag para VARHAC e prewhitening estimativa. Regressão quantita linear e menos desvios absolutos (LAD), incluindo os cálculos de covariância de Hubers Sandwich e bootstrapping. Regressão stepwise com 7 procedimentos de seleção diferentes. ARMA e ARMAX Modelos lineares com média móvel autorregressiva, auto-regressão sazonal e erros de média móvel sazonal. Modelos não-lineares com especificações RA e SAR. Estimativa usando o método de backcasting de Box e Jenkins, ou por mínimos quadrados condicionais. Variáveis ​​instrumentais e GMM Variáveis ​​lineares e não lineares de dois estágios de mínimos quadradosinstrumental (2SLSIV) e estimativa do Método Generalizado de Momentos (GMM). Estimativa linear e não linear 2SLSIV com erros AR e SAR. Informações Limitadas de Máxima Verossimilhança (LIML) e K-classe. Ampla gama de especificações de matriz de ponderação GMM (White, HAC, User-provided) com controle sobre a iteração da matriz de peso. As opções de estimação do GMM incluem a atualização contínua da estimativa (CUE) e uma série de novas opções de erro padrão, incluindo erros padrão do Windmeijer. Os diagnósticos específicos do IVGMM incluem o Teste de Ortogonalidade de Instrumentos, o Teste de Endogeneidade de Regressor, o Teste de Fraqueza Fraca e um teste de ponto de interrupção específico para GMM, ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, GARCH de Componentes, Power ARCH e GARCH Integrado. A equação média linear ou não linear pode incluir os termos ARCH e ARMA, tanto as equações de média quanto de variância permitem variáveis ​​exógenas. Normal, Alunos t e Distribuições de Erros Generalizadas. Bollerslev-Wooldridge erros padrão robustos. Dentro e fora das previsões de amostra da variância condicional e da média, e componentes permanentes. Modelos variáveis ​​dependentes limitados Logit binário, Probit, e Gompit (valor extremo). Ordem Logit, Probit e Gompit (Valor Extremo). Modelos censurados e truncados com erros normais, logísticos e de valores extremos (Tobit, etc.). Contagem de modelos com Poisson, binômio negativo, e quasi-máxima verossimilhança (QML) especificações. Heckman modelos de seleção. HuberWhite erros padrão robustos. Os modelos de contagem suportam o modelo linear generalizado ou erros padrão QML. Hosmer-Lemeshow e Andrews Teste de bondade de ajuste para modelos binários. Grave facilmente resultados (incluindo resíduos e gradientes generalizados) para novos objetos EViews para análise posterior. O motor de estimativa GLM geral pode ser usado para estimar vários destes modelos, com a opção de incluir covariâncias robustas. Painel DataPooled Série de Tempo, Dados Transversais Estimativa linear e não linear com adição de seção transversal e período de efeitos fixos ou aleatórios. Escolha de estimadores sem graus quadráticos (QUEs) para variâncias de componentes em modelos de efeitos aleatórios: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. Estimativa 2SLSIV com efeitos fixos ou aleatórios de secção transversal e período. Estimativa com erros AR usando quadrados mínimos não lineares em uma especificação transformada Estimativa generalizada de mínimos quadrados, 2SLSIV generalizada, estimativa de GMM permitindo especificações heterocedasticidas e correlacionadas de seção transversal ou período. Estimativa de dados de painéis dinâmicos lineares usando primeiras diferenças ou desvios ortogonais com instrumentos predeterminados específicos de período (Arellano-Bond). Testes de correlação serial do painel (Arellano-Bond). Os robustos cálculos de erro padrão incluem sete tipos de erros padrão brancos e corrigidos por painéis (PCSE) robustos. Teste de restrições de coeficientes, variáveis ​​omitidas e redundantes, teste de Hausman para efeitos aleatórios correlacionados. Testes de raiz unitária do painel: testes de Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher usando testes ADF e PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Estimativa de cointegração de painéis: OLS totalmente modificado (FMOLS, Pedroni 2000) ou mínimos quadrados dinâmicos ordinários (DOLS, Kao e Chaing 2000, Mark e Sul 2003). Modelos Lineares Generalizados Normal, Poisson, Binomial, Binomial Negativo, Gamma, Gaussiano Inverso, Mena Exponencial, Média de Potência, Binomial Quadrado de famílias. Identidade, log, log-complementar, logit, probit, log-log, log-log de cortesia, inverso, poder, odds ratio, Box-Cox, Box-Cox. Variância prévia e ponderação de freqüência. Fixo, Pearson Chi-Sq, desvio e especificações de dispersão especificadas pelo usuário. Suporte para estimativa e teste de QML. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring e algoritmos de estimação BHHH. Covariâncias de coeficientes normais calculadas usando Hessian esperado ou observado ou o produto externo dos gradientes. Estimativas robustas de covariância usando métodos GLM, HAC ou HuberWhite. Regressão de Cointegração Canônica (Park 1992) e Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock e Watson 1993 Engle e Granger (1987) e Phillips e Ouliaris (1990), teste de instabilidade de Hansens (1992b), e Parks (1992), variáveis ​​de teste de variáveis, especificação flexível da tendência e regressores determinísticos na especificação de regressores de equação e cointegração. FMOLS e CCR Seleção de defasagem automática ou fixa para DOLS atrasos e leads e para a regressão de branqueamento de variância de longo prazo OLS rescaled e cálculos de erro padrão robusto para DOLS Máxima Verossimilhança Utilizada Utilize expressões padrão da série EViews para descrever as contribuições de probabilidade de log. Exemplos de logit multinomial e condicional, modelos de transformação Box-Cox, modelos de comutação de desequilíbrio, modelo probit S com erros heteroskedastic, logit aninhado, seleção de amostras de Heckman e modelos de perigo de Weibull. Sistemas de Equações Estimativa linear e não linear. Mínimos quadrados, 2SLS, estimativa ponderada por equação, regressão aparentemente não relacionada, GMM de três estágios com mínimos quadrados com matrizes de ponderação White e HAC. AR utilizando os mínimos quadrados não lineares numa especificação transformada. Full Information Máxima Verossimilhança (FIML). Estimar as fatorizações estruturais em VAR, impondo restrições de curto ou longo prazo. Bayesian VARs. Funções de resposta de impulso em vários formatos tabulares e gráficos com erros padrão calculados analiticamente ou por métodos de Monte Carlo. Choques de resposta de impulso calculados a partir da factorização de Cholesky, resíduos de uma unidade ou um desvio padrão (ignorando correlações), impulsos generalizados, factorização estrutural ou uma matriz vetorial especificada pelo usuário. Impor e testar restrições lineares sobre as relações de cointegração e / ou coeficientes de ajuste em modelos VEC. Visualize ou gere relações de cointegração a partir de modelos VEC estimados. Diagnósticos extensivos incluindo: testes de causalidade de Granger, testes de exclusão conjunta de lag, avaliação de critérios de comprimento de latência, correlogramas, autocorrelação, testes de normalidade e heterocedasticidade, testes de cointegração e outros diagnósticos multivariados. Multicariada ARCH Correlação Condicional Constante (p, q), Diagonal VECH (p, q), Diagonal BEKK (p, q), com termos assimétricos. Extensa escolha de parametrização para a matriz de coeficientes Diagonal VECHs. Variáveis ​​exógenas permitidas nas equações de média e variância não lineares e termos AR permitidos nas equações de média. Bollerslev-Wooldridge erros padrão robustos. Normal ou Estudantes t distribuição de erros multivariada Uma escolha de analítico ou (rápido ou lento) derivados numéricos. (Derivados do Analytics não disponíveis para alguns modelos complexos.) Gerar covariância, variação ou correlação em vários formatos tabulares e gráficos a partir de modelos ARCH estimados. Algoritmo de filtro de Kalman de espaço de estados para estimar modelos estruturais de single - e multiequation especificados pelo usuário. Variáveis ​​exógenas na equação de estado e especificações de variância totalmente parametrizadas. Gere um passo à frente, filtrados ou suavizados sinais, estados e erros. Os exemplos incluem parâmetros variáveis ​​no tempo, ARMA multivariada e modelos de volatilidade estocástica de quasilikelihood. Ensaios e Avaliação Parcelas reais, ajustadas e residuais. Wald para as elipses de confiança de restrições de coeficientes lineares e não-lineares mostrando a região de confiança conjunta de quaisquer duas funções dos parâmetros estimados. Outros coeficientes de diagnóstico: coeficientes padronizados e elasticidades de coeficientes, intervalos de confiança, fatores de inflação de variação, decomposições de variância de coeficientes. Variáveis ​​omitidas e redundantes: testes LR, correla - gramas residuais e quadrados e estatísticas Q, correlação serial residual e testes ARM LM. White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey e testes de heteroscedasticidade Glejser. Diagnósticos de estabilidade: testes de breakpoint e de previsões de Chow, teste de ponto de ruptura desconhecido de Quandt-Andrews, testes de ponto de interrupção Bai-Perron, testes Ramsey RESET, estimativa recursiva OLS, estatísticas de influência, gráficos de alavancagem. Diagnóstico da equação ARMA: gráficos ou tabelas das raízes inversas do polinômio AR e / ou MA, comparar o padrão teórico (estimado) de autocorrelação com o padrão de correlação real para os resíduos estruturais, exibir a resposta do impulso ARMA a um choque de inovação e a freqüência ARMA espectro. Grave facilmente resultados (coeficientes, matrizes de covariância de coeficientes, resíduos, gradientes, etc.) para objetos EViews para análise posterior. Ver também Estimativa e Sistemas de Equações para procedimentos adicionais de testes especializados. Previsão e Simulação Previsões estáticas ou dinâmicas dentro ou fora da amostra a partir de objetos de equação estimados com cálculo do erro padrão da previsão. Gráficos de previsão e avaliação de previsão na amostra: RMSE, MAE, MAPE, Theil Desigualdade Coeficiente e proporções Ferramentas de construção de modelos de ponta para previsão de equações múltiplas e simulação multivariada. Equações de modelo podem ser inseridas no texto ou como links para atualização automática na re-estimativa. Exibir estrutura de dependência ou variáveis ​​endógenas e exógenas de suas equações. Gauss-Seidel, Broyden e Newton para a simulação não-estocástica e estocástica. A solução não-estocástica avançada resolve as expectativas consistentes do modelo. A simulação Stochasitc pode usar resíduos bootstrap. Resolver problemas de controle para que a variável endógena atinja um alvo especificado pelo usuário. A normalização sofisticada da equação, adiciona o fator e substitui o apoio. Gerencie e compare cenários de soluções múltiplas envolvendo vários conjuntos de premissas. Visualizações e procedimentos do modelo incorporados exibem resultados de simulação em forma gráfica ou tabular. Gráficos e Tabelas Linha, gráfico de pontos, área, barra, ponto, sazonal, torta, linha xy, gráficos de dispersão, blocos de caixa, barra de erro, alto-baixo-aberto-fechado e faixa de área. Gráficos categóricos e de resumo poderosos e fáceis de usar. Atualização automática de gráficos que atualizam à medida que os dados subjacentes mudam. As informações de observação e o valor são exibidos quando você passa o cursor sobre um ponto do gráfico. Histogramas, historgrams médios deslocados, polyons da freqüência, polygons da freqüência da borda, boxplots, densidade da semente, distribuições teóricas cabidas, boxplots, CDF, sobrevivente, quantil, quantile-quantile. Lotes de dispersão com qualquer combinação de kernel paramétrico e não paramétrico (Nadaraya-Watson, local linear, polinômio local) e próximo vizinho (LOWESS) linhas de regressão, ou elipses de confiança. Personalização interativa de apontar e clicar ou de comando. A personalização extensiva do fundo do gráfico, do frame, das legendas, dos machados, da escala, das linhas, dos símbolos, do texto, do sombreamento, do desvanecimento, com características melhoradas do modelo do gráfico. Personalização da tabela com controle sobre a face, tamanho e cor da fonte da célula, cor e bordas do fundo da célula, mesclagem e anotação. Copie e cole gráficos em outros aplicativos do Windows ou salve gráficos como metarquivos regulares ou aprimorados do Windows, arquivos PostScript encapsulados, bitmaps, GIFs, PNGs ou JPGs. Copiar e colar tabelas para outro aplicativo ou salvar em um RTF, HTML ou arquivo de texto. Gerencie gráficos e tabelas juntos em um objeto de spool que permite exibir vários resultados e análises em um objeto Comandos e programação Linguagem de comando orientada a objeto fornece acesso a itens de menu Execução em lote de comandos em arquivos de programa. Looping e ramificação de condição, sub-rotina e processamento de macro. Objetos de vetor string e string para processamento de seqüência de caracteres. Extensa biblioteca de funções de lista de string e string. Suporte matricial extensivo: manipulação matricial, multiplicação, inversão, produtos Kronecker, solução de autovalores e decomposição de valores singulares. Interface externa e Add-Ins EViews Suporte ao servidor de automação COM para que programas externos ou scripts possam iniciar ou controlar EViews, transferir dados e executar comandos EViews. O EViews oferece o aplicativo de suporte ao cliente COM Automation para servidores MATLAB e R para que os EViews possam ser usados ​​para iniciar ou controlar o aplicativo, transferir dados ou executar comandos. O suplemento do Microsoft Excel do EViews oferece uma interface simples para buscar e vincular do Microsoft Excel (2000 e posterior) a objetos de série e matriz armazenados em arquivos de trabalho EViews e bancos de dados. A infraestrutura de Suplementos EViews oferece acesso fácil aos programas definidos pelo usuário usando o comando, menu e interface de objeto padrão do EViews. Faça o download e instale suplementos predefinidos no site do EViews. Para informações de vendas, por favor envie um e-mail para saleseviews Para suporte técnico envie um email para supporteviews Inclua seu número de série com toda a correspondência de e-mail. Para obter informações de contato adicionais, consulte a nossa página About. OFDM - É o futuro da banda larga sem fio Nesta página, oferecemos uma variedade de informações sobre OFDM, incluindo uma breve introdução à tecnologia uma entrevista com o presidente e CEO da Wi - LAN, o inventor da tecnologia W-OFDM informações sobre a proposta de regulamentação FCC para permitir a certificação de dispositivos W-OFDM, e links para livros de referência e outras fontes de informação. Conteúdo desta Página Uma Introdução ao OFDM O OFDM significa Orthogonal Frequency Division Multiplexing e é uma técnica de modulação para a transmissão de grandes quantidades de dados digitais através de uma onda de rádio. W-OFDM significa Wideband OFDM. O principal proponente e inventor do W-OFDM é o Wi-LAN de Calgary, Alberta. OFDM é conceitualmente simples, mas o diabo está nos detalhes. A implementação depende do processamento de sinais digitais de alta velocidade e isso só nos últimos anos está disponível a um preço que torna a OFDM uma tecnologia competitiva no mercado. OK, então qual é o conceito simples por trás de OFDM Tome uma portadora e modulá-la usando Quadrature Phase Shift Keying (QPSK) onde cada símbolo codifica 2 bits. Esta modulação está a uma determinada taxa de símbolos. Para os propósitos desta discussão permite dizer 1000 símbolos por segundo. A teoria da modulação nos diz que o espectro de tal sinal modulado terá uma forma sin (x) x com o primeiro nulo a 1000 Hz. Agora, se temos uma segunda portadora que tem uma freqüência exatamente 1 KHz maior que a primeira, e modulá-lo com a mesma taxa de símbolos, verifica-se que ambos os sinais podem ser recuperados sem interferência mútua. Para fazer todo o exercício vale a pena, pegue os números no parágrafo anterior e multiplique-os por um fator de, talvez, 256 ou até mais. E enquanto você está nisso, em vez de usar um símbolo de 2 bits (QPSK), use um símbolo de 6 bits (64-QAM). Isso pode abarcar uma incrível quantidade de dados em uma largura de banda relativamente pequena. O problema com a abordagem simples é que leva muitos osciladores locais cada um bloqueado para os outros de modo que as freqüências são os múltiplos exatos que eles deveriam ser. Isso é difícil e caro. DSP para o resgate Cada um dos osciladores pode ser uma representação digital da onda portadora senoidal que pode ser modulada no domínio numérico. Isso pode acontecer simultaneamente para todos os transportadores. A saída resultante de cada canal é adicionada e então bloqueada. Uma vez que temos uma representação do sinal no domínio da freqüência, mas precisamos modular uma transportadora real no domínio do tempo, apenas realizamos uma Transformada de Fourier Rápida Inversa (IFFT) para converter o bloco de dados de freqüência em um bloco de dados de tempo que modula o transportador. O receptor adquire o sinal, o digitaliza e executa uma FFT sobre ele para retornar ao domínio de freqüência. A partir daí, é relativamente fácil recuperar a modulação em cada um dos transportadores. Na prática, algumas das transportadoras são utilizadas para a estimativa de canal e existem bits adicionais adicionados para detecção e correcção de erros. Fazendo isso é chamado codificado Orthogonal Frequency Division Multiplexing (COFDM). A codificação é agora tão comum que muitas pessoas descartam o quotCquot, como desnecessário, assumindo que a codificação é usada. OFDM nas Notícias Nokia, Qualcomm: A guerra acabou. InfoSync World, Noruega - 23 de julho de 2008Unstrung Insider Descreve o paradoxo WiMax. 71305 - Unstrung InsiderWi-LAN demonstra alta taxa de bytes W-OFDM tecnologia em um ambiente móvel completo 4G Networks Within Reach. TMCNet, 5 de agosto de 2004OFDM: Tecnologia Velha para Novos Mercados. Philips Semiconductor une-se ao Flash OFDM Alliance - artigo interessante com alguma explicação dos acontecimentos com o OFDM. quotAlliance se reúne em torno da tecnologia Flarions flash-OFDM. Patrick Manion para o projeto das comunicações, 11502quot O Challenge OFDM. Jim Wight para Comunicação Design, 102301quotPartial-resposta sinalização melhora OFDM poder ratioquot. Patrick Manion para EE Times, 82901quotWireless Infra-estrutura: OFDM ombros tráfego RF pesado. Por Hatim Zaghloul de Wi-Lan para EE Times, 22701quotEnabling Fast Wireless Networks com OFDM. Jim Geier para Design de Comunicações, 20101 Livros sobre Tecnologia OFDM Clique em um Título Abaixo para um Link Direto para Comprar OFDM e MC-CDMA para Comunicações Multi-Usuário de Banda Larga, WLANs e Radiodifusão. Por Lajos Hanzo, M. Mumlnster, B. J. Choi, Thomas Keller. Hardcover, 1014 pages, setembro 2003. OFDM for Wireless Communications Systems. Por Ramjee Prasad. Hardcover - 280 páginas (31 de agosto de 2004). Comunicações multimídia sem fio OFDM. Ramjee Prasad, Richard D. Van Nee. Capa Dura. Imagem não disponível Comunicação Digital Multi-Portadora - Teoria e Aplicações de OFDM. Por Ahmad R. S. Bahai, Burton R. Saltzberg. Hardcover - 232 pages (01 de outubro de 1999). OFDM Wireless LANs: Um guia teórico e prático. Por John Terry, Juha Heiskala. Paperback - 336 páginas (11 de dezembro de 2001.) Sistemas Ofdm sem fio: como fazê-los trabalhar (Kluwer International Series em Engenharia e Ciência da Computação, 692). Por Mark Engels (Editor). Capa dura: 232 páginas, (agosto de 2002). Transceptores sem fio adaptáveis. Turbo-Coded, Turbo-Equalized e Space-Time Coded TDMA, CDMA e Sistemas OFDM. Por L. Hanzo, C. H. Wong, e M. S. Yee. Capa dura: 752 páginas (maio de 2002). Digital Communication Receivers, vol. 2: Sincronização, Estimação de Canal e Processamento de Sinal. Por Heinrich Meyr, Marc Moeneclaey e Stefan A. Fechtel. Hardcover: 864 páginas, 20 de outubro de 1997. SSS Online Entrevista: Dr. Hatim Zaghloul de Wi-LAN Dezembro de 2000 por Jim Pearce. Diretor, Pegasus Technologies Dr. Zaghloul é o co-fundador da Wi-LAN Inc. e é reconhecido internacionalmente como um inovador líder no campo da tecnologia de rádio OFDM. Dr. Zaghloul possui um Bacharelado em Engenharia Elétrica da Universidade do Cairo, Egito, e um mestrado em Ciências e Ph. D. Em Física da Universidade de Calgary. O Dr. Zaghloul é o co-inventor de duas tecnologias sem fio de ponta: multiplexação de divisão de freqüência ortogonal de banda larga (W-OFDM) e espectro de propagação de seqüência direta de vários códigos (MC-DSSS). Ele foi publicado extensivamente em revistas técnicas e detém nove patentes canadenses e americanas, incluindo cinco patentes pendentes - várias em parceria com o Dr. Michel Fattouche, presidente e CEO da Cell-Loc Inc. Dr. Zaghloul é o inventor de quotNetwork Livingcopyquot , Permitindo a comunicação contínua através de tecnologias atuais e futuras. Dr. Hatim Zaghloul Q. Dr. Zaghoul, é um prazer falar com você hoje. P. O que você trabalhou antes de inventar o W-OFDM A. Eu era um pesquisador sênior da Telus RampD trabalhando em projetos de comunicação digital como ajudar no planejamento da transição de celular analógico para celular digital. Eu também fiz um monte de medições de canal de propagação e análise, e tinha contribuído para uma série de outras invenções, como um novo equalizador e compressão de fala. P. O que levou ao desenvolvimento de W-OFDM A. Quando inventamos o que pensávamos ser o melhor estimador de canal para um equalizador adaptativo, imediatamente o aplicamos ao IS54, que era um padrão celular digital TDMA. As melhorias obtidas foram muito menores do que o esperado teoricamente. A razão era que os parâmetros de projeto (como a imprecisão do relógio e derivações) causaram mais erros do que o canal, às vezes. Decidimos descobrir qual sistema de comunicação não sofreria tanto com problemas de design e seria melhor atender o canal (este último critério era novo), ea resposta foi W-OFDM. Q. Você possui algumas das principais patentes no OFDM. Quem são os outros jogadores importantes em patentes OFDM A. Philips detém uma série de patentes chave na transmissão de vídeo digital, que é uma maneira OFDM é usado. A Philips representa o pool de patentes para DVB. TI possui uma patente sobre multitone discreto, que pode ser visto como uma variação de OFDM. CSIRO da Austrália detém uma patente sobre implementações de LAN sem fio indoor. Ainda não revelei a patente da CSIRO em detalhes. Q. Wi-LAN chama seu OFDM W-OFDM. Existe uma técnica de modulação para a televisão digital chamada COFDM. Quais são as semelhanças e diferenças entre W-OFDM e COFDM A. quotCquot significa quotcodedquot. Todo o OFDM atualmente é codificado, então o quotCquot é redundante. O quotWquot significa banda larga, ou o que é comumente chamado de banda larga. Sugerimos diferentes mecanismos para minimizar o canal e os efeitos de projeto do sistema para fazer bidirecional W-OFDM uma realidade. COFDM foi escolhido para a transmissão de TV digital na Europa esta é uma transmissão unidireccional onde o custo do transmissor poderia ter sido na faixa de 250k e superior. Nós introduzimos truques para trazer este custo para baixo apreciavelmente. Eu não revisei isso em detalhes, mas pessoalmente estou inclinado a pensar que qualquer uso de COFDM para bidirecional comunicação sem fio de banda larga iria infringir a nossa patente. P. Quais foram os avanços tecnológicos que tornaram o OFDM prático? A introdução da estimação do canal como uma regra, a introdução de critérios de design que tornaram o OFDM de banda larga possível, a introdução do clareamento de fase para reduzir a relação pico-média e, Exigência para amplificadores lineares, ASIC e desenvolvimentos - tudo isso fez W-OFDM prático. P. Os seus FFTs são implementados em hardware ou em processadores programáveis ​​A. Nós temos implementações em ambos. Customer Premise Equipment would have to be in ASICs for cost reasons. Q. I believe that you use 16-QAM as the form of modulation on each of the subcarriers. Could you use a higher order of modulation to get even higher data rates A. We now have 64 QAM and are working on higher levels. Q. The FCC has said that OFDM is not a form of direct sequence spread spectrum. Do you agree A. No, I dont agree. OFDM and multicode direct sequence spread spectrum converge when you use all possible codes for a single transmitter. Q. You have petitioned the FCC to allow OFDM at 2.4 GHz under 15.247 for spread spectrum. Why A. We believe that allowing higher data rates in the 2.4GHz band will minimize pollution of the band. Also, some radio parts are cheaper in the 2.4GHz at the current time this fact combined with the longer range of 2.4GHz products makes it a more favorable band for indoor applications. Q. So you think its fair to say that 2.4GHz still has economic potential, or is all the quotactionquot moving to 5 GHz A. Yes to the economic potential of 2.4GHz. The current pollution is mostly outdoors, and once OFDM chips are inexpensive, most devices would move to them and the bands order would be restored. This may take 5 to 10 years but its a definite possibility. Q. OFDM must be linearly amplified. What is the impact on link performance on nonlinearities in the power amplifier A. Nonlinear amplifiers cause clipping of the signal, and some data packets would not make it through if the system is not designed appropriately. Wi-LAN introduced phase whitening, and this reduces the linearity requirement. Q. Do you think that there will be chips that implement OFDM on the merchant semiconductor market A. Yes. I think theyll be on the market in 2001. Q. Are there applications for OFDM outside of IEEE 802.11a A. Yes -- fixed wireless access, cellular in 4G applications, home multimedia, and road access for internet into vehicles, to name a few. Q. What products have been developed as a result of the partnership between Wi-LAN and Philips A. We jointly developed an ASIC that is used in our I. WiLL(tm) System. Q. Does Wi-LAN have other partnerships that will lead to new products A. We have signed a marketing agreement with Ercisson Canada that should lead to products in the 2.5GHz band. Q. What technologies do you think will be the main competitors to OFDM for delivery of wireless broadband A. I do not see anything that can compete with it for the next five years. Q. Does OFDM have the capacity to go to even higher data rates A. There is no theoretical upper limit on the capacity. Q. What do you think the future of OFDM will be A. Hopefully, inexpensive products that provide high speed communications to individuals and appliances around the globe. Q. Thank you, Dr. Zaghloul