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密鑰
Serial Number【11E11112 - 2C3B30F5 - 87654321】
registration key【231321-321213-213213-212132-112212-121321】
eviews13軟件免費破解版為經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析軟件，能夠?qū)?shù)據(jù)進行整合分析和預(yù)測，支持多維度分析，記過精準(zhǔn)度高，參考價值強，可以應(yīng)用于眾多場景，是不可多得的分析工具。
EViews是一款強大的經(jīng)計量經(jīng)濟學(xué)分析應(yīng)用程序，專注于操作時間序列、面數(shù)據(jù)與縱向分析。這款軟件具有數(shù)據(jù)管理體系、分析統(tǒng)計、構(gòu)建模型與未來預(yù)測等特性，并包括多樣化的分析與模型檢測結(jié)果工具。EViews以其易懂的用戶設(shè)計界面以及高效的算力機制著稱，在諸如經(jīng)濟學(xué)及金融等多個行業(yè)內(nèi)部廣獲推崇應(yīng)用于分析及推算場景。
數(shù)據(jù)處理
與Python集成。
重復(fù)分析。
分割觀測的高到低頻轉(zhuǎn)換方法。
EViews界面
交互式命令瀏覽器，用于查看對象及其文檔的所有適用命令。
名稱和命令自動完成。
基于價值的電子表格和Geomap著色。
估算值
改進的貝葉斯VAR。
混合頻率VAR。
切換VAR（Markov和簡單）。
彈性網(wǎng)和LASSO機器學(xué)習(xí)。
功能系數(shù)和局部回歸。
其他群集健壯標(biāo)準(zhǔn)錯誤。
雙擊Setup.exe安裝，彈出安裝對話框
點擊Install
點擊Next
選擇I accept ，點擊Next
更改軟件安裝目錄，點擊Next
輸入Serial Number: 11E11112 - 2C3B30F5 - 87654321 ,點擊Next
點擊Next
點擊Next
選擇不自動更新，點擊Next
安裝進度條
選擇是
選擇是，點擊Finish
打補丁，右擊桌面快捷方式進行打開安裝位置
復(fù)制破解文件EViews13.exe到剛才打開的安裝目錄位置下替換成功
運行Fab_x46.exe
點擊入站規(guī)則，拖動桌面快捷方式進破解軟件內(nèi)，操作完關(guān)閉破解軟件即可
打開桌面快捷方式，軟件正常打開，EView13 軟件安裝成功
時間序列數(shù)據(jù)處理
集成支持處理日期和時間序列數(shù)據(jù)(周期性和不規(guī)則)。
支持常見的例行頻率數(shù)據(jù)(年、半年、季度、月、月、雙周、十天、周、日- 5天、日、7天)。
支持高頻(日內(nèi))數(shù)據(jù)，允許小時、分、秒頻率。此外，還有不太常見的常規(guī)頻率，包括多年、雙月、雙周、十天和每周任意天數(shù)的每日范圍。專業(yè)的時間序列函數(shù)和運算符:滯后、差分、對數(shù)差分、移動平均等。
變頻:各種方式由高到低，由低到高。
指數(shù)平滑:單次，雙次，Holt-Winters和ETS平滑。內(nèi)置自回歸工具。
Hodrick-Prescott過濾。
帶通(頻率)濾波器:Baxter-King, Christiano-Fitzgerald固定長度和全樣本非對稱濾波器。
季節(jié)性調(diào)整:Census X-13、STL Decomposition、moveeg、X-12-ARIMA、Tramo/Seats、每日調(diào)整、移動平均線。填充序列中缺失值的插值:線性、對數(shù)線性、卡特穆爾-羅姆樣條、基數(shù)樣條。
小波變換、方差分解、離群值檢測和閾值處理。
基礎(chǔ)
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)匯總;小組總結(jié)。
方程檢驗:t檢驗、方差分析(平衡與不平衡、有無異方差)。， Wiloon, mham - mhiney，中位數(shù)卡方，Kus a Vials,vands lNledenF檢驗，Siegr Tnse y, Batet L venbrown - forsythe。
單向制表;具有關(guān)聯(lián)度量(Phi系數(shù)，Cramer V，偶然系數(shù))和獨立性檢驗(Pearson卡方，似然比G'2)的交叉表。協(xié)方差和相關(guān)分析，包括Pearson、Spearman秩序和Kendall的tau-a和tau-b，以及偏分析。
主成分分析，包括碎石、雙標(biāo)圖和載荷圖，加權(quán)成分評分計算。
因子分析允許使用30多種不同的正交和傾斜方法中的一種來計算關(guān)聯(lián)度量(包括協(xié)方差和相關(guān)性)、唯一性估計、因子負(fù)載估計和因子得分，以及估計診斷和因子旋轉(zhuǎn)。正態(tài)分布、指數(shù)分布、極值分布、Logistic分布、卡方分布、Weibul分布或Gamma分布的經(jīng)驗分布函數(shù)(EDF)檢驗(Kolmogorov-Smirnov
利利福斯，克萊默馮米塞斯，安德森達林。
沃森)。
直方圖，頻率多邊形，邊緣頻率多邊形，平均位移直方圖，CDF-幸存者-分位數(shù)，分位數(shù)-分位數(shù)，核密度，擬合理論分布，箱形圖。散點圖具有參數(shù)和非參數(shù)回歸線(LOWESS，局部多項式)，核回歸(Nadaraya-Watson，局部線性，局部多項式)或置信橢圓。
面板和池
分組、周期統(tǒng)計檢驗。
單位根檢驗:Levin-Lin-Chu, Breitung, lm-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri, PANIC, CIPS。協(xié)整檢驗:Pedroni, Kao, Maddala和Wu。
面板內(nèi)的系列協(xié)方差和主成分。
dumitrescue - hurlin(2012)面板因果檢驗。
橫斷面相關(guān)性檢驗。
時間序列
自相關(guān)、部分自相關(guān)、互相關(guān)、Q統(tǒng)計。
格蘭杰因果檢驗，包括群體格蘭杰因果檢驗。
單位根檢驗:Augmented Dickep-Flr、GLS transform Dickey-ille、Pilis+Peron、KPS$、Eioticearosonr-Sck Point Opi mal、Ng-Peron、斷點單位根檢驗、季節(jié)單位根檢驗;協(xié)整檢驗:Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park附加變量和Hansen穩(wěn)定性。
獨立性檢驗:Brock, Dechert, Scheinkman和LeBarone
方差比檢驗:Lo和MacKilay, Kim wild boosra, Wwightis秩-分?jǐn)?shù)和符號檢驗，Wald和多重比較方差比檢驗(Fichardson和Smith, Chow和Denming)。使用非參數(shù)核(new - west 1987, Andrews 1991)、參數(shù)VARHAC (Den Haan and Levin 1997)和預(yù)白化核計算長期方差和協(xié)方差
對稱或單邊長期合作者(Andrews and Monahan, 1992)
差分法。此外，EWews支持內(nèi)核估計器的Andrews(191)和Newey-Wes(194)自動帶寬選擇方法，以及基于VARHAC和預(yù)白化估計的延遲長度選擇方法的信息標(biāo)準(zhǔn)。
變量選擇和機器學(xué)習(xí)
七種不同選擇程序的逐步回歸。-LASSO變量選擇。
彈性網(wǎng)、脊回歸和LASSO估計。自動搜索/GETS變量選擇。自動ARIMA規(guī)范
返回
線性和非線性普通最小二乘(多元回歸)。使用PDL對任意數(shù)量的自變量進行線性回歸。穩(wěn)定回報。
非線性估計的解析導(dǎo)數(shù)。加權(quán)最小二乘法。
懷特與其他異方差一致，新p、新west標(biāo)準(zhǔn)誤差穩(wěn)健。HAC尺度誤差可以使用非參數(shù)核、參數(shù)VNAFHC和項白化核方法計算，并允許Andrevs和Newey West自動帶寬選擇方法用于核估計，以及基于滯后長度選擇方法的信息準(zhǔn)則用于VARHAC和預(yù)白化估計。
聚類標(biāo)準(zhǔn)誤差。
線性分位數(shù)回歸和最小絕對偏差(LAD)，包括Huber's Sandwich和bootapping協(xié)方差計算。閾值回歸包括TAR和SETAR，平滑閾值回歸包括STAR。
ARDL估計，包括協(xié)整的邊界檢驗方法。
彈性網(wǎng)格，脊回歸和LASSO估計。
函數(shù)系數(shù)估計。
ARMA和ARMAX
具有自回歸移動平均、季節(jié)性自回歸和季節(jié)性移動平均誤差的線性模型。具有AR和SAR規(guī)格的非線性模型。
使用Box和Jenkins、條件最小二乘、ML或GLS回溯方法進行估計。部分集成ARFIMA模型。
有限因變量模型
二進制Logit, Probit和Gompit(極值)。有序Logit, Probit和Gompit(極值)。
具有正常值、邏輯值和極值誤差(Tobit等)的截斷和截斷模型。使用泊松、負(fù)二項和準(zhǔn)極大似然(QML)規(guī)范計算模型。Heckman選擇模型。
Huber/White穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差。
計數(shù)模型支持廣義線性模型或QML標(biāo)準(zhǔn)誤差。
二元模型的Hosmer-Lemeshow和Andrews擬合優(yōu)度檢驗。
輕松保存結(jié)果(包括廣義殘差和梯度)到新的EViews對象，以供進一步分析。一個通用的GLM估計引擎可以用來估計這些模型中的幾個，并可選擇包括魯棒協(xié)方差。面板數(shù)據(jù)/組合時間序列，橫斷面數(shù)據(jù)
具有附加截面和周期性固定或隨機效應(yīng)的線性和非線性估計。
隨機效應(yīng)模型中分量方差的二次無偏估計(QUE)的選擇:Swamy-Arora, Wallace-Hussain, wansbeck - kapteyn;2個具有截面和周期性固定或隨機效應(yīng)的sls /IV估計器。
在變換規(guī)范上使用非線性最小二乘法估計AR誤差
廣義最小二乘、廣義2SLS/IV估計、允許橫截面或周期性異方差的GMM估計以及相關(guān)規(guī)范。使用預(yù)定工具(Arellano-Bond)對特定時期的一階差分或正交偏差進行線性動態(tài)面板數(shù)據(jù)估計。
面板序列相關(guān)檢驗(Arellano-Bond)。
穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差計算包括七種穩(wěn)健白面校正標(biāo)準(zhǔn)誤差(PCSE)。系數(shù)限制、遺漏和冗余變量檢驗，相關(guān)隨機效應(yīng)的Hausmann檢驗。
面板單位根檢驗:Levin-Lin-Chu, Breitung, m- pesaran - shin, Fisher類型檢驗使用ADF和PP檢驗(Maddala-Wu, Choi)， Hadri，面板協(xié)整估計:完全修正OLS(FMOLS, Pedroni 2000)或動態(tài)普通最小二乘(DOLS, Kao and Chaing 2000, Mark and Sul 2003)聯(lián)合平均組(PMG)估計。
1、首先我們需要創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)組，并設(shè)置相應(yīng)的時間段(2006~2015)
2、添加成功后你可以將你的數(shù)據(jù)整個完整的粘貼進來
3、然后我們設(shè)置對數(shù)lny，如下：genr iny=log(y)；在設(shè)置一個對數(shù)lnx，如下：genr iny=log(x)
4、如果你想做ols，可以直接在輸入欄中輸入：is iny c inx
1、首先需要你運行打開軟件，然后找到“workfile”單擊創(chuàng)建一個工作文件
2、創(chuàng)建好工作文件后我們需要建立一個新的數(shù)據(jù)組，具體創(chuàng)建方式如下
3、選擇quick——empty group單擊創(chuàng)建，記得在設(shè)置信息時設(shè)置起始時間及截止時間哦。如下：添加后，依次將需要的數(shù)據(jù)組復(fù)制粘貼進來即可！
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