รับวิเคราะห์ข้อมูลEVIEW รับวิเคราะห์EVIEW รับทำEVIEW
มืออาชีพด้านการ รับวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม EVIEW รับทำEVIEW รับแปลผลEVIEW สำหรับการทำงานวิจัย รับทำวิทยานิพนธ์ และดุษฎีนิพนธ์ ที่มุ่งเน้นการวิเคราะห์ข้อมูลทุติยภูมิประเภทอนุกรมเวลา ซึ่งเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม EVIEW สอน การวิเคราะห์ EVIEW โปรแกรม EVIEW
รับวิเคราะห์ข้อมูลEVIEW รับทำEVIEW รับวิเคราะห์EVIEW โดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ทำงานเร็ว วิเคราะห์ข้อมูลเร็ว เขียนผลเร็ว ถูกต้อง ปลอดภัย ไม่แพง
รับวิเคราะห์ข้อมูลEVIEW รับทำEVIEW รับวิเคราะห์EVIEW โดยนักเศรษฐศาสตร์ ที่เชี่ยวชาญการรับวิเคราะห์EVIEW สามารถรับวิเคราะห์ข้อมูลEVIEW พร้อมเขียนผล แปลผล แปลความหมาย และเขียนผลการศึกษาได้อย่างถูกต้อง รวดเร็ว แม่นยำ
เรามุ่งเน้นคุณภาพของการทำงานวิจัย เพื่อสร้างความประทับใจและให้การยอมรับด้านคุณภาพการวิเคราะห์ข้อมูล โดยเฉพาะโปรแกรม SPSS แบบเร่งด่วน ภายใน 3 ชั่วโมง (ในกรณีที่มีข้อมูลเรียบร้อยแล้ว) รวมทั้งการวิเคราะห์ด้วยโปรแกรม EVIEW ที่เกือบทั้งหมดเป็นข้อมูลอนุกรมเวลา ส่งผลการศึกษารวดเร็วที่สุด ภายใน 1 ชั่วโมง ทุกแบบจำลอง
รับวิเคราะห์ข้อมูล EVIEW รับทำวิจัย รับวิเคราะห์ข้อมูล โปรแกรมeview รับปรึกษาการทำวิทยานิพนธ์ รับปรึกษาการทำดุษฎีนิพนธ์ทุกแบบจำลอง ทุกสถิติ และ เศรษฐมิติ ที่สามารถวิเคราะห์ด้วย EVIEWs ทดสอบปัญหาตัวแบบเศราฐมิติพื้นฐานอย่าง Autocorrelation, การทดสอบปัญหา Multicollinearity, การทดสอบปัญหา heteroscedasticity, การทดสอบการแจงแบบแบบปกติ (Normal Distribution) ,การวิเคราะห์ความนิ่งของข้อมูล (Stationary) ด้วยวิธียอดนิยมคือการทดสอบยูนิทรูท (Unit Root) เป็นต้น
รับทำวิจัย รับวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม eview รับทำวิทยานิพนธ์ และ ดุษฎีนิพนธ์ รับทำ eview จ้างทำ eview จ้างวิเคราะห์ eviewการวิเคราะห์สมการถดถอยเชิงซ้อน (Multiple Regression Analysis) ด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุด (Ordinary Least Square Method: OLS) เรายัง รับจ้างวิเคราะห์ EVIEW วิเคราะห์ แบบจำลองเศรษฐมิติที่มีความซับซ้อนค่อนข้างมาก เช่น ARMA-ARIMA,ARCH-GARCH,GARCH(0,1) ไปจนถึง แบบจำลองยอดฮิต ของงานการเงินและเศรษฐศาสตร์อย่าง GARCH(1,1),EGARCH,TGARCH,MGARCH,BIVARIATE GARCH , การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ เชิงดุลยภาพระยะยาว (Cointegration) และการวิเคราะห์การปรับตัวระยะสั้น (Error Correction Model: ECM) เป็นต้น
การรับวิเคราะห์ EVIEW รับทำวิจัย รับวิเคราะห์eview ทีมวิเคราะห์ข้อมูลที่พร้อมที่สุด สำหรับ การวิเคราะห์ ด้วยโปรแกรม EVIEW
ด้วยแบบจำลองมักเห็นอยู่ในงานด้านเศรษฐศาสตร์ เช่น การวิเคราะห์ EVIEW ด้วยแบบจำลอง Logit หรือ Probit เป็นโมเดล ที่วิเคราะห์มูลค่าความเต็มใจจะจ่าย เช่น มูลค่าความเต็มใจจะจ่าย เพื่อรักษาสภาพน้ำ ในคลองแสนแสบ
หรือ การวิเคราะห์มูลค่าความเต็มใจจะจ่ายสำหรับการสร้างถนนสำหรับปั่นจักรยาน เป็นต้น แบบจำลองนี้แม้จะวิเคราะห์ด้วยโปรแกรมอื่น ๆแต่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ด้วยโปรแกรม EVIEWอย่างมาก
โดยทั่วไปปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา ที่นิยมใช้กันแพร่หลายในโลก มีจำนวนมาก ถือได้ว่าเป็นงานที่เลือกใช้โปรแกรมได้หลากหลาย ไม่ได้มีเฉพาะโปรแกรม EVIEW เท่านั้น แต่ในประเทศไทย โปรแกรม EVIEW ได้รับการยอมรับ และ นิยมใช้กันแพร่หลายมากที่สุด สำหรับนักวิจัยหรือนักศึกษาระดับปริญญาโทและเอกที่อยู่ในคณะเศรษฐศาสตร์ ซึ่งงานวิจัยในคณะเศรษฐศาสตร์ นิยมใช้แบบจำลอง ที่ต้องอาศัยพื้นฐานความรู้ทางเศรษฐมิติอย่างลึกซึ้ง
อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม EVIEW ถูกคิดค้นและพัฒนาปรับปรุงเปลี่ยนแปลงต่อยอดมาเพื่อให้เหมาะสมที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทอนุกรมเวลาโดยเฉพาะ ด้วยเหตุนี้โปรแกรม EVIEW ยังคงเป็นโปรแกรมวิเคราะห์ข้อมูลด้านเศรษฐมิติที่รับการยอมรับมากที่สุดสำหรับนักวิจัยที่อยู่ในสายงานด้านเศรษฐศาสตร์, งานวิจัยด้านการเงินและวิศวกรรมการเงิน
แม้ว่า ในภายหลัง เมื่อมหาวิทยาลัยในประเทศไทย ได้เปิดสอน หลักสูตรทางการเงิน ที่มีความเข้มข้นมากยิ่งขึ้น เช่น หลักสูตร วิศวกรรมการเงิน ซึ่งจำเป็นต้องวิเคราะห์ด้วยโปรแกรมเศรษฐมิติ เช่น EVIEW STATA LINDEP
รวมทั้ง หลักสูตร วิทยาศาสตร์มหาบัณฑิต (การเงิน) มีการนำโปรแกรมวิเคราะห์ ข้อมูลอนุกรมเวลา อื่นๆ ที่มีความหลากหลาย มากขึ้น เช่น โปรแกรม STATA และ LINDEP
ซึ่งโปรแกรม STATA อาจ มีความสามารถ ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความหลากหลาย ครอบคลุม ประเภทของงานวิจัยมากกว่า STATA นักวิจัยในสายสังคมศาสตร์ ทุกแขนง รวมไปถึง วิทยาศาสตร์ วิทยาศาสตร์การแพทย์ ก็นิยมใช้โปรแกรม STATA เช่นเดียวกัน
แต่โปรแกรม EVIEW มุ่งเน้น ในการวิเคราะห์ข้อมูลประเภทอนุกรมเวลา โดยเฉพาะข้อมูล ประเภท ปัจจัยเศรษฐกิจ และ เศรษฐกิจมหภาค เช่น อัตราแลกเปลี่ยน , ผลผลิตมวลรวมประชาชาติ, อัตราดอกเบี้ย , อัตราเงินเฟ้อ , ดัชนีราคาหลักทรัพย์,ความเสี่ยง และ อัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ รวมไปถึง ความผันผวนของราคาหลักทรัพย์ เป็นต้น
PROFESSIONALDATAS คือ ทีมวิจัย ที่มีบุคลากรที่เชี่ยวชาญด้านการเงิน เศรษฐมิติ เศรษฐศาสตร์จุลภาค เศรษฐศาสตร์มหภาค การส่งผ่านนโยบายการเงิน การบริหารนโยบายเศรษฐกิจมหภาค ทำให้เข้าใจงานวิจัย วิทยานิพนธ์ รวมไปถึง ดุษฎีนิพนธ์ วิจัยปริญญาเอก ที่ต้องใช้โปรแกรม EVIEW ในการวิเคราะห์ข้อมูล
โดยเฉพาะอย่างยิ่งงานวิจัยด้านการเงินที่มุ่งเน้นศึกษาข้อมูล ตัวแปร หรือปัจจัย ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลอนุกรมเวลา เช่น หลักทรัพย์ ดัชนีราคาหลักทรัพย์ อัตราผลตอบแทน หุ้นกู้ หุ้นสามัญ ตราสารหนี้ ตราสารหนี้ภาคเอกชน
รวมไปถึงงานวิจัยที่กำหนดตัวแปรที่มีการวิเคราะห์ด้วยแบบจำลองเศรษฐมิติระดับสูง และต้องอาศัยความรู้ ความเข้าใจ ทักษะ กระบวนการทำวิจัยที่อ้างอิงหลักการด้านเศรษฐมิติ เช่น การพยากรณ์ ARCH GARCH MODEL และตัวในตระกูล GARCH MODEL ทั้งหมด
และงานวิจัยที่วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร แบบการวิเคราะห์เชิงดุลยภาพระยะยาว Cointegration และ การปรับตัวระยะสั้น หรือ Error Correction Model : ECM ซึ่งแบบจำลองเหล่านี้ ต้องมีพื้นฐานความรู้ด้านเศรษฐมิติที่ลึกซึ้ง และสามารถวิเคราะห์ และ เข้าใจการเขียนคำสั่ง การอ่านผล การแปลความหมาย การทดสอบสมมติฐานต่างๆ จึงจะสามารถทำการ วิเคราะห์ผล และเขียนผลการศึกษา ได้อย่างถูกต้อง รวดเร็ว
รับวิเคราะห์ข้อมูลEVIEW เพื่อการวิเคราะห์และทดสอบปัญหาตัวแบบทางเศรษฐมิติ ของตัวแปรที่กำหนดไว้ ในกรอบแนวคิดของการวิจัย (Conceptual Framework)
ในการวิเคราะห์ข้อมูลทุติยภูมิ หรือ Secondary Data แบบอนุกรมเวลา หรือ Time Series Data ทั้งแบบรายปี รายไตรมาส รายเดือน รายสัปดาห์ หรือแม้กระทั่งรายวัน ที่ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก อาจจะ10 ปี 5 ปี 3 ปี เป็นต้น ซึ่งการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลา ที่มีช่วงระยะเวลาติดต่อกันยาวนาน นักวิจัย จะต้องทำการทดสอบปัญหาตัวแบบเศรษฐมิติ ที่สำคัญ ซึ่งปัญหาเหล่านี้ หากไม่มีการทดสอบ วิเคราะห์ หรือกำจัดปัญหาเหล่านี้ให้หมดไป ก่อนการไปวิเคราะห์ตามแบบจำลองที่กำหนด เช่น Multiple Regression ด้วยวิธี OLS จะทำให้ประสิทธิภาพของค่าพยากรณ์หรือตัวแบบเหล่านั้นเกิดปัญหาด้านความน่าเชื่อถือได้
(1) การทดสอบปัญหา multicollinearity
ปัญหา Multicollinearity เกิดขึ้น เมื่อตัวแปรอิสระ หรือ Independent Variable สองตัว มีค่าสหสัมพันธ์ค่อนข้างสูงแต่ไม่สมบูรณ์ ซึ่งจะส่งผลต่อค่าสัมประสิทธฺ์การกำหนดและค่าประมาณการกำลังสองน้อยที่สุด(R – square) มีค่าสูง และค่าทดสอบ t มีค่าตํ่ามากจนทำให้ผู้ใช้อาจแปรค่าได้ว่าตัวแปรอิสระไม่มีความสัมพันธ์ทางสถิติ ซึ่งเป็นการตัดสินใจที่ผิดพลาด
การตรวจสอบข้อมูลว่ามีปัญหา Multicollinearity หรือไม่
การสังเกตว่าข้อมูลมีปัญหา Multicollinearity หรือไม่สังเกตุได้ดังนี้
- ตัวประมาณค่าสัมประสิทธิ์ของตัวเเปรแต่ละคู่(r)มีค่าความแตกต่างจาก 0 อย่างมีนัยสำคัญ
- ตัวสถิติทดสอบ t เกือบทั้งหมดไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ แต่ตัวทดสอบ F มีนัยสำคัญ
- ค่าสัมประสิทธิ์ความชันและจุดตัดแกนมีเครื่องหมายบวกหรือลบแตกต่างที่คาดไว้
การแก้ปัญหา Multicollinearity
การแก้ปัญหา Multicollinearity ทำได้โดยนำตัวแปรอิสระที่ไม่มีนัยสำคัญบ้างตัวออกจากแบบจำลองเชิงถดถอยจนไม่เกิดปัญหา Multicollinearity การที่จะเลือกตัวแปรใหนออกอาจสามารถทำได้โดยใช้การสร้างแบบจำลอง Stepwire Regression
(2) การตรวจสอบปัญหา heteroscedasticity
นักวิจัย สามารถตรวจสอบปัญหา Heteroskedasticity ด้วย การทดสอบ Breusch — Pagan. Breusch and Pagan (1979) แนะนำให้ทดสอบ Regress the squared residuals จากสมการการถดถอยโดยประมาณของตัวแปรอิสระในการถดถอย หากไม่มีปัญหา conditional heteroskedasticity ตัวแปรอิสระจะไม่สามารถอธิบายค่าคลาดเคลื่อนได้
Breusch และ Pagan เป็นการทดสอบ เพื่อพิสูจน์ ว่าภายใต้สมมติฐานหลักนั้น ไม่มีความแตกต่างแบบมีเงื่อนไข nR2 (จากการถดถอยของส่วนที่เหลือกำลังสองบนตัวแปรตามจากการถดถอยเดิม) และเป็นตัวแปรสุ่มχ2ที่มีจำนวนองศาอิสระเท่ากับ จำนวนตัวแปรอิสระในการถดถอย ดังนั้น สมมติฐานว่าง จึงระบุว่า ข้อผิดพลาด กำลังสองของการถดถอย ไม่เกี่ยวข้องกับตัวแปรอิสระ สมมติฐานทางเลือก ระบุว่า ข้อผิดพลาดกำลังสอง มีความสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระ
(3) การตรวจสอบปัญหา autocorrelation
อีกหนึ่งปัญหาที่พบบ่อยการทำสมการถดถอย คือ ค่าคลาดเคลื่อนมีความสัมพันธ์กันเมื่อค่าคลาดเคลือนการถดถอยมีความสัมพันธ์กันในการสังเกตเราจะบอกว่ามีความสัมพันธ์ตามลำดับ (หรือสัมพันธ์อัตโนมัติ) ความสัมพันธ์แบบอนุกรมมักเกิดขึ้นในการถดถอยข้อมูลอนุกรมเวลา ทำนองเดียวกันกับ การทดสอบปัญหา heteroskedasticity
ปัญหาหลักที่เกิดจาก Serial Correlation ในการถดถอยเชิงเส้นคือการประมาณค่าคลาดเคลื่อนของค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยที่ไม่ถูกต้องซึ่งคำนวณโดยโปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติ โดยตัวปรอิสระมักมีความสัมพันธ์กับตัวแปรก่อนหน้า อย่างไรก็ตามหากตัวแปรอิสระตัวใดตัวหนึ่งเป็นค่าที่ล้าหลังของตัวแปรตามตัวอย่างเช่นหากผลตอบแทน T-bill จากเดือนก่อนหน้าเป็นตัวแปรอิสระในการถดถอยผลของฟิชเชอร์
สหสัมพันธ์แบบอนุกรมในเงื่อนไขข้อผิดพลาดจะทำให้เกิด พารามิเตอร์ทั้งหมดที่ประมาณค่าจากการถดถอยเชิงเส้นไม่สอดคล้องกันและจะไม่ใช่ค่าประมาณที่ถูกต้องของพารามิเตอร์จริง
กระบวนการวิเคราะห์การถดถอย ด้วยโปรแกรม EVIEW รับทำวิจัย รับวิเคราะห์EVIEW
เนื่องจาก การพัฒนาตัวแบบการประมาณค่าในสมการถดถอย ดำเนินการตามข้อตกลงการถดถอย ทั้งนี้ การตกลงก็ไม่สามารถทำได้ตามใจ แต่เป็นไปตามเหตุผลดงัไดก้ล่าวมาแลว้ ดงัน้ันผลการวิเคราะห์
การถดถอยในขั้นปฏิบัติ จึงต้องสอดคล้องกันกับข้อตกลง มิเช่นนั้น ผลการศึกษาจะคลาดเคลื่อนและ
นำไปสู่การสรุปผลผิดพลาด (miss-leading)
ทั้งนี้ หากนำผลการศึกษาไปใช้ในระดับนโยบายหรือในระดับปฏิบัติการ อาจก่อให้เกิดความเสียหายได้ หากกระบวนการวิเคราะห์การถดถอยนั้น มีข้อผิดพลาด ดั้งนั้น ก่อนการนำตัวแปรต่างๆ เข้าสู่ตัวแบบจำลองหลัก เช่น กระบวนการวิเคราะห์การถดถอย จะต้องมีการวิเคราะห์ปัญหาตัวแบบที่สำคัญและจำเป็นตามที่ได้กล่าวไปแล้ว ซึ่งโปรแกรม EVIEW สามารถทำการวิเคราะห์ได้อย่างถูกต้อง ครบถ้วน และใช้งานไม่ยากลำบากนัก
