गतिशील पैनल - डेटा- चलती - औसत

ईवीवीज़ 8 फीचर लिस्ट। ईव्यूस 8 डेटा हैंडलिंग, आँकड़े और अर्थमित्र विश्लेषण, पूर्वानुमान और सिमुलेशन, डेटा प्रस्तुति और प्रोग्रामिंग के लिए शक्तिशाली विशेषताओं की एक विस्तृत सरणी प्रदान करता है, जबकि हम संभवत: सब कुछ सूचीबद्ध कर सकते हैं, निम्न सूची महत्वपूर्ण ईवीवीज पर एक झलक प्रदान करती है बेसिक डाटा हैंडलिंग। संख्यात्मक, अल्फ़ान्यूमेरिक स्ट्रिंग, और डेट सीरीज़ मान लेबल्स। ऑपरेटर और सांख्यिकीय, गणितीय, तिथि और स्ट्रिंग फ़ंक्शंस की विस्तृत पुस्तकालय। ऑपरेटर्स और फ़ंक्शंस का उपयोग करते हुए मौजूदा आंकड़ों को संभालने और बदलने के लिए शक्तिशाली भाषा। नमूने और नमूना वस्तुओं की सुविधा डेटा के उपसमुच्चय पर प्रसंस्करण। नियमित डेटा वाले डेटा, अनियमित दिनांक वाले डेटा, अवलोकन पहचानकर्ताओं के साथ क्रॉस-सेक्शन डेटा, दिनांकित और डेटाडेटेड पैनल डेटा सहित जटिल डेटा संरचनाओं के लिए समर्थन। बहु-पेज वर्कफ़ाइल। ईव्यूज देशी, डिस्क-आधारित डेटाबेस शक्तिशाली क्वेरी प्रदान करते हैं फीचर्स और ईवीयूज़ वर्कफ़ाइल के साथ एकीकरण। EViews और विभिन्न स्प्रैडशीट, स्टेटिस्टी के बीच डेटा बदलें सीएएल, और डाटाबेस स्वरूप, जिनमें माइक्रोसॉफ्ट एक्सेस और एक्सेल फाइलों सहित और गॉस डाटासेट फाइल, एसएएस ट्रांसपोर्ट फाइल, एसपीएसएस नेटिव और पोर्टेबल फाइल, स्टेटा फाइल, कच्चे स्वरूपित एएससीआईआई टेक्स्ट या बाइनरी फाइल्स, एचटीएमएल या ओडीबीसी डाटाबेस और क्वेरीज़ शामिल हैं, लेकिन इन तक सीमित नहीं हैं ओडीबीसी समर्थन केवल एंटरप्राइज़ एडिशन में प्रदान किया गया है। ओईएलडीबी-जागरूक क्लाइंट्स या कस्टम प्रोग्राम्स का इस्तेमाल करते हुए ईवीयूज़ वर्कफ़ाइल और डाटाबेस पढ़ने के लिए माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल, वर्ड और पावरपोइंट सहित अन्य पैकेजों के लिए टेबल और ग्राफ़ सहित ईवीज़ आउटपुट को जोड़ने के लिए ओएलई समर्थन। फ़्रेड फेडरल रिजर्व आर्थिक डेटा डाटाबेस के लिए समर्थन ग्लोबल इनसाइट डीआरआईपीआरओ और डीआरआईबीज़, हावर एनालिटिक्स डीएलएक्स, फेम, इकोविन, डैटास्ट्रीम, फैक्टसैट, और मूडी एस डाटाबेस के लिए एंटरप्राइज़ एडीशन का समर्थन है। ईवीज माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल ऐड-इन आपको लिंक या आयात करने की अनुमति देता है एक्सेल के भीतर से ईवीज़ वर्कफाइल और डेटाबेस से। डेटा पढ़ने के लिए ड्रैग-एण्ड-ड्रॉप समर्थन केवल फाइलों को विदेशी डेटा के स्वत: रूपांतरण के लिए ईवीवीएस में छोड़ देता है EViews workfile प्रारूप। मौजूदा श्रृंखला में मूल्यों और तिथियों से नए workfile पृष्ठों को बनाने के लिए शक्तिशाली टूल। मैच मर्ज, शामिल होने, एपेंड, सबसेट, रीसइज, सॉर्ट करें, और स्टैक को पुनर्जीवित करें और वर्कफ़ाइलों को अनस्टैक करें। विभिन्न आवृत्ति के पृष्ठों के बीच डेटा को जोड़ने। फ्रीक्वेंसी रूपांतरण और मैच मर्जिंग का समर्थन गतिशील अद्यतन करना जब भी अंतर्निहित डेटा में परिवर्तन होता है। फॉर्मूला श्रृंखला को स्वत: अद्यतन करते समय स्वचालित रूप से पुनः गणना की जाती है, जब भी अंतर्निहित डेटा में परिवर्तन होता है। आसानी से उपयोग आवृत्ति रूपांतरण, बस पृष्ठों के बीच डेटा को कॉपी या लिंक करना अलग आवृत्ति की। पुन: नमूनाकरण और यादृच्छिक संख्या सिमुलेशन के लिए पीढ़ी। 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 तारीखें और समय श्रृंखला डेटा को संभालने के लिए एकीकृत समर्थन। 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 अतिरिक्त, कई वर्षों से कम सामान्यतः आवधिक नियमित आवृत्तियों, सप्ताह के एक मनमाना श्रेणी के साथ बिमोनथली, पखवाड़े, दस दिन और दैनिक। विशिष्ट समय श्रृंखला कार्य और ऑपरेटरों की लंबाई, मतभेद, लॉग-अंतर, चलती औसत, आदि। फ्रीक्वेंसी कनवर्ज़न विभिन्न उच्च-ते-निम्न और निम्न - टू-हाई। एक्सप्पुनेयी चौरसाई सिंगल, डबल, हॉल्ट-विंटर्स, और ईटीएस चौरसाई। प्रतिगमन सफार के लिए निर्मित उपकरण। हॉड्रिक-प्रेस्कॉट फ़िल्टरिंग। बैंड-किंग आवृत्ति फ़िल्टरिंग बैक्सटर किंग, क्रिस्टोइओ-फिजराल्ड़ निश्चित लंबाई और पूर्ण नमूना असममित फिल्टर सीज़न समायोजन जनगणना X-13, X-12-ARIMA, ट्रामो सीट्स, औसत चलती है। एक श्रृंखला रैखिक, लॉग-लीनियर, कैटमुल-रोम स्पलाइन, कार्डिनल स्पलाइन के भीतर अनुपलब्ध मानों को भरने के लिए इंटरपोलेशन। बेसिक डाटा सारांश के अनुसार समूह सारांश समानता टी-परीक्षण, एएनओवी के परीक्षण विल्कोक्सोन, मान-व्हिटनी, मेडिसिन ची-स्क्वायर, क्रुस्कल-वालिस, वैन डेर वार्डेन, एफ-टेस्ट, सिगेल-तुके, बार्टलेट, लेवेनी, ब्राउन-फोर्स्थी, एक संतुलित और असंतुलित, बिना या बिना असंतुलित। एक तरफ़ा सारणी संघ के उपायों के साथ क्रॉस-सारणीकरण, फू गुणांक, क्रेमर एस वी, आकस्मिकता गुणांक और स्वतंत्रता परीक्षण पीयरसन ची-स्क्वायर, शैक्षणिक अनुपात जी 2. पीयरसन, स्पीयरमैन रैंक-ऑर्डर, केंडल के ताऊ-ए और ताऊ-बी सहित संस्कृति और सहसंबंध विश्लेषण और आंशिक विश्लेषण। स्क्रीड प्लॉट, बायप्लॉट्स और लोडिंग प्लॉट्स और भारित घटक स्कोर गणनाओं सहित प्रधान घटक विश्लेषण। फॉक्टर विश्लेषण सहकारिता और सहसंबंध, विशिष्टता अनुमानों, कारक लोडिंग अनुमानों और कारक स्कोर, साथ ही साथ अनुमान लगाने का निदान और 30 से अधिक विभिन्न ओर्थोगोनल और ओब्लिक तरीकों में से एक का उपयोग कर रोटेशन। एम्पैरिकिकल डिस्ट्रीब्यूशन फ़ंक्शन सामान्य, घातीय, पूर्व के लिए ईडीएफ टेस्ट कोमॉगोरोव-स्मिर्नोव, लिलीफ़ोर, क्रेमर-वॉन मेसेज, एंडरसन-डार्लिंग, वाटसन। हिस्टोग्राम, आवृत्ति बहुभुज, एज फ्रिक्वेंसी पॉलीगंस, एवर लेफ्ट हिस्टोग्राम, सीडीएफ-जीवित-मात्रा, पैरामीट्रिक और गैर-पैरामीट्रिक प्रतिगमन लाइनों के साथ थोड़े, स्थानीय बहुपक्षीय, कर्नेल प्रतिगमन, नाराराय-वॉटसन, स्थानीय रैखिक, स्थानीय बहुपक्षीय या विश्वास अण्डाकार। टाइम सीरीज। ऑटोकोएरलिलेशन, आंशिक आत्मसंरचना, क्रॉस-सहसंबंध, क्यू-आँकड़े। पैनल सहित ग्रैन्जर कालेबल टेस्ट, ग्रेंजर के कारण। यूनिट रूट परीक्षण संवर्धित डिकी-फुलर, जीएलएस ने डिकी-फुलर, फिलिप्स-पेरॉन, केपीएसएस, एलियट-रिचर्डसन-स्टॉक पॉइंट इष्टमाल, एनजी-पेरॉन. संयोजन जॉन्सन, एंगल-ग्रेंजर, फिलिप्स-ओउलियारिस, पार्क जोड़े गए वैरिएबल और हैनसेन स्थिरता का परीक्षण करती है। स्वतंत्रता परीक्षणों में ब्रोक, डीचरट, स्कीकमान और लेबोरन। व्हरिअस अनुपात परीक्षण लो और मैकेनले, किम जंगली बूटस्ट्रैप, राइट का रैंक, रैंक स्कोर और साइन-टेस्ट वाल्ड और कई तुलनात्मक विचलन अनुपात रिचर्डसन और स्मिथ, चाउ और डेनिंग। लंबे समय से चल रहे विचरण और संवादात्मक गणना सममित या या एक तरफा लंबे समय तक गैर-पार्मेट्रिक कर्नेल न्यूय-वेस्ट 1987, एंड्रयूज़ 1 99 1, पैरामीट्रिक वेरहाक डेन हान और लेविन 1997, और कर्नेल एंड्रयूज और मोनहन 1992 के तरीकों को पहले से तैयार किया गया, इसके अलावा, ईवीज़ एंड्रयूज 1991 और न्यूय-वेस्ट 1 99 1 का कर्नेल के अनुमानकों के लिए स्वत: बैंडविड्थ चयन विधियों का समर्थन करता है, और जानकारी के आधार पर अंतराल की लंबाई वीएआरएचएसी और प्रीवाइटिनिंग अनुमान के लिए चयन विधियां। पैनल और पूल। बाय-ग्रुप और बाय-टाइम आँकड़े और परीक्षण। यूनिवैट रूट परीक्षण लेविन-लिन-चू, ब्रेइटुंग, इम-पेशारन-शिन, फिशर, हदरी.संयोधन परीक्षण पेड्रोनी, काओ, मदडाला और वूपैनेल श्रृंखला के उत्तराधिकार और प्रमुख घटकों के भीतर। ड्यूमेट्रेसकु-हर्लिन 2012 पैनल के कारण परीक्षण। लीडर और गैर-रेखीय साधारण कम से कम वर्गों में एकाधिक प्रतिगमन। पीडीएल के साथ लीडर प्रतिगमन गैर-पैरामीट्रिक कर्नेल, पैरामीट्रिक वीएआरएसीएक्स, और प्रिटिटेड कर्नेल विधियों का उपयोग करके और एंड्रयूज के लिए अनुमति देकर एचएसी मानक त्रुटियों की गणना की जा सकती है। और न्यूय-वेस्ट स्वत: बैंडविड्थ चयन विधियों के लिए कर्नेल आकलनकर्ताओं के लिए, और जानकारी मानदंडों पर आधारित VARHAC और प्रीविथिटिनिंग आकलन के लिए अंतराल के लम्बाई चयन विधियों पर आधारित है। लीटर क्वांटेल रिग्रेसन और कम से कम पूर्ण विचलन, दोनों ह्यूबर के सैंडविच और बूटस्ट्रैपिंग सहकारिता गणनाओं सहित। 7 भिन्न एआर और एसएआर विनिर्देशों के साथ एनलाइनर मॉडल। बॉक्स और जेनकिंस की बैककास्टिंग पद्धति का उपयोग करके या सशर्त कम से कम वर्गों के आधार पर आकस्मिक रूप से चयन। प्रक्रियाओं। एआरएएएआरएएआरएएएमएआरएएएम और एआरएमएक्स. लिनेयर मॉडल, ऑटोरेग्रेजिव मूविंग एवरेज, मौसमी ऑटोरेग्रेसिव और मौसमी चलती औसत त्रुटियों के साथ. अनुक्रमणिक चर और जीएमएम। लाइनर और नॉनलाइनियर दो-सेंट उम्र के कम से कम वर्गों में सहायक चर 2SLS IV और क्षणों की सामान्यीकृत विधि जीएमएम अनुमान। एलआईआर और एसआरएस त्रुटियों के साथ लाइनर और नॉनलाइनर 2 एसएलएस चतुर्थ अनुमान। सीमित जानकारी अधिकतम उपलब्धता एलआईएमएल और के-क्लास का आकलन। जीएमएम वजन मैट्रिक्स विनिर्देशों की वाइड रेंज व्हाइट, एचएसी, यूज़र वजन मैट्रिक्स पुनरावृत्ति पर नियंत्रण के साथ-साथ प्रदान किया गया। जीएमएम अनुमान के विकल्प में निरंतर अद्यतन अनुमान क्यू, और विंडमेइजर मानक त्रुटियों सहित कई नए मानक त्रुटि विकल्प शामिल हैं। IV जीएमएम विशिष्ट निदान में साधन ऑर्थोगोनैलिटी टेस्ट, एक रिग्रेसर एंडोनेसिटि टेस्ट, एक कमजोर इंस्ट्रूमेंट टेस्ट , और एक जीएमएम विशिष्ट ब्रेकपॉईड टेस्ट। ग्रैंच पी, क्यू, ईजीआरएआर, 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 बहिष्कार चर के लिए अनुमति देते हैं। सामान्य , स्टुडेंट स्टैट, और सामान्यीकृत डिलीवरी वितरण। बोल्स्लेवव-वूल्रिड्ज मजबूत मानक त्रुटियां। इन - और आउट ऑफ़ सैंपल पूर्वानुमान ई सशर्त विचरण और मतलब, और स्थायी घटकों। सीमित निर्भर परिवर्तनीय मॉडल। बाइनरी लॉगीट, प्रोबिट, और गॉम्पिट एक्सट्रीम वैल्यू। ऑर्डर किया गया लॉगट, प्रोबिट, एंड गोमपिट एक्सट्रीम वैल्यू। सामान्य, रसद, और चरम मूल्य त्रुटियों के साथ सेंसर और छोटा मॉडल, टोबिट, पॉसॉन, नकारात्मक द्विपद, और अर्ध-अधिकतम संभावना QML विनिर्देशों के साथ मॉडल मॉडल। हेक्केन चयन मॉडल। हबोर व्हाइट मजबूत मानक त्रुटियां। माउंट मॉडल सामान्यीकृत रैखिक मॉडल या QML मानक त्रुटियों का समर्थन करते हैं। हस्मेर-लेम्सो और एंड्रयूज़ भलाई के परीक्षण द्विआधारी मॉडल के लिए। सामान्यीकृत अवशिष्टों और ग्रेडियेंट्स को नए विश्लेषण के लिए नए ईवीव्स ऑब्जेक्ट्स सहित आसानी से बचाने के लिए। जनरल जीएलएम अनुमान इंजन का इस्तेमाल इन मॉडलों में से कई का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, जिसमें मजबूत सहवास शामिल हैं। पनाल डेटा पूलेड टाइम सीरीज़, क्रॉस - अनुभागीय डेटा। Additive क्रॉस-सेक्शन और नियत अवधि या यादृच्छिक प्रभाव के साथ लाइनर और अलाइनलाइन आकलन। चतुर्भुज निष्पक्ष आकलेकों का चयन सी के लिए क्वींस यादृच्छिक प्रभाव मॉडल में स्वामी-अरोड़ा, वालेस-हुसैन, वान्सबीक-कपटीन 2. एसएलएस चतुर्थ अनुमान, क्रॉस-सेक्शन और अवधि नियत या यादृच्छिक प्रभावों के साथ। एआर त्रुटियों के साथ एन्क्रिप्शन कम से कम वर्गों में बदलकर विनिर्देशन का उपयोग। सामान्यीकृत कम से कम वर्गों, सामान्यीकृत 2 एसएलएस चतुर्थ आकलन, जीएमएम का अनुमान क्रॉस-कलम या अवधि के हेरोसकेडस्टिक और सहसंबंधित विनिर्देशों के लिए अनुमति देता है। समय-विशिष्ट पूर्वनिर्धारित उपकरणों के साथ पहले मतभेद या ऑर्थोगोनल विचलन का उपयोग करके लाइनियर डायनैमिकल पैनल डेटा अनुमान, Arellano-Bond. Panel धारावाहिक सहसंबंध परीक्षण Arellano-Bond. Robust मानक त्रुटि गणना में सात प्रकार के मजबूत सफेद और पैनल-सही मानक त्रुटियों PCSE गुणांक प्रतिबंधों को छोड़कर, छोड़े गए और निरर्थक चर, सहसंबद्ध यादृच्छिक प्रभावों के लिए हॉसन परीक्षण। पैनल यूनिट रूट परीक्षण लेविन-लिन-चू, ब्रेइटंग, इम-पेशारन-शिन, फिडर्स-टाइप एडीएफ और पीपी परीक्षणों का उपयोग करते हुए मैडला-वू, चोई, हैड्रि.पैनेल सिक्किटिंग आकलन पूरी तरह से संशोधित ओएलएस एफएमओएलएस, पेड्रॉनी 2000 या डायनेमिक सामान्य स्क्वायर डोल्स, काओ और चाईंग 2000, मार्क एंड सोल 2003. सामान्यीकृत रेखीय मॉडल। सामान्य, पॉसों, द्विपदीय, नकारात्मक द्विपद, गामा, उलटा गाऊसी, घातीय मेना, पावर मीन, द्विपद समकक्ष परिवार पहचान, लॉग, लॉग-आउट, लॉजिट, प्रोबिट, लॉग-लॉग, मानार्थ लॉग-लॉग, उलटा, पावर, पॉवर बाधाओं का अनुपात, बॉक्स-कॉक्स, बॉक्स-कॉक्स बाधाओं का अनुपात लिंक फ़ंक्शंस। प्रीयर विचरण और आवृत्ति वेटिंग। फिक्स्ड, पियर्सन ची-स्क्वायर, डिविएन्स और उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट फैलाव विनिर्देशों QML आकलन और परीक्षण के लिए समर्थन। क्वाड्रैटिक हिल क्लाइम्बिंग, न्यूटन-रेफसन, आईआरएलएस - फिशर स्कोरिंग, और बीएचएचएच अनुमान एल्गोरिदम। ग्रिडियन्ट्स का मजबूत संप्रभु जीएलएम, एचएसी, या ह्यूबर व्हाइट विधि का उपयोग करने का अनुमान है। सिंगल समीकरण सिन्टेग्रेटिंग रिग्रेसन। तीन पूर्णतः कुशल आकलन विधियों के लिए समर्थन, पूरी तरह से संशोधित ओएलएस फिलिप्स और हैनसेन 1992, कैनोनिकल सिक्का टेग्रिगेटिंग रिग्रेशन पार्क 1992, और डायनेमिक ओएलएस सैकोनॉन 1992, स्टॉक एंड वॉटसन 1993. एन्गल एंड ग्रेंजर 1987 और फिलिप्स एंड ओउलियारिस 1990 के अवशिष्ट-आधारित परीक्षण, हैनसेन 1 99 2 बी अस्थिरता परीक्षण, और पार्क एस 1992 जोड़ा वैरिएबल टेस्ट। ट्रेंड के लचीले विनिर्देश और समीकरण में नियतात्मक रिग्रेसर्स और रेग्रेसेचर विनिर्देशों को इकट्ठा करने के लिए। एफएमओएलएस और सीसीआर के लिए लंबे समय तक चलने वाले प्रक्षेपणों का अनुमान लगाया गया है। डॉल्स के लिए स्वत: या निर्धारित अंतराल चयन और लीड्स और लंबे समय तक चलने वाले विगलन प्रतिगमन के लिए। पुनः संशोधित ओएलएस 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 का सिग्नल। लाइनर और अलाइनलाइन अनुमान। लेस्ट स्क्वायर, 2 एसएलएस, समीकरण भारित अनुमान, सीमिंग असंबंधित प्रतिगमन, तीन चरण स्क्वायर स्क्वायर। सफेद और एचएसी भार वाले मैट्रिक्स के साथ जीएमएम। बदलकर विनिर्देशन पर गैर-रेखीय कम से कम वर्गों का उपयोग करके आकलन। पूरी जानकारी अधिकतम अपेक्षाएं FIML। संक्षेप में या लंबे समय तक लागू करके वर्क्स में संरचनात्मक कारक - रोष प्रतिबंध। Bavarians VARs. Impulse प्रतिक्रिया फ़ंक्शंस विभिन्न सारणीबद्ध और ग्राफिकल प्रारूपों में मानक त्रुटियों के साथ विश्लेषणात्मक या मोंटे कार्लो विधियों द्वारा गणना की गई है। इम्यूपल्स प्रतिक्रिया चोल्स्किक कारक, एक इकाई या एक मानक विचलन अवशिष्ट, सहसंबंधों की अनदेखी, सामान्यीकृत आवेगों, संरचनात्मक कारक, या उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट वेक्टर मैट्रिक्स फॉर्म। आकलन और परीक्षण के संबंध में संबंधों और समायोजन गुणांक पर वीईसी मॉडलों में परीक्षण रैखिक प्रतिबंध। अनुमानित वीईसी मॉडल से संबंधों को इकट्ठा या उत्पन्न करते हैं। ग्रेंजर के कारण परीक्षण सहित व्यापक निदान, संयुक्त अंतराल बहिष्कार परीक्षण , लांग लंबाई मापदंड मूल्यांकन, कोररालोग्राम, ऑटोकोएरलिलेशन, सामान्यता और हेरोर्स्केडस्टिस्टिक टेस्टिंग, कॉकेटएलिटी टेस्टिंग, अन्य मल्टीवीयरेक्ट डायग्नोस्टिक्स। मल्टीविरेट एआरसीएच। कंडिशन कॉस्टेंट कोरिलेशन पी, क्यू, डिआगोनल वेचक पी, क्यू, डिओगोनाल बीकेके पी, ए, असममित शब्दों के साथ। गुणांक मैट्रिक्स। मतलब और विचरण समीकरणों में क्षैतिज समीकरणों की अनुमति दी गई है और माध्य समीकरणों में अनुमति दी गई है। बोल्स्लेवव-वूलड्रिज मजबूत मानक त्रुटियां। सामान्य या छात्र सेंट मल्टीवीरेट त्रुटि वितरण। विश्लेषणात्मक या तेज या धीमी संख्यात्मक डेरिवेटिव के विकल्प Analytics व्युत्पन्न नहीं कुछ जटिल मॉडल के लिए उपलब्ध है। उपयोगकर्ता के लिए निर्दिष्ट सिंगल और मल्टीकीएक्चर स्ट्रक्चरल मॉडल का आकलन करने के लिए अनुमानित एआरसीएच मॉडल। स्टेट स्पेस। केल्मन फिल्टर एल्गोरिथ्म से विभिन्न सारणीबद्ध और ग्राफिकल प्रारूपों में सह-संवेदना, विचरण या सहसंबंध बनाएं। राज्य के समीकरण में समरूप चर और पूरी तरह से पैरामीटर वाला विचरण विनिर्देश। एक-कदम आगे बढ़ो, फ़िल्टर करें एड, या सुचारु संकेत, राज्यों, और त्रुटियां। उदाहरणों में समय-भिन्न पैरामीटर, बहुभुज एआरएमए, और quasilikelihood स्टोचैस्टिक अस्थिरता मॉडल शामिल हैं। टेस्टिंग और मूल्यांकन। वास्तविक, सज्जित, अवशिष्ट प्लॉट। रैखिक और गैररेखीय गुणांक प्रतिबंधों के लिए वार्ड परीक्षण अनुमानित पैरामीटरों के किसी भी दो कार्यों के संयुक्त विश्वास क्षेत्र। अन्य गुणांक निदान मानक मानकों और गुणांक लोच, आत्मविश्वास अंतराल, भिन्नता मुद्रास्फीति कारक, गुणांक भिन्नता अपघटन। निर्धारित 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 हेरोरोस्केडस्टिस्टिक टेस्ट। स्थिरता निदान चॉ ब्रेकपॉइंट और पूर्वानुमान टेस्ट, क्वांट-एन्ड्रयूज़ अनजान ब्रेकपॉइंट टेस्ट, बाई-पेरॉन ब्रेकपॉइंट टेस्ट, रैमसे रिसेट टेस्ट, ओएलएस रिकर्सिव अंदाज़, प्रभाव आँकड़े, लीवर प्लॉट्स। ARMA समीकरण निदान एआर और या एमए की विशेषता बहुपक्षीय के व्युत्क्रम जड़ों की रेखांकन या तालिकाएं, संरचनात्मक अवशेषों के लिए वास्तविक सहसंबंध पैटर्न के साथ सैद्धांतिक अनुमानित स्वचलन पद्धति की तुलना करते हैं, एआरएमए आवेग को एक नवाचार आघात और एआरएमए आवृत्ति स्पेक्ट्रम को प्रदर्शित करते हैं। गुणांक, गुणांक संप्रदाय मैट्रिसेस, अवशिष्ट, ग्रेडिएंट्स इत्यादि को आगे विश्लेषण के लिए ईवीवीज़ ऑब्जेक्ट्स के लिए। अतिरिक्त विशेष परीक्षण प्रक्रियाओं के लिए समीकरणों का आकलन और सिस्टम भी देखें। फोरकास्टिंग और सिमुलेशन। अनुमानित समीकरण से स्थिर या गतिशील पूर्वानुमान पूर्वानुमान के मानक त्रुटि की गणना के साथ ऑब्जेक्ट। फ़ारेग्राफ्ट ग्राफ़्स और इन-नमूना पूर्वानुमान मूल्यांकन आरएमएसई, एमएई, मैप, थिइइल असमानता गुणांक और अनुपात। कई समीकरण पूर्वानुमान और बहुभुज अनुकरण के लिए अत्याधुनिक मॉडल निर्माण उपकरण। मॉडल समीकरणों को टेक्स्ट में दर्ज किया जा सकता है या पुन: आकलन पर स्वत: अपडेट करने के लिए लिंक के रूप में प्रवेश किया जा सकता है। डिस्प्ले डी लेटेन्डेंसी संरचना या अपने समीकरणों के अंतर्जात और बाह्य चर। गैर-स्टोचस्टिक और स्टोचस्टीक सिमुलेशन के लिए गॉस-सीडेल, ब्रॉयडेन और न्यूटन मॉडल सोलर्स गैर संधारित्र आगे समाधान मॉडल संगत अपेक्षाओं के लिए समाधान करते हैं। चर एक उपयोगकर्ता-निर्दिष्ट लक्ष्य को प्राप्त करता है। परिष्कृत समीकरण सामान्यीकरण, कारक और ओवरराइड समर्थन जोड़ें। मान्यताओं के विभिन्न सेटों को शामिल करते हुए कई समाधान परिदृश्यों को प्रबंधित करें और तुलना करें.बिल्ट-इन मॉडल दृश्य और प्रक्रियाएं ग्राफ़िकल या तालिकाबद्ध रूप में सिमुलेशन परिणाम प्रदर्शित करती हैं। ग्राफ़्स और टेबल्स लाइन, डॉट प्लॉट, क्षेत्र, बार, स्पाइक, मौसमी, पाई, एक्सआई-लाइन, स्कैटरप्लॉट्स, बॉक्स प्लॉट्स, एरर बार, हाई-लो-ओपन-क्लोज़, और एरिया बैंड। शक्तिशाली, आसानी से उपयोग किए जाने वाले मानक और सारांश रेखांकन। अंतर्निहित डेटा परिवर्तन के रूप में अपडेट करने वाले ग्राफ़ को स्वत: अपडेट करना। ग्राफ़ में किसी बिंदु पर कर्सर को हॉवर करते समय ऑब्ज़रीगेशन जानकारी और मूल्य प्रदर्शित करते हैं। हिस्टोग्राम, औसत उसकी जगह किसी भी संयोजन के पैरामीट्रिक और गैर-पैरामाटीट्रिक कर्नल नदाराय-वॉटसन, स्थानीय रैखिक, स्थानीय बहुपक्षीय और निकटतम पड़ोसी के साथ टॉरग्राम, फ़्रिक्वेंसी पॉलीओन्स, बॉक्स प्लॉट्स, कर्नेल घनत्व, फिट सैद्धांतिक वितरण, बॉक्सप्लेट, सीडीएफ, जीवित, क्वांटिबल, कम प्रतिगमन लाइन, या आत्मविश्वास एललिप्स। इंटरैक्टिव बिंदु-और-क्लिक या कमांड-आधारित अनुकूलन। ग्राफ ग्राफिक्स, फ़्रेम, किंवदंतियों, कुल्हाड़ियों, स्केलिंग, रेखाएं, प्रतीकों, पाठ, छायांकन, लुप्त होती, बेहतर ग्राफ टेम्पलेट सुविधाओं के साथ व्यापक अनुकूलन। सेल फ़ॉन्ट के चेहरे, आकार, और रंग, सेल पृष्ठभूमि रंग और सीमाओं, विलय और एनोटेशन पर नियंत्रण के साथ तालिका अनुकूलन। अन्य विंडोज़ अनुप्रयोगों में कॉपी और पेस्ट ग्राफ़, या रेखांकन को विंडोज़ नियमित या बढ़ाया मेटाफ़ाइल, एनकॉप्लेटेड पोस्टस्क्रिप्ट फाइल, बिटमैप, जीआईएफ, पीएनजी या जेपीजी। कॉपी ऐप-पेस्ट टेबल्स को किसी अन्य एप्लिकेशन पर आरक्षित या आरटीएफ, एचटीएमएल या टेक्स्ट फाइल में सहेज सकते हैं। स्पल ओब्जेक कि आपको एक ऑब्जेक्ट मैनेजमेंट और प्रोग्रामिंग में कई परिणामों को प्रदर्शित करने और विश्लेषण करने देता है। ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड कमान भाषा मेनू आइटम तक पहुंच प्रदान करती है। कार्यक्रम फाइलों में आदेशों का बैच निष्पादन। लोपिंग और हालत शाखाएं, सब-रूटिन, और मैक्रो प्रोसेसिंग। स्ट्रिंग और स्ट्रिंग वेक्टर ऑब्जेक्ट्स स्ट्रिंग प्रसंस्करण के लिए स्ट्रिंग और स्ट्रिंग सूची फ़ंक्शंस के व्यापक पुस्तकालय। व्यापक मैट्रिक्स समर्थन मैट्रिक्स हेरफेर, गुणन, उलटाव, क्रोनकेर उत्पादों, eigenvalue समाधान, और एकवचन मान अपघटन। बाह्य इंटरफ़ेस और ऐड-इन्स। एवियस COM स्वचालन सर्वर समर्थन ताकि बाहरी प्रोग्राम या स्क्रिप्ट ईवीज़ लॉन्च या नियंत्रण कर सकते हैं, डेटा ट्रांसफर कर सकते हैं, और ईवीज़ कमांड को निष्पादित कर सकते हैं। ईव्यूज मैटैब और आर सर्वर के लिए सीएएम ऑटोमेशन क्लाइंट सपोर्ट एप्लीकेशन प्रदान करता है ताकि ईवीज का उपयोग एप्लिकेशन लॉन्च या नियंत्रण, डाटा ट्रांसफर करने या कमांड को अंजाम करने के लिए किया जा सके। एक्सेल ऐड-इन माइक्रोसॉफ़्ट एक्सेल 2000 के भीतर लाने और लिंक करने के लिए एक सरल इंटरफ़ेस प्रदान करता है बाद में श्रृंखला और मैट्रिक्स ऑब्जेक्ट्स को ईवीज़ वर्कफाइल और डेटाबेस में संग्रहीत किया जाता है। इवीज़ एड-इन इंफ्रास्ट्रक्चर में मानक ईवीज़ कमांड, मेन्यू और ऑब्जेक्ट इंटरफेस का इस्तेमाल करते हुए उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषित कार्यक्रमों की सहज पहुंच होती है। EViews वेबसाइट से पूर्वनिर्धारित ऐड-इन डाउनलोड और इंस्टॉल करें कृपया बिक्री के लिए कृपया ईमेल करें। तकनीकी सहायता के लिए कृपया ईमेल करें। कृपया सभी ईमेल पत्राचार के साथ अपना सीरियल नंबर शामिल करें। अतिरिक्त संपर्क जानकारी के लिए, हमारा पृष्ठ देखें। डेटा डाटा विश्लेषण और सांख्यिकी सॉफ्टवेयर। डायनेमिक पैनल-डेटा डीपीडी विश्लेषण। डायनामिक पैनल-डेटा विश्लेषण के लिए टूल का प्रयोग। टेस्टबॉन्ड, ऑरेलनो और बॉन्ड अनुमानक को लागू करता है, जो पल की स्थितियों का उपयोग करता है जिसमें आश्रित वैरिएबल और एक्सजेनेस वेरिएबल्स के पहले मतभेद पहले-पृथक समीकरण के लिए उपकरण होते हैं। एसटीडीपीडीएस, अरेल्लानो और बॉवर ब्लंडेल और बॉन्ड सिस्टम अनुमानक, जो xtabond क्षण की स्थिति और क्षण की स्थिति का उपयोग करता है जिसमें पहले differen होता था आश्रित चर के सीज़ उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए स्तर समीकरण. एक्सटीडीपीडी के लिए उपकरण हैं, एक अधिक लचीला विकल्प है जो कम-ऑर्डर चलती-औसत सहसंबंधों के साथ आदर्श स्वभाव के साथ-साथ और अधिक जटिल संरचना वाले पूर्वनिश्चित चर के साथ फिट हो सकता है, जो xtabond और xtdpdsys. Postestimation उपकरण आपको पहले-विभक्त residuals में सीरियल सहसंबंध के लिए परीक्षण करने और overidentifying प्रतिबंधों की वैधता का परीक्षण करने की अनुमति देते हैं। Layard और Nickell 1986 के काम पर बिल्डिंग, Arellano और बॉन्ड 1991 श्रम की मांग के एक गतिशील मॉडल फिट यूनाइटेड किंगडम में स्थित कंपनियों के असंतुलित पैनल पहले हम वेतन, पूंजीगत शेयर, उद्योग उत्पादन, वर्षीय डमी और समय के रुझान पर रोजगार की पहली मॉडल, रोजगार के एक अंतराल और मजदूरी और पूंजी स्टॉक के दो लांग सहित हम एक-चरण का उपयोग करेंगे आरेलनो बॉण्ड के अनुमानक और उनके मजबूत वीसीई का अनुरोध। क्योंकि हम अपने प्रतिगमन मॉडल में n के अंतराल को शामिल करते थे, xtabond में इस्तेमाल किया गया था 2 और वापस उपकरण अंक के रूप में वापस एक्सजेन्सी वैरिएबल के उत्सर्जन भी उपकरणों के रूप में कार्य करते हैं। यहां हम अपने मॉडल को xtdpdsys का उपयोग करते हुए बदलते हैं ताकि हम एरेलानो बोवर ब्लंडेल बॉन्ड को प्राप्त कर सकें, जो दो कमांड आउटपुट के पाउटर के अनुमान का अनुमान लगाते हैं, दो अनुमानक xtdpdsys के बीच मुख्य अंतर को स्पष्ट करता है, स्तर के समीकरण xtabond में उपकरणों के रूप में एन नहीं किया। इन जीएमएम के आकलनकर्ताओं की क्षण की स्थिति केवल तभी मान्य होती है, जब व्यक्तिगत त्रुटियों में कोई सीरियल सहसंबंध नहीं होता है क्योंकि सफेद शोर का पहला अंतर अनिश्चित रूप से स्वत: संबंध से जुड़ा हुआ है, हमें दूसरे के साथ खुद को चिंता करने की ज़रूरत है और उच्चतर स्व-पारस्परिक संबंध हम ऑटोोकोरेलिएलेशन के लिए एस्टाट एबंड का उपयोग कर सकते हैं। एर्लानो, एम एंड एस बॉण्ड 1991 पैनल डेटा के लिए विनिर्देशों के कुछ परीक्षण मोंटे कार्लो सबूत और रोजगार समीकरणों के लिए एक आवेदन अर्थमित्रिक अध्ययन की समीक्षा 58 277 297 लेर्ड, आर और एसजे निकेल 1986 ब्रिटेन में बेरोजगारी अर्थिका 53 5121 5169. यह पुस्तक टी के कुछ की एक आधुनिक समीक्षा प्रस्तुत करती है वह पैनल डेटा अर्थमिति में मुख्य विषय है, यह रैखिक स्थैतिक और गतिशील मॉडल के साथ काम करता है, और इसका उद्देश्य स्नातक छात्रों और अनुप्रयोजित शोधकर्ताओं के रीडरशिप पर आधारित है, पुस्तक के कुछ हिस्सों का इस्तेमाल पैनल डेटा अर्थमिति पर स्नातक पाठ्यक्रम में किया जा सकता है, और एक संदर्भ स्रोत के रूप में चिकित्सकों के लिए कई अनुप्रयोगों में विस्तार से चर्चा की जाती है कुछ तरीकों के तरीकों से अनुप्रयोगों के माध्यम से समझाया जाता है, जो पाठ के बाकी हिस्सों से बारीकी से एक दूसरे से जुड़े हुए हैं और प्रवचन के एक अभिन्न अंग के रूप में माना जाना चाहिए। पुस्तक में दो मुख्य चिंताओं हैं एक विश्लेषण गैर-एक्सजेनेशन स्पैनेटरी चर के साथ मॉडलों में यह कड़ाई से बहिर्जात चर शामिल हैं जो अप्रभावित व्यक्तिगत प्रभावों के साथ सहसंबंधित हैं, माप त्रुटि के अधीन चर, और समय-भिन्न त्रुटियों के पूर्व निर्धारित या अंतर्जात रिश्तेदार हैं चर अन्य चिंता गतिशील मॉडलिंग है और अधिक विशेष रूप से , गतिशील प्रतिक्रियाओं और अप्रतिबंधित विविधता के बीच व्यावहारिक रूप से भेद करने की समस्या पैनल डेटा विश्लेषण में त्रुटि घटकों, संप्रदाय ढांचे, आटोमैरेसिव मॉडल, सामान्य पूर्वनिर्धारित चर वाले मॉडल, और इष्टतम उपकरणों को व्यवस्थित रूप से कवर किया जाता है। अधिकांश भाग के लिए पुस्तक जीएमएम दृष्टिकोण के एक सामान्यीकृत विधि को गोद लेती है, और अक्सर साधनगत चर तर्कों का उपयोग करती है, यद्यपि उपलब्ध होने पर संभावना दृष्टिकोण भी प्रस्तुत किए जाते हैं बहुत से विषयों पर चर्चा की जाती है, छोटे और लंबे समय के दृष्टिकोण से, परन्तु सूक्ष्म पैनलों के अर्थमिति में एक जोर है, जो सामग्री के दोनों संगठन और विषयों की पसंद परिलक्षित होता है। पुस्तक डायनेमिक पैन डेटा पर एक विशाल साहित्य के एक संश्लेषण और एकीकृत परिप्रेक्ष्य प्रदान करती है, जिसका अर्थमेट्रिक अभ्यास पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है.कीवर्ड्स आटोमैरेसिव मॉडल, कोवेरिएंस संरचनाएं, त्रुटि घटकों, क्षणों का सामान्यीकृत विधि, व्यक्तिगत प्रभाव, माप त्रुटि, इष्टतम यंत्र, पैनल डेटा, पूर्वनिर्धारित वेरिएबल्स, अप्रभावी हेटरोजेन ity.2 अप्रतिबंधित विषमता। अध्याय 2 प्रतिगमन विश्लेषण में अप्रभावित विविधता की समस्या को शुरू करने और पैनल डेटा की उपलब्धता को कैसे हल करने में मदद करता है, इससे शुरू होता है सहसंबद्ध प्रभाव अंतर्जात regressors के एक उदाहरण के रूप में प्रेरित हैं, और अर्थमिति में endogeneity के अन्य तरीकों के साथ तुलना में समूह के भीतर या निश्चित प्रभाव अनुमान पर चर्चा की जाती है और कम से कम वर्गों और संभावना संदर्भों में कम और लंबे समय तक के पैनल के दृष्टिकोण से प्रेरित किया जाता है वैध अनुमान और इष्टतम आकलन के लिए विषम संबंध और अनुक्रमिक संबंधों के निहितार्थ के साथ-साथ जोड़ के साथ गैर-रेखीय मॉडल के विस्तार भी माना जाता है। छोटे और लंबे समय तक मजबूत मानक त्रुटियों और न्यूनतम दूरी के तरीकों सहित प्रभाव। समूह अंतर्जात regressors, निश्चित प्रभाव, heteroskedasticity, न्यूनतम दूरी, इष्टतम आकलन, मजबूत मानक त्रुटियों, धारावाहिक सहसंबंध, असहनीय विषमता पूर्वाग्रह, भीतर समूह आकलन। 3 त्रुटि घटकों यह अध्याय त्रुटि compon के लिए समर्पित है इन मॉडलों को शुरू में मजदूरी असमानता और गतिशीलता के विश्लेषण के रूप में ऐसे क्षेत्रों में परिवर्तन के क्षणिक घटकों से स्थायी रूप से अलग होने में रुचि से प्रेरित किया जाता है, इसके बाद उन्हें अनगिनत विविधता मॉडल के विशेष मामले के रूप में माना जाता है जिसमें प्रभाव के साथ असंगत है अनगिनत रिग्रेसर के सबसेट वाले मॉडल पर इन प्रतिबंधों और विस्तारों की जांच पर चर्चा की गई है अंत में, त्रुटि घटक वितरण के गैर-पैरामेटिक आकलन पर विचार किया जाता है.कीवर्ड त्रुटि घटकों मॉडल, स्तरों में जानकारी के साथ मॉडल, नॉनपेरामेटिक आकलन, असंगठित प्रभावों का परीक्षण, वेतन असमानता और गतिशीलता। भाग I में आखिरी अध्याय पैनल डेटा में वेरिएबल में त्रुटियों से संबंधित है। यहां पर केंद्रीय विषय यह है कि स्तरों और विचलन में प्रतिगमन केवल अप्रभावित विविधता के कारण भिन्न हो सकते हैं, बल्कि यह रेग्रेसरों में माप त्रुटि पूर्वाग्रहों के आवर्धन के परिणामस्वरूप भी भिन्न हो सकता है परिवर्तनों की स्थिति में जिसके तहत पैनल डेटा prov आंतरिक इंस्ट्रूमेंटल वैरिएबल्स पर विचार-विमर्श किया जाता है और फर्म मनी मांग चित्रण प्रदान की जाती है। चर, आंतरिक लिखत चर, फर्म मनी मांग, माप त्रुटि पूर्वाग्रह, स्तरों और विचलन में प्रतिगमन में क्लायड्स त्रुटि। त्रुटि घटकों के साथ समय समय के मॉडल मॉडल गतिशील के लिए संवेदक संरचनाएं त्रुटि घटकों भाग द्वितीय त्रुटि घटक अध्याय 5 के साथ समय श्रृंखला के मॉडल के साथ शुरू होता है, छोटे पैनलों में अप्रतिबंधित विविधता और व्यक्तिगत गतिशीलता के बीच भेद करने की समस्या की एक अनौपचारिक चर्चा के साथ खुलती है अगला, समय प्रभाव की मॉडलिंग रणनीतियाँ, औसत मॉडल चलती है, और सहकारिता से अनुमान संरचनाओं पर विचार किया जाता है तब घरेलू चित्र डेटा से स्थायी आय की अवधारणा के परीक्षणों पर विचार करके एक उदाहरण दिया जाता है। कीवर्ड, औसत मॉडल, स्थायी आय की अवधारणा, समय प्रभाव, त्रुटि घटकों के साथ समय श्रृंखला। व्यक्तिगत प्रभाव वाले ऑटोरेग्रेसिव मॉडल। 6 विशेष माना जाता है विषम अवरोधों के साथ आत्मकेंद्रित मॉडलों के अनुमान और अनुमान के तहत लघु पैनलों में समूह पूर्वाग्रहों पर चर्चा की जाती है जीएमएम से निश्चित टी संगत अनुमान और संभावना दृष्टिकोण पर विचार किया जाता है चर्चा प्रारंभिक स्थितियों के बारे में धारणाओं के प्रभावों को स्पष्ट करती है और आकलन के बारे में हेरोसेक्लेस्टिलिटी विशेष रूप से यूनिट की जड़ों को भुगतान करती है और औसत शुद्धता के तहत अनुमान के लिए अध्याय का मूल्यांकन फर्म-स्तर पैनल डेटा का उपयोग करके वीएआर मॉडलों के आकलन और परीक्षण पर एक विस्तृत ट्यूटोरियल के साथ किया जाता है। कीवर्ड ऑटोरेडिएजिव मॉडल, फ़र्म-स्तरीय पैनल डेटा, प्रारंभिक स्थितियां, अर्थ की शुद्धता, समय श्रृंखला हेरोर्सकैडस्टेलिटी, यूनिट जड़ , वीएआर मॉडल, समूह के पक्ष में। 7 सख्त कारावास और लगी हुई निर्भर दोनों पहलुओं के साथ मॉडल। भाग III का विषय गतिशीलता और पूर्वनिर्धारितता अध्याय 7, दोनों कड़ाई से बहिर्जात और लंबित आश्रित चर के साथ मॉडल के साथ होता है, जो अज्ञात प्रपत्र के स्वत: पार के आटोमैरेसिव मॉडल टी II, यहां पर निर्भर चर एक संरचनात्मक भूमिका में प्रकट होते हैं, उनके प्रभाव की पहचान सीरियल सहसंबंध के रूप में की जा रही है, कड़ाई से बहिर्जात regressors की उपलब्धता के लिए धन्यवाद अनुमान जीएमएम में लघु और लंबे पैनल के दृष्टिकोण से चर्चा की जाती है और सिगरेट की लत का एक मॉडल एक उदाहरण के रूप में प्रयोग किया जाता है। अज्ञात रूप, घरेलू सिगरेट की लत, शॉर्ट और लम्बी पट्टियां, सख्ती से बहिर्जात regressors. Keywords autoconrelation. Chapter 8 मॉडल जिसमें कुछ त्रुटियों वर्तमान कंसल्टेंसी वैरिएबल के वर्तमान और lagged मूल्यों से स्वतंत्र मतलब के साथ सौदों, लेकिन अपने भविष्य के मूल्यों के साथ नहीं, आंशिक समायोजन, यूलर समीकरण और क्रॉस-कंट्री विकास उदाहरण के तौर पर चर्चा किए जाते हैं छोटे और बड़े टी दृष्टिकोण से आकलन के लिए वैकल्पिक दृष्टिकोण माना जाता है उन आकड़ों के लिए विशेष ध्यान दिया जाता है जो चर के स्तरों के बारे में जानकारी का उपयोग करते हैं फ़िल्टरिंग और इष्टतम उपकरणों w की अप्रासंगिकता के रूप में अनुक्रमिक क्षण की शर्तों को भी माना जाता है। केयेड्स क्रॉस-कंट्री ग्रोथ, यूलर समीकरण, वेरिएबल्स के स्तर पर जानकारी, फ़िल्टरिंग की अप्रासंगिकता, आंशिक समायोजन, इष्टतम उपकरण, पूर्वनिर्धारित वैरिएबल, अनुक्रमिक क्षण की स्थिति। लम्हें अनुमानित भाग चतुर्थ दो अतिरिक्त अध्याय हैं जो क्षणों के आकलन और इष्टतम सहायक चर के सामान्यीकृत सिद्धांत के सिद्धांत में मुख्य परिणामों की समीक्षा करते हैं इन अध्यायों का उद्देश्य पुस्तक को स्वस्थ रूप से आत्मनिर्भर करना है पहला व्यक्ति क्षणों की आकलन समस्याओं का तरीका पेश करके शुरू होता है, उसके बाद a general formulation of GMM estimation and testing, using 2SLS and 3SLS as examples The chapter deals with consistency, asymptotic normality, asymptotic variance estimation, optimal weight matrix, and Sargan tests of overidentifying restrictions. Keywords asymptotic variance estimation, generalized method of moments, moments estimation problems, overidentifying r estrictions, Sargan tests. B Optimal Instruments in Conditional Models This chapter considers models defined by conditional moment restrictions The focus of the discussion is in finding the optimal instruments for each type of model that is considered The problem is first solved for the linear regression model, which is the most familiar context, and then the same procedure is used for increasingly more complex models. Keywords conditional moment restrictions, conditional models, linear regression, optimal instruments.