トップ商品一覧EViewsEviews11の新機能EViews11の新機能(2019年4月)EViews11がリリースされました。EViews11がリリースされました。ここではEViews11の新機能の一部を紹介します。グラフ機能ジオグラフィカルマップEViewsは新しいオブジェクトとしてgeomapオブジェクトを用意しました。このオブジェクトはシェープファイルを読み込むためのオブジェクトです。シェープファイルは地図情報の保存と記述を可能にするデータファイルで、インターネット上の様々なサイトから入手可能です。EViews11では、シェープファイルの地図情報にワークファイルの変数を対応させることで数値の空間的な特徴を視覚的に表現することができます。VAREViews11では、これまで一推定式において利用可能であったMIDASの機能をVARモデルでサポートしました。ベイズと古典的なVARの技術を利用した非加重UMIDASをサポートしています。VAR分析で利用する変数は月次や四半期など一定の観測度数に統一する必要があります。マクロ経済変数を扱う研究者にとって、この条件を満たすことが難しいケースがあります。実際のデータ分析の場面では止む無く、高頻度のデータを低頻度のデータに変換して全ての変数の観測度数を一致させるしかありませんでした。データの集約により、一定割合の情報がモデル推定において失われていました。MIDAS回帰)により、この問題は解決されていました。MIDASは仕組みとして高頻度のデータを複数の低頻度のデータで構成しており、高頻度データの情報を損なうことはありません。この手法の負の側面はモデルにおける変数の数が増え、これは自由度を小さくしてしまうことです。MIDASモデルは工夫として多項式を利用した加重手法を利用して、自由度減少の程度を和らげます。2016)を一般的に利用します。VAR分析ではデータの集約に対応したいくつかのアプローチが近年提案されています。異なる度数のデータを用いたVARでは次の3つの提案に代表されます。Song(2013)の状態空間モデルによるアプローチGhysels(2016)によるUMIDASGhysels(2016)による多項式加重を利用したMIDASスイッチングVARこれまで一推定式において利用可能であったレジームスイッチングの機能をVARモデルでサポートしました。一推定式と同じくスイッチングの種類としてシンプルとマルコフの選択肢があります。レジームごとに変化する項目として平均とモデルの定数項のどちらを選び、レジームの数を設定します。係数がレジームごとに変化するか否かの選択も可能です。誤差項の共分散行列についても設定できます。回帰分析における線形回帰モデルは被説明変数と説明変数間に線形な関係を想定するものです。一方で、両者の間に非線形な関係がある場合には説明変数のべき乗項を利用する多項回帰というものも用意されています。多項回帰の場合、決定係数が自動的に高くなってしまったり、極端な外れ値を発生させてしまうことがあります。多項式回帰によるフィット曲線は滑らかになりすぎるという欠点があり、微妙な変動を適切にモデル化することができません。関数型係数回帰は本来の説明変数を他の変数の関数としてモデル化し、推定値を変数ではなく、他の変数からなる関数に対応させるものです。このテクニックの舞台裏ではテイラーの定理による線形化と、ローカルエリアを越えるデータに対するペナルティの作成メカニズムを利用しています。