7 ( 7 ( Workfile Excel hatuden 1000kWh kion_average kion_max kion_min date holiday *1 obon 7.1 Workfile 1. Workfile File - New -

5.2 White

1 EViews 1 : 2007/5/15 2007/5/25 1 EViews 4 2 ( 6 2.1............................................ 6 2.2 Workfile............................................ 7 2.3 Workfile............................................

4.9 Hausman Test Time Fixed Effects Model vs Time Random Effects Model Two-way Fixed Effects Model

1 EViews 5 2007 7 11 2010 5 17 1 ( ) 3 1.1........................................... 4 1.2................................... 9 2 11 3 14 3.1 Pooled OLS.............................................. 14

4 OLS 4 OLS 4.1 nurseries dual c dual i = c + βnurseries i + ε i (1) 1. OLS Workfile Quick - Estimate Equation OK Equation specification dual c nurser

1 EViews 2 2007/5/17 2007/5/21 4 OLS 2 4.1.............................................. 2 4.2................................................ 9 4.3.............................................. 11 4.4

1 I EViews View Proc Freeze

EViews 2017 9 6 1 I EViews 4 1 5 2 10 3 13 4 16 4.1 View.......................................... 17 4.2 Proc.......................................... 22 4.3 Freeze & Name....................................

y i OLS [0, 1] OLS x i = (1, x 1,i,, x k,i ) β = (β 0, β 1,, β k ) G ( x i β) 1 G i 1 π i π i P {y i = 1 x i } = G (

7 2 2008 7 10 1 2 2 1.1 2............................................. 2 1.2 2.......................................... 2 1.3 2........................................ 3 1.4................................................

DVIOUT-ar

1 4 μ=0, σ=1 5 μ=2, σ=1 5 μ=0, σ=2 3 2 1 0-1 -2-3 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 4 3 2 1 0-1 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 4 3 2 1 0-1 -2-3 -4-5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 8 μ=2, σ=2 5 μ=1, θ 1 =0.5, σ=1

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1 章 : はじめての EViews 2018/02/02 新谷元嗣 藪友良 高尾庄吾 1 ここでは分析を行うにあたって 代表的なツールの 1 つとして EViews について解説しよう EViews は 時系列分析に強みを持つ統計ソフトであり その使い易さ また高度な分析に対応できることから 官公庁を中心に広く用いられている 1. データの入力と保存 EViews では データを特有のファイル形式である

<4D F736F F D20939D8C7689F090CD985F93C18EEA8D758B E646F63>

Gretl OLS omitted variable omitted variable AIC,BIC a) gretl gretl sample file Greene greene8_3 Add Define new variable l_g_percapita=log(g/pop) Pg,Y,Pnc,Puc,Ppt,Pd,Pn,Ps Add logs of selected variables

2つの操作メニューワークファイル上での操作は 2 種類のメニューから選んで操作する 1 つはメイン画面に付いている メイン画面のメニュー でもう一つは オブジェクトごとのメニュー である 一般的なメニューは メイン画面のメニュー で選び 系列 グラフなどのオブジェクトごとに特有なメニューはオブジェク

第 1 章 Eviews の使い方 EViews とはQMS 社が開発した計量経済学用のソフトウエアである さまざまな推計法がボタンを押したり 式を入力するだけで実行できる初心者になじみやすいソフトウエアだ そのうえ プログラム機能も有しており 複雑なデータの加工やさまざまな推計結果の出力も可能であり 上級者が使っても使いでのあるものになっている ワークファイル中心に構成 EVIews はワークファイル

Microsoft Word - eviews2_20150526

2015/05/26 新 谷 元 嗣 藪 友 良 高 尾 庄 吾 2 章 : 定 常 時 系 列 モデル ここでは 教 科 書 2 章 ( 定 常 時 系 列 モデル)の 内 容 を 再 現 する 具 体 的 には ARMA モデルに おける 同 定 推 定 の 手 順 構 造 変 化 の 問 題 を 説 明 する 1 コレログラム Workfile を 新 規 作 成 し ホームページの SIM2.xls

ECCS. ECCS,. ( 2. Mac Do-file Editor. Mac Do-file Editor Windows Do-file Editor Top Do-file e

1 1 2015 4 6 1. ECCS. ECCS,. (https://ras.ecc.u-tokyo.ac.jp/guacamole/) 2. Mac Do-file Editor. Mac Do-file Editor Windows Do-file Editor Top Do-file editor, Do View Do-file Editor Execute(do). 3. Mac System

Microsoft Word - eviews2_

2018/02/02 新谷元嗣 藪友良 高尾庄吾 2 章 : 定常時系列モデル ここでは教科書 2 章 ( 定常時系列モデル ) の内容を再現する 具体的には ARMA モデルにおける同定 推定の手順 構造変化の問題を扱う 1 コレログラム Workfile を新規作成し ホームページの SIM2.xls から データを読み込もう 人工的に発生させたデータなので Date specification

E-Views　簡単な使い方

E-Views 入門 データの読み込み テキストファイル CSV 型 固定長ファイル Excel ファイル 記述統計 グラフ 回帰分析 仮説検定 内容 データの読み込み テキストファイル CSV ファイル データの区切りがカンマ, 改行でコードの区切り 空白またはタブをデータの区切りとする場合もある 固定長ファイル 多くのソフトでは,CSV ファイルの第 1 行に説明変数の名前を含めておくと説明変数も含めて読み込んでくれる

AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t

87 6.1 AR(1) y t = φy t 1 + ɛ t, ɛ t N(0, σ 2 ) 1. Mean of y t given y t 1, y t 2, E(y t y t 1, y t 2, ) = φy t 1 2. Variance of y t given y t 1, y t 2, V(y t y t 1, y t 2, ) = σ 2 3. Thus, y t y t 1,

80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = i=1 i=1 n λ x i e λ i=1 x i! = λ n i=1 x i e nλ n i=1 x

80 X 1, X 2,, X n ( λ ) λ P(X = x) = f (x; λ) = λx e λ, x = 0, 1, 2, x! l(λ) = n f (x i ; λ) = n λ x i e λ x i! = λ n x i e nλ n x i! n n log l(λ) = log(λ) x i nλ log( x i!) log l(λ) λ = 1 λ n x i n =

Stata11 whitepapers mwp-037 regress - regress regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F(

mwp-037 regress - regress 1. 1.1 1.2 1.3 2. 3. 4. 5. 1. regress. regress mpg weight foreign Source SS df MS Number of obs = 74 F( 2, 71) = 69.75 Model 1619.2877 2 809.643849 Prob > F = 0.0000 Residual

P00表紙.ai

% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti One-sample test of pr

1 1. 2014 6 2014 6 10 10% 10%, 35%( 1029 ) p (a) 1 p 95% (b) 1 Std. Err. (c) p 40% 5% (d) p 1: STATA (1). prtesti 1029 0.35 0.40 One-sample test of proportion x: Number of obs = 1029 Variable Mean Std.

Stata 11 Stata ts (ARMA) ARCH/GARCH whitepaper mwp 3 mwp-083 arch ARCH 11 mwp-051 arch postestimation 27 mwp-056 arima ARMA 35 mwp-003 arima postestim

TS001 Stata 11 Stata ts (ARMA) ARCH/GARCH whitepaper mwp 3 mwp-083 arch ARCH 11 mwp-051 arch postestimation 27 mwp-056 arima ARMA 35 mwp-003 arima postestimation 49 mwp-055 corrgram/ac/pac 56 mwp-009 dfgls

10

z c j = N 1 N t= j1 [ ( z t z ) ( )] z t j z q 2 1 2 r j /N j=1 1/ N J Q = N(N 2) 1 N j j=1 r j 2 2 χ J B d z t = z t d (1 B) 2 z t = (z t z t 1 ) (z t 1 z t 2 ) (1 B s )z t = z t z t s _ARIMA CONSUME

第11回：線形回帰モデルのOLS推定

11 OLS 2018 7 13 1 / 45 1. 2. 3. 2 / 45 n 2 ((y 1, x 1 ), (y 2, x 2 ),, (y n, x n )) linear regression model y i = β 0 + β 1 x i + u i, E(u i x i ) = 0, E(u i u j x i ) = 0 (i j), V(u i x i ) = σ 2, i

: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V F1 + E1; V2 = 25*V *F1 + E2; V3 = 16*V *F1 + E3; V4 = 10*V F2 + E4; V5 = 19*V99

218 6 219 6.11: (EQS) /EQUATIONS V1 = 30*V999 + 1F1 + E1; V2 = 25*V999 +.54*F1 + E2; V3 = 16*V999 + 1.46*F1 + E3; V4 = 10*V999 + 1F2 + E4; V5 = 19*V999 + 1.29*F2 + E5; V6 = 17*V999 + 2.22*F2 + E6; CALIS.

第2回：データの加工・整理

2 2018 4 13 1 / 24 1. 2. Excel 3. Stata 4. Stata 5. Stata 2 / 24 1 cross section data e.g., 47 2009 time series data e.g., 1999 2014 5 panel data e.g., 47 1999 2014 5 3 / 24 micro data aggregate data 4

日本内科学会雑誌第102巻第4号

２００７年０８月号　０２２４１６／０８１２　会告

ε

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q10-2 テキスト P191 1. 記述統計量 ( 変数 :YY95) 表示変数として 平均 中央値 最大値 最小値 標準偏差 観測値 を選択 A. 都道府県別 Descriptive Statistics for YY95 Categorized by values of PREFNUM Date: 05/11/06 Time: 14:36 Sample: 1990 2002 Included

28

y i = Z i δ i +ε i ε i δ X y i = X Z i δ i + X ε i [ ] 1 δ ˆ i = Z i X( X X) 1 X Z i [ ] 1 σ ˆ 2 Z i X( X X) 1 X Z i Z i X( X X) 1 X y i σ ˆ 2 ˆ σ 2 = [ ] y i Z ˆ [ i δ i ] 1 y N p i Z i δ ˆ i i RSTAT

帳票設計ツールの使用手引き_V1.PDF

SS_kinou_hyou1_4_BP

Autumn 2005 1 9 13 14 16 16 DATA _null_; SET sashelp.class END=eof; FILE 'C: MyFiles class.txt'; /* */ PUT name sex age; IF eof THEN DO; FILE LOG; /* */ PUT '*** ' _n_ ' ***'; END; DATA _null_;

1 2 3 1 34060120 1,00040 2,000 1 5 10 50 2014B 305,000140 285 5 6 9 1,838 50 922 78 5025 50 10 1 2

0120-563-506 / 9001800 9001700 123113 0120-860-777 163-8626 6-13-1 Tel.03-6742-3111 http://www.himawari-life.co.jp 1 2 3 1 34060120 1,00040 2,000 1 5 10 50 2014B 305,000140 285 5 6 9 1,838 50 922 78 5025

yamato_2016_0915_色校_CS3.indd

3. みせかけの相関単位根系列が注目されるのは これを持つ変数同士の回帰には意味がないためだ 単位根系列で代表的なドリフト付きランダムウォークを発生させてそれを確かめてみよう yと xという変数名の系列をを作成する yt=0.5+yt-1+et xt=0.1+xt-1+et 初期値を y は 10

第 10 章 くさりのない犬 はじめにこの章では 単位根検定や 共和分検定を説明する データが単位根を持つ系列の場合 見せかけの相関をする場合があり 推計結果が信用できなくなる 経済分析の手順として 系列が定常系列か単位根を持つ非定常系列かを見極め 定常系列であればそのまま推計し 非定常系列であれば階差をとって推計するのが一般的である 1. ランダムウオーク 最も簡単な単位根を持つ系列としてランダムウオークがある

「住宅に関する防犯上の指針」案

PAC PAC PAC

PAC PAC PAC + / 398,145,048 411,745,732 13,600,684 24,250,351 25,778,560 1,528,209 4,241,016 3,942,000 299,016 426,636,415 441,466,292 14,829,877 74,000,000 74,000,000 0 74,000,000 74,000,000 0 178,367,442

Microsoft Word - eviews6_

6 章 : 共和分と誤差修正モデル 2017/11/22 新谷元嗣 藪友良 石原卓弥 教科書 6 章 5 節のデータを用いて エングル = グレンジャーの方法 誤差修正モデル ヨハンセンの方法を学んでいこう 1. データの読み込みと単位根検定 COINT6.XLS のデータを Workfile に読み込む このファイルは教科書の表 6.1 の式から 生成された人工的なデータである ( 下表参照 )

,

iR-ADV C2230/C2220 製品カタログ

JSP58-program

D223-246_SR_DENSEI_QX

Rotem Meter View Software

Rotem Meter View (RMV) Version 2.05 Rotem Meter View Software PRIR42X9.DOC Page 1 1... 3 2... 3 3... 3 4... 4 5... 4 5.1 PC COM... 4 5.2 Excel... 5 5.3... 5 5.3.1... 5 5.3.2 Lost Contact Interval... 6

1 9 10 10 21 25 28 38 38 41 45 48 56 57 77 77 77 78 96 97 98 102 105 114 116 117 117 118 118 118 121 122 124 1 2 3 5 11 18 kwh 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985

untitled

1 Hitomi s English Tests 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 0 3 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 1 4 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 5 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0

206“ƒŁ\”ƒ-fl_“H„¤‰ZŁñ

51 206 51 63 2007 GIS 51 1 60 52 2 60 1 52 3 61 2 52 61 3 58 61 4 58 Summary 63 60 20022005 2004 40km 7,10025 2002 2005 19 3 19 GIS 2005GIS 2006 2002 2004 GIS 52 2062007 1 2004 GIS Fig.1 GIS ESRIArcView

Microsoft PowerPoint - TA報告（7）

TA 報告 (7) 実証会計学 Eviews の基本操作 藤井ゼミサブゼミ 6/21(Fri) @106 演習室京都大学大学院経済学研究科博士後期課程 1 回生渡邊誠士 注意 Eviews の操作は多くの方法が存在する 正直なところ 私自身も効率的な使い方ができているかどうかはわからない ( おそらくできていない ) きちんとした使い方は多くの本が出ているので 文献を調査して自学自習してください 1

untitled

2013. Apr.4 Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun 4/1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 5/1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 TEL WEB 1 2 3 4 1 2 3! ENTER 2013. 329 2013.

2. データの読み込み どのような計量経済パッケージを使うにしても, 最もつまづきやすいのが データの読み込み です. いかにユーザフレンドリーなインターフェイスをしていても, いかに高度な計量手法を簡単なコマンドで実行してくれるとしても, データを読み込んでくれないと話が進みませんが, ここでうま

ネコでもわかる EViews 入門 一橋大学国際 公共政策大学院 別所俊一郎 1. はじめに EViews は, とくに官公庁で広く使われているといわれている計量経済パッケージの 1 つです. 製造元のサイト (http://www.eviews.com/) を訪れてみると分かるように, Eviews の特徴は, modern windowing and object-based techniques

2 3

Sample 2 3 4 5 6 7 8 9 3 18 24 32 34 40 45 55 63 70 77 82 96 118 121 123 131 143 149 158 167 173 187 192 204 217 224 231 17 285 290 292 1 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38

Word 2000 Standard

.1.1 [ ]-[ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [OK] [ ] 1 .1.2 [ ]-[ ] [ ] [ ] [ [ ] [ ][ ] [ ] [ ] [ / ] [OK] [ ] [ ] [ ] [ ] 2 [OK] [ ] [ ] .2.1 [ ]-[ ] [F5] [ ] [ ] [] [ ] [ ] [ ] [ ] 4 ..1 [ ]-[ ] 5 ..2

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q4-1 テキスト P83 多重共線性が発生する回帰 320000 280000 240000 200000 6000 4000 160000 120000 2000 0-2000 -4000 74 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i dual A c tual Fi tted Dependent Variable: C90 Date: 10/27/05

com.ibm.etools.egl.jsfsearch.tutorial.doc.ps

EGL JSF ii EGL JSF EGL JSF.. 1................. 1 1:.... 3 Web.......... 3........... 3........ 4......... 7 2:...... 7..... 7 SQL.... 8 JSF.... 10 Web.... 12......... 13 3: OR....... 14 OR... 14.15 OR.....

2

2

2

ＪＭＰ V4 による生存時間分析

V4 1 SAS 2000.11.18 4 ( ) (Survival Time) 1 (Event) Start of Study Start of Observation Died Died Died Lost End Time Censor Died Died Censor Died Time Start of Study End Start of Observation Censor

untitled

January 2009 Rotor-Gene Q Sample & Assay Technologies 1 1-1 1.1 1-1 1.2 Rotor-Gene Q 1-1 1.3 Rotor-Gene Q 1-1 1.4 1-1 2 2-1 2.1 Run File 2-1 2.2 2-2 2.3 2-2 2.4 PCR 2-3 2.5 2-3 2.6 2-4 2.7 2-4 2.8 2-5

Isogai, T., Building a dynamic correlation network for fat-tailed financial asset returns, Applied Network Science (7):-24, 206,

H28. (TMU) 206 8 29 / 34 2 3 4 5 6 Isogai, T., Building a dynamic correlation network for fat-tailed financial asset returns, Applied Network Science (7):-24, 206, http://link.springer.com/article/0.007/s409-06-0008-x

2015_kisyuu

第13回：交差項を含む回帰・弾力性の推定

13 2018 7 27 1 / 31 1. 2. 2 / 31 y i = β 0 + β X x i + β Z z i + β XZ x i z i + u i, E(u i x i, z i ) = 0, E(u i u j x i, z i ) = 0 (i j), V(u i x i, z i ) = σ 2, i = 1, 2,, n x i z i 1 3 / 31 y i = β

STARTプログラム.indd

好きですまえばし

最小2乗法

2 2012 4 ( ) 2 2012 4 1 / 42 X Y Y = f (X ; Z) linear regression model X Y slope X 1 Y (X, Y ) 1 (X, Y ) ( ) 2 2012 4 2 / 42 1 β = β = β (4.2) = β 0 + β (4.3) ( ) 2 2012 4 3 / 42 = β 0 + β + (4.4) ( )

橡表紙参照.PDF

CIRJE-J-58 X-12-ARIMA 2000 : 2001 6 How to use X-12-ARIMA2000 when you must: A Case Study of Hojinkigyo-Tokei Naoto Kunitomo Faculty of Economics, The University of Tokyo Abstract: We illustrate how to

BR001

BR001 Stata 11 Stata Stata11 whitepaper mwp 3 mwp-027 22 mwp-028 / 40 mwp-001 logistic/logit 50 mwp-039 logistic/logit postestimation 60 mwp-040 margins 74 mwp-029 regress 90 mwp-037 regress postestimation

seminar0220a.dvi

1 Hi-Stat 2 16 2 20 16:30-18:00 2 2 217 1 COE 4 COE RA E-MAIL: ged0104@srv.cc.hit-u.ac.jp 2004 2 25 S-PLUS S-PLUS S-PLUS S-code 2 [8] [8] [8] 1 2 ARFIMA(p, d, q) FI(d) φ(l)(1 L) d x t = θ(l)ε t ({ε t }

α β *2 α α β β α = α 1 β = 1 β 2.2 α 0 β *3 2.3 * *2 *3 *4 (µ A ) (µ P ) (µ A > µ P ) 10 (µ A = µ P + 10) 15 (µ A = µ P +

Armitage 1 1.1 2 t *1 α β 1.2 µ x µ 2 2 2 α β 2.1 1 α β α ( ) β *1 t t 1 α β *2 α α β β α = α 1 β = 1 β 2.2 α 0 β 1 0 0 1 1 5 2.5 *3 2.3 *4 3 3.1 1 1 1 *2 *3 *4 (µ A ) (µ P ) (µ A > µ P ) 10 (µ A = µ P

MUA (Mail User Agent) MTA (Mail Transfer Agent) DNS (Domain Name System) DNS MUA MTA MTA MUA MB mailbox MB

MUA (Mail User Agent) MTA (Mail Transfer Agent) DNS (Domain Name System) DNS MUA MTA MTA MUA MB mailbox MB »» SMTP MAIL FROM: 250 sender ok RCPT TO: 250 recipient

PowerPoint 2002

5.1.1 [ ] [ ] 5 1 5.1.2 [ ] 5 2 5.1.3 [ ] [ ] 5 3 5.1.4 [ ] [ ] [ ] 5 4 5.2.1 [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [] [OK] 5 5 5.2.2 [ ] [ ] [ ] [ ] [ ] [] [ ] [ ] [OK] [OK] 5 6 5.2.3 3-D 3-D [ ] [3-D] 3D 5 7 5.2.4 [Ctrl]

Indent DTP Tab tab 1

Microsoft Word - 計量研修テキスト_第5版）.doc

Q3-1-1 テキスト P59 10.8.3.2.1.0 -.1 -.2 10.4 10.0 9.6 9.2 8.8 -.3 76 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 R e s i d u al A c tual Fi tte d Dependent Variable: LOG(TAXH) Date: 10/26/05 Time: 15:42 Sample: 1975

Stata 11 Stata ROC whitepaper mwp anova/oneway 3 mwp-042 kwallis Kruskal Wallis 28 mwp-045 ranksum/median / 31 mwp-047 roctab/roccomp ROC 34 mwp-050 s

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Microsoft Word - Live Meeting Help.docx

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