Eviews7.0破解版

EViews7.0是一款世界性的计量经济学软件,EViews 7的强大功能和容易使用使得它成为任何需要处理时间序列，横截面，或纵向(longitudina)数据人员的理想软件包。通过EViews，您可以快速和有效的管理您的数据，执行计量经济学和统计分析，生成预测或模型仿真，和产生可用于出版或包含到其它应用程序中的高质量的图形和表格。

创新的图形化面对对象的用户界面和强大的分析引擎，EViews完美结合了现代软件技术和您需要的特征,在一个灵活的界面下提供了空前强大的功能。

使用说明

本站提供的EViews 7.0破解版为绿色版本，打开解压即可使用，第一次使用的时候会问你要不要检测并更新license文件，选择No(and Stop Checking)，即不更新并且不要再检测了。

EViews 7新增功能

EViews 7有着大量的令人激动的更新和改善。下面是7版本的一些最重要的新特征

性能

■ 优化了常规性操作，使得计算更快

■ 客户可自定义多处理器/内核支持

EViews界面

■ "主题"支持，可以让您自定义您EViews窗口的外观

■ 全面加强的拖拉操作支持

■ 改善的命令输入界面，带有加强的命令编辑和撤销，以及命令窗口的取消停靠

■ 改善的图形选项界面

■ 更新全局选项界面

■ 自动从web获得更新，确保您的EViews 7永远都是最新的

■ 新编译的基于HTML格式的帮助系统

数据处理

■新的workfile数据周期，高频率(当天)数据，完全支持小时，分钟和秒周期，多年，半个月，2星期，10天和每天，有着随意的每周的日期范围。■ 对字符支持的极大加强，包括新的字符和字符矢量对象，一个加强的用于创建和操作字符列表的新函数库，以及改善的编程支持

■ EViews现在直接提供对于 FRED? (Federal Reserve Economic Data) 数据的连接，打开，查询和导入的支持

■ 支持读取Excel 2007 XLSX文件

■ 改善的数据导入功能，有着读入外部数据到已经存在的工作文件 (workfile)的更强大的命令行工具

图形

■ 新的"live"图形，随相应数据的更改而自动更新

■ 改善的图形选项界面

■ 交互式观测值信息显示，让您观察和图形上数据关联的标签和值

■ 改善的控制在尺度/坐标轴上日期的格式

■ 用于观测值尺度/坐标轴的更加灵活的自定义观测值标签

■ 增加的控制日期标签位置和两行标签

■ 增强的控制日期/观测值坐标轴网格线的放置

编程支持

■ 用户定义对话框功能让您可以创建对话框来和用户交互

■ 程序现在支持记录消息曰志

■ 程序文件编辑器支持快速多行注释

■ 对字符支持的极大加强，包括新的字符和字符矢量对象，一个加强的用于创建和操作字符列表的新函数库，以及改善的编程支持

■ 加强的对文本对象的支持

■ 新的对象数据成员

■ 新的通用信息函数

外部界面

■ 新的EViews Microsoft Excel插件提供了简单的用于从Microsoft Excel 中读取保存到EViews workfile和数据库中的数据

■ 外部程序可以使用新的EViews OLEDB驱动来读取保存到EViews workfiles (WF1)和EViews数据库中的数据

■ 您可以通过创建脚本或程序让EViews COM automation服务器启动或控制EViews,传输数据或执行EViews命令

■ EViews COM automation客户端支持MATLAB and R,让您可以使用 EViews来和强大的MATLAB和R的编程语言进行交互

计量经济学和统计

计算

■ 插补工具(线性，对数线性，Catmul-Rom Spline, Cardinal Spline)现在已经作为一个序列过程

■ Whitening现在已经作为一个序列或组过程

■ Long-run方差和协方差现在可以从序列或序列组中被计算

■ 在序列中的随机游动或martingale的方差率检验

■ 用于协整的单方程检验使用协整(cointegrating)回归来用于序列组或方程估计

评估

■ 极大的改善了单方程的工具变量(Instrumental Variables)/两阶段平方(Two-Stage Least Squares)和GMM估计(带有新的对LIML和K-class估计的支持)

■ 内置的对于单方程协整(cointegrating)回归的规范和估计的支持

■ 对于广义线性模型(Generalized Linear Models)的规范和估计的支持

■ 新的用于对加权最小平方(weighted least squares)指定权重的方式

诊断

■对于单方程回归模型的系数协方差估计量的扩展选择

■用于单方程回归模型的加强的后评估(post-estimation)诊断

■用于TSLS和GMM方程的新的检验和诊断视图