EViews 12製品情報

新しいワークファイルフォーマット(.WF2)が導入されました。これは、JSONを使用したテキストベースのフォーマットで、テキストエディタでワークファイルを開き、データ要素を確認できます。デフォルトでは、.WF2はフォーマットされていない(改行やタブ文字の無い)JSONを生成し、GZIPで圧縮されます。これらは、設定でフォーマットされた非圧縮の、高速読み取りが可能なファイルに変更することもできます。

.WF2形式はオプションです。従来の.WF1形式は後方互換性があり、変わらず利用できます。

出力・印刷機能が強化され、マークダウン言語をサポートしました。表、グラフ、その他の出力結果をマークダウンフォーマットで出力できます。
EViewsからの出力結果をマークダウンで保存するには、右クリックからSave to Diskを選択し、File typeドロップダウンでMarkdownを選択します。

EViews12では、回帰分析の外れ値と構造変化を検出するツールとして、indicator saturationアプローチが加わりました。最小二乗法に含まれる外れ値変数、シフト変数およびトレンド変数を自動的に検出します。外れ値変数は1つの観測値で1を取り、その他で0を取ります。シフト変数は0を取り、定数項のシフト後に1を取ります。トレンド変数は、0を取り、トレンドが増加すると1単位増加します。GETS (General to Specific)アルゴリズムを使用して、観測値がこれらのどの変数であるかを検出します。

Mixed Data Sampling (MIDAS)回帰モデルは、異なる度数のデータを使用して回帰分析を行う、推定手法です。EViews12では、既存のMIDASツールボックスが拡張され、U-MIDASの推定で、GETSを使用した変数選択とindicator saturationが利用可能になりました。

過去のEViewsでは、パネルデータとプーリングモデルにおいて、クロスセクショナルまたは期間のクラスターを考慮した係数の共分散を計算していました。EViews12はこの機能を拡張し、クロスセクションと期間の両方で定義されるクラスターに頑健な共分散を計算します。

ウェーブレット解析を使用して、系列を長期変動(ウェーブレット・スムース)と短期変動(ウェーブレット・ディテール)に分解します。これによって、一時的な要因を取り除き、系列の長期の近似を入手、系列分散を検出・分解、外れ値の検出が可能になりました。 主成分・主因子分析では、因子選択が可能になりました。Bai and Ng (2002)とAhn and Horenstein (2013)の、主成分・因子の数を決定するためのモデル選択に対応しました。

ウェーブレット解析を使用して、系列を長期変動(ウェーブレット・スムース)と短期変動(ウェーブレット・ディテール)に分解します。さらにウェーブレット解析では次分析が可能です。

• 系列から一時的な変動を取り除き、長期的な近似を得る (スレショールディング)
• 外れ値の検出
• 系列の分散分析

クロスセクション依存の検定は、第二世代パネル単位根検定とも呼ばれます。EViews12は2つの検定、Bai and Ng (2004)のPanel Analysis of Nonstationary in Idiosyncratic and Common Component (PANIC)と、Pesaran (2007)のCross-sectionally Augmented IPS (CIPS)をサポートしています。

因子を用いる分析では、使用する因子数の選択が重要になります。EViews12では、データに基づくBai and Ng (2002)とAhn and Horenstein (2013)のアプローチが追加されました。このアプローチでは、次元削減のコンセプトを用いて因子数を選択します。