Protocolo SUNEDU uso y seguridad para Laboratorio/Taller de Informática

El laboratorio de Informática de la Facultad de Economía denominado CIFEC 1, está implementado con INTRANET, suministrado por INFOUNSA que también es aprovechado para sala de docentes y algunas unidades de investigación de la facultad. Dispone de 36 equipos de cómputo marca LENOVO Intel Core I7 con su respectivo proyector, para el desarrollo de actividades académicas, investigación, licenciamiento y de capacitación para docentes, alumnado, personal  administrativo y terceros (Personal de los Ministerios y responsables de Programas Sociales del Estado, etc.) con software para Econometría, con simulaciones de riesgos y proyecciones estadísticas virtuales de bases de Datos confiables.

Adicionalmente brindamos los servicios de mantenimiento preventivo en software y hardware con el que se puede dar un mejor soporte a las actividades de los laboratorios y oficinas de toda la Facultad y comunidad agustina que lo requiera.

Servicios de Impresiones, fotocopias, grabado de CDs y DVDs y scanneos títulos, libros de actas, otros y consultaría.

Tenemos la visión de constituirnos en la mejor infraestructura de cómputo de apoyo a la investigación y para la educación de los alumnos universitarios, docentes e investigadores.

Seguridad y recomendaciones para el uso del laboratorio de Informática.

Seguridad en el laboratorio:

1. El usuario que dese utilizar el laboratorio de informática, deberá de identificarse y entregar su carnet Universitario vigente, al encargado del laboratorio.
2. La relación de usuarios del laboratorio es para tener un registro de los usuarios con fines de seguridad y responsabilidad de equipo asignado.
3. No Ingresar ni manipular objetos metálicos punzo cortantes.
4. No se deberá de manipular los cables ni equipos del laboratorio de cómputo, sin previa autorización del encargado.
5. A los alumnos NO se les permitirá permanecer en el laboratorio si muestran malas conductas que incomoden a los demás usuarios y serán sancionados.
6. Durante el desarrollo de las practicas no se permitirá la visita de personas ajenas a la asignatura a menos que tengan algún asunto a tratar por lo que deberá solicitar permiso para ingresar.
7. Queda estrictamente prohibido fumar, comer o tomar líquidos (refrescos, yogurt, licuados, etc) dentro del laboratorio.
8. Se debe evitar cualquier manipulación de muebles o equipos.
9. Está totalmente prohibido fumar en el laboratorio.
10. Está totalmente prohibido hacer bulla o sonidos que perturben en el laboratorio.
11. Está totalmente prohibido Ingresar con alimentos al laboratorio.
12. No ensuciar el laboratorio, use el basurero.
13. Si necesitan conectar celulares o laptops, solicitar permiso al encargado de laboratorio.
14. Cualquier maltrato o mala intención al inmobiliario o equipos del laboratorio, se sancionara y se responsabilizara al usuario.

 

Software con licencia con la que cuentan los laboratorios de la Facultad de Economía

• Risk Simulator : Software de simulación de riesgo
• Nvivo: Software de investigación con métodos cualitativos y mixtos
• Bloomberg: Software financiero, datos y noticias mundiales

Risk Simulator

Toma Decisiones Bajo Incertidumbre

Risk Simulator lo ayudará a identificar, cuantificar y valorar el riesgo de sus proyectos o sus decisiones. De una forma muy sencilla y completamente en español, Risk Simulator le permite realizar análisis de diferentes tipos de riesgos, así como poder pronosticar sus series históricas, identificar variables críticas en la valoración económica de proyectos, inversiones, generación de miles de escenarios, optimización tradicional y dinámica, generación de reportes entre muchas más herramientas estadísticas. Y todo sin salir de Excel.

Conozca Risk Simulator

Acceda a las herramientas técnicas y teóricas de vanguardia a nivel mundial, no se quede sin sacarle el provecho a la información que usted tiene en su compañía. Con la última versión de Risk Simulator usted podrá realizar miles de escenarios probables en pocos segundos, vincular hojas para hacer simulaciones sin necesidad de modificar su hoja de cálculo, cree sus propios reportes y agregue las funciones específicas del software para desarrollar modelos avanzados de simulación, utilice las técnicas más importantes a nivel mundial para la realización de pronósticos y lo que es mejor no necesita un Ph. D. para manejar estas herramientas ya que el software le permite a usted aprender de una forma muy sencilla a partir de ejemplo prácticos que están incluido.

 

Con la nueva versión usted encontrará 12 idiomas con toda su documentación actualizada, la poderosa herramienta de Análisis de Distribución y Análisis Estadístico para que evite tener que buscar libros de estadística, inclusión de correlaciones en los supuestos de entrada, completa interactividad y funcionamiento con versiones para 32 y 64 bits de Ms Excel. Y para que pueda manejar de una forma más óptima el programa, tiene incluido un manual de ejercicios paso a paso.

Simulación de Monte Carlo

Con la simulación de Monte Carlo usted podrá tener miles de escenarios en un solo segundo, ¿usted ha pensado cómo sus ingresos se ven afectados por cambios en la tasa de interés? Con Risk Simulator podrá responder a esto y muchos más hechos que contengan incertidumbre por medio de la simulación de Monte Carlo.

Con Risk Simulator y la simulación de Monte Carlo usted cuenta con:

• Simulación Monte Carlo e Hipercubo Latino
• 43 distribuciones estadísticas y una distribución personalizable, no paramétrica y empírica.
• Integración completa con Microsoft® Excel (conexión dinámica, macros VBA y mucho más).
• Simulación comprensiva y reportes analíticos para cada funcionalidad.
• Simulación correlacionada con truncamiento distribucional.
• Simulación multi-dimensional con parámetros de entrada de incertidumbre.
• Perfil de simulaciones para análisis de escenarios en simulación.
• Métodos avanzados de correlación Copula
• Funciones integradas a Excel para obtener resultados estadistico y ajustar distribuciones

Optimización

La optimización es una aproximación usada para encontrar la combinación de entradas que permitan el mejor resultado posible satisfaciendo ciertas condiciones pre-especificadas. Por ejemplo:

• Cuáles acciones colocar en un portafolio, así como el peso de cada acción como un porcentaje del presupuesto total.
• Optimizar el equipo de trabajo para una línea de producción.
• Seleccionar estrategias y priorización
• Optimización de Inventarios.
• Precios óptimos y tasas de regalías
• Utilización de empleados para planeamiento de la fuerza de trabajo
• Configuración de máquinas para programación de producción.
• Localización de bodegas para distribución
• Flexibilidad en el diseño de manufacturas.
• Políticas de tratamiento en administración de residuos.

Desde luego, necesitamos usar software de optimización para obtener la solución. Risk Simulator usa una variedad de algoritmos para encontrar los mejores y óptimos conjuntos de soluciones. Risk Simulator usa algoritmos inteligentes para acelerar el proceso de búsqueda e inteligentemente elimina ciertas áreas que son subóptimas, logrando así incrementar la eficiencia. Dentro de las herramientas se encuentra:

• Optimización Estática
• Optimización Dinámica
• Optimización Estocástica
• Múltiples Objetivos a partir de Estadísticos de la Simulación: Media, Mediana, Desviación Estándar, etc.
• Variables de Decisión: Continua, Discreta, Binaria.
• Ajustes de la Optimización: Número de repeticiones, Precisión de la Solución, Tolerancia, Convergencia, Modelo de Optimización, Método de Cálculo Inicial, Método de Deducción, Algoritmo de Búsqueda.
• Algoritmo Genético
• Búsqueda Objetivo
• Búsqueda de una Variable Objetivo

Pronósticos

Hoy en día poder predecir los sucesos futuros se hace más relevante para las compañías, es por eso que Risk Simulator trae para usted un conjunto de técnicas de pronóstico de alto nivel pero de fácil uso, lo que permitirán sacar el máximo provecho de su información, entre las técnicas que usted podrá utilizar se encuentran:

• ARIMA
• Auto ARIMA
• Auto Econometría
• Econometría Básica
• Combinatoria de Lógica Difusa
• Spline Cubico
• GARCH
• Curva J-S
• Cadenas de Markov
• Modelos de Máxima Verosimilitud
• Análisis de Regresión Múltiple
• Redes Neuronales
• Extrapolación No Lineal
• Procesos Estocásticos
• Análisis de Series de Tiempo
• Línea de Tendencia

Árboles de Decisión

Los árboles de Decisión permiten estructurar un proceso de decisión donde se hace de manera explícita las alternativas posibles, los eventos probabilísticos asociados a cada alternativa, la secuencia de todo el proceso de decisión bajo incertidumbre y las consecuencias monetarias finales para cada curso de acción.

Lo que se requiere para construir un árbol de decisión es tener previamente un diagrama y tablas de las relaciones lógicas y dependientes entre variables y decisiones, de igual forma, las probabilidades, costos y beneficios de cada alternativa, lo anterior se expresa en los nodos de decisión e incertidumbre y las ramas.

 

 

Son innumerables la cantidad de problemas gerenciales que se pueden implementar y analizar con un árbol de decisión, a continuación, se mencionan algunos:

• Construcción de una nueva planta de producción o ampliar la actual
• Desarrollo de un nuevo producto o mejorar los actuales
• elección de Portafolios
• Exploración y producción de pozos petrolíferos
• Evaluación de proyectos de inversión con opciones reales
• Defensa Nacional en estrategias de guerra
• Comprar una lotería
• Contratación de Outsourcing
• Otorgamiento de un crédito

En conclusión, los árboles de decisión son una metodología de gran ayuda para resolver problemas, por ello Risk Simulator ha incorporado el nuevo módulo de ROV Decision Tree. Este nuevo módulo le permitirá realizar el diagrama de influencia e incluir incertidumbre en sus variables por medio de 45 distribuciones de probabilidad. Adicionalmente, podrá realizar análisis de escenarios y de sensibilidad, y podrá obtener una distribución de probabilidad de cada uno de los posibles resultados en el problema planteado.

Herramienta BIZStats

RRisk Simulator, trae una herramienta para poder optimizar el análisis, procesamiento y pronóstico de sus datos, con una interfaz agradable, usted podrá:

• Ajustar distribución de datos.
• Graficar y presentar tablas de Distribución de probabilidad: ejecuta 45 distribución de probabilidad para sus cuatros momentos de distribicuón, CDF (Cumulative Distribution Function), ICDF (Inverse Cumulative Distribution Function), PDF (Probability Distribution Function), sobrepone múltiples gráficos y genera tablas de distribución de probabilidad.
• Análisis estadístico: Estadística descriptiva, ajuste de distribución, histogramas, gráficos, extrapolación no lineal, prueba de normalidad, parámetros de estimación estocástica, pronóstico de series de tiempo, proyecciones de líneas de tendencia, etc.
• Pruebas de hipótesis paramétricas y no-paramétrica.

Herramientas Estadísticas y de Análisis

No basta simplemente con hacer las simulaciones de Monte Carlo y generar miles de escenarios, el análisis de los resultados y verificación de los resultados es un paso fundamental, es por ello que Risk Simulator le permite a usted generar reportes e informes como el análisis Tornado, el análisis de sensibilidad, pruebas de hipótesis entre otras utilidades con las cuales usted podrá tomar decisiones más precisas.

Herramientas Estadísticas y de Análisis:

No basta simplemente con hacer la simulación de Monte Carlo y generar miles de escenarios, el análisis de los resultados y verificación de los resultados es un paso fundamental, es por ello que Risk Simulator le permite a usted generar reportes e informes como el análisis Tornado, el análisis de sensibilidad, pruebas de hipótesis entre otras utilidades con las cuales usted podrá tomar decisiones más precisas.

Entre las herramientas de estadística y análisis usted encontrará:

• Diagnósticos de datos (Auto-correlación, Correlación, Heterocedasticidad, Micronumerosidad, Multi-colinealidad, No-linealidad, No-Estacionariedad, Normalidad y Outliers)
• Exportación e importación de datos
• Ajuste de datos para una y múltiples variables (Test estadísticos como Kolmogorov Smirnov, Chi-Cuadrado y Anderson Darling)
• Análisis de distribuciones de probabilidad (PDF, CDF, ICDF).
• Pruebas de hipótesis sobre distribuciones.
• Gráficos sobrepuestos
• Simulación bootstrap.
• Segmentación de Grupos.
• Análisis de escenarios.
• Análisis de sensibilidad.
• Análisis de estacionalidad, desestacionalización de datos y pruebas de cambio estructural.

 

 

Nvivo

NVivo es un software que se dirige a la investigación con métodos cualitativos y mixtos. Está diseñado para ayudarlo a organizar, analizar y encontrar perspectivas en datos no estructurados o cualitativos, como: entrevistas, respuestas de encuestas con preguntas abiertas, artículos, contenido de las redes sociales y la web.

Al trabajar con datos cualitativos, si no usa NVivo, su trabajo llevará más tiempo, será desafiante manejarlo y difícil de navegar. Es importante destacar que llevar a cabo este tipo de investigación sin recurrir a software puede dificultar muchísimo la tarea de descubrir de conexiones en sus datos y de encontrar nuevas perspectivas que le aseguren una ventaja.

NVivo le ofrece un lugar para organizar y gestionar su material, para que pueda empezar a encontrar perspectivas en sus datos. Además, brinda herramientas que le permiten hacer preguntas sobre sus datos de modo más eficiente.

No importa el formato de sus datos, con NVivo puede incorporar organizar y analizar información de texto, audio, video, correos electrónicos, imágenes, hojas de cálculo, encuestas en línea, información de páginas web y redes sociales, entre muchos otros.

NVivo cuenta con herramientas avanzadas para la organización y exploración de su información para facilitar y optimizar el trabajo de análisis en investigaciones cualitativas o mixtas.

Diseño simplificado: trabaje con sus datos de forma fácil e intuitiva

NVivo 12 cuenta con una interfaz mejorada que le permitirá encontrar las opciones que necesita rápidamente. Solo verá las pestañas y comandos cuando los necesite utilizando una barra de herramientas totalmente rediseñada.

Personalice su espacio de trabajo con la nueva herramienta Quick Access para tener siempre a un clic los elementos más importantes o más consultados de su proyecto. Con esta nueva versión, mejore la experiencia de trabajar con un software robusto y a la vez fácil de utilizar.

Diferentes opciones de organización para todo tipo de proyectos

Para proyectos simples o complejos, encuentre diferentes formas de organización que se adaptan al tamaño y necesidades de cada investigación. Utilice carpetas o conjuntos para realizar una agrupación sencilla de su información, casos para identificar unidades de análisis o atributos para clasificar sus documentos y registrar datos sociodemográficos de los participantes.

¿Métodos mixtos? ¿Proyectos de gran alcance?

Utilice los atributos para incorporar información variada sobre sus casos como género, ubicación, edad, respuestas de cuestionarios con pregunta cerrada, entre otros. Visualice información de su proyecto a través de matrices personalizadas o realice cruces más complejos a través de la nueva herramienta Crosstab. Además, consulte el contenido y contexto de cada celda de la matriz con un solo clic.

Para proyectos de entidades gubernamentales, instituciones o simplemente, proyectos de gran tamaño, consúltenos acerca de NVivo for Teams que le provee adicionalmente trabajo colaborativo en tiempo real, opciones de seguridad y administración así como almacenamiento escalable.

NCapture, el complemento perfecto para analizar información web

NCapture es una herramienta de captura que se agrega al navegador y que le permite llevar a NVivo información de páginas web, plataformas de enseñanza (LMS), Blogs, Twitter, Facebook, YouTube, entre otras fuentes de internet, convirtiendo toda esta información a PDF o tablas de datos con un solo clic.

Visualización y eficiencia en salidas de información

Explore sus datos de forma visual con distintas opciones de gráficos interactivos:

Administre y exporte a formatos compatibles (doc, xls, jpg, html) sus análisis elaborados en memos, anotaciones, nodos, frecuencias, resúmenes de nodos y matrices a través de muchas opciones de salidas de información:

Apoyo constante completamente en español

Garantice la implementación del software en su equipo de trabajo o institución con cientos de videos, webinarios gratuitos y apoyo constante completamente en español.

Pregúntenos también por las opciones de formación especializada en español avaladas directamente por QSR international.

Para más información escríbanos a Entrenamientos@Software-Shop.com

 

 

MATLAB

 

EViews 14 para Windows

EViews 14 ofrece a investigadores académicos, empresas, agencias gubernamentales y estudiantes acceso a potentes herramientas estadísticas, de previsión y de modelado a través de una interfaz innovadora y fácil de usar.

EViews combina lo mejor de la tecnología de software moderna con funciones de vanguardia. El resultado es un programa de última generación que ofrece una potencia sin precedentes dentro de una interfaz flexible y orientada a objetos.

Explore el mundo de EViews y descubra por qué es el líder mundial en software econométrico basado en Windows y la opción preferida de quienes exigen lo mejor.

La combinación de potencia y facilidad de uso convierte a EViews en el paquete ideal para quienes trabajan con datos de series temporales, transversales o longitudinales. Con EViews, puede gestionar sus datos de forma rápida y eficiente, realizar análisis econométricos y estadísticos, generar pronósticos o simulaciones de modelos, y producir gráficos y tablas de alta calidad para su publicación o inclusión en otras aplicaciones.

Con una innovadora interfaz gráfica de usuario orientada a objetos y un sofisticado motor de análisis, EViews combina lo mejor de la tecnología de software moderna con las funciones que siempre has deseado. El resultado es un programa de vanguardia que ofrece una potencia sin precedentes en una interfaz flexible y fácil de usar.

Descubra por qué EViews es el líder mundial en software econométrico basado en Windows y la opción preferida de quienes exigen lo mejor.

• Una interfaz intuitiva y fácil de usar.
• Potentes herramientas analíticas
• Gestión de datos sofisticada
• Presentación de calidad
• Interfaz de programación y de línea de comandos tradicional

Lista de características de EViews 14

EViews ofrece una amplia gama de potentes funciones para el manejo de datos, análisis estadístico y econométrico, pronósticos y simulaciones, presentación de datos y programación. Si bien no podemos enumerarlas todas, la siguiente lista ofrece una visión general de las funciones más importantes de EViews:

Manejo básico de datos

• Series numéricas, alfanuméricas (cadenas de texto) y de fechas; etiquetas de valor.
• Amplia biblioteca de operadores y funciones estadísticas, matemáticas, de fecha y de cadena de caracteres.
• Lenguaje potente para el manejo de expresiones y la transformación de datos existentes mediante operadores y funciones.
• Las muestras y los objetos de muestra facilitan el procesamiento de subconjuntos de datos.
• Compatibilidad con estructuras de datos complejas, incluyendo datos con fechas regulares, datos con fechas irregulares, datos de corte transversal con identificadores de observación, datos de panel con y sin fecha.
• Archivos de trabajo de varias páginas.
• Las bases de datos nativas de EViews, basadas en disco, ofrecen potentes funciones de consulta e integración con los archivos de trabajo de EViews.
• Convierta datos entre EViews y diversos formatos de hojas de cálculo, estadísticos y de bases de datos, incluidos (pero no limitados a): archivos de Microsoft Access® y Excel® (incluidos .XSLX y .XLSM),
  archivos de Gauss Dataset, archivos de datos de R, archivos de transporte de SAS®, archivos nativos y portátiles de SPSS,
  archivos de Stata, Tableau®, archivos de texto ASCII o binarios con formato sin procesar, HTML o bases de datos
  y consultas ODBC.
• Compatibilidad con OLE para vincular la salida de EViews, incluidas tablas y gráficos, con otros programas, como Microsoft Excel®, Word® y PowerPoint®.
• Compatibilidad con OLEDB para la lectura de archivos de trabajo y bases de datos de EViews mediante clientes compatibles con OLEDB o programas personalizados.
• Compatibilidad con FRED® (Datos Económicos de la Reserva Federal), DBNomics, Banco Mundial, Organización Mundial de la Salud, OCDE, SDMX de las Naciones Unidas, SDMX del FMI, NOAA, Censo de EE. UU., BEA de EE. UU., BLS de EE. UU., SDMX del BCE, bases de datos de Eurostat, ¡y muchas más!
• Compatibilidad con las bases de datos Haver Analytics® DLX®, FAME, EcoWin, Bloomberg®, EIA®, CEIC®®, Datastream®, Trading Economics® y Moody’s Economy.com.
• El complemento de EViews para Microsoft Excel® le permite vincular o importar datos de archivos de trabajo y bases de datos de EViews desde Excel.
• Admite la función de arrastrar y soltar para leer datos; simplemente arrastre los archivos a EViews para la conversión automática y la vinculación de datos y metadatos externos al formato de archivo de trabajo de EViews.
• Potentes herramientas para crear nuevas páginas de archivos de trabajo a partir de valores y fechas de series existentes.
• Combina, une, añade, crea subconjuntos, redimensiona, ordena y remodela (apila y desapila) archivos de trabajo.
• Conversión automática de frecuencia fácil de usar al copiar o vincular datos entre páginas de diferente frecuencia.
• La conversión de frecuencias y la fusión de coincidencias admiten la actualización dinámica cada vez que cambian los datos subyacentes.
• Series de fórmulas que se actualizan automáticamente y se recalculan cada vez que cambian los datos subyacentes.
• Conversión de frecuencia fácil de usar: simplemente copie o enlace datos entre páginas de diferente frecuencia.
• Herramientas para el remuestreo y la generación de números aleatorios para simulación. Generación de números aleatorios para 18 funciones de distribución diferentes utilizando tres generadores de números aleatorios distintos.
• Permite el acceso a unidades en la nube, lo que le permite abrir y guardar archivos directamente en cuentas de Dropbox, OneDrive, Google Drive y Box.

 

Manejo de datos de series temporales

• Soporte integrado para el manejo de fechas y datos de series temporales (tanto regulares como irregulares).
• Compatibilidad con datos de frecuencia regular comunes (anual, semestral, trimestral, mensual, bimensual, quincenal, decenal, semanal, diario (semana de 5 días), diario (semana de 7 días).
• Admite datos de alta frecuencia (intradiarios), con frecuencias de horas, minutos y segundos. Además, ofrece frecuencias regulares menos comunes, como multianual, bimensual, quincenal, decenal y diaria con un rango arbitrario de días de la semana.
• Funciones y operadores especializados para series temporales: retardos, diferencias, diferencias logarítmicas, medias móviles, etc.
• Conversión de frecuencia: diversos métodos de conversión de alta a baja y de baja a alta frecuencia.
• Suavizado exponencial: suavizado simple, doble, de Holt-Winters y ETS.
• Herramientas integradas para la regresión del blanqueamiento dental.
• Filtrado Hodrick-Prescott estándar y mejorado.
• Filtrado de paso de banda (frecuencia): filtros asimétricos de longitud fija y de muestra completa de Baxter-King y Christiano-Fitzgerald.
• Ajuste estacional: JDemetra+, Censo X-13, Descomposición STL, MoveReg, X-12-ARIMA, Tramo/Asientos, ajuste diario, promedio móvil.
• Métodos de interpolación para rellenar valores faltantes en una serie: lineal, logarítmico-lineal, spline de Catmull-Rom y spline cardinal.
• Ondículas: transformadas, descomposición de la varianza, detección de valores atípicos y umbralización.

 

Estadística

Básico

• Resúmenes de datos básicos; resúmenes por grupos.
• Pruebas de igualdad: pruebas t, ANOVA (balanceada y desbalanceada, con o sin heterocedasticidad), Wilcoxon, Mann-Whitney, Chi-cuadrado mediano, Kruskal-Wallis, van der Waerden, prueba F, Siegel-Tukey, Bartlett, Levene, Brown-Forsythe.
• Tabulación unidireccional; tabulación cruzada con medidas de asociación (coeficiente Phi, V de Cramer, coeficiente de contingencia) y pruebas de independencia (chi-cuadrado de Pearson, razón de verosimilitud G^2).
• Análisis de covarianza y correlación, incluyendo Pearson, orden de rangos de Spearman, tau-a y tau-b de Kendall y análisis parcial.
• Análisis de componentes principales, incluyendo gráficos de sedimentación, biplots y gráficos de cargas, y cálculos de puntuación ponderada de componentes.
• El análisis factorial permite calcular medidas de asociación (incluidas la covarianza y la correlación), estimaciones de unicidad, estimaciones de cargas factoriales y puntuaciones factoriales, así como realizar diagnósticos de estimación y rotación factorial utilizando uno de los más de 30 métodos ortogonales y oblicuos diferentes.
• Pruebas de función de distribución empírica (EDF) para las distribuciones normal, exponencial, de valores extremos, logística, chi-cuadrado, Weibull o gamma (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson).
• Histogramas, polígonos de frecuencia, polígonos de frecuencia de borde, histogramas desplazados promedio, cuantil de supervivencia de la función de distribución acumulada (CDF), cuantil-cuantil, densidad de kernel, distribuciones teóricas ajustadas, diagramas de caja.
• Diagramas de dispersión con líneas de regresión paramétricas y no paramétricas (LOWESS, polinomial local), regresión de núcleo (Nadaraya-Watson, lineal local, polinomial local) o elipses de confianza.
• Detección de valores atípicos, incluyendo cercas de Tukey, límites medios, valores atípicos ARIMA y detección de ondículas.

Series temporales

• Autocorrelación, autocorrelación parcial, correlación cruzada, estadística Q.
• Pruebas de causalidad de Granger, incluyendo la causalidad de Granger para datos de panel.
• Pruebas de raíz unitaria: Dickey-Fuller aumentada, Dickey-Fuller transformada por GLS, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron, así como pruebas de raíces unitarias con puntos de quiebre y pruebas de raíz unitaria estacionales.
• Pruebas de tendencia, punto de cambio y burbuja.
• Pruebas de cointegración: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park con variables añadidas y estabilidad de Hansen.
• Pruebas de independencia: Brock, Dechert, Scheinkman y LeBaron
• Pruebas de razón de varianza: Lo y MacKinlay, bootstrap salvaje de Kim, rango de Wright, puntuación de rango y pruebas de signos. Pruebas de razón de varianza de Wald y de comparaciones múltiples (Richardson y Smith, Chow y Denning).
• Cálculo de la varianza y covarianza a largo plazo: covarianzas simétricas o unilaterales a largo plazo mediante métodos de núcleo no paramétrico (Newey-West 1987, Andrews 1991), VARHAC paramétrico (Den Haan y Levin 1997) y núcleo preblanqueado (Andrews y Monahan 1992). Además, EViews admite los métodos de selección automática de ancho de banda de Andrews (1991) y Newey-West (1994) para estimadores de núcleo, y métodos de selección de longitud de retardo basados ​​en criterios de información para la estimación VARHAC y preblanqueada.

Panel y piscina

• Estadísticas y pruebas por grupo y por período.
• Pruebas de raíz unitaria: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri, PANIC, CIPS.
• Pruebas de cointegración: Pedroni, Kao, Maddala y Wu.
• Covarianzas y componentes principales de series de panel.
• Pruebas de causalidad de panel de Dumitrescu-Hurlin (2012).
• Pruebas de dependencia transversal.

 

Estimación

Regresión

• Mínimos cuadrados ordinarios lineales y no lineales (regresión múltiple).
• Regresión lineal con PDL sobre cualquier número de variables independientes.
• Regresión robusta.
• Derivadas analíticas para la estimación no lineal.
• Mínimos cuadrados ponderados.
• Errores estándar consistentes con heterocedasticidad y de Newey-West. Los errores estándar HAC se pueden calcular utilizando métodos de núcleo no paramétrico, VARHAC paramétrico y núcleo preblanqueado, y permiten los métodos de selección automática de ancho de banda de Andrews y Newey-West para estimadores de núcleo, y métodos de selección de longitud de retardo basados ​​en criterios de información para la estimación VARHAC y de preblanqueamiento.
• Errores estándar agrupados.
• Regresión lineal de cuantiles y desviaciones absolutas mínimas (LAD), incluyendo cálculos de covarianza mediante el método sándwich de Huber y el método bootstrap.
• Regresión de umbral que incluye TAR y SETAR, y regresión de umbral suavizada que incluye STAR.
• Estimación ARDL (estándar, no lineal/asimétrica y de cuantiles), incluyendo el enfoque de prueba de límites para la cointegración.
• Elastic net, regresión de cresta y estimación LASSO.
• Estimación de coeficientes funcionales.

Selección de variables y aprendizaje automático

• Regresión por pasos con siete procedimientos de selección diferentes.
• Selección de variables LASSO.
• Elastic net, regresión de cresta y estimación LASSO.
• Búsqueda automática/Selección de variables GETS.
• Especificación ARIMA automática

ARMA y ARMAX

• Modelos lineales con errores de media móvil autorregresiva, autorregresiva estacional y de media móvil estacional.
• Modelos no lineales con especificaciones AR y SAR.
• Estimación mediante el método de retroproyección de Box y Jenkins, mínimos cuadrados condicionales, ML o GLS.
• Modelos ARFIMA integrados fraccionalmente.

Variables instrumentales y GMM

• Estimación mediante mínimos cuadrados/variables instrumentales en dos etapas (2SLS/IV), tanto lineal como no lineal, y mediante el método generalizado de momentos (GMM).
• Estimación lineal y no lineal 2SLS/IV con errores AR y SAR.
• Estimación de máxima verosimilitud con información limitada (LIML) y de K clases.
• Amplia gama de especificaciones de matrices de ponderación GMM (White, HAC, proporcionadas por el usuario) con control sobre la iteración de la matriz de ponderación.
• Las opciones de estimación GMM incluyen la estimación con actualización continua (CUE) y una serie de nuevas opciones de error estándar, incluidos los errores estándar de Windmeijer.
• Los diagnósticos específicos de IV/GMM incluyen una prueba de ortogonalidad de instrumentos, una prueba de endogeneidad de regresores, una prueba de instrumentos débiles y una prueba de punto de quiebre específica de GMM.

ARCH/GARCH

• GARCH(p,q), EGARCH, TARCH, GARCH de componentes, Power ARCH, GARCH integrado.
• La ecuación de la media, lineal o no lineal, puede incluir términos ARCH y ARMA; tanto la ecuación de la media como la de la varianza permiten la inclusión de variables exógenas.
• Distribuciones normal, t de Student y de error generalizada.
• Errores estándar robustos de Bollerslev-Wooldridge.
• Pronósticos dentro y fuera de la muestra de la varianza condicional, la media y los componentes permanentes.
• Estimadores FIGARCH y FIEGARCH integrados fraccionalmente.
• Modelos GARCH MIDAS de frecuencia mixta.
• Curvas de impacto de las noticias.
• Pruebas de estabilidad y pruebas de sesgo de signo.

Modelos de variables dependientes limitadas

• Logit binario, Probit y Gompit (valor extremo).
• Logit, Probit y Gompit ordenados (valor extremo).
• Modelos censurados y truncados con errores normales, logísticos y de valores extremos (Tobit, etc.).
• Modelos de conteo con especificaciones de Poisson, binomial negativa y cuasi-máxima verosimilitud (QML).
• Modelos de selección de Heckman.
• Errores estándar robustos de Huber/White.
• Los modelos de conteo admiten errores estándar de modelos lineales generalizados o QML.
• Prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow y Andrews para modelos binarios.
• Guarde fácilmente los resultados (incluidos los residuos generalizados y los gradientes) en nuevos objetos de EViews para su posterior análisis.
• El motor de estimación GLM general puede utilizarse para estimar varios de estos modelos, con la opción de incluir covarianzas robustas.

Datos de panel/series temporales agrupadas, datos transversales

• Estimación lineal y no lineal con efectos fijos o aleatorios aditivos de sección transversal y período.
• Selección de estimadores cuadráticos insesgados (QUE) para las varianzas de los componentes en modelos de efectos aleatorios: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn.
• Estimación 2SLS/IV con efectos fijos o aleatorios de sección transversal y período.
• Estimación con errores AR utilizando mínimos cuadrados no lineales en una especificación transformada.
• Mínimos cuadrados generalizados, estimación 2SLS/IV generalizada, estimación GMM que permite especificaciones heterocedásticas y correlacionadas de sección transversal o período.
• Estimación lineal dinámica de datos de panel utilizando primeras diferencias o desviaciones ortogonales con instrumentos predeterminados específicos para cada período (Arellano-Bond).
• Pruebas de correlación serial de panel (Arellano-Bond).
• Los cálculos de error estándar robustos incluyen siete tipos de errores estándar robustos corregidos por White y por el panel (PCSE).
• Pruebas de restricciones de coeficientes, variables omitidas y redundantes, prueba de Hausman para efectos aleatorios correlacionados.
• Pruebas de raíz unitaria de panel: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, pruebas de tipo Fisher usando pruebas ADF y PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri.
• Estimación de cointegración de panel: Mínimos Cuadrados Ordinarios Totalmente Modificados (FMOLS, Pedroni 2000) o Mínimos Cuadrados Ordinarios Dinámicos (DOLS, Kao y Chaing 2000, Mark y Sul 2003).
• Estimación del grupo de medias agrupadas (PMG).
• Estimación de diferencias en diferencias.

Modelos lineales generalizados

• Familias Normal, Poisson, Binomial, Binomial Negativa, Gamma, Gaussiana Inversa, Exponencial, Media Potencial, Binomial Cuadrada.
• Identidad, logaritmo, logaritmo complementario, logit, probit, logaritmo-logaritmo, logaritmo-logaritmo complementario, inversa, potencia, razón de probabilidades de potencia, Box-Cox, funciones de enlace de razón de probabilidades de Box-Cox.
• Varianza previa y ponderación de frecuencia.
• Especificaciones fijas, de chi-cuadrado de Pearson, de desviación y de dispersión especificadas por el usuario. Compatibilidad con estimación y pruebas QML.
• Algoritmos de estimación de ascenso de colina cuadrático, Newton-Raphson, IRLS – Fisher Scoring y BHHH.
• Covarianzas de coeficientes ordinarios calculadas utilizando la matriz hessiana esperada u observada o el producto exterior de los gradientes. Estimaciones de covarianza robustas mediante los métodos GLM, HAC o Huber/White.

Regresión de cointegración de ecuación única

• Soporte para tres métodos de estimación totalmente eficientes: MCO totalmente modificados (Phillips y Hansen 1992), regresión de cointegración canónica (Park 1992) y MCO dinámicos (Saikkonen 1992, Stock y Watson 1993).
• Pruebas basadas en residuos de Engle y Granger (1987) y Phillips y Ouliaris (1990), prueba de inestabilidad de Hansen (1992b) y prueba de variables añadidas de Park (1992).
• Especificación flexible de la tendencia y de los regresores deterministas en la ecuación y especificación de regresores de cointegración.
• Estimación completa de las varianzas a largo plazo para FMOLS y CCR.
• Selección automática o fija de retardos para retardos y adelantos DOLS y para regresión de blanqueamiento de varianza a largo plazo.
• MCO reescalado y cálculos de error estándar robusto para DOLS.

Probabilidad máxima especificada por el usuario

• Utilice expresiones de serie estándar de EViews para describir las contribuciones de la verosimilitud logarítmica.
• Ejemplos de modelos logit multinomiales y condicionales, modelos de transformación de Box-Cox, modelos de conmutación de desequilibrio, modelos probit con errores heterocedásticos, logit anidado, selección de muestra de Heckman y modelos de riesgo de Weibull.

 

Sistemas de ecuaciones

Básico

• Estimación lineal y no lineal.
• Mínimos cuadrados, 2SLS, estimación ponderada por ecuaciones, regresión aparentemente no relacionada y mínimos cuadrados en tres etapas.
• Modelo de mezcla gaussiana con matrices de ponderación de White y HAC.
• Estimación AR mediante mínimos cuadrados no lineales en una especificación transformada.
• Máxima verosimilitud con información completa (FIML).

VAR/VEC

• Estimar las factorizaciones estructurales en los modelos VAR imponiendo restricciones a corto o largo plazo, o ambas.
• Modelos VAR bayesianos, con muestreo bayesiano de pronósticos y respuestas de impulso.
• VAR de frecuencia mixta.
• VARs de conmutación de Markov.
• Modelos VAR con coeficientes variables en el tiempo según Bayes.
• Funciones de respuesta impulsional en diversos formatos tabulares y gráficos, con errores estándar calculados analíticamente o mediante métodos de Monte Carlo.
• Choques de respuesta impulsional calculados a partir de la factorización de Cholesky, residuos de una unidad o una desviación estándar (ignorando las correlaciones), impulsos generalizados, factorización estructural o una forma vectorial/matricial especificada por el usuario.
• Funciones de respuesta al impulso de proyección local (LPIRF).
• Descomposición histórica de los modelos VAR estándar.
• Imponer y probar restricciones lineales en las relaciones de cointegración y/o coeficientes de ajuste en los modelos VEC.
• Visualice o genere relaciones de cointegración a partir de modelos VEC estimados.
• Diagnósticos exhaustivos que incluyen: pruebas de causalidad de Granger, pruebas conjuntas de exclusión de retardo, evaluación de criterios de longitud de retardo, correlogramas, autocorrelación, pruebas de normalidad y heterocedasticidad, pruebas de cointegración y otros diagnósticos multivariados.

ARCH multivariado

• Correlación constante condicional (p,q), VECH diagonal (p,q), BEKK diagonal (p,q), con términos asimétricos.
• Amplia selección de parámetros para la matriz de coeficientes del VECH diagonal.
• Se permiten variables exógenas en las ecuaciones de media y varianza; se permiten términos no lineales y AR en las ecuaciones de media.
• Errores estándar robustos de Bollerslev-Wooldridge.
• Distribución de error multivariante normal o t de Student
• Se puede elegir entre derivadas analíticas o numéricas (rápidas o lentas). (Las derivadas analíticas no están disponibles para algunos modelos complejos).
• Genera covarianza, varianza o correlación en varios formatos tabulares y gráficos a partir de modelos ARCH estimados.

Espacio de estados

• Algoritmo de filtro de Kalman para la estimación de modelos estructurales de una o varias ecuaciones especificados por el usuario.
• Variables exógenas en la ecuación de estado y especificaciones de varianza totalmente parametrizadas.
• Genera señales, estados y errores con un paso de anticipación, filtrados o suavizados.
• Algunos ejemplos son los modelos de parámetros variables en el tiempo, los modelos ARMA multivariados y los modelos de volatilidad estocástica de cuasiliencia.

 

Pruebas y evaluación

• • Gráficos reales, ajustados y residuales.
  • Pruebas de Wald para restricciones de coeficientes lineales y no lineales; elipses de confianza que muestran la región de confianza conjunta de cualesquiera dos funciones de parámetros estimados.
  • Otros diagnósticos de coeficientes: coeficientes estandarizados y elasticidades de los coeficientes, intervalos de confianza, factores de inflación de la varianza, descomposiciones de la varianza de los coeficientes.
  • Variables omitidas y redundantes, pruebas LR, correlogramas residuales y residuales al cuadrado y estadísticos Q, correlación serial residual y pruebas ARCH LM.
  • Pruebas de heterocedasticidad de White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey y Glejser.
  • Diagnóstico de estabilidad: Pruebas de punto de quiebre y pronóstico de Chow, prueba de punto de quiebre desconocido de Quandt-Andrews, pruebas de punto de quiebre de Bai-Perron, pruebas RESET de Ramsey, estimación recursiva de MCO, estadísticas de influencia, gráficos de apalancamiento.
  • Diagnóstico de la ecuación ARMA: gráficos o tablas de las raíces inversas del polinomio característico AR y/o MA, comparación del patrón de autocorrelación teórico (estimado) con el patrón de correlación real para los residuos estructurales, visualización de la respuesta al impulso ARMA ante un choque de innovación y el espectro de frecuencia ARMA.
  • Guarde fácilmente los resultados (coeficientes, matrices de covarianza de coeficientes, residuos, gradientes, etc.) en objetos de EViews para su posterior análisis.

Consulte también Estimación y sistemas de ecuaciones para obtener información sobre procedimientos de prueba especializados adicionales.

 

Pronóstico y simulación

• Pronóstico estático o dinámico, dentro o fuera de la muestra, a partir de objetos de ecuaciones estimadas con cálculo del error estándar del pronóstico.
• Gráficos de pronóstico y evaluación de pronósticos dentro de la muestra: RMSE, MAE, MAPE, coeficiente de desigualdad de Theil y proporciones.
• Herramientas de vanguardia para la creación de modelos de predicción con múltiples ecuaciones y simulación multivariante.
• Las ecuaciones del modelo pueden introducirse como texto o como enlaces para su actualización automática al realizar una nueva estimación.
• Muestra la estructura de dependencia o las variables endógenas y exógenas de tus ecuaciones.
• Solucionadores de modelos de Gauss-Seidel, Broyden y Newton para simulación no estocástica y estocástica. La solución directa no estocástica resuelve las expectativas consistentes con el modelo. La simulación estocástica puede utilizar residuos de remuestreo (bootstrap).
• Resuelva los problemas de control para que la variable endógena alcance un objetivo especificado por el usuario.
• Normalización de ecuaciones sofisticada, soporte para añadir factores y anular parámetros.
• Gestionar y comparar múltiples escenarios de solución que impliquen diversos conjuntos de supuestos.
• Las vistas y los procedimientos del modelo integrados muestran los resultados de la simulación en formato gráfico o tabular.

 

Gráficos, tablas y mapas

• Línea, diagrama de puntos, área, barra, pico, estacional, pastel, línea xy, diagramas de dispersión, diagramas de burbujas, diagramas de caja, barra de error, alto-bajo-apertura-cierre y banda de área.
• Gráficos categóricos y de resumen potentes y fáciles de usar.
• Gráficos de actualización automática que se actualizan a medida que cambian los datos subyacentes.
• La información de observación y el valor se muestran al pasar el cursor sobre un punto del gráfico.
• Histogramas, histogramas desplazados promedio, poliones de frecuencia, polígonos de frecuencia de borde, diagramas de caja, densidad de kernel, distribuciones teóricas ajustadas, diagramas de caja, CDF, supervivencia, cuantil, cuantil-cuantil.
• Diagramas de dispersión con cualquier combinación de núcleos paramétricos y no paramétricos (Nadaraya-Watson, lineal local, polinómico local) y líneas de regresión del vecino más cercano (LOWESS), o elipses de confianza.
• Personalización interactiva mediante clic o comandos.
• Amplia personalización del fondo del gráfico, el marco, las leyendas, los ejes, la escala, las líneas, los símbolos, el texto, el sombreado y el desvanecimiento, con funciones mejoradas de la plantilla del gráfico.
• Personalización de tablas con control sobre el tipo de letra, el tamaño y el color de las celdas, el color de fondo y los bordes de las celdas, la combinación de celdas y las anotaciones.
• Copie y pegue gráficos en otras aplicaciones de Windows, o guarde los gráficos como metarchivos estándar o mejorados de Windows, archivos PostScript encapsulados, mapas de bits, GIF, PNG o JPG.
• Copie y pegue las tablas en otra aplicación o guárdelas en un archivo RTF, HTML, LaTeX, PDF o de texto.
• Gestiona gráficos y tablas conjuntamente en un objeto de cola de impresión que te permite mostrar múltiples resultados y análisis en un solo objeto.
• Abra los archivos Shapefile de mapas geográficos y vincule las regiones a los datos de su archivo de trabajo de EViews, lo que permitirá colorear y etiquetar esas regiones según los datos.
• Animación de gráficos y mapas, tanto dentro de EViews como mediante la exportación a archivos multimedia .GIF y .MP4.

 

Comandos y programación

• El lenguaje de comandos orientado a objetos proporciona acceso a los elementos del menú.
• Ejecución por lotes de comandos en archivos de programa.
• Bucles y ramificación condicional, procesamiento de subrutinas y macros.
• Depuración con puntos de interrupción, pilas de llamadas y ventanas de observación.
• Objetos de cadena y vector de cadena para el procesamiento de cadenas. Amplia biblioteca de funciones para cadenas y listas de cadenas.
• Soporte integral para matrices: manipulación, multiplicación, inversión, productos de Kronecker, cálculo de valores propios y descomposición en valores singulares.
• Integración con cuadernos Jupyter.

 

Interfaz externa y complementos

• El servidor de automatización COM de EViews permite que programas o scripts externos inicien o controlen EViews, transfieran datos y ejecuten comandos de EViews.
• EViews ofrece integración con MATLAB®, R y Python, de modo que puede utilizarse para iniciar o controlar estas aplicaciones, transferir datos o ejecutar comandos.
• El complemento EViews para Microsoft Excel® ofrece una interfaz sencilla para recuperar y vincular, desde Microsoft Excel® (versión 2000 y posteriores), objetos de series y matrices almacenados en archivos de trabajo y bases de datos de EViews.
• La infraestructura de complementos de EViews ofrece un acceso sin interrupciones a los programas definidos por el usuario mediante la interfaz estándar de comandos, menús y objetos de EViews.
• Descargue e instale los complementos predefinidos desde el sitio web de EViews.