Эконометрический пакет Eviews обеспечивает особо сложный и тонкий инструментарий обработки данных, позволяет выполнять регрессионный анализ, строить прогнозы в Windows-ориентированной компьютерной среде.

С помощью этого программного средства можно очень быстро выявить наличие статистической зависимости в анализируемых данных и затем, используя полученные взаимосвязи, сделать прогноз изучаемых показателей.

Целесообразно выделить следующие сферы применения Eviews:

• анализ научной информации и оценивание;
• финансовый анализ;
• макроэкономическое прогнозирование;
• моделирование;
• прогнозирование состояния рынков.

Особо широкие возможности открывает Eviews при анализе данных, представленных в виде временных рядов.
EViews представляет собой современный статистический пакет, «заточенный» под анализ временных рядов. Программа EViews обладает удобным и дружелюбным интерфейсом, проста в обращении и интерпретации результатов. Структура ее достаточно монолитна: Вы не увидите здесь такого количества модулей, как, к примеру, в пакете STATISTICA или SPSS.

В EViews представлен широкий спектр моделей и методов эконометрического анализа:

- методы: ARCH, Binary, Censored, Count, GMM, LS, NLS, Ordered, TSLS, ML
- модели: LRM, GRM, ARIMA, Logit, Probit, Tobit, VAR, ECM, VECM, Pooled model

Графические возможности пакета Eviews, несмотря на свою простоту, обеспечивают основные форматы представления данных необходимые для успешной работы аналитика.

Сфера применения пакета Eviews охватывает все аспекты современной теории и практики бизнеса. ЕViews позволяет работать с различными типами переменных, однако лучше всего его возможности раскрываются при решении задачи прогнозирования количественных показателей, представляющих собой временной ряд. Высокие функциональные возможности при обработке количественных переменных, позволяют говорить о Eviews как о надежном инструменте для прогнозирования продаж, динамики ресурсов, финансовых показателей. Следует отметить, что в пакете Eviews «зашит» достаточно полный арсенал методов по обнаружению и борьбе с типичными для поставленных выше задач проблемами:

- гетероскедастичность (HC NW, HAC White, ARCH-LM, White)
- автокорреляция (DW, LM-test)
- нестационарность и наличие коинтеграции (DF, ADF, cointegration test)

Встроенные тесты на (Chow forecast, Chow breackpoint, Ramsey reset) позволят проверить гипотезы о наличии структурных сдвигов. Аналогичные задачи, можно решать в EViews, с использованием, к примеру, теста Вальда, или различные вариантов тестов на идентичность параметров. Тест Грейнджера на причинность позволяет аккуратно обосновать выбранное направление причинно-следственной зависимости. Для прогнозирования финансовых временных рядов EViews, помимо традиционных инструментов прогнозирования позволяет использовать анализ отклика на импульсы и моделирование условной гетероскедастичности.

Пакет Eviews позволяет работать с восьмью типами данных (годовые, полугодовые, квартальные, месячные, недельные (5 дней), недельные (7 дней), ежедневные и не датированные наблюдения). Допускается также переход от одного типа к другому с использованием различных процедур интерполяции и экстраполяции. Говоря о возможностях управления данными, отметим, что EViews поддерживает RATS, TSP, GiveWin и Aremos TSD файлы. Допускается импорт/экспорт из ASCII, XLS, WK1, WK3, TSD. Пакет Eviews позволяет записывать и выполнять макросы, что дает возможность существенно сократить сроки выполнения рутинной работы.

Дополнительно, подчеркнем, что EViews позволяет строить прогноз сразу же после построения модели. Априорные оценки адекватности модели можно делать, используя «зашитые» в пакете информационные критерии, log likelihood, ACF, PACF и пр. Для проверки прогностических способностей модели допускается использование механизма кросс проверки.

Download:
http://rapidshare.com/files/5150897/ev51b.rar

http://d.turboupload.com/d/1266936/ev51b.rar.html