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eviews13软件免费破解版

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类型：软件应用工具
版本：v13.0.0.0 激活版
大小：369.3M
更新：2025-07-23 17:59
语言：中文
等级：
平台：Win11, Win10, Win7, Win8

eviews13软件免费破解版为经典的数据分析软件，能够对数据进行整合分析和预测，支持多维度分析，记过精准度高，参考价值强，可以应用于众多场景，是不可多得的分析工具。

官方介绍

EViews是一款强大的经计量经济学分析应用程序，专注于操作时间序列、面数据与纵向分析。这款软件具有数据管理体系、分析统计、构建模型与未来预测等特性，并包括多样化的分析与模型检测结果工具。EViews以其易懂的用户设计界面以及高效的算力机制著称，在诸如经济学及金融等多个行业内部广获推崇应用于分析及推算场景。

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eviews破解版主要功能

数据处理

与Python集成。

重复分析。

分割观测的高到低频转换方法。

EViews界面

交互式命令浏览器，用于查看对象及其文档的所有适用命令。

名称和命令自动完成。

基于价值的电子表格和Geomap着色。

估算值

改进的贝叶斯VAR。

混合频率VAR。

切换VAR（Markov和简单）。

弹性网和LASSO机器学习。

功能系数和局部回归。

其他群集健壮标准错误。

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eviews13安装破解教程

双击Setup.exe安装，弹出安装对话框

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打开桌面快捷方式，软件正常打开，EView13 软件安装成功

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eviews13软件免费破解版特色

时间序列数据处理

集成支持处理日期和时间序列数据(周期性和不规则)。

支持常见的例行频率数据(年、半年、季度、月、月、双周、十天、周、日- 5天、日、7天)。

支持高频(日内)数据，允许小时、分、秒频率。此外，还有不太常见的常规频率，包括多年、双月、双周、十天和每周任意天数的每日范围。专业的时间序列函数和运算符:滞后、差分、对数差分、移动平均等。

变频:各种方式由高到低，由低到高。

指数平滑:单次，双次，Holt-Winters和ETS平滑。内置自回归工具。

Hodrick-Prescott过滤。

带通(频率)滤波器:Baxter-King, Christiano-Fitzgerald固定长度和全样本非对称滤波器。

季节性调整:Census X-13、STL Decomposition、moveeg、X-12-ARIMA、Tramo/Seats、每日调整、移动平均线。填充序列中缺失值的插值:线性、对数线性、卡特穆尔-罗姆样条、基数样条。

小波变换、方差分解、离群值检测和阈值处理。

基础

基础数据汇总;小组总结。

方程检验:t检验、方差分析(平衡与不平衡、有无异方差)。， Wiloon, mham - mhiney，中位数卡方，Kus a Vials,vands lNledenF检验，Siegr Tnse y, Batet L venbrown - forsythe。

单向制表;具有关联度量(Phi系数，Cramer V，偶然系数)和独立性检验(Pearson卡方，似然比G'2)的交叉表。协方差和相关分析，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、双标图和载荷图，加权成分评分计算。

因子分析允许使用30多种不同的正交和倾斜方法中的一种来计算关联度量(包括协方差和相关性)、唯一性估计、因子负载估计和因子得分，以及估计诊断和因子旋转。正态分布、指数分布、极值分布、Logistic分布、卡方分布、Weibul分布或Gamma分布的经验分布函数(EDF)检验(Kolmogorov-Smirnov

利利福斯，克莱默冯米塞斯，安德森达林。

沃森)。

直方图，频率多边形，边缘频率多边形，平均位移直方图，CDF-幸存者-分位数，分位数-分位数，核密度，拟合理论分布，箱形图。散点图具有参数和非参数回归线(LOWESS，局部多项式)，核回归(Nadaraya-Watson，局部线性，局部多项式)或置信椭圆。

面板和池

分组、周期统计检验。

单位根检验:Levin-Lin-Chu, Breitung, lm-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri, PANIC, CIPS。协整检验:Pedroni, Kao, Maddala和Wu。

面板内的系列协方差和主成分。

dumitrescue - hurlin(2012)面板因果检验。

横断面相关性检验。

时间序列

自相关、部分自相关、互相关、Q统计。

格兰杰因果检验，包括群体格兰杰因果检验。

单位根检验:Augmented Dickep-Flr、GLS transform Dickey-ille、Pilis+Peron、KPS$、Eioticearosonr-Sck Point Opi mal、Ng-Peron、断点单位根检验、季节单位根检验;协整检验:Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park附加变量和Hansen稳定性。

独立性检验:Brock, Dechert, Scheinkman和LeBarone

方差比检验:Lo和MacKilay, Kim wild boosra, Wwightis秩-分数和符号检验，Wald和多重比较方差比检验(Fichardson和Smith, Chow和Denming)。使用非参数核(new - west 1987, Andrews 1991)、参数VARHAC (Den Haan and Levin 1997)和预白化核计算长期方差和协方差

对称或单边长期合作者(Andrews and Monahan, 1992)

差分法。此外，EWews支持内核估计器的Andrews(191)和Newey-Wes(194)自动带宽选择方法，以及基于VARHAC和预白化估计的延迟长度选择方法的信息标准。

变量选择和机器学习

七种不同选择程序的逐步回归。-LASSO变量选择。

弹性网、脊回归和LASSO估计。自动搜索/GETS变量选择。自动ARIMA规范

线性和非线性普通最小二乘(多元回归)。使用PDL对任意数量的自变量进行线性回归。稳定回报。

非线性估计的解析导数。加权最小二乘法。

怀特与其他异方差一致，新p、新west标准误差稳健。HAC尺度误差可以使用非参数核、参数VNAFHC和项白化核方法计算，并允许Andrevs和Newey West自动带宽选择方法用于核估计，以及基于滞后长度选择方法的信息准则用于VARHAC和预白化估计。

聚类标准误差。

线性分位数回归和最小绝对偏差(LAD)，包括Huber's Sandwich和bootapping协方差计算。阈值回归包括TAR和SETAR，平滑阈值回归包括STAR。

ARDL估计，包括协整的边界检验方法。

弹性网格，脊回归和LASSO估计。

函数系数估计。

ARMA和ARMAX

具有自回归移动平均、季节性自回归和季节性移动平均误差的线性模型。具有AR和SAR规格的非线性模型。

使用Box和Jenkins、条件最小二乘、ML或GLS回溯方法进行估计。部分集成ARFIMA模型。

有限因变量模型

二进制Logit, Probit和Gompit(极值)。有序Logit, Probit和Gompit(极值)。

具有正常值、逻辑值和极值误差(Tobit等)的截断和截断模型。使用泊松、负二项和准极大似然(QML)规范计算模型。Heckman选择模型。

Huber/White稳健标准误差。

计数模型支持广义线性模型或QML标准误差。

二元模型的Hosmer-Lemeshow和Andrews拟合优度检验。

轻松保存结果(包括广义残差和梯度)到新的EViews对象，以供进一步分析。一个通用的GLM估计引擎可以用来估计这些模型中的几个，并可选择包括鲁棒协方差。面板数据/组合时间序列，横断面数据

具有附加截面和周期性固定或随机效应的线性和非线性估计。

随机效应模型中分量方差的二次无偏估计(QUE)的选择:Swamy-Arora, Wallace-Hussain, wansbeck - kapteyn;2个具有截面和周期性固定或随机效应的sls /IV估计器。

在变换规范上使用非线性最小二乘法估计AR误差

广义最小二乘、广义2SLS/IV估计、允许横截面或周期性异方差的GMM估计以及相关规范。使用预定工具(Arellano-Bond)对特定时期的一阶差分或正交偏差进行线性动态面板数据估计。

面板序列相关检验(Arellano-Bond)。

稳健标准误差计算包括七种稳健白面校正标准误差(PCSE)。系数限制、遗漏和冗余变量检验，相关随机效应的Hausmann检验。

面板单位根检验:Levin-Lin-Chu, Breitung, m- pesaran - shin, Fisher类型检验使用ADF和PP检验(Maddala-Wu, Choi)， Hadri，面板协整估计:完全修正OLS(FMOLS, Pedroni 2000)或动态普通最小二乘(DOLS, Kao and Chaing 2000, Mark and Sul 2003)联合平均组(PMG)估计。