사용하기 쉽고, 강력한 기능을 갖춘 EViews 은 시계열(time series)과
횡단면(cross-section) 또는 종단면(longitudinal-section) 데이터를 가지고 작업을 진행하는 사람에게
가장 이상적인 소프트웨어 패키지 입니다. EViews를 사용하면, 여러분은 데이터를 신속하고 효율적으로 관리할 수 있고, 계량
경제학과 통계 분석을 실행하고, 예측이나 모형 모의시행을 할 수 있으며, 또한 출판물이나 기타 다른 용도로 사용하기 위한 고품질의
그래프와 테이블을 생성할 수 있습니다.
혁신적인 그래픽 기능을 포함한 객체 지향 사용자 인터페이스와 정교한 분석 엔진을 보유한 EViews는 최신 소프트웨어 기술과,
항상 고객이 원하는 향상된 기능을 갖춘 최적의 소프트웨어입니다. 결론적으로 매우 쉽고 융통성있는 인터페이스와 강력한 기능을
제공하는 뛰어난 소프트웨어입니다.
윈도우 기반의 계량 경제학 소프트웨어에서 EViews가 세계 제1의 자리를 지킬 수 있는 이유와 최고만을 원하는 사람들이 왜
EViews를 선택하는 지를 확인해보시기 바랍니다.
|
EViews 제품 특징 |
| |
| Eviews 은 데이터 처리, 통계, 계량 경제학적 분석, 예측과 모의시행,
데이터 프리젠테이션과 프로그래밍 등 광범위하고 강력한 기능을 제공합니다. 다음의 목록은 중요한 EViews의
기능들을 개략적으로 설명한 것입니다. |
| |
|
기본 데이터 처리 |
| |
- 숫자, 영문숫자(영문자와 숫자가 포함된 문자열) 그리고 데이터 시리즈; 값
라벨.
- 광범위한 연산자와 통계적, 수학적 ,날짜와 문자열 함수의 라이브러리.
- 연산자와 함수를 이용한 기존 데이터의 처리 및 변환식의 강력한 언어.
- 데이터 부분집합(subset)에서 쉽게 처리 가능한 표본과 표본 객체.
- 정칙적인 날짜 데이터, 비정칙적인 날짜 데이터, 관측 식별자가 있는 횡단면
데이터, 날짜가 있는, 날짜가 없는 패널 데이터 등이 포함된 복잡한 데이터 구조 지원.
- 다중 페이지 작업파일(workfile).
- 디스크 기반 데이터베이스의 강력한 쿼리 기능 제공 및 EViews
작업파일에 통합 가능.
- EViews와 다양한 스프레드시트, 통계, 데이터베이스 형식 사이의 변환
가능 : Microsoft Access files, Excel files, Gauss dataset
files, ODBC Dsn files, ODBC Query files, SAS Transport
files, native SPSS files, SPSS Portable files, Stata files,
Rats files, GiveWin files, TSP Portable files, raw formatted
ASCII text or binary files, HTML 등이 포함됩니다. (ODBC 는
Enterprise Edition에서만 지원됨).
- OLEDB를 인식하는 클라이언트 또는 사용자 지정 프로그램을 사용하여
EViews 작업파일과 데이터베이스를 읽기 위하여 OLEDB를 지원합니다.
- Excel Ad-in는 Excel에서 EViews 작업파일과 데이터베이스의
데이터를 연결(link)하거나 가져올 수 있습니다.
- 드래그 앤 드롭(Drag-and-drop)기능으로 데이터 읽기 ; 외부
데이터 파일을 EViews에 끌어다 놓기만 하면 EViews 작업 파일로 자동 변환됩니다.
- 기존 시리즈의 값과 날짜에서 새로운 작업파일 페이지를 생성하기 위한 강력한
도구.
- 작업 파일 대응 병합, 결합, 첨부, 부분집합, 크기 조정, 정렬 그리고
재구성(스택과 언스택) 가능
- 사용하기 쉬운 자동 도수 전환은 서로 다른 도수의 페이지간 데이터를
복사하거나 연결할 수 있습니다.
- 기존 데이터 변경 시에 도수 전환과 대응 병합 동적 업데이트 지원.
- 기존 데이터 변경 시에 자동적으로 재계산되는 자동 업데이트 공식 시리즈
지원.
- 사용하기 쉬운 도수 전환은 서로 다른 도수의 페이지간의 데이터를 간단하게
복사하거나 연결합니다.
- 모의 시행을 위한 재표집 및 난수 발생 도구. 3가지의 다른 난수 발생기를
사용하여 18개의 서로 다른 분포 함수에 대한 난수 발생.
|
| |
|
시계열 데이터 처리 |
| |
- 날짜와 시계열 데이터 처리를 위한 통합 기능 (정규, 비정규 모두).
- 공통의 정칙 도수 데이터(연간, 6개월, 3개월, 월간, 2개월, 2주일,
10일, 주간, 일간 - 주 5일, 일간 - 주 7일) 를 지원합니다.
- 높은 도수(하루 동안), 즉 시간, 분, 초 도수 데이터를 지원합니다.
또한 수년, 2개월, 2주일, 10일, 그리고 일간을 포함한 일반적인 정규 도수보다 적은 수를 지원합니다.
- 특정한 시계열 함수와 연산자 : 시차, 차이, 로그-차이, 이동평균 등..
- 도수 전환 : 다양한 high-to-low와 low-to-high.
- 지수 평활 : 단일, 이중, Hot-Winters.
- 백색화 회귀를 위한 내장 도구.
- Hodrick-Prescott 여과(filtering).
- Band-pass (도수) 여과 : Baxter-King,
Christiano-Fitzgerald 고정 길이와 전체 표본 비대칭 필터.
- 계절 조정 : X11, X12-ARIMA, Tramo/Seats, 이동
평균.
- 시리즈내에 분실값을 채우기 위한 보간법 : 선형, 로그-선형,
Catmull-Rom 스플라인, Cardinal 스플라인.
|
| |
|
통계계 |
|
|
|
|
- 기본 데이터 요약 ; 그룹별 요약.
- 등식 검정 : t-검정, ANOVA (균형과 비균형,
heteroskedastic 분산 유무). 윌콕슨(Wilcoxon) 검정, 만-휘트니(Mann-Whitney)
검정, 중간값 카이제곱, 크루스칼-왈라스(Kruskal-Wallis) 검정, van der Waerden,
F-검정, Siegel-Tukey, 바틀렛(Bartlett), Levene, Brown-Forsythe.
- 일원 제표 ; 연관도 있는 교차제표(Phi 계수, 크래머의 V, 우발성
계수)와 독립 검정(피어슨, 카이 제곱, 가능도비 G^2)
- 피어슨, 스피어만 순위-순서, 켄달의 타우-a와 타우-b 그리고 부분분석을
포함한 공분산 및 상관 분석.
- 스크리(scree) 그림, 행렬도, 적재도 그리고 가중 성분 점수 계산을
포함한 주성분 분석.
- 30개 이상의 서로 다른 직교, 사교법 중의 하나를 사용하여 추정 진단
실행과 인자 회전 뿐만 아니라 연관도 계산(공분산과 상관을 포함한), 유일 추정, 인자 적재 추정, 인자
점수를 처리하는 인자분석.
- 정규, 지수, 극한값, 로지스틱, 카이-제곱, 와이블 또는 감마 분포 (Kolmogorov-Smirnov,
Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). 등에
관한 경험적 분포 함수(EDF) 검정.
- 막대그래프, 도수 다각형, 경계 도수 다각형, 평균 이동 막대그래프,
CDF-survivor-quantile, 분위수대분위수, 핵밀도, fitted theoretical 분포,
상자 그림.
- Band-pass (도수) 여과 : Baxter-King,
Christiano-Fitzgerald 고정 길이와 전체 표본 비대칭 필터.
- 모수적, 비모수적 회귀선 (LOWESS, 국소적 다항식), 핵회귀
Nadaraya-Watson, 국소적 선형, 국소적 다항식) 또는 신뢰 타원.
|
| |
|
시계열 |
|
- 자기 상관, 부분자기상관, 교차 상관, Q-통계.
- Granger 인과율 검정.
- 단위근 검정; 확대 Augmented Dickey-Fuller, GLS
transformed Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS,
Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron.
- 공적분 검정 : Johansen, Engle-Granger,
Phillips-Ouliaris, 변수 추가 Park과 Hansen 안전성.
- 독립 검정 : Brock, Dechert, Scheinkman and
LeBaron.
- 분산비 검정 : Lo and MacKinlay, Kim wild
bootstrap, Wright의 순위, 순위-스코어와 부호 검정. 왈드(Wald) 검정과 다중 비교 분산비
검정(Richardson and Smith, Chow and Denning).
- 장기(long-run) 분산과 공분산 계산 : 비모수적 커널(Newey-West
1987, Andrews 1991), 모수적 VARHAC(Den Haan and Levin 1997),
그리고 사전백색화된 커널(Andrews and Monahan 1992)법을 사용한 대칭 또는 단측 장기
공분산. Eviews는 커널 추정량에 관한 Andrews (1991) and Newey-West (1994)
자동 대역선택법 및 VARHAC와 사전백색화 추정을 위한 시차 길이 선택법에 기반한 정보를 지원합니다.
|
| |
|
패널과 합동 |
|
- 그롭별, 기간별 통계와 검정.
- Granger 인과율 검정.
- 단위근 검정 : Levin-Lin-Chu, Breitung,
Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri.
- 공적분 검정 : Pedroni, Kao, Maddala and Wu.
|
| |
|
추정정 |
|
|
|
|
- 선형 및 비선형 보통 최소 제곱 (다중 회귀).
- 다수의 독립 변수에 PDLs가 있는 선형 회귀.
- 비선형 추정을 위한 해석적 미분 계수.
- 가중 최소 제곱.
- White와 Newey-West 로버스트 표준 오차. HAC 표준오차는
비모수적 커널, 모수적 VARHAC과 사전백색화된 커널법을 사용하여 계산할 수 있습니다. 그리고 커널
추정량을 위한 Andrews와 Newey-West 자동 대역선택법과 VARHAC와 사전백색화 추정을 위한
시차 길이 선택법에 기반한 정보를 지원합니다.
- Huber’s Sandwich와 bootstrapping 공분산 계산이
포함된 선형 분위수 회귀와 최소 절대 편차(LAD).
- 7개의 다른 선택 프로시저를 가진 단계별 회귀.
|
| |
|
ARMA와 ARMAX |
|
- 자기 회귀 이동 평균, 계절 자기 회귀, 계절 이동 평균을 가진 선형
모형.
- AR과 SAR 특정화를 가진 비선형 모형.
- Box와 젠킨스(Jenkins)의 backcasting법을 사용하거나 또는
조건부 최소제곱에 의한 추정.
|
| |
|
도구 변수와 GMM |
|
- 선형과 비선형 이단계 최소 제곱/도구변수(2SLS/IV)와
Generalized Method of Moments (GMM) 추정.
- AR과 SAR 오차를 가진 선형 및 비선형 2SLS/IV 추정.
- 제한 정보 최대 가능도(LIML)와 K급 추정.
- 가중 행렬 반복을 제어하는 광범위한 GMM 가중 행렬 특정화.
- GMM 추정 옵션은 연속 업데이트 추정과 새로운 표준 오차 옵션의 호스트를
포함하며, Windmeijer 표준 오차를 포함합니다.
- IV/GMM 특정 진단은 도구 직교성 검정, 회귀변수 내생성 검정, 약구조
검정과 GMM 특정 중단점 검정을 포함합니다.
|
| |
|
ARCH/GARCH |
|
- GARCH(p,q), EGARCH, TARCH, Component
GARCH, Power ARCH, Integrated GARCH.
- ARCH와 ARMA 항이 포함된 선형 또는 비선형 평균 방정식; 평균과
분산 방정식 모두 외생 변수 허용.
- 정규, 스튜던트의 t, 그리고 일반화 오차 분포.
- Bollerslev-Wooldridge 로버스트 표준 오차.
- 조건부 분산과 평균, 그리고 영구 성분의 내부/외부 표본 예측.
|
| |
|
제한 종속 변수 모형 |
|
- 이진 로짓, 프로빗과 Gompit(극단값).
- 순서 로짓, 프로빗과 Gompit(극단값).
- 정규, 로지스틱, 극단값 오차(Tobit, etc.)를 가진 중도절단
모형.
- 포아송, 음이항과 준최대가능도(GML) 특정화를 가진 카운트 모형.
- 후버/백색 로버스트 표준 오차.
- 카운드 모형은 일반화 선형 모형 또는 QML 표준 오차 지원.
- 이진 모형에 관한 Hosmer-Lemeshow와 Andrews
Goodness-of-Fit 검정.
- 향후 분석을 위한 새로운 EViews 객체에 쉽게 결과(일반화 잔차와
기울기를 포함한) 저장.
- 일반적인 GLM 추정 엔진은 이러한 몇몇의 모형을 추정하는 데에 사용될 수
있습니다.
|
| |
|
패널 데이터/합동 시계열, 횡단면 데이터 |
|
- 가법 횡단면과 기간 고정 또는 임의 효과를 가진 선형과 비선형 추정.
- 임의 효과 모형에서 성분 분산에 관한 이차 비편향 추정량(QUEs)의 선택
: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn.
- 횡단면과 기간 고정 또는 임의 효과를 가진 2SLS/IV 추정.
- 변환된 규격에서 비선형 최소제곱을 사용한 AR오차를 가진 추정.
- 일반화 최소 제곱, 일반화 2SLS/IV 추정, GMM 추정은 횡단면 또는
기간 이분산과 상관 특정화 허용.
- 특정 기간 선결 도구(Arellano-Bond)를 가진 제 1 차분 또는
직교편차를 이용한 선형 동적 패널 데이터 추정.
- 로버스트 백색과 패널 수정 표준오차(PCSE)등 7가지 유형을 포함한
로버스트 표준오차계산.
- 계수 제한, 생략과 중복변수의 검정, 상관 임의효과에 관한 Hausman
검정.
- 패널 단위근 검정; ADF와 PP 검정을 사용한 Levin-Lin-Chu,
Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher-type 검정.
|
| |
|
일반화 선형 모형 |
|
- 정규, 포아송, 이항, 음이항, 감마, 역가우스, 지수평균, 멱평균,
이항제곱족.
- 항등식, 로그, 로그-여집합, 로짓, 프로빗, 로그-로그, 보 로그-로그,
역, 멱, 오즈비, 박스-칵스, 박스-칵스 오즈비 연결 함수.
- 사전 분산과 도수 가중치.
- 고정, 피어슨 카이제곱, 편차, 사용자 지정 산포 규격, QML 추정과
검정 지원.
- 이차 힐 등산, 뉴튼-라프슨, IRLS - 피셔 점수화, 그리고 BHHH
추정 알고리즘.
- 보통 계수 공분산은 기대나 관측 헤시안 또는 기울기 외측곱을 사용하여
계산합니다. 로버스트 공분산은 GLM 또는 Huber/White법을 사용하여 추정합니다.
|
| |
|
단일 방정식 공적분 회귀 |
|
- 삼차 완전 유효 추정법, 완전 수정 OLS (Phillips and
Hansen 1992), 표준 공적분 회귀 (Park 1992), 그리고 동적 OLS OLS (Saikkonen
1992, Stock and Watson 1993).
- Engle and Granger (1987) and Phillips and
Ouliaris (1990) 잔차 기반 검정, Hansen (1992b)의 불안정성 검정, 그리고 Park
(1992)의 추가 변수 검정.
- 방정식과 공적분 회귀변수 특정화에서 추세와 결정적 회귀변수의 유연한
특정화.
- FMOLS과 CCR에 관한 장기(long-run) 분산의 완전 기능 추정.
- DOLS 시차와 선행을 위한, 그리고 장기(long-run) 분산 백색화
회귀를 위한 자동 또는 고정 시차 선택.
- DOLS에 관한 Rescaled OLS와 로버스트 표순 오차 계산.
|
| |
|
사용자 지정 최대 가능도 |
|
- 로그 가능도 기여 설명에 표준 EViews 시리즈 표현 사용.
- 다항과 조건부 로짓, Box-Cox변환 모형, 불균형 전환 모형, 이분산
오차를 가진 프로빗 모형, 내포 로짓, Heckman 표본 선택과 Weibull hazard 모형.
|
| |
|
방정식 시스템템 |
|
|
|
|
- 선형 및 비선형 추정.
- 최소 제곱, 2SLS, 방정식 가중 추정, 보기에 무관한 회귀, 삼단계
최소 제곱.
- White와 HAC 가중치 행렬을 가진 GMM.
- 변환된 규격에서 비선형 최소 제곱을 사용한 AR추정.
- 완전 정보 최대 가능도(FIML).
|
| |
|
VAR/VEC |
|
- 단기 또는 장기 실행 제약에 의한 VARs에서 추정값 구조 분해.
- 분석적으로 또는 몬테카를로(Monte Carlo)법에 의해 계산된 표준
오차를 가진 다양한 표와 그래프 형식에 충격 반응 함수.
- 콜레스키 분해(Cholesky factorization)로부터 계산된
임펄스 반응 충격, 한 개의 단위 또는 한 개의 표준 편잔차(상관 무시), 일반화 충격, 구조 분해 또는
사용자 지정된 벡터/행렬항.
- VEC 모형에서 공적분 관계와(또는) 조정계수에 선형 제약 부과와 검정.
- 추정 VEC 모형에서 공정분 관계 보기 또는 생성기.
- 광역 진단 포함 : Granger 인과율 검정, 결합 시차 배제 검정,
시차 길이 기준 평가, 상관도표, 자기상관, 정규성, 이분산성 검정, 공적분 검정, 그 외 다변량 진단.
|
| |
|
다변량 ARCH |
|
- 비대칭 항을 가진 조건부 상수상관(p,q), 대각 VECH(p,q), 대각
BEKK(p,q).
- 대각 VECH의 계수행렬에 관한 광역 매개변수 선택.
- 평균과 분산방정식에서 외생변수 허용 ; 평균방정식에서 비선형과 AR 항
허용.
- Bollerslev-Wooldridge 로버스트 표준 오차.
- 정규 또는 스튜던트의 t 다변량 오차 분포.
- 해석 또는 (빠르거나 늦은) 수치 미분계수의 선택 (해석 미분계수는 일부
복잡한 모형에서는 사용 불가).
- 추정 ARCH 모형으로부터 다양한 표와 그래픽 형태에 공분산, 분산, 또는
상관 생성.
|
| |
|
상태 공간 |
|
- 사용자 지정 단일 및 다중 방정식 구조모형 추정을 위한 칼만 필터
알고리즘.
- 상태 방정식의 외생변수와 완전 매개변수화된 분산 특정화.
- 일단계 ahead, filtered 또는 평탄한 신호, 상태, 오차 생성.
- 시간변동모수, 다변량 ARMA, 준가능도 확률 변동 모형을 포함한 예.
|
| |
|
검정과 평가 |
| |
- 실질적이고 적합한 잔차 그림.
- 선형 및 비선형 계수 제약에 관한 Wald 검정; 추정 모수의 두 함수의
결합 신뢰영역을 보여주는 신뢰 타원.
- 다른 계수 진단 : 표준화 계수와 계수 탄력성, 신뢰구간, 분산 팽창
인수, 계수 분산 분해.
- 생략, 중복 변수 LR 검정, 잔차와 제곱잔차 상관도표 그리고 Q-통계,
잔차계열상관과 ARCH LM 검정.
- White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey와
Glejser heteroskedasticity 검정.
- 안전성 진단 : Chow 중단점과 예측 검정, Quandt-Andrews
알려지지 않은 중단점 검정, Ramsey 초기화 검정, OLS 되풀이 추정, 영향력 통계, 지렛대 그림.
- ARMA 방정식 진단; AR 그리고/또는 MA 특성 다항식의 역근에 대한
그래프와 테이블, 이론상(추정된) 구조 잔차에 관한 실제 상관 패턴을 가진 자기상관 패턴 비교, 혁신 충격에
ARMA 충격반응과 ARMA 도수 스펙트럼 표시.
- 향후 분석을 위한 EViews 객체에 쉽게 결과(계수, 계수 공분산 행렬,
잔차, 기울기 등) 저장.
또한 특정한
검정 프로시저에 대하여 추정과
방정식 시스템를 참고하세요.
|
| |
|
예측과 모의시행 |
| |
- 예측의 표준 오차 계산을 가진 추정 방정식 객체로부터 표본 내부, 외부
정태적 또는 동적 예측.
- 예측 그래프와 표본 내부 예측 평가; RMSE, MAE, MAPE,
Theil 부등식 계수와 비율.
- 다중 방정식 예측과 다변량 모의시행에 관한 최첨단 모형 구축 도구.
- 모형 방정식에서 재추정 시에 자동 업데이트를 위한 링크 또는 문자 입력
가능.
- 방정식의 종속 구조 또는 내생 변수와 외생 변수 표시.
- 확률적, 비확률적 모의시행에 관한 가우스-사이델(Gauss-Seidel),
Broyden과 뉴튼(Newton) 모형 해법사(solver). 모형 일치 기대에 관한 비확률적 전진해
해법. 확률모의시행은 bootstrapped 잔차 사용 가능.
- 내생 변수의 사용자 지정 목표 성취를 위한 제어 문제 해결.
- 정교한 방정식 정규화, 인자 추가 및 오버라이드(override) 지원.
- 가정의 다양한 집합을 포함한 다중해 시나리오 관리 및 비교.
- 내장된 모형 보기(Views)와 프로시저는 그래픽이나 표 형태로 모의 시행
결과를 표시.
|
| |
|
그래프와 테이블 |
| |
- 선, 점 그림, 면적, 막대, 스파이크, 계절, 파이(pie), xy선,
상자 그림, 오차막대, 높음-낮음-열림-닫힘, 그리고 면적 대역.
- 강력하고, 사용하기 쉬운 범주형 요약 그래프.
- 데이터 변경시 그래프 자동 업데이트.
- 그래프상의 한 점에 커서를 올렸을 때 관측 정보와 값 표시.
- 막대그래프, 이동 평균 막대그래프, 도수 다각형, 모서리 빈도 다각형,
상자그림, 핵(kernel)밀도, 이론상 적합한 분포, 상자 그림, CDF, survivor, 분위수,
분위수 대 분위수(quantile-quantile).
- 모수적, 비모수적 핵(Nadaraya-Watson, 국소 선형, 국소
다항식) 조합을 가진 산점도와 최근접 이웃(LOWESS) 회귀선 또는 신뢰 타원.
- 대화식의 포인트 앤 클릭(point-and-click) 또는 명령어 기반의
사용자 지정.
- 향상된 그래프 템플릿 기능이 포함된 그래프 배경, 프레임, 범례, 중심선,
척도화, 선, 기호, 텍스트, shading, fading 등 광범위한 사용자 지정.
- 셀 글꼴, 크기, 색상, 셀 배경색과 테두리, 병합, 주석 등을 관리하는
테이블 사용자 지정.
- 그래프를 다른 윈도우 응용프로그램에 복사/붙여넣기 지원. 또는 윈도우
정규나 강화된 메타파일, 캡슐화된 포스트스크립트 파일, 비트맵, GIF, PNG 또는 JPG로 저장 가능.
- 테이블을 다른 응용프로그램에 복사/붙여넣기 지원, 또는 RTF, HTML
텍스트 파일로 저장 가능.
- 하나의 객체에 다중 결과와 분석 표시가 가능한 스풀 객체에서 그래프와
테이블을 함께 관리.
|
| |
|
명령어와 프로그래밍 |
| |
- 메뉴 항목에 액세스 가능한 객체 지향 명령어 지원.
- 프로그램 파일에서 명령 일괄(batch) 실행.
- 루핑과 조건 분지, 서브루틴과 매크로 처리.
- 문자열 처리를 위한 문자열과 문자열 벡터 객체. 문자열과 문자열 목록
함수의 광역 라이브러리.
- 광역 행렬 지원 : 행렬조작, 곱셈, 반전, 크로네커 곱, 고유값 해와
특이값 분해.
- 외부 프로그램이나 스크립트에서 EViews를 실행 또는 제어하고, 데이터
이동, EViews 명령어를 실행을 할 수 있도록 EViews COM 자동화 서버를 지원합니다.
- EViews에서 제공하는 COM 자동화 클라이언트는 EViews에서
응용프로그램을 실행 또는 제어하고, 데이터 이동, 또는 명령어 실행을 할 수 있도록 MARLAB과 R 서버를
위한 어플리케이션을 지원합니다.
- EViews Excel Add-in은 마이크로소프트 엑셀(2000 이상
버전)에서 EViews 작업파일과 데이터베이스에 저장된 시리즈와 행렬 객체로 추출하고 연결하기 위한 간단한
인터페이스를 제공합니다.
|
|
