//------------------------------------------------------------//
\Contents [contents] {Содержание} \Par

  \Bullet1  \Link [global] {Программа Matrixer} \Par
  \Bullet1  \Link [quick_start] {Как начать работать с программой}
(советы начинающему) \Par
 \Par

  \Bullet1  \Link [mats] {Матрицы} \Par
  \Bullet1  \Link [vars] {Переменные} \Par
  \Bullet1  \Link [sca] {Скаляры} \Par
  \Bullet1  \Link [strings] {Строки} \Par
  \Bullet1  \Link [models] {Модели} \Par
 \Par

  Интерфейс: \Par
           \Bullet2 \Link [mat_menu] {Меню матриц (переменных)} \Par
           \Bullet2 \Link [tbl] {Табличный редактор для матрицы} \Par
           \Bullet2 \Link [co_window] {Командное окно} \Par
 \Par

  \Bullet1  \Link [commands] {Команды} \Par
\Par

  \Bullet1  \Link [plots] {Графики} \Par
 \Par

  \Bullet1  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par
  \Bullet1  \Link [formula] {Формулы} \Par
       в том числе: \Par
           \Bullet2 \Link [substitut] {Подстановки} \Par
           \Bullet2 \Link [dynamic] {Динамические функции} \Par
  \Bullet1 \Link [scalar_expr] {Скалярные выражения} \Par
  \Bullet1 \Link [matrix_expr] {Матричные выражения} \Par
  \Bullet1 \Link [all_functions] {Функции} \Par
 \Par

  \Bullet1  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
       в том числе: \Par
          \Bullet2 \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
          \Bullet2 \Link [nonlin] {Оценивание нелинейных регрессий} \Par
          \Bullet2 \Link [logit] {Логит и пробит} \Par
 \Par

  \Bullet1  \Link [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par
       в том числе: \Par
          \Bullet2 \Link [descript] {Описательные статистики} \Par
          \Bullet2 \Link [correlat] {Корреляционная матрица} \Par
          \Bullet2 \Link [acf] {Автокорреляционная функция} \Par
 \Par

  \Bullet1  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
       в том числе: \Par
          \Bullet2 \Link [esttable] {Оценки и статистики} \Par
          \Bullet2 \Link [deletion] {Удаление переменных} \Par
          \Bullet2 \Link [lever] {Влиятельные наблюдения} \Par
          \Bullet2 \Link [2nd_order] {Эффекты второго порядка} \Par
          \Bullet2 \Link [histnres] {Гистограмма остатков} \Par
          \Bullet2 \Link [wald] {Ограничения (функции параметров)} \Par
 \Par

  \Bullet1  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par
       в том числе: \Par
          \Bullet2 \Link [macromenu] {Меню макросов} \Par
          \Bullet2 \Link [macrofiles] {Файлы макросов (командные файлы)} 
\Par
          \Bullet2 \Link [macroed] {Редактор макросов} \Par
          \Bullet2 \Link [macrostruct] {Управляющие команды в макросах} 
\Par
          \Bullet2 \Link [macromsg] {Сообщения и сигналы в макросах} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par

 \Bullet1 Чтобы начать работать с программой Matrixer, 
сначала нужно либо \Link [how_import] {импортировать данные,} 
либо \Link [how_typedata] {ввести их с клавиатуры.} \Par
 \Par

 \Bullet1 Прежде, чем начать работать с программой, стоит 
уяснить ее важную особенность. Все данные, с которыми программа 
работает в конкретный момент времени, расположены в 
одном каталоге (рабочем каталоге). \Par

   При выходе из программы, все \Link [mats] {матрицы}, 
которые были созданы, кроме временных, автоматически записываются 
в рабочий каталог как \Link [txtf] {файлы} с расширением 
 \TT {.mat}. \Par

   При запуске программы все ранее сохраненные в рабочем 
каталоге файлы автоматически открываются и видны в 
\Link [mat_menu] {меню матриц}. \Par

  Этой особенностью объясняется, почему в меню нет пунктов
 \TT {Открыть} и  \TT {Сохранить}. \Par
\Par

 \Bullet1 После того, как данные введены, можно с ними работать,
например,    \Link [how_linreg] {оценить линейную регрессию} 
или \Link [how_plot] {построить график} \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [how_import] {Как импортировать данные} \Par

   Проще всего импортировать данные через буфер Windows. \Par
 \Par

 \Bullet1 Предположим, что Ваши данные находятся в таблице Excel
(или в любой другой Windows-программе с табличным редактором). 
В этом случае см. \Link [how_imExcel] {Как импортировать данные 
из таблицы Excel через буфер}. \Par
 \Par

  \Bullet1 Несколько сложнее импортировать через буфер Windows данные
не из табличного редактора, а например, из текстового редактора
типа WordPad, с веб-странички и т.п. Проблема в том, что такие
данные могут разделяться не символами табуляции, а пробелами
или запятыми. Кроме того, бывает, что числовые данные перемежаются
текстом. Если у Вас именно такие данные, то предыдущий пункт Вам не 
подходит. В этом случае см. \Link [how_imNonStand] {Как
импортировать нестандартные данные через буфер}. \Par
 \Par

  \Bullet1 Можно импортировать данные того типа, который описан
в предыдущем пункте, из текстового файла. См. \Link [how_imText]
{Как импортировать текстовый файл}. \Par

\Hline
         См. также \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [how_imExcel] {Как импортировать данные из таблицы Excel
через буфер} \Par

 \Bullet2 Выделите прямоугольный блок чисел в таблице Excel. \Par
 \Bullet2 Скопируйте данные в буфер Windows (обычно это можно сделать
с помощью клавиш \Key {Ctrl-INS} или \Key {Ctrl-C}). \Par
 \Bullet2 В программе Matrixer cоздайте новую матрицу, нажав в 
\Link [mat_menu] {меню матриц} клавишу \Key {INS} и указав
подходящее имя. \Par
 \Bullet2 В \Link [tbl] {табличном редакторе} программы Matrixer
вставьте данные из буфера, нажав  \Key {Shift-INS}. \Par
 \Bullet2 Закройте табличный редактор, сохранив получившуюся
матрицу. \Par
 \Par


\HLine
   Замечения: \Par
 \Bullet2 Табличные редакторы есть практически во всех статистических
и эконометрических пакетах, написанных под Windows. Описанный способ
позволяет импортировать данные из всех подобных программ. \Par
 \Bullet2 Разделителем целой и дробной части здесь может быть как
точка, так и запятая. Программа Matrixer запятые превратит в
точки. \Par
 \Bullet2 Если в первой строке скопированного Вами блока таблицы
будут записаны имена переменных, то Matrixer назовет переменные
(столбцы матрицы) этими именами. \Par
 \Bullet2 Можно вставить блок из буфера в уже существующую
матрицу. Если вставляемый блок не содержит имен, то клетки
будут сдвинуты вниз, чтобы освободить место для блока. Если
же блок содержит имена, то будут вставлены новые переменные
(столбцы матрицы) с соответствующими именами, а имеющиеся
столбцы будут сдвинуты вправо. \Par

\Hline
         См. также \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [how_imNonStand] {Как импортировать нестандартные данные
через буфер} \Par

 \Bullet1 Выделите в используемой Вами программе фрагмент,
содержащий нужные данные. \Par
 \Bullet1 Скопируйте фрагмент в буфер Windows. \Par
 \Bullet1 В программе Matrixer выберите пункт меню \Par
 \TT {Матрицы > Импорт > из буфера Windows} \Par
или нажмите в \Link [mat_menu] {меню
матриц} клавишу \Key {Alt-M}. \Par
 \Bullet1 Укажите подходящее имя для матрицы, в которую будут
импортированы данные. \Par
 \Par

   Замечания: \Par
 \Bullet2 Прочитайте внимательно замечания к странице \Link 
[how_imText] {Как импортировать текстовый файл}. \Par

\Hline
         См. также \Par
      \Link [how_import] {Как импортировать данные} \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [how_imText] {Как импортировать текстовый файл} \Par

 \Bullet1 В программе Matrixer выберите пункт меню \Par
 \TT {Матрицы > Импорт > из файла} \Par
или нажмите в \Link [mat_menu] {меню матриц} клавишу 
\Key {Shift-Alt-M}. \Par
 \Bullet1 Укажите файл, из которого Вы хотите взять данные. \Par
 \Bullet1 Укажите подходящее имя для матрицы, в которую будут
импортированы данные. \Par
 \Par

   Замечания: \Par
 \Bullet2 Используйте опции \Par
 \TT {Матрицы > Импорт > Опции} \Par
чтобы управлять тем, как будет осуществляться импорт. \Par
 \Bullet2 Наиболее важная опция - "Искать столбцы
фиксированной ширины". Она позваляет импортировать форматированные
данные, разделенные пробелами. Пример таких данных:  \Par
 \TT {Animal                            Y        X} \Par
 \TT {Rhesus monkey                 6.800  179.003} \Par
 \TT {Kangaroo                     34.998   56.003} \Par
  Если эта опция не установлена (по умолчанию она не установлена),
то предполагается, что поля данных разделены некотроым разделяющим
символом, например, запятой, табуляцией, пробелом и т.д.
Пример таких данных:  \Par
 \TT {"ARGENTINA","Machinery",480,703,599} \Par
 \TT {"ARGENTINA","Business Construction",1403,2057,"NA"} \Par
  Если в качестве разделителей используются запятые, то такой
формат часто называют форматом CSV (Comma Seperated Value).
Разновидности этого формата могут использовать ; или | в
качестве разделителей. \Par
 \Bullet2 В зависимости от опций запятые будут восприняты 
как разделители чисел или как разделители целой и дробной части. 
 \Par
 \Bullet2 Используйте опцию "Подстановки 'Текст->Число'",
чтобы указать числовые значения нечисловых полей, таких как
"муж."/"жен.". Для пропущенных значений (например, NA)
используйте \Link [missing] {8934567}. \Par
 \Bullet2 Текст будет вынесен в \Link2 [comments] {комментарии}.
Снимите соответствующую опцию, чтобы этого не произошло. \Par
 \Bullet2 Чтобы импортировать имена переменных, нажмите
\Key {Ctrl-N} в табличном редакторе и вставьте имена переменных
из буфера (конечно, их надо предварительно туда скопировать). \Par
 \Bullet2 Воспользуйтесь \Link [tbl] {табличным редактором}, чтобы 
отредактировать получившуюся матрицу. Удалите из матрицы
данных все, что программа записала туда по ошибке.
Нечисловые данные при импорте заменяются в матрице
\Link [missing] {пропущенными значениями}, которые в табличном
редакторе имеют вид \TT {*-**-*}. \Par
 \Bullet2 Нельзя ожидать чудес от программы, если данные
слишком нестандартные. \Par
 \Bullet2 Часто может быть полезным перед тем, как
импортировать данные, отредактировать их. \Par
 \Bullet2 Программа не сможет импортировать данные прямо
из нетекстового файла, например, непосредственно из файла
программы Excel. Для импорта из Excel используйте формат
CSV. \Par

\Hline
         См. также \Par
      \Link [how_import] {Как импортировать данные} \Par
      \Link [how_imNonStand] {Как импортировать нестандартные 
данные через буфер} \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par
      \Link [import] {Импорт} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [how_typedata] {Как ввести данные с клавиатуры} \Par

 \Bullet2 Откройте существующую матрицу в \Link [tbl] {табличном
редакторе} или создайте новую матрицу, нажав в \Link [mat_menu] 
{меню матриц} клавишу \Key {INS} и указав подходящее имя. \Par
 \Bullet2 После того, как Вы ввели данные, закройте табличный
редактор, сохранив получившуюся матрицу. \Par
 \Par

   Советы: \Par
 \Bullet2 При вводе числовых данных удобнее воспользоваться клавишами,
расположенными в правой части клавиатуры. Режим \Key {Num Lock}
должен быть включен. \Par
 \Bullet2 \Link [missing] {Пропущенное значение} можно ввести с
помощью символа "\TT {*}". \Par
 \Bullet2 Прежде, чем вводить данные вручную, подумайте,
нельзя ли их \Link [how_import] {импортировать}. \Par
 \Bullet2 Если данных много, не забывайте время от времени
сохранять те данные, которые уже ввели (клавиша \Key {Ctrl-S}). \Par
 \Bullet2 Если Вам необходимо добавить данные в середину таблицы,
а не в ее нижнюю часть, то для удобства включите \Link2 [insert_mode]
{режим вставки} (клавиша \Key {Ctrl-I}). После окончания ввода 
данных отключите этот режим. \Par

\Hline
         См. также \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [missing] {Пропущенное значение} \Par

   Под пропущенным значением подразумевается пропуск в данных.
Matrixer обрабатывет пропущенные значения, позволяя тем самым
использовать неполные данные. Во внутреннем представлении и
в \Link [txtf] {текстовом формате матрицы} в качестве
пропущенного значения используется число  \TT {8934567}.
На экран пропущенное значение выводится в виде "\TT {*-**-*}".
Для того, чтобы использовать пропущенное значение в формулах,
служит \Link [sca] {скаляр} \TT {@missing} (или \TT {@na}).
 \Par
 \Par

 \Bullet2 Если аргумент функции не принадлежит области ее определения,
(например, \TT {sqrt(-1)}, \TT {ln(0)}, \TT {1/0}), то результатом
будет пропущенное значение. \Par
 \Bullet2 Результатом операции, в которой один из аргументов -
пропущенное значение, также будет пропущенное значение. 
Например, \Par
   \TT {100/0+200}. \Par
 \Bullet2 В \Link [tbl] {табличном редакторе} пропущенное 
значение можно ввести с помощью символа "\TT {*}". \Par

 \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [how_linreg] {Как оценить линейную регрессию} \Par

   Оценить линейную регрессию можно по разному. Выберите,
что Вы больше предпочитаете: \Par

  \Bullet1 \Link [how_regPanel] {Использовать интерфейс в
виде кнопок и меню}. \Par
  \Bullet1 \Link [how_regCommWin] {Оценивать регрессии быстро и
эффективно}. \Par

\Hline
         См. также \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [how_regPanel] {Как оценить линейную регрессию - 1} \Par

 \Bullet2 Выберите в верхнем меню пункт \Par
 \TT {Панели > Линейная регрессия}. \Par
 \Bullet2 Нажав первую кнопку "Выбрать", выберите зависимую
переменную. \Par
 (См. \Link [how_chooseVar] {Как выбрать переменную}) \Par
 \Bullet2 Нажав вторую кнопку "Выбрать", выберите регрессоры. \Par
 \Bullet2 Нажмите кнопку "Пуск" (кнопку с треугольником). \Par
 \Par

    Замечания: \Par
 \Bullet2 Строчка "Веса" предназначена для оценивания взвешенной
регрессии, поэтому если Вы хотите оценить обычную регрессию, то
оставьте ее пустой. \Par
 \Bullet2 Соответствующая команда будет записана в 
\Link [co_window] {командное окно}.
Ей можно воспользоваться, чтобы быстро внести изменения и
оценить регрессию заново. \Par
 \Bullet2 Запишите запускаемую команду в историю команд, если
хотите впоследствии снова оценить ту же регрессию. \Par

\Hline
      См. также \Par
  \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par
  \Link [how_regCommWin] {Как оценивать регрессии быстро и
эффективно}. \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [how_chooseVar] {Как выбрать переменную} \Par

   В этом пункте объясняется как выбрать переменную или группу
переменных в окне "Выберите переменные".\Par
 \Par

   В этом окне слева расположен список имеющихся в рабочем
каталоге переменных (векторов) с указанием длины. (Под векторами
понимаются как столбцы матриц, так и матрицы, состоящие из
одного столбца). \Par
   Справа расположен список выбранных переменных (векторов).
Добавить переменную в правый список можно перетащив ее
мышкой или нажав на кнопку со стрелкой. \Par
   Удалить переменную из списка можно нажав кнопку
с крестиком. \Par
 \Par

 \Bullet2 Строка ввода, расположенная внизу окна 
предназначена для ввода формул. Правила написания формулы
описаны в разделе \Link [formula] {Формулы} \Par
 \Bullet2 В список можно добавить константу или тренд, нажав
соответствующую кнопку. \Par

\Hline
      См. также \Par
  \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [how_regCommWin] {Как оценить линейную регрессию - 2} \Par

  В этом разделе справки рассказывается, как запускать
регрессии из \Link [co_window] {командного окна.} \Par
 \Par

 \Bullet2 Если командное окно не пустое, то очистите
его. Для этого можно нажать клавишу \Key {F10} или
же нажать кнопку с крестиком слева от командного окна. \Par
 \Bullet2 Перетащите мышкой зависимую переменную из меню
матриц или меню переменных в командное окно. Можно также,
находясь в меню матриц или меню переменных, нажать
\Key {Ctrl-ENTER}, и имя выделенной переменной будет
вставлено в командное окно. \Par
 \Bullet2 В командном окне введите после зависимой
переменной символ "\TT{:}". Этот символ служит разделителем
левой и правой части линейной регрессии. Перед этим
разделитем и после него можно поставить пробелы.\Par
 \Bullet2 В командном окне введите после символа "\TT{:}"
единицу "\TT{1}". Единица соответствует константе (свободному
члену) линейной регрессии. (Если константа Вам не нужна,
то единицу можно не ставить. Но действительно ли Вы уверены,
что константа в регрессии Вам не нужна?) \Par
 \Bullet2 Добавьте в командное окно имена регрессоров
(объясняющих переменных). Это опять можно
сделать с помощью мыши или клавиши \Key {Ctrl-ENTER}. \Par
 \Bullet2 После всего этого в командном окне будет записано
примерно следующее: \Par
     \TT { y : 1 x1 x2 x3} \Par
  Теперь запустите набранную команду. Для этого нажмите кнопку
с черным треугольником слева от командного окна или нажмите
\Key {Shift-ENTER}. \Par
 \Bullet2 Если программа выдаст сообщение об ошибке,
прочитайте еще раз эту страницу и попытыйтесь понять,
что Вы сделали не так. \Par
 \Par

   Замечания: \Par
 \Bullet2 Регрессоры должны быть разделены пробелами. \Par
 \Bullet2 В команде можно использовать формулы, например: \Par
     \TT { ln(y)+10 : 1 exp(x1)/2 x2+x3} \Par
 \Bullet2 Matrixer помнит запущенные ранее команды. Чтобы
вернуть в командное окно запущенную прежде команду, вызовите
историю команд соответствующей кнопкой слева от командного 
окна или клавишей \Key {Alt - <-}. Часто проще отредактировать
старую команду, чем набрать новую.\Par

\Hline
         См. также \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par
      \Link [how_regPanel] {Как оценить линейную регрессию - 1}. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [how_plot] {Как построить график} \Par

  В программе Matrixer есть три разных способа построить график. \Par

 \Bullet1 Использовать командное окно. (\Link [how_plot_cw] 
{Подробнее})\Par
 \Bullet1 Использовать пункт меню \TT {Показать}. (\Link [how_plot_vi] 
{Подробнее})\Par
 \Bullet1 Использовать пункт меню \TT {Панели}. (\Link [how_plot_pn] 
{Подробнее})\Par

\Hline
         См. также \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par
      \Link [plots] {Графики} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [how_plot_cw] {Как построить график, используя
командное окно} \Par

 \Bullet2 Если командное окно не пустое, то очистите
его. Для этого можно нажать клавишу \Key {F10} или
же нажать кнопку с крестиком слева от командного окна. \Par

\Bullet2 Наберите в командном окне одну из команд  
\TT {plot!}, \TT {scatter!}, \TT {xyplot!}, \TT {timeplot!}
в зависимости от того, какой график требуется построить
(см. \Link [plots] {Графики}) \Par

\Bullet2 Если используется команда \TT {scatter!} или
 \TT {xyplot!}, то перетащите мышкой переменную оси X из 
меню матриц или меню переменных в командное окно. Можно также,
находясь в меню матриц или меню переменных, нажать
\Key {Ctrl-ENTER}, и имя выделенной переменной будет
вставлено в командное окно. \Par

\Bullet2 Добавьте в командное окно имена переменных
оси Y. Это опять можно сделать с помощью мыши 
или клавиши \Key {Ctrl-ENTER}. \Par

\Bullet2 Переменные разделяются пробелами
\Hline
         См. также \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par
      \Link [how_plot] {Как построить график} \Par
      \Link [plots] {Графики} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [how_plot_vi] {Как построить график, используя 
пункт меню "Показать"} \Par

\Bullet2 Выберите в меню матриц или меню переменных 
одну из переменных. \Par

\Bullet2 Выберите один из следующих пунктов меню: \Par
  \TT {Показать > График} \Par
  \TT {Показать > Диаграмма рассеяния} \Par
  \TT {Показать > XY график} \Par

\Bullet2 Появится небольшая панель, на которую можно
добавить другие переменные. \Par
\Bullet2 Для добавления другой переменной перетащите
ее мышью из меню матриц или меню переменных на панель. \Par

\Bullet2 Еще один способ добавления другой переменной:
выберите ее в меню матриц или меню переменных и нажмите 
кнопку "Добавить" на панели. \Par
\Bullet2 Нажмите клавишу \Key {ENTER}, либо кнопку
"OK" на панели. \Par

\Hline
         См. также \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par
      \Link [how_plot] {Как построить график} \Par
      \Link [plots] {Графики} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [how_plot_pn] {Как построить график, используя 
пункт меню "Панели"} \Par

\Bullet2 Выберите пункт меню \Par
  \TT {Панель > График} \Par

\Bullet2 Выберите тип оси X: "Номер наблюдения", "Переменная"
или "Время". \Par

\Bullet2 Если ось X типа "Переменная", то нажмите кнопку "Выбрать",
и выберите переменную оси X. \Par
 (См. \Link [how_chooseVar] {Как выбрать переменную}) \Par

\Bullet2 Выберите переменные оси Y, нажав кнопку "Выбрать"
в правой части панели. \Par

 \Bullet2 Нажмите кнопку "Пуск" (кнопку с треугольником). \Par
 \Par

    Замечания: \Par
 \Bullet2 Соответствующая команда будет записана в 
\Link [co_window] {командное окно}.
Ей можно воспользоваться, чтобы быстро внести изменения и
оценить регрессию заново. \Par

 \Bullet2 Запишите запускаемую команду в историю команд, если
хотите впоследствии снова построить тот же график. \Par

 \Bullet2 Масштаб как оси X так и оси Y может быть выбран
логарифмическим. Для этого надо поставить соответствующую
галочку.

 \Bullet2 Для каждой переменной оси Y
можно выбрать, каким образом она будет изображена.
По умолчанию точки соединяются линиями. Можно
выбрать также "Значки" и "Столбики". Для этого надо поставить
соответствующие галочки.

\Hline
         См. также \Par
      \Link [quick_start] {Как начать работать с программой} \Par
      \Link [how_plot] {Как построить график} \Par
      \Link [plots] {Графики} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [global] {Программа Matrixer} \Par

  Программа предназначена для анализа и обработки данных,
проведения эконометрических и статистических расчетов. \Par
  В том числе, можно оценить следующие модели (и проверить
гипотезы относительно них): \Par

  \Bullet1 \Link [linreg] {линейная регрессия}, \Par
  \Bullet1 \Link [nonlin] {нелинейная регрессия}, \Par
  \Bullet1 \Link [logit] {биномиальный логит и пробит}, \Par
       и многие \Link [ecmodels] {другие модели}. \Par

  Matrixer работает со следующими типами объектов: \Par

  \Bullet1 \Link [mats] {матрицами} \Par
  \Bullet1 \Link [vars] {переменными} (столбцами матриц) \Par
  \Bullet1 \Link [sca] {скалярами} \Par
  \Bullet1 \Link [strings] {строками} \Par
  \Bullet1 \Link [models] {моделями} \Par


    Управлять программой Matrixer можно с помощью: \Par

  \Bullet2 меню, \Par

  \Bullet2 "горячих клавиш", нажимаемых в \Link [mat_menu] {меню матриц
(переменных)} или командном окне, \Par

  \Bullet2 \Link [commands] {команд}, запускаемых из 
\Link [co_window] {командного окна} \Par

  \Bullet2 панелей (пункт меню "Панели"), \Par

  \Bullet2 \Link [macro0] {макросов (блоков команд)}. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [mats] {Матрицы} \Par
   Числовые данные в программе Matrixer хранятся в виде матриц.
Каждая матрица имеет имя. \Par

   Столбцы матриц называются \Link [vars] {переменными} и также 
имеют имена. Матрица, состоящая из одного столбца, может 
рассматриваться как переменная, и наоборот, переменная может
рассматриваться как матрица, состоящая из одного столбца. \Par

   Вместе с числовыми данными матрица может содержать текст
(\Link2 [comments] {комментарии}). \Par

   Для работы с матрицами предназначено \Link [mat_menu] {меню матриц}. 
В нем перечислены имена имеющихся в текущем рабочем каталоге
матриц и количество строк и столбцов в них. 
Для просмотра и редактирования данных служит \Link [tbl] 
{табличный редактор}.
\Par

   Матрица может быть временной или постоянной. Имена 
временных матриц начинаются со знака "\TT {#}". Временные матрицы
автоматически стираются при завершении работы программы. Пользователь
может называть матрицы именами, начинающимися со 
знака "\TT {#}", чтобы быстро очищать текущую директорию от 
ненужных файлов. Стереть временные файлы можно нажав  \Key {Alt-E} 
в меню матриц или командном окне. \Par

   Матрица может быть записана на диске (как файл) или в оперативной
памяти. В процессе работы все вновь создаваемые матрицы 
записываются в оперативной памяти, поскольку это ускоряет работу.
Перевести матрицу из одного формата в другой можно нажатием
\Key {Shift-SPACE} в меню матриц. Это позволяет сохранить данные
в случае возможного сбоя программы. При 
окончании работы программы все файлы автоматически 
записываются на диск. (См. \Link [txtf]) {Текстовой формат 
матрицы}).\Par

   Имеется также специальный вид матриц, называемый
\Link [modmat] {матрицами модели}.\Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [vars] {Переменные} \Par
  \Link [sca] {Скаляры} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [comments] {Комментарии} \Par

   Комментарии представляют собой текст, который поясняет
характер числовых данных, содержащихся в матрице. Они
сохраняются и редактируются вместе с матрицей и фактически 
являются ее частью. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [vars] {Переменные} \Par

  Переменные - это столбцы матрицы. Переменная полностью
задается строкой \Par

        \TT {<имя матрицы>[<имя переменной>]}. \Par

  Вместо имени переменной можно использовать ее номер в
матрице ( \TT {[<номер>]}). Например,  \TT {data[3]} означает "3-й
столбец матрицы data". \Par

     Для работы с переменными предназначено \Link [mat_menu] 
{меню переменных}. С переменными можно обращаться примерно так же, 
как с матрицами (см. например, раздел \Link [assign] 
{Команды присваивания}). \Par

     Матрица, состоящая из одного столбца, может
рассматриваться как переменная, и наоборот, переменная может
рассматриваться как матрица, состоящая из одного столбца. \Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [mats] {Матрицы} \Par
  \Link [sca] {Скаляры} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [sca] {Скаляры} \Par

   Скаляры наряду с \Link [mats] {матрицами} содержат числовые
данные, с которыми оперирует программа. Скаляры сохраняются
только во время работы программы. \Par
                                             
   Скаляры могут заменять константы в \Link [scalar_expr] {скалярных 
выражениях}, \Link [formula] {формулах} и \Link [matrix_expr] 
{матричных выражениях}.
Имя скаляра начинается со знака \TT {@}. Скаляр может быть 
записан в результате \Link [assign] {команды присваивания}. \Par 

   Просмотреть и отредактировать созданные за время работы 
программы скаляры и создать новые можно в окне "Скаляры" ("горячая 
клавиша" \Key {Ctrl-S}). \Par

   Скаляр \TT {@pi} обозначает число пи, а скаляры \TT {@missing}
и \TT {@na} - \Link [missing] {пропущенное значение}. 
Скаляр \TT {@timer} содержит текущее значение таймера в 
секундах. \Par
\Par

  Пример: \Par
   \TT {@A := 16; @n := 4;} \Par
   \TT {x\{1..100\} := @A*sin(2*@pi*$i/@n);} \Par
   \TT {y := if(x>=0,x,@missing);} \Par
\Par

   Имеется также специальный вид скаляров, называемый
\Link [modsca] {скалярами модели}.\Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [scalar_expr] {Скалярные выражения} \Par
  \Link [mats] {Матрицы} \Par
  \Link [vars] {Переменные} \Par
  \Link [params] {Параметры} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [txtf] {Текстовой формат матрицы} \Par

  \Link [mats] {Матрица} в текстовом формате - это файл, имеющий расширение
.mat. Его можно просматривать и редактировать в обычном
текстовом редакторе, импортировать в другие программы. \Par

  Формат файла следующий. \Par

  \Bullet1  В первой строке записано через пробел количество строк и
столбцов матрицы. \Par

  \Bullet1  Дальше идут строки \Link2 [comments] {комментария}. Каждая 
строка комментария начинается с  \eolcomment . Комментарий может
отсутствовать. \Par

  \Bullet1  Следующая после комментария строка содержит имена
переменных, разделенные пробелами. Если переменная не имеет
имени, то вместо имени ставится знак  \TT {#}. Если строка
пустая, то переменные считаются безымянными. Все же строка
должна присутствовать, иначе первая строка чисел будет
воспринята программой как строка имен. \Par

  \Bullet1  Файл заканчивается собственно матрицей данных. Каждая
строка матрицы - это одна строка файла. Числа в строке
разделяются пробелами. Формат свободный. Отсутствующие данные
заменяет число  \TT {8934567} (\Link [missing] {пропущенное
значение}).\Par
\Par

  Пример содержимого файла:\Par
\TT{-----------------------------------} \Par
\TT{2 3} \Par
\eolcomment \TT{ Здесь можно записать комментарии} \Par
\TT{x  y z} \Par
\TT{2.3  4.2 -99} \Par
\TT{1E-10 8934567 5} \Par
\TT{-----------------------------------} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [mat_menu] {Меню матриц (переменных)} \Par

   В меню матриц перечислены имена имеющихся в текущем 
\Link2 [wrkdir] {рабочем каталоге} \Link [mats] {матриц}. 
Рядом с именем матрицы указаны 
количество строк и столбцов в ней. Количество строк и столбцов 
разделено символом, указывающем на то, в каком формате хранится 
матрица. \Par
 \Par

   В меню переменных перечислены имена \Link [vars] {переменных} той 
матрицы, которая является текущей в меню матриц. \Par
 \Par

   Для работы с матрицами (переменными) из меню матриц (переменных),
пользуйтесь верхним меню или горячими клавишами. Ниже перечислены 
наиболее важные из горячих клавиш. \Par
 \Par

 \Key {ENTER} - просмотр и редактирование текущей матрицы
(переменной) (Cм. \Link [tbl] {табличный редактор для матрицы}) \Par
 \Key {->}  - переход в меню переменных текущей матрицы \Par
 \Key {<-}  - возвратиться из меню переменных в меню матриц \Par
 \Key {TAB} - переход в \Link [co_window] {командное окно} \Par
 \Key {INS} - вставить новую матрицу \Par
 \Key {DEL} - удалить матрицу (переменную) \Par
 \Key {Alt-N} - переименовать матрицу (переменную) \Par
 \Key {Alt-C} - копировать матрицу (переменную) \Par
 \Par

   Клавиша \Key {Ctrl-ENTER} позволяет вставить имя текущей матрицы 
(переменной) в \Link [co_window] {командное окно} \Par
  Чтобы редактировать матрицу, нажмите  \Key {ENTER} или дважды 
щелкните по ней кнопкой мыши. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [global] {Описание программы Matrixer} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Definition [wrkdir] {Рабочий каталог} \Par

  В рабочем каталоге храняться файлы с данными, с которыми
программа работает в данный момент времени: файлы матриц,
файлы макросов, история команд и т.п. \Par

  Рабочий каталог можно выбрать с помощью пункта меню \Par
  \TT {Настройки > Каталог} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [models] {Модели} \Par

  Модель как объект создается после того, как была оценена
некоторая \Link [ecmodels] {эконометрическая модель}. \Par
  Таблицы и графики модели можно увидеть, вызвав меню
\Link [results] {"Результаты оценивания"} из верхнего меню
"Показать" или командой results!. Окно 
\Link [esttable] {"Оценки и статистики"} вызывается из меню
"Результаты оценивания" или командой esttable!. \Par
  Модель содержит в себе \Link [modmat] {матрицы модели}
и \Link [modsca] {скаляры модели}. Сохранить их можно,
вызвав "Данные модели" из меню "Показать". \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [commands] {Команды} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [modmat] {Матрицы модели} \Par

  Матрицы модели - это особый вид \Link [mats] {матриц}. Они создаются 
в результате оценивания \Link [models] {модели}. Имя матрицы модели 
начинается с символа \TT {\ }. Некоторые типичные матрицы модели: \Par
  \TT {\Thetas} - вектор параметров, \Par
  \TT {\Resids} - остатки, \Par
  \TT {\Fitted} - расчетные значения. \Par
 \Par

    Пример: \Par
   \TT {b == \Thetas} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [modsca] {Скаляры модели} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [modsca] {Скаляры модели} \Par

  Скаляры модели - это особый вид \Link [sca] {скаляров}. Они 
создаются 
в результате оценивания \Link [models] {модели}. Имя скаляра модели 
начинается с символов \TT {\@}. Некоторые типичные скаляры модели: 
\Par
  \TT {\@LL} - логарифмическая функция правдоподобия, \Par
  \TT {\@RSS} - сумма квадратов остатков. \Par
 \Par

    Пример: \Par
   \TT {@RSS1 := \@RSS} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [modmat] {Матрицы модели} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [strings] {Строки} \Par

   В программе Matrixer имеются определенные возможности работы со 
строками. Строки сохраняются только во время работы программы. \Par

   Имена строк начинаются с символов \TT {s_}. Строка может быть 
создана в результате \Link [assign] {команды присваивания}. \Par
  
   Строковое выражение является смесью текста
и скалярных выражений. Текст выделяется кавычками (\TT {"<text>"}). 
Отдельные ASCII-символы можно записывать как \TT {s_<n>}, где n - код 
символа. Разделителем в строковых выражениях служит пробел. \Par
\Par

  Пример: \Par
   \TT {s_a := "Факториалы: ";} \Par
   \TT {s_path := "C:\Windows\Temp\";} \Par
   \TT {for! @i 1 5;} \Par
   \TT {  s_f := @i "!=" exp(lngamma(@i+1));} \Par
   \TT {  s_a := s_a s_f  s_32 " ";} \Par
   \TT {  print! (s_path "tempfile.txt") s_f;} \Par
   \TT {endfor!;} \Par
   \TT {wait! s_a;} \Par
\Par

   Просмотреть и отредактировать созданные за время работы 
программы строки и создать новые можно в окне "Строки" ("горячая 
клавиша" \Key {Ctrl-T}). \Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [sca] {Скаляры} \Par
  \Link [macromsg] {Сообщения и сигналы в макросах} \Par
  \Link [othercomm] {Другие команды} \Par
  \Link [filenames] {Имена файлов} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [filenames] {Имена файлов} \Par

   Имена файлов используются в некоторых командах (\TT {print!}, \TT 
{list!}, \TT {import!}, \TT {esttable!}, \TT {logfile!}, \TT {external!}). 
\Par
   Имя файла можно задать либо как последовательность символов, не 
содержащую пробелов, либо как последовательность символов в кавычках, либо 
как \Link [strings] {строковое выражение} в круглых скобках.\Par
\Par

  Примеры: \Par
   \TT {esttable! outputfile.txt;} \Par
   \TT {import! pr2 "C:\Program Files\Matrixer\Examples\prime.mat";} \Par
   \TT {s_path := "C:\Windows\Temp\";} \Par
   \TT {print! (s_path "tempfile.txt") "Тестовое сообщение";} \Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [strings] {Строки} \Par
  \Link [othercomm] {Другие команды} \Par
  \Link [import] {Импорт данных} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [co_window] {Командное окно} \Par

   Командное окно предназначено для редактирования и запуска
отдельных команд и блоков команд (\Link [macro0] {макросов}). \Par
\Par

   Некоторые \Link [commands] {команды}: \Par
\Par

      \Link [formula] {Поэлементное присваивание}: \Par
   \TT {<матричный результат присваивания> := <формула>} \Par
      \Link [matrix_expr] {Матричное присваивание}: \Par
   \TT {<матричный результат присваивания> == <матричное выражение>} \Par
    (См. также \Link [assign] {Команды присваивания}) \Par
\Par

      \Link [linreg] {Оценивание линейной регрессии}: \Par
   \TT {<зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par
      \Link [nonlin] {Оценивание нелинейной регрессии}: \Par
   \TT {nls! <зависимая переменная> : <формула>} \Par
     (См. \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических 
моделей}) \Par
\Par

       График по номеру наблюдения: \Par
   \TT {plot! <список переменных>} \Par
       Гистограмма: \Par
   \TT {hist! <переменная>} \Par
     (См. \Link [plots] {Графики} и
\Link [how_plot_cw] {Как построить график, используя
командное окно})\Par 
\Par

  Замечания: \Par

 \Bullet1 Если программа не опознала другую команду, то содержимое
командного окна рассматривается как \Link [scalar_expr] 
{скалярное выражение}. Число, получившееся в результате вычислений
по формуле выдается пользователю. Это режим калькулятора.
Например, в командном окне можно написать \TT {2*2}, запустить
это как команду и получить ответ  \TT {4}. \Par

 \Bullet1 Обратите внимание на то, что часто сообщения об
ошибках являются следствием неправильной расстановки пробелов.
Пробелы в обычных формулах недопустимы. В то же время, списки
переменных в эконометрических моделях разделяются пробелами. \Par

 \Bullet1 Если дважды щелкнуть клавишей мыши по символу или
слову, то можно получить соответствующую подсказку. \Par

 \Bullet1 Команды, функции и другие специальные идентификаторы
подсвечиваются. Используйте это для проверки правильности написания. \Par

 \Par

  Клавиши: \Par
  \Key {Shift-Enter} - выполнить команду, записанную в
командном окне \Par
  \Key {Alt - <-} - история (предыдущие команды) \Par
  \Key {F10} - очистить окно \Par
  \Key {TAB} - переход в \Link [mat_menu] {меню матриц} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [commands] {Команды} \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par
  \Link [global] {Описание программы Matrixer} \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [assign] {Команды присваивания} \Par

 \Bullet1 Поэлементное присваивание: \Par
   \TT {<матричный результат присваивания> := <формула>} \Par
или \Par
   \TT {<матричный результат присваивания> <охват наблюдений> := <формула>} 
\Par
\Par

 \Bullet1 Присваивание матричного выражения: \Par
   \TT {<матричный результат присваивания> == <матричное выражение>} \Par
или \Par
   \TT {<имя скаляра> == <матричное выражение>} \Par
\Par

 \Bullet1 Присваивание скалярного выражения: \Par
   \TT {<имя скаляра> := <скалярное выражение>} \Par
\Par

 \Bullet1 Присваивание строкового выражения: \Par
   \TT {<имя строки> := <строковое выражение>} \Par
\Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [commands] {Команды} \Par
  \Link [formula] {Формулы} \Par
  \Link [coverage] {Охват наблюдений} \Par
  \Link [matrix_expr] {Матричные выражения} \Par
  \Link [assi_result] {Матричный результат присваивания} \Par
  \Link [sca] {Скаляры} \Par
  \Link [scalar_expr] {Скалярные выражения} \Par
  \Link [strings] {Строки} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [all_functions] {Функции} \Par

  Функции используются в \Link [formula] 
{формулах}, \Link [scalar_expr] 
{скалярных выражениях} и \Link [matrix_expr] 
{матричных выражениях.} \Par
\Par

В программе Matrixer есть следующие типы функций: \Par
\Par

 \Bullet1 \Link [simple_functions] {Обычные (поэлементные) функции} \Par
 \Bullet1 \Link [matrix_functions] {Матричные функции} \Par
 \Bullet1 \Link [scalar_matrix] {Числовые функции от матриц} \Par
 \Bullet1 \Link [dynamic] {Динамические функции} \Par
 \Bullet1 \Link [submatfu] {Функции, выделяющие части матрицы-2} \Par
 \Bullet1 \Link [formula_fu] {Функции для вычисления формулы и ее
производных по параметрам} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [simple_functions] {Обычные (поэлементные) функции} \Par

 Обычные (поэлементные) функции используются как в 
\Link [formula] {формулах}, 
так и в \Link [matrix_expr] {матричных выражениях}. 
Основные категории функций: \Par
 \Par

 \Bullet1 \Link [elementary] {Элементарные функции}  \Par
 \Bullet1 \Link [special_fu] {Специальные функции}  \Par
 \Bullet1 \Link [indicator] {Индикаторные и логические функции}  \Par
 \Bullet1 \Link [distribution] {Функции распределения} \Par
 \Bullet1 \Link [distr_other] {Дополнительные функции распределения} \Par
 \Bullet1 \Link [random] {Генерация случайных чисел}  \Par
 \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [matrix_functions] {Матричные функции} \Par
  \Link [scalar_matrix] {Числовые функции от матриц} \Par
  \Link [formula] {Формулы} \Par
  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par
  \Link [commands] {Команды} \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par
  \Link [all_functions] {Функции} \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [matrix_functions] {Матричные функции} \Par

 Матричные функции используются в \Link [matrix_expr] {матричных 
выражениях}. Основные категории матричных функций: \Par
 \Par

 \Bullet1 \Link [matrix_algebra] {Алгебра матриц}  \Par
 \Bullet1 \Link [matrix_parts] {Функции, выделяющие части матрицы}  \Par
 \Bullet1 \Link [matrix_transform] {Различные трансформации}  \Par
 \Bullet1 \Link [create_matrix] {Создание матриц специального вида}  \Par
 \Bullet1 \Link [matrix_misc] {Другие матричные функции}  \Par
 \Par


\HLine
    См. также \Par
  \Link [decompose] {Разложения матриц} \Par
  \Link [simple_functions] {Обычные (поэлементные) функции} \Par
  \Link [scalar_matrix] {Числовые функции от матриц} \Par
  \Link [formula] {Формулы} \Par
  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par
  \Link [commands] {Команды} \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par
  \Link [all_functions] {Функции} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [formula] {Формулы} \Par

   Формулы схожи со \Link [scalar_expr] {скалярными выражениями}, но 
используются для других целей: \Par

 \Bullet1 Проводить вычисления поэлементно и динамически с присваиванием 
результата матрице (переменной). \Par

 \Bullet1 Задавать переменные в \Link [models] {моделях}. \Par

 \Bullet1 Задавать нелинейные функции с параметрами (при оценивании 
нелинейных моделей, проверке гипотез). \Par
 \Par

   Формулы также схожи с \Link [matrix_expr] {матричными выражениями}. 
Различие заключается в том, что в формулах вычисления
производятся только поэлементно. Например, результатом операции 
\TT {max(x,y)}, где x и y - два вектора (не обязательно 
одинаковой длины) будет вектор, элементами которого являются 
числа max(x(i),y(i)). \Par
\Par

  Examples: \Par
       \TT {ln(xx[income])+5;} \Par
       \TT {div(x,y)*y;} \Par
\Par

 \Bullet1 Квази-переменные в формулах можно создать автоматически,
используя \Link [art_vars] {искусственные переменные} (например,
\TT {$i} или \TT {$m1,...,$m12}) и \Link [random] {случайные числа}
(например, \TT {~n01} и \TT {~u01}, нормальное и равномерное
распределение) \Par
 \Bullet1 Чтобы включить лаг переменной, используйте \TT {<переменная>
[<натуральное число со знаком '+' или '-'>]} \Par
 \Bullet1 Для сложных формул и динамического моделирования используйте 
\Link [substitut] {подстановки} и
\Link [dynamic] {динамические функции} \Par
 \Bullet1 Чтобы включить в формулу \Link [matrix_expr]
{матричное выражение}, используйте любую \Link [matrix_functions]
{матричную функцию.} В частности, может оказаться полезной "пустая"
матричная функция \TT {m()}. \Par
\Par

  Примеры: \Par
       \TT {x-x[-1];} (использование лага, x[-1] - это 1-й лаг
переменной x) \Par
       \TT {TRADE<50;} (создание фиктивной переменной, которая принимает
значение 1, если TRADE(i) меньше 50, и 0 в остальных случаях) \Par
       \TT {exp(~n01);} (генерировать логнормальную случайную величину)
\Par
       \TT {sin(@omega*$i);} (синусоида; $i - это номер наблюдения) \Par
       \TT {m(X.b)+~n01;} (включить в формулу матричное выражение) \Par
\Par

   Команда поэлементного присваивания с формулой: \Par
   \TT {<матричный результат присваивания> := <формула>} \Par
или \Par
   \TT {<матричный результат присваивания> <охват наблюдений> := <формула>} 
\Par
(См. \Link [coverage] {Охват наблюдений}) \Par
\Par

  Пример (генерировать случайное блуждание): \Par
        \TT {x\{1..1000\}:=$l1+~n01} \Par
 \Par

   Имеется возможность (см. \Link [submatfu] {Выделение части матрицы-2})
обращаться к элементам матрицы, используя
конструкцию \Par
    \TT {<имя матрицы>@(<строка>,<столбец>)} \Par
где номер строки и номер столбца задаются как формулы
(а не как, например, скалярные выражения). Эту особенность можно
использовать для манипуляций с элементами матриц. \Par
\Par

  Пример (перевернуть матрицу A, т.е. отразить ее горизонтально
и вертикально): \Par
         \TT {A \{1..rows(A)\}\{1..cols(A)\} } \Par
         \TT { := A@(rows(A)+1-$i,cols(A)+1-$j)} \Par
\Par

   Замечания: \Par
 \Bullet2 Пробелы в формулах надо использовать аккуратно.
В частности, если до знака сложения или вычитания 
стоит пробел, то после знака тоже должен стоять пробел. 
(Это ограничение связано с тем, что в моделях списки переменных
состоят из формул, разделенных пробелами). Т.е. следует использовать либо 
\Par
   \TT {1+2} \Par
либо \Par
   \TT {1 + 2} \Par
 \Bullet2 Если осуществить присваивание  \TT {y:=x}, где
\TT {y} - уже существующий вектор длиной 100, а \TT {x} -
вектор длиной 10, то результатом будет вектор длиной 100, в
котором первые 10 элементов заменены на соответствующие
элементы вектора \TT {x}. \Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [params] {Параметры} \Par
  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par
  \Link [matrix_expr] {Матричные выражения} \Par
  \Link [all_functions] {Функции} \Par
  \Link [mats] {Матрицы} \Par
  \Link [vars] {Переменные} \Par
  \Link [commands] {Команды} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [coverage] {Охват наблюдений} \Par

   Охват наблюдений указывает, какие стрки и/или столбцы используются 
для рассчетов в соответствии с \Link [formula] {формулой}. Синтаксис: 
\Par
    \TT {\{охват строк\}} \Par
or \Par
    \TT {\{охват строк\} \{охват столбцов\}} \Par
\Par

   Как охват строк, так и охват столбцов, состоят из интервалов, 
разделенных запятыми. Каждый интервал - это либо отдельное число (\Link 
[scalar_expr] {скалярное выражение}), либо два числа, левая граница и 
правая граница, разделенные двумя точками. Левые и правые границы являются
\Link [scalar_expr] {скалярными выражениями}. \Par
\Par

  Примеры: \Par
       \TT {GB[del_GDP]\{1..99\} := GB[GDP][+1]-GB[GDP]} \Par
       \TT {x\{1..2,4,@n+1\} := 0;} \Par
       \TT {A\{1..10\}\{1..20\} := $i/$j;} \Par
\Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par
  \Link [scalar_expr] {Скалярные выражения} \Par
  \Link [formula] {Формулы} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [substitut] {Подстановки} \Par

   Подстановки используются в \Link [formula] {формулах} для замещения 
повторяющихся выражений. Синтаксис подстановки: \Par
        \TT {>> <подстановочная переменная> = <формула>} \Par
Подстановки следуют за основной формулой. \Par
\Par

  Пример: \Par
        \TT {p := exp(z)/(1+exp(z))} \Par
        \TT { >> z = @a0+@a1*x;} \Par
 \Par

   Подстановки также полезны для задания
динамических моделей (см. \Link [dynamic] {динамические функции}). \Par
\Par

  Пример (генерировать ряд ARCH(1)): \Par
        \TT {x\{1..100\} := arch1} \Par
        \TT { >> arch1 = sqrt(h)*~n01} \Par
        \TT { >> h = if($i>1,} \Par
        \TT {  @omega+@alpha*$lag(sqr(arch1)),} \Par
        \TT {  @omega/(1-@alpha));} \Par
\Par

   Замечания: \Par
 \Bullet2 Не ставьте точку с запятой перед \TT {>>}. \Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par
  \Link [mle] {Метод максимального правдоподобия} \Par
  \Link [nonlin] {Оценивание нелинейных регрессий} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [dynamic] {Динамические функции} \Par

   Динамические функции используются в \Link [formula] {формулах}.
Динамические функции совместно с \Link [substitut] {подстановками} 
позволяют работать с динамическими моделями. \Par
\Par

 \Bullet1 Лаг \TT {$lag} или \TT {$lag<n>} \Par
 \Bullet1 Разности \TT {$diff} или \TT {$diff<n>} \Par
 \Bullet1 Разности логарифмов \TT {$diffln} или \TT {$diffln<n>} \Par
 \Bullet1 Кумулятивная сумма \TT {$csum} или \TT {$csum<n>} \Par
 \Bullet1 Собственный лаг \TT {$l} или \TT {$l<n>} без скобок \Par
\Par

  Пример (генерировать ряд AR(1)): \Par
        \TT {x\{1..100\} := ar1} \Par
        \TT { >> ar1 = if($i>1,@phi*$lag(ar1)+~n01,0);} \Par
или \Par
        \TT {x\{1..100\} := @phi*$l1+~n01;} \Par
\Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par
  \Link [mle] {Метод максимального правдоподобия} \Par
  \Link [nonlin] {Оценивание нелинейных регрессий} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [art_vars] {Искусственные переменные в формулах} \Par

   Искусственные переменные используются в \Link [formula] {формулах}
для обозначения сезонных фиктивных переменных, трендов, и т.п. \Par
\Par

 \Bullet1 Номер наблюдения (номер строки) и его степень
\TT {$i}, \TT {$i<n>}. \Par
 \Bullet1 Номер столбца и его степень \TT {$j}, \TT {$j<n>}. \Par
 \Bullet1 Линейный тренд и его степень \TT {$t}, \TT {$t<n>}. \Par
 \Bullet1 Месячные фиктивные переменные \TT {$m1,...,$m12} \Par
 \Bullet1 Квартальные фиктивные переменные \TT {$q1,$q2,$q3,$q4} \Par
 \Bullet1 Недельные фиктивные переменные \TT {$w1,...,$w7} \Par
\Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par

\Section [submatfu] {Выделение части матрицы-2} \Par

   Функции, выделяющие часть матрицы, используется в 
в \Link [formula] {формулах}, \Link [scalar_expr] 
{скалярных выражениях} и \Link [matrix_expr] 
{матричных выражениях}. Строки и столбцы
задаются как \Link [scalar_expr] {скалярные выражения}
(за исключением функции "элемент матрицы" в
\Link [formula] {формуле}, где они задаются как формулы). \Par
\Par

 \Bullet1 Элемент матрицы (аналог \Link2 [el] {el()} ) \Par
  \TT {<имя матрицы>@(<строка>,<столбец>)} \Par
\Par

 \Bullet1 Строка матрицы (аналог \Link2 [row] {row()} ) \Par
  \TT {<имя матрицы>@r(<строка>)} \Par
\Par

 \Bullet1 Столбец матрицы (аналог \Link2 [col] {col()}) \Par
  \TT {<имя матрицы>@c(<столбец>)} \Par
\Par

 \Bullet1 Подматрица (аналог \Link2 [submat] {submat()}) \Par
  \TT {<имя матрицы>@sub(<верхняя строка>,<нижняя строка>,
<левый столбец>,<правый столбец>)} \Par
\Par

 \Bullet1 Диагональ матрицы (аналог \Link2 [diag] {diag()}) \Par
  \TT {<имя матрицы>@d()} \Par
\Par

 \Bullet1 Векторизованная матрица (аналог \Link2 [vec] {vec()}) \Par
  \TT {<имя матрицы>@v()} \Par
\Par

   Примеры: \Par
     \TT {A@(3,1)} \Par
     \TT {A@c(3)} \Par
     \TT {A@d()} \Par
\Par

\HLine
          См. также \Par
  \Link [matrix_functions] {Матричные функции} \Par
  \Link [matrix_parts] {Выделение части матрицы}  \Par
  \Link [all_functions] {Функции} \Par
  \Link [mats] {Матрицы} \Par
  \Link [assi_result] {Матричный результат присваивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [formula_fu] {Функции для вычисления формулы и ее
производных по параметрам} \Par

 \Bullet1 \TT {fu(<формула>,<вектор значений параметров>)} вычислить
формулу как функцию от ее параметров \Par
 \Bullet1 \TT {deriv(<формула>,<вектор значений параметров>)} вычислить
производные формулы \Par
 \Bullet1 \TT {dderiv(<формула>,<вектор значений параметров>,<вектор
направления>)} вычислить производную формулы по направлению \Par
 \Bullet1 \TT {dderiv2(<формула>,<вектор значений параметров>,<вектор
направления>)} вычислить вторые производные формулы по направлению \Par
\Par

  Примеры: \Par
       \TT {FuVal == fu(%a+%b*X,-1|7)} \Par
       \TT {DD2 == dderiv2(exp(%a+%b*X^%c),0|1|2,1|2|3)} \Par

\HLine
          См. также \Par
  \Link [formula] {Формулы} \Par
  \Link [params] {Параметры} \Par
  \Link [all_functions] {Функции} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [matrix_expr] {Матричные выражения} \Par

   Матричные выражения в своей основе имеют такой же синтаксис, как и 
\Link [scalar_expr] {скалярные выражения}. Также во многих ситуациях они 
подобны \Link [formula] {формулам} и до некоторой степени позволяют 
проводить поэлементные вычисления. Но основное их 
предназначение - различного рода матричные операции, такие 
как обращение и транспонирование (см. \Link [matrix_functions] 
{Матричные функции}). \Par
 \Par

 \Bullet1 Унарные операции: \Par
     \TT {'} транспонирование \Par
     \TT {~} обращение \Par
 \Par

  \Bullet1 Бинарные операции:\Par
     \TT {+} сумма \Par
     \TT {-} разность \Par
     \TT {.} матричное произведение \Par
     \TT {*} прямое (поэлементное) произведение \Par
     \TT {/} прямое деление \Par
     \TT {'} матричное произведение с транспонированием первой матрицы \Par
     \TT {~} матричное произведение с обращением первой матрицы \Par
     \TT {&} или пробел - горизонтальное объединение \Par
     \TT {|} вертикальное объединение \Par
     \TT {:} оценки коэффициентов в линейной регрессии \Par
     \TT {?} сортировка матрицы по вектору \Par
 \Par

 \Bullet1 Функции \Par
     \TT {inv}  \Link [inv] {обратная матрица} \Par
     \TT {diag}  \Link [diag] {диагональная матрица} \Par
     \TT {inner}  \Link [inner] {внутреннее произведение} \Par
     \TT {sort}  \Link [sort] {сортировка} \Par
     \TT {onesvec}  \Link [onesvec] {вектор из единиц} \Par
     \TT {acov}  \Link [acov] {автоковариационная функция} \Par
     (См. \Link [matrix_functions] {Матричные функции}, а также
\Link [scalar_matrix] {Числовые функции от матриц}) , \Par
 \Par

   Матричное присваивание: \Par
   \TT {<матричный результат присваивания> == <матричное выражение>} \Par
(см. \Link [assi_result] {Матричный результат присваивания}). \Par
   Матричное выражение можно также присвоить скаляру: \Par
   \TT {<имя скаляра> == <матричное выражение>} \Par
 \Par

   Примеры: \Par
     \TT {b == (x'x)~x'y;} \Par
     \TT {d == A.c+d|e-v[1]&w[xx];} \Par
     \TT {x == x1 x2 x3;} \Par
     \TT {@rss == inner(e);} \Par
\Par

   Чтобы включить лаг переменной, используйте \TT {<переменная>
[<натуральное число со знаком '+' или '-'>]} \Par
\Par

   Замечания: \Par
 \Bullet2 В матричных выражениях пробелы используются для
обозначения объединения матриц, поэтому в остальных случаях их надо 
использовать аккуратно. В частности, если до знака сложения или вычитания 
стоит пробел, то после знака тоже должен стоять пробел. Т.е. следует 
использовать либо 
\Par
   \TT {1+2} \Par
либо \Par
   \TT {1 + 2} \Par
 \Bullet2 При использовании бинарных арифметических операций и
\Link [simple_functions] {поэлементных функций} требования к размерности 
более жесткие, чем для \Link [formula] {формул}. \Par

\HLine
          См. также \Par
  \Link [decompose] {Разложения матриц} \Par
  \Link [formula] {Формулы} \Par
  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par
  \Link [all_functions] {Функции} \Par
  \Link [mats] {Матрицы} \Par
  \Link [vars] {Переменные} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [assi_result] {Матричный результат присваивания} \Par

   Матричный результат присваивания используется в \Link [assign] {командах 
присваивания}. Строки и столбцы задаются как \Link [scalar_expr] {скалярные 
выражения}. \Par
\Par

 \Bullet1 Mатрица целиком \Par
  \TT {<имя матрицы>} \Par
\Par

 \Bullet1 Переменная \Par
  \TT <имя матрицы>[<имя переменной>]} \Par
или \Par
  \TT <имя матрицы>[<номер переменной>]} \Par
\Par

 \Bullet1 Элемент матрицы \Par
  \TT {<имя матрицы>@(<строка>,<столбец>)} \Par
или \Par
  \TT {el(<имя матрицы>,<строка>,<столбец>)} \Par
\Par

 \Bullet1 Строка матрицы \Par
  \TT {<имя матрицы>@r(<строка>)} \Par
или \Par
  \TT {row(<имя матрицы>,<строка>)} \Par
\Par

 \Bullet1 Столбец матрицы \Par
  \TT {<имя матрицы>@c(<столбец>)} \Par
или \Par
  \TT {col(<имя матрицы>,<столбец>)} \Par
\Par

 \Bullet1 Подматрица \Par
  \TT {<имя матрицы>@sub(<верхняя строка>,<нижняя строка>,
<левый столбец>,<правый столбец>)} \Par
или \Par
  \TT {submat(<имя матрицы>,<верхняя строка>,<нижняя строка>,
<левый столбец>,<правый столбец>)} \Par
\Par

 \Bullet1 Диагональ матрицы \Par
  \TT {<имя матрицы>@d()} \Par
или \Par
  \TT {diag(<имя матрицы>)} \Par
\Par

 \Bullet1 Векторизованная матрица \Par
  \TT {<имя матрицы>@v()} \Par
или \Par
  \TT {vec(<имя матрицы>)} \Par
\Par

   Примеры: \Par
     \TT {A == onesmat(2,2);} \Par
     \TT {vec(A) == trend(4);} \Par
     \TT {A@(3,1) := 11;} \Par
     \TT {el(A,rows(A),2) := 17;} \Par
     \TT {A@c(3) := 1/$i;} \Par
     \TT {col(A,4) == trend(3);} \Par
     \TT {row(A,4) := -$j;} \Par
     \TT {A@d() := diagonal(A)+0.01;} \Par
     \TT {A[5] == A[1]-A[4];} \Par
\Par

\HLine
          См. также \Par
  \Link [assign] {Команды присваивания} \Par
  \Link [matrix_functions] {Матричные функции} \Par
  \Link [matrix_parts] {Выделение части матрицы}  \Par
  \Link [submatfu] {Выделение части матрицы-2} \Par
  \Link [mats] {Матрицы} \Par
  \Link [vars] {Переменные} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [scalar_expr] {Скалярные выражения} \Par

 \Bullet1 Арифметические операции: \Par
    \TT {+} сложение \Par
    \TT {-} вычитание \Par
    \TT {*} умножение \Par
    \TT {/} деление \Par
    \TT {^} возведение в степень \Par
 \Par

 \Bullet1 Операции сравнения: \Par
   \TT {=} равно \Par
   \TT {<} меньше \Par
   \TT {>} больше \Par
   \TT {<=} меньше или равно \Par
   \TT {>=} больше или равно \Par
   \TT {<>} не равно \Par
 Результат операции сравнения: 1 - истина, 0 - ложь \Par
 \Par

 \Bullet1 Некоторые функции: \Par
    \TT {ln} натуральный логарифм \Par
    \TT {exp} экспонента \Par
    \TT {sqrt} квадратный корень \Par
    \TT {sqr} квадрат \Par
    \TT {abs} модуль \Par
(см. \Link [all_functions] {Функции}). \Par
 \Par

  Примеры: \Par
   \TT {@omega := 2*@pi*~u01;} \Par
   \TT {@y := if(@omega<@pi,cos(@omega),1/cos(@omega));} \Par
   \TT {@sum := 0;} \Par
   \TT {@n := rows(x);} \Par
   \TT {for! @i 1 @n-1;} \Par
   \TT {  @sum := @sum+exp(x@(@i,1));} \Par
   \TT {endfor!;} \Par
\Par

\HLine
          См. также \Par
  \Link [matrix_expr] {Матричные выражения} \Par
  \Link [formula] {Формулы} \Par
  \Link [sca] {Скаляры} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [tbl] {Табличный редактор для матрицы} \Par

  Табличный редактор предназначен для ввода данных во вновь
созданные матрицы и редактирования уже существующих матриц.  \Par

  Табличный редактор в целом похож на табличные редакторы 
в других программах, например, в Excel. Но, в отличие от
Excel, табличный редактор программы Matrixer предназначен
специально для редактирования числовых данных. Т.е.
в клетках таблицы размещаются только числа (по одному
числу на клетку). \Par
 \Par

  Замечания: \Par
 \Bullet1  Можно через буфер Windows копировать данные из табличного
редактора другой программы в табличный редактор программы Matrixer и
обратно. \Par
 \Bullet1  Научитесь вводить данные с клавиатуры с наименьшей
затратой усилий. См. \Link [how_typedata] {Как ввести данные с 
клавиатуры}.\Par
 \Bullet1  Находясь в табличном редакторе можно редактировать 
также \Link2 [comments] {комментарии к матрице}. Для этого
перейдите в соответствующее окно с помощью закладок,
расположенных под таблицей или клавищи \Key {F3}. \Par

 \Par

  Горячие клавиши: \Par
 \Par

   \Key {ESC} - закончить \Par
   \Key {<стрелки>} - движение \Par
   \Key {Ctrl}  \Key {<- ->} - быстро по горизонтали \Par
   \Key {ENTER} или {символ} - редактировать клетку \Par
 \Par

      При редактировании клетки: \Par
        "\TT {*}" в начале строки - ввести  \Link [missing]
 {пропущенное значение} \Par
        \Key {ESC} - выйти не сохраняя изменения \Par
        \Key {ENTER},  \Key {UP},  \Key {DOWN} - выйти, 
сохранив изменения \Par
 \Par

    \Key {DEL} - удалить клетку \Par
    \Key {INS} - вставить клетку \Par
    \Key {Ctrl-Y} - удалить ряд \Par
    \Key {Alt-DEL} - удалить переменную (столбец) \Par
    \Key {Alt-INS} - добавить переменную (столбец) \Par
    \Key {Alt-N} - переименовать переменную \Par
    \Key {Ctrl-N} - переименовать все переменные \Par
    \Key {Ctrl-I} - переключение \Link2 [insert_mode] {режима вставки} \Par
    \Key {F3} - перейти в окно \Link2 [comments] {комментариев} \Par


\HLine
      См. также \Par
  \Link [how_typedata] {Как ввести данные с клавиатуры} \Par
  \Link [how_imExcel] {Как импортировать данные из таблицы
Excel через буфер}. \Par
  \Link [mats] {Матрицы} \Par
  \Link [vars] {Переменные} \Par


//------------------------------------------------------------//

\Definition [insert_mode] {Режим вставки} \Par

   Режим вставки позволяет вводить данные непрерывно по столбцу
матрицы в табличном редакторе. После окончания редактирования
одной клетки сразу после нее вставляется другая клетка
и начинается ее редактирование и т.д. Такой непрерывный
ввод данных прекращается после нажатия клавиши \Key {ESC}. \Par

   Режима ввода переключается клавишей \Key {Ctrl-I}. \Par
   
//------------------------------------------------------------//
\Section [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
                 
  \Bullet1    \Link [linreg] {Линейная регрессия} \Par
  \Bullet1    \Link [nonlin] {Нелинейная регрессия} \Par
  \Bullet1    \Link [logit] {Биномиальный логит и пробит} \Par
  \Bullet1    \Link [countreg] {Регрессия со счетной
зависимой переменной} \Par
  \Bullet1    \Link [orderedreg] {Регрессия с упорядоченной
зависимой переменной} \Par
  \Bullet1    \Link [tobit] {Тобит (цензурированная регрессия)} \Par
  \Bullet1    \Link [truncreg] {Усеченная регрессия} \Par
  \Bullet1    \Link [mhetero] {Регрессия с мультипликативной 
гетероскедастичностью} \Par
  \Bullet1    \Link [armareg] {Регрессия с ARMA-процессом в ошибке} \Par
  \Bullet1    \Link [boxjenkins] {Модель Бокса-Дженкинса (ARIMA)} \Par
  \Bullet1    \Link [garch] {GARCH-регрессия} \Par
  \Bullet1    \Link [iv] {(Обобщенный) метод инструментальных переменных} 
\Par
  \Bullet1    \Link [nliv] {Нелинейный метод инструментальных переменных} 
\Par
  \Bullet1    \Link [mle] {Метод максимального правдоподобия} \Par
  \Bullet1    \Link [np_estim] {Непараметрическое оценивание} \Par
  \Bullet1    \Link [qreg] {Квантильная регрессия} \Par
  \Bullet1    \Link [system] {Система регрессионных уравнений} \Par
  \Bullet1    \Link [vautoreg] {Векторная авторегрессия} \Par
  \Bullet1    \Link [arfimafigarch] {ARFIMA-FIGARCH} \Par
  \Bullet1    \Link [forecast] {Прогнозирование} \Par
  \Bullet1    \Link [simplemin] {Минимизация нелинейных функций} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
  \Link [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par

//------------------------------------------------------------//

\Section [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par
                 
  \Bullet1    \Link [descript] {Описательные статистики} \Par
  \Bullet1    \Link [correlat] {Корреляционная матрица} \Par
  \Bullet1    \Link [acf] {Автокорреляционная функция} \Par
  \Bullet1    \Link [hist] {Гистограмма} \Par
  \Bullet1    \Link [spectrum] {Спектральная плотность},
 \Link [spectrogram] {Спектрограмма} \Par
  \Bullet1    \Link [adf] {Критерий Дики-Фуллера (ADF)} \Par
  \Bullet1    \Link [normalpp] {Нормальная PP-диаграмма} \Par
 \Par
 
 \Par
  \Bullet1   \Link [otherstat]
 {Другие статистические и математические команды} \Par
  \Bullet1   \Link [decompose] {Разложения матриц} \Par
 \Par

  Отдельные статистические процедуры реализованы в виде функций.
См., например, \Par

 \Bullet2 \Link [matrix_algebra] {Матричные функции: алгебра матриц}  \Par
 \Bullet2 \Link [distribution] {Функции распределения} \Par
 \Bullet2 \Link [scalar_matrix] {Числовые функции от матриц} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [commands] {Команды} \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par

  Самый простой и быстрый способ оценивания линейной регрессии в
программе Matrixer - это запуск соответствующей команды из
\Link [co_window] {командного окна}. \Par

   Команда имеет вид: \Par
   \TT {<зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par
 \Par

  Константу в списке регрессоров можно указать как  '\TT {1}'. \Par
  Регрессор может быть записан в виде формулы (см. 
\Link [formula] {Формулы}). \Par
  Взвешенную регрессию можно оценить, добавив \TT { &/ <веса>}. 
Подразумевается, что веса пропорциональны корню из дисперсии. \Par
 \Par

   Примеры: \Par
    \TT {y : 1 x1 x2 x2[-1];} \Par
    \TT {ln(data[cons]) : 1 ln(data[gnp]*10) ln(data[gnp])^2;} \Par
    \TT {A[y] : 1 A[x] &/ A[w];} \Par
 \Par

  После оценивания регрессии пользователь попадает в меню,
которое позволяет просмотреть и проанализировать результаты.
Повторно это меню можно вызвать с помощью клавиши  \Key {Alt-R}. \Par
 \Par

     Оценки ОМНК можно, кроме того, рассчитать как результат
операции \TT {:} в \Link [matrix_expr] {матричном выражении}.
 \Par

   Пример: \Par
       \TT {b==Y:X} \Par
где Y - зависимая переменная, X - матрица регрессоров. \Par
   Тот же результат можно получить с помощью 
\Link [matrix_expr] {матричного выражения} \Par
        \TT {b==(X'X)~X'Y} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [nonlin] {Оценивание нелинейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
  \Link [how_regPanel] {Как оценить линейную регрессию - 1}. \Par
  \Link [how_regCommWin] {Как оценить линейную регрессию - 2}. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [nonlin] {Оценивание нелинейных регрессий} \Par

  Нелинейные регрессии оцениваются с помощью нелинейного
метода наименьших квадратов. \Par
   Нелинейную регрессию можно оценить, запустив из \Link [co_window]
{командного окна} команду следующего вида: \Par

     \TT {nls! <зависимая переменная> : <формула>} \Par

  Имена оцениваемых \Link [params] {параметров} начинаются со
знака  \TT {%}. \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&method <gnr|newton|gnrn|simplex|bfgsa|bfgsn|sa>} \Par
   численный алгоритм \Par
  \TT {&start <переменная>} \Par
   вектор начальных значений параметров \Par
  \TT {&deltas <переменная>} \Par
   вектор точностей параметров \Par
  \TT {&precision <число>} \Par
   общая точность (параметр сходимости) \Par
  \TT {&maxstep <натуральное число>} \Par
   максимальное число итераций \Par
 \Par

   По умолчанию в качестве численного алгоритма используется
\Link2 [gnr] {метод Гаусса-Ньютона}. Также можно использовать
ряд других алгоритмов, таких как \Link2 [newton] {метод Ньютона}, 
симплекс-метод и т.д. \Par
 \Par

  Примеры: \Par

    \TT {nls! D[Y] : %cnst+%a*D[Y]-%cnst*%a*z} \Par
    \TT {nls! usa[labor] : %c1+exp(-%c2+usa[unempl])} \Par

\HLine
      См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [params] {Параметры} \Par

   Параметры используются нелинейных моделях (\Link2 [mle!] {mle!},
\Link2 [nls!] {nls!}, \Link2 [nliv!] {nliv!},
\Link2 [min!] {min!}) для указания скалярных величин, 
которые требуется оценить. Имя параметра начинается со знака
\TT {%} \Par
\Par

   Другие применения: \Par
 \Bullet1 \Link [formula_fu] {Функции для вычисления формулы и ее
производных по параметрам} \Par

 \Bullet1 \Link [wald] {Ограничения (функции параметров)} \Par

\HLine
         См. также \Par
  \Link [formula] {Формулы} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Definition [gnr] {Метод Гаусса-Ньютона} \Par

  Метод Гаусса-Ньютона применяется для нахождения оценок
наименьших квадратов в нелинейной регрессии. Принцип его
работы заключается в линеаризации функции регрессии. \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [logit] {Логит и пробит} \Par

  Matrixer позволяет оценить биномиальный \Link2 [mlogit] {логит или 
пробит}.\Par

  Команда для оценивания логита имеет вид: \Par
   \TT {logit! <зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par
\Par

    Пример: \Par
   \TT {logit! y: const x1 x2} \Par
\Par

  Команда для пробита имеет вид: \Par
   \TT {probit! <зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par
 \Par

   Зависимая переменная в этих моделях должна состоять из нулей и единиц.

\HLine
    См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [mlogit] {Логит и пробит} \Par

   Логит и пробит - это разновидности регрессии с
дискретной (качественной) зависимой переменной. 
Биномиальными пробитом и логитом называют модели, в которых 
зависимая переменная принимает два значения (0 и 1). \Par
   Логит соответствует логистическому распределению. \Par
   Пробит соответствует нормальному распределению. \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [mle] {Метод максимального правдоподобия} \Par

  Команда для оценивания модели методом максимального правдоподобия
имеет вид: \Par
   \TT {mle! <формула>} \Par

  Формула задает вклад в логарифмическую функцию правдоподобия
одного наблюдения. Имена оцениваемых \Link [params] {параметров}
начинаются со знака \TT {%}. \Par
\Par

   Опции: \Par
  \TT {&method <newton|bfgsa|bfgsn|simplex|bhhha|bhhhn|sa>} \Par
   численный алгоритм \Par
  \TT {&start <переменная>} \Par
   вектор начальных значений параметров \Par
  \TT {&deltas <переменная>} \Par
   вектор точностей параметров \Par
  \TT {&precision <число>} \Par
   общая точность (параметр сходимости) \Par
  \TT {&maxstep <натуральное число>} \Par
   максимальное число итераций \Par
 \Par

   По умолчанию в качестве численного алгоритма используется
\Link2 [newton] {метод Ньютона}. Также можно использовать
ряд других алгоритмов, таких как \Link2 [bhhh] {BHHH (OPG)},
симплекс-метод и т.д. \Par
 \Par

  Пример: \Par
   \TT {mle! -1/2*(ln(2*@pi)+%ls2)-sqr(y-%a-%b*x)/2/exp(%ls2)} \Par
\Par

  Пример показывает, как можно оценить методом максимального
правдоподобия простую регрессию y(i) = a + b x(i). Параметр
\TT {%ls2} в данном случае соответствует логарифму дисперсии. 
\TT {@pi} - число пи.
 \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [bhhh] {Метод BHHH (OPG)} \Par
//  K модели;максимального правдоподобия метод;BHHH метод;OPG \Par
//метод \Par
//  $ Метод BHHH (OPG) \Par

  Метод BHHH (OPG) применяется для нахождения оценок
максимального правдоподобия. Принцип его работы заключается в
линеаризации функции правдоподобия. Он использует матрицу
вкладов наблюдений в градиент логарифмической функции
правдоподобия и требует взятия только первых производных. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [newton] {Метод Ньютона} \Par
//  K модели;максимального правдоподобия метод;Ньютона метод \Par
//  $ Метод Ньютона \Par

  Метод Ньютона - общий метод безусловной нелинейной
оптимизации. Он использует градиент (вектор первых производных)
и гессиан (матрицу вторых производных) целевой функции. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [sa] {Метод имитации отжига} \Par

  Имитация отжига (SA) - это общий метод безусловной нелинейной
оптимизации. Метод не использует производные.
SA основан на экстенсивном случайном поиске, и его
рекомендуется использовать для негладких функций или функций
с несколькими локальными оптимумами. Обычно он работает довольно 
медленно. \Par

  Matrixer использует версию алгоритма имитации отжига,
предложенную Гоффе и др. (Goffe, Ferrier and Rogers, "Global 
Optimization of Statistical Functions with Simulated Annealing," 
Journal of Econometrics, vol. 60, no. 1/2, Jan./Feb. 1994, pp. 
65-100). Алгоритм был модифицирован так, что темперетура
может вырасти после успешных итераций. Это сделало SA
более устойчивым и самонастраиваемым. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [mhetero] {Регрессия с мультипликативной 
гетероскедастичностью} \Par

  Команда для оценивания регрессии с \Link2 [mmhetero] {мультипликативной
гетероскедастичностью:} \Par

   \TT {mhetero! <зависимая переменная> : <список регрессоров> :
<список регрессоров гетероскедастичности>} \Par

    Пример: \Par
   \TT {mhetero! y : 1 x1 x2 x3 : 1 z1 z2} \Par


\HLine
  См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [mmhetero] {Регрессия с мультипликативной
 гетероскедастичностью} \Par

  В регрессии с (линейной) мультипликативной
гетероскедастичностью дисперсия ошибки равна exp(Z(i)a). \Par

  Здесь Z - матрица, состоящая из переменных, от которых
зависит дисперсия (как правило в ней должен быть столбец,
состоящий из единиц), a - вектор параметров
гетероскедастичности. \Par

  В остальном регрессия с мультипликативной
гетероскедастичностью есть просто линейная регрессия. \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [countreg] {Регрессия со счетной зависимой переменной} \Par

  Команды для оценивания \Link2 [mcountreg] {регрессий со счетной
зависимой переменной}: \Par
 пуассоновская регрессия \Par
   \TT {poisson! <зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par
 отрицательно-биномиальная регрессия (NegBin-2) \Par
   \TT {negbin! <зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par

    Пример: \Par
   \TT {poisson! count : 1 x1 x2 ln(x3)} \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [mcountreg] {Регрессия со счетной зависимой переменной} \Par

  Регрессия со счетной зависимой переменной - это разновидность
регрессии, в которой зависимая переменная принимает значения 0, 1, 2 ... . 
Простейшая регрессия этого типа - пуассоновская регрессия, основанная
на распределении Пуассона. Для учета эффекта избыточного разброса
(дисперсия превышает среднее) используют отрицательно-биномиальную
регрессию, основанную на отрицательном биномиальном распределении и
являющуюся развитием пуассоновской регрессии. В 
отрицательно-биномиальной модели в распределение Пуассона
вводится разнородность за счет множителя, имеющего гамма-распределение. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section  [orderedreg] {Регрессия с упорядоченной
зависимой переменной} \Par

  Команда для оценивания пробит- \Link2 [morderedreg] {регрессии
с упорядоченной зависимой переменной}: \Par

   \TT {ordered! <зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&method <newton|bfgsa|bfgsn|simplex|bhhha|bhhhn|sa>} \Par
   численный алгоритм (\TT {newton} используется по умолчанию) \Par
  \TT {&start <переменная>} \Par
   вектор начальных значений параметров \Par
  \TT {&deltas <переменная>} \Par
   вектор точностей параметров \Par
  \TT {&precision <число>} \Par
   общая точность (параметр сходимости) \Par
  \TT {&maxstep <натуральное число>} \Par
   максимальное число итераций \Par
 \Par


    Пример: \Par
   \TT {ordered! label : 1 income sex} \Par


\HLine
  См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [morderedreg] {Регрессия с упорядоченной
зависимой переменной} \Par


  Регрессия с упорядоченной зависимой переменной - это 
разновидность регрессии с качественной зависимой переменной.
Важно только то, как упорядочена зависимая
переменная, а не ее значение. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [tobit] {Тобит (цензурированная регрессия)} \Par

  Команда для оценивания \Link2 [mtobit] {тобита}: \Par

   \TT {tobit! <зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par
  По умолчанию в качестве левой границы используется ноль.\Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&llimit <число>} \Par
   левая граница \Par
  \TT {&rlimit <число>} \Par
   правая граница \Par
 \Par

    Пример: \Par
   \TT {tobit! y_cens : 1 x1 x2} \Par
   \TT {tobit! y_2cens : 1 x &llimit 1 &rlimit 100 } \Par
 \Par

   Параметр %h в таблице "Оценки и статистики" равен
1/se, где se - стандартная ошибка регрессии. \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [truncreg] {Усеченная регрессия} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [mtobit] {Тобит (цензурированная регрессия)} \Par

  Тобит (цензурированная регрессия) - это
регрессионная модель, в которой зависимая переменная
является цензурированной, т.е. зависимая переменная
не наблюдается, если она меньше (или больше) некоторой
границы. Регрессоры для таких ограниченных наблюдений
наблюдаются (в отличие от модели усеченной регрессии). \Par
  Типичным примером является модель с левым цензурированием 
в нуле. Исходная модель имеет вид \Par
  y*(i) = X(i)b + e(i) \Par
Вместо переменной y*(i) наблюдается переменная y(i), где \Par
  y(i)=0, если y*(i)<0 \Par
и \Par
  y(i)=y*(i), если y*(i)>=0. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [truncreg] {Усеченная регрессия} \Par

  Команда для оценивания \Link2 [mtruncreg] {усеченной
регрессии}: \Par

   \TT {truncreg! <зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par
  По умолчанию в качестве левой границы используется ноль.\Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&llimit <число>} \Par
   левая граница \Par
  \TT {&rlimit <число>} \Par
   правая граница \Par
  \TT {&method <newton|bfgsa|bfgsn|simplex|bhhhn|sa>} \Par
   численный алгоритм (\TT {newton} используется по умолчанию) \Par
  \TT {&start <переменная>} \Par
   вектор начальных значений параметров \Par
  \TT {&deltas <переменная>} \Par
   вектор точностей параметров \Par
  \TT {&precision <число>} \Par
   общая точность (параметр сходимости) \Par
  \TT {&maxstep <натуральное число>} \Par
   максимальное число итераций \Par
 \Par

    Пример: \Par
   \TT {truncreg! y_trunc : 1 x1 x2} \Par
   \TT {truncreg! y_2trunc : 1 x &llimit 1 &rlimit 100 } \Par
 \Par

   Параметр %h в таблице "Оценки и статистики" равен
1/se, где se - стандартная ошибка регрессии. \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [tobit] {Тобит (цензурированная регрессия)} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [mtruncreg] {Усеченная регрессия} \Par

  Усеченная регрессия - это регрессионная модель
в которой наблюдение отсутствует, если зависимая
переменная меньше (или больше) некоторой
границы. Как зависимая переменная, так и регрессоры
для таких ограниченных наблюдений не наблюдаются
(в отличие от модели тобит). \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [armareg] {Регрессия с ARMA-процессом в ошибке} \Par

  Комманда для оценивания \Link2 [def_armareg] {регрессии с
ARMA-процессом в ошибке}: \Par

   \TT {arma! (<p>,<q>) <зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par

  Здесь (p,q) - порядок ARMA-процесса в ошибке. \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&estimator <css|mle>} \Par
   метод оценивания: условный метод наименьших квадратов (по умолчанию),
либо точный метод максимального правдоподобия \Par
  \TT {&method <gnr|gnrn|bfgsn|simplex|sa>} \Par
   численный алгоритм (gnr|gnrn только для css) \Par
  \TT {&precision <число>} \Par
   общая точность (параметр сходимости) \Par
  \TT {&maxstep <натуральное число>} \Par
   максимальное число итераций \Par
  \TT {&irfhorizon <натуральное число>} \Par
   количество значений функции реакции на импульсы \Par
 \Par

    Пример: \Par
   \TT {arma! (1,1) y : 1 x} \Par

\HLine
  See also \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [boxjenkins] {Модель Бокса-Дженкинса (ARIMA)} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [def_armareg] {Регрессия с ARMA-процессом в ошибке} \Par

  Регрессия с ARMA(p,q)-процессом в ошибке задается уравнениями \Par
 \Par

  y(t)=X(t)beta+u(t), \Par
  u(t)=phi_1*u(t-1)+...+phi_p*u(t-p)+eps(t)
+theta_1*eps(t-1) +...+ theta_q*eps(t-q), \Par
 \Par
  Здесь p - порядок авторегессии, q - порядок скользящего среднего. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [boxjenkins] {Модель Бокса-Дженкинса (ARIMA)} \Par

  Команда для оценивания \Link2 [def_arima] {модели ARIMA}: \Par
//\Link2 [arima] {ARIMA} 

   \TT {boxjen! (<p>,<q>) <переменная>} \Par

  Здесь (p,q) - порядок ARMA-процесса. \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&d <целое число>} \Par
   порядок интегрированности \Par
  \TT {&estimator <css|mle>} \Par
   метод оценивания: условный метод наименьших квадратов (по умолчанию),
либо точный метод максимального правдоподобия \Par
  \TT {&method <gnr|gnrn|bfgsn|simplex|sa>} \Par
   численный алгоритм (gnr|gnrn только для css) \Par
  \TT {&precision <число>} \Par
   общая точность (параметр сходимости) \Par
  \TT {&maxstep <натуральное число>} \Par
   максимальное число итераций \Par
  \TT {&fhorizon <натуральное число>} \Par
   горизонт прогноза \Par
  \TT {&irfhorizon <натуральное число>} \Par
   количество значений функции реакции на импульсы \Par
 \Par

    Пример: \Par
   \TT {boxjen! (1,1) yeild} \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [armareg] {Регрессия с ARMA-процессом в ошибке} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [def_arima] {Модель Бокса-Дженкинса (ARIMA)} \Par

  Процесс ARIMA(p,d,q) задается уравнениями \Par
 \Par

  y0(t)=mu+phi_1*y0(t-1)+...+phi_p*y0(t-p)+eps(t)
+theta_1*eps(t-1) +...+ theta_q*eps(t-q), \Par
 y0(t)=D(d)y(t), \Par
 \Par
  Здесь D(d) - оператор d-й разности,  p - порядок авторегессии, 
q - порядок скользящего среднего, d - порядок интегрированности. \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [garch] {GARCH-регрессия} \Par

  Команда для оценивания \Link2 [mgarch] {GARCH-регрессии}: \Par
   \TT {garch! (<p>,<q>) <зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par

or \Par

   \TT {garch! (<p>,<q>) <зависимая переменная> : <список регрессоров>
 & <список регрессоров гетероскедастичности> } \Par

  Здесь (p,q) - порядок GARCH-процесса. Как правило, достаточно взять 
p=1 и q=1. \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&distr <normal|tstud>} \Par
   распределение возмущений \Par
  \TT {&garchm <none|log>} \Par
   дисперсия в среднем \Par
  \TT {&hetff <var|logvar>} \Par
   функциональная форма дисперсии \Par
  \TT {&stabpar <число>} \Par
   параметр стабилизации \Par
  \TT {&method <scoring|bfgsa|bfgsn|simplex|bhhha|bhhhn|sa>} \Par
   численный алгоритм \Par
  \TT {&precision <число>} \Par
   общая точность (параметр сходимости) \Par
  \TT {&maxstep <натуральное число>} \Par
   максимальное число итераций \Par
 \Par

    Пример: \Par
   \TT {garch! (1,1) price : 1 price[-1] price[-2]} \Par


\HLine
  См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [mgarch] {GARCH-регрессия} \Par

  GARCH-регрессия - это разновидность регрессии, в
которой ошибка представляет собой случайный процесс типа GARCH
(авторегрессионная условная гетероскедастичность). В этой
регрессии дисперсия ошибки i-го наблюдения зависит от квадрата
ошибки предыдущих наблюдений (i-1, i-2 и т.д.). \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [iv] {(Обобщенный) метод инструментальных переменных} \Par

  Команда для оценивания регрессии \Link2 [miv] {методом 
инструментальных переменных}: \Par

   \TT {iv! <зависимая переменная> : <список регрессоров> :
<список инструментов>} \Par
    Пример: \Par
   \TT {iv! p : 1 q : 1 q[-1] p[-1] z} \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [system] {Система регрессионных уравнений} \Par
  \Link [nliv] {Нелинейный метод инструментальных переменных} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [miv] {Метод инструментальных переменных} \Par

  Метод инструментальных переменных применяется в случае,
когда ошибка в регрессии может быть скоррелирована с 
некоторыми из регрессоров. Чаще всего его используют для
оценивания отдельного уравнения из системы одновременных
уравнений. В этом контексте он известен как двухшаговый
метод наименьших квадратов. \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [nliv] {Нелинейный метод инструментальных переменных} \Par

  Команда для оценивания регрессии нелинейным методом 
инструментальных переменных: \Par

   \TT {nliv! <формула левой части> : <формула правой части> :
<список инструментов>} \Par
 \Par
    Пример (нелинейная потребительская функция): \Par
   \TT {nliv! C : %a+%b*Y^%c : 1 C[-1] Y[-1] C[-2] Y[-2]} \Par
  Инструментами здесь служат лаги потребления C и дохода Y. \Par

 \Par
    Пример (регрессия Бокса-Кокса): \Par
   \TT {nliv! boxcox(Wage/exp(mean(ln(Wage))),%lambda)} \Par
  \TT {: %c+%c_ed*Ed+%c_ex*Ex+%c_exsq*Ex^2+%c_race*Race+%c_sex*Fe} \Par
  \TT {: 1 Ed Ex Ex^2 Race Fe Ed^2 Ex^4 Ed*Ex Ed*Ex^2} \Par
  Инструментами здесь служат все регрессоры, а также некоторые их попарные 
произведения. \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [nonlin] {Оценивание нелинейных регрессий} \Par
  \Link [iv] {(Обобщенный) метод инструментальных переменных} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [np_estim] {Непараметрическое оценивание} \Par

  \Bullet1    \Link [kernelreg] {Ядерная регрессия} \Par
  \Bullet1    \Link [polynom] {Полиномиальная регрессия} \Par
  \Bullet1    \Link [spline] {Кубический сплайн} \Par
  \Bullet1    \Link [kernelden] {Ядерное оценивание плотности} \Par
  \Bullet1    \Link [snpden] {Полунепараметрическое
 оценивание плотности (многочлены Эрмита)} \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [kernelreg] {Ядерная регрессия} \Par

  Команда для оценивания ядерной регрессии: \Par
   \TT {kernelreg! <зависимая переменная> : <объясняющая переменная>} \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&kernel <epanechnikov|gaussian|rectangular|} \Par
    \TT {triangular|quartic>} \Par
   тип ядра (по умолчанию - epanechnikov) \Par
  \TT {&smoothing <число>} \Par
   параметр сглаживания, ширина окна \Par
 \Par

    Примеры: \Par
   \TT {kernelreg! y : x} \Par
 \Par
   \TT {kernelreg! DATA[speed] : DATA[distance]} \Par
   \TT { &kernel gaussian &smoothing 1E-2} \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [np_estim] {Непараметрическое оценивание} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [polynom] {Полиномиальная регрессия} \Par

  Команда для оценивания полиномиальной регрессии: \Par
   \TT {polynom! <зависимая переменная> : <объясняющая переменная>} \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&smoothing <число>} \Par
   параметр сглаживания, степень полинома плюс один \Par
 \Par

    Примеры: \Par
   \TT {polynom! y : x} \Par
 \Par
   \TT {polynom! DATA[speed] : DATA[distance]} \Par
   \TT { &smoothing 6} \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [np_estim] {Непараметрическое оценивание} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [spline] {Кубический сплайн} \Par

  Команда для оценивания регрессии с помощью кубического
сплайна: \Par
   \TT {spline! <зависимая переменная> : <объясняющая переменная>} \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&smoothing <число>} \Par
   параметр сглаживания \Par
  \TT {&smoothing0 <число>} \Par
   исходный параметр сглаживания \Par
 \Par

    Примеры: \Par
   \TT {spline! y : x} \Par
 \Par
   \TT {spline! DATA[speed] : DATA[distance]} \Par
   \TT { &smoothing0 10 } \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [np_estim] {Непараметрическое оценивание} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [kernelden] {Ядерное оценивание плотности} \Par

  Команда для ядерного оценивания плотности: \Par
   \TT {kernel! <переменная>} \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&kernel <epanechnikov|gaussian|rectangular|} \Par
    \TT {triangular|quartic>} \Par
   тип ядра (по умолчанию - epanechnikov) \Par
  \TT {&smoothing <число>} \Par
   параметр сглаживания, ширина окна \Par
 \Par

    Примеры: \Par
   \TT {kernel! x} \Par
 \Par
   \TT {kernel! ln(SPAIN[Income])} \Par
   \TT { &kernel quartic &smoothing 1E-2} \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [np_estim] {Непараметрическое оценивание} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [snpden] {Полунепараметрическое
 оценивание плотности (многочлены Эрмита)} \Par

  Команда для полунепараметрического оценивания плотности: \Par
   \TT {kernel! <переменная>} \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&smoothing <число>} \Par
   параметр сглаживания, степень полинома плюс один \Par
 \Par

    Примеры: \Par
   \TT {hermite! x} \Par
 \Par
   \TT {hermite! ln(BONDS[Yield]) &smoothing 4} \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [np_estim] {Непараметрическое оценивание} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [qreg] {Квантильная регрессия} \Par

  Команда для оценивания \Link2 [mqreg] {квантильной 
регрессии}: \Par

   \TT {qreg! <зависимая переменная> : <список регрессоров>} \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&prob <p>} \Par
   p из интервала (0,1) - вероятность для квантили \Par
 \Par

    Пример: \Par
   \TT {qreg! demand : 1 income &prob 0.75} \Par
 \Par

   Регрессию для 0.5-квантили (соответствующую медиане)
можно оценить, опустив опцию &prob \Par
 \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [system] {Система регрессионных уравнений} \Par

  Команда для оценивания системы одновременных уравнений: \Par
 \TT {fiml! <список эндогенных переменных> : <список экзогенных
переменных>} \Par
 \Par

  Эта команда предназначена для оценивания системы методом
максимального правдоподобия с полной информацией (FIML). 
Можно также использовать двухшаговый МНК и трехшаговый МНК.
Для этого \TT {fiml!} в команде следует заменить на
\TT {2sls!} и \TT {3sls!} соответственно. \Par

  После запуска команды появится экран, на котором надо 
пометить те переменные, которые входят в каждое из уравнений.
Программа автоматически проверяет идентифицированность
системы и выдает сообщение, если система не идентифицирована. \Par
\Par

   Опции: \Par
  \TT {&ypatt <матрица структуры>} \Par
   включение/исключение эндогенных переменных \Par
  \TT {&xpatt <матрица структуры>} \Par
   включение/исключение экзогенных переменных \Par
\Par

  В матрице структуры 0 обозначает исключенную переменную \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [linreg] {Оценивание линейных регрессий} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
  \Link [iv] {(Обобщенный) метод инструментальных переменных} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [mqreg] {Квантильная регрессия} \Par
  Квантильная регрессия относится к робастным методам оценивания.
В отличие от обычной регрессии, квантильная регрессия оценивает не
математическое ожидание зависимой переменной, а одну из квантилей.
 \Par

  0.5-квантиль соответствует медиане. Медианная регрессия совпадает
с методом наименьших расстояний. Оценки получаются минимизацией
суммы модулей отклонений (а не суммы квадратов отклонений, как
в методе наименьших квадратов).

//------------------------------------------------------------//
\Section [vautoreg] {Векторная авторегрессия} \Par

  Команда для оценивания векторной авторегрессии: \Par
 \TT {var! (<порядок>) <список эндогенных переменных> : <список экзогенных
переменных>} \Par
 \Par

  После запуска команды появится экран, на котором надо 
пометить те переменные, которые входят в каждое из уравнений. \Par
\Par

   Опции: \Par
  \TT {&ypatt <матрица структуры>} \Par
   включение/исключение эндогенных переменных \Par
  \TT {&xpatt <матрица структуры>} \Par
   включение/исключение экзогенных переменных \Par
  \TT {&covpatt <матрица структуры>} \Par
   ограничения на ковариационную матрицу ошибок \Par
  \TT {&irfhorizon <натуральное число>} \Par
   количество значений функции реакции на импульсы \Par
  \TT {&precision <число>} \Par
   общая точность (параметр сходимости) \Par
  \TT {&maxstep <натуральное число>} \Par
   максимальное число итераций \Par
\Par

  В матрице структуры 0 обозначает исключенную переменную (нулевой
коэффициент) \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [system] {Система регрессионных уравнений} \Par
  \Link [armareg] {Регрессия с ARMA-процессом в ошибке} \Par
  \Link [boxjenkins] {Модель Бокса-Дженкинса (ARIMA)} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [arfimafigarch] {ARFIMA-FIGARCH} \Par

  Команда для оценивания модели ARFIMA(p1,d1,q1)-FIGARCH(p2,d2,q2):
 \Par

   \TT {arfimafigarch! (p1,q1,p2,q2) <переменная>} \Par
\Par

   Опции: \Par
  \TT {&d1fix <число>} \Par
   зафиксировать параметр разности для среднего \Par
  \TT {&d2fix <число>} \Par
   зафиксировать параметр разности для волатильности \Par
  \TT {&hygarch} \Par
   при добавлении этой опции оценивается HyGARCH \Par
  \TT {&distr <normal|tstud|skewt>} \Par
   распределение возмущений \Par
//  \TT {&fhorizon <натуральное число>} \Par   forecast horizon \Par
  \TT {&method <bfgsn|simplex|bhhhn|sa>} \Par
   численный алгоритм \Par
  \TT {&start <переменная>} \Par
   вектор начальных значений параметров \Par
  \TT {&deltas <переменная>} \Par
   вектор точностей параметров \Par
  \TT {&precision <число>} \Par
   общая точность (параметр сходимости) \Par
  \TT {&maxstep <натуральное число>} \Par
   максимальное число итераций \Par
 \Par

    Пример: \Par
   \TT {arfimafigarch! (0,0,1,1) DowJ &d1 0 &distr tstud} \Par

   Это пример для FIGARCH(1,d,1) с инновациями, имеющими
распределение Стьюдента. \Par 
 \Par

    Литература: \Par

  Laurent, S. and  J.P.Peters, "G@RCH 2.2: an Ox Package
for Estimating and Forecasting Various ARCH Models,"
Journal of Economic Surveys, 16 (2002, No.3), 447-485. \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [boxjenkins] {Модель Бокса-Дженкинса (ARIMA)} \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [descript] {Описательные статистики} \Par
                 
  Команда для вычисления описательных статистик: \Par

   \TT {descript! <переменная>} \Par
 \Par

   Пример: \Par
    \TT {descript! x} \Par
 \Par

  Выдаются стандартные описательные статистики: минимум, максимум,
среднее, медиана, дисперсия, среднеквадратическое отклонение,
асимметрия, эксцесс, автокорреляция 1-го порядка и др. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [correlat] {Корреляционная матрица} \Par
                 
  Команда для вычисления корреляционной матрицы: \Par

   \TT {corr! <список переменных>} \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&spearman} \Par
   вычисляет ранговые корреляции Спирмена \Par
  \TT {&kendall} \Par
   вычисляет ранговые корреляции Кендалла (тау Кендалла) \Par
 \Par

   Примеры: \Par
    \TT {corr! x data[z]/1000 ln(y)} \Par
    \TT {corr! x1 x2 x3 &kendall} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [acf] {Автокорреляционная функция} \Par
                 
  Команда для вычисления автокорреляционной функции: \Par

   \TT {acf! <переменная>} \Par
\Par

   Опции: \Par
  \TT {&nlags} \Par
   длина лага \Par
  \TT {&pacf} \Par
   вычисляет частную автокорреляционную функцию \Par
 \Par

   Пример: \Par
    \TT {acf! inflation} \Par
    \TT {acf! ln(X)-ln(X[-1])  &nlags 30  &pacf} \Par
 \Par

  Процедура вычисляет как автокорреляционную функцию,
так и частную автокорреляционную функцию, а также различные
статистики. \Par
  По умолчанию длина лага выбирается равной n/5. (В таблице
показывается не более 150 значений.) \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [hist] {Гистограмма} \Par
                 
  Команда для вычисления гистограммы: \Par

   \TT {hist! <переменная>} \Par
 \Par

   Пример: \Par
    \TT {hist! x} \Par
 \Par

  Выдает оценку плотности распределения (гистограмму) в виде 
графика. Выдается также график ядерной оценки плотности
и график плотности нормального распределения (для 
сопоставления). \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [spectrum] {Спектральная плотность} \Par
                 
  Команда для расчета спектральной плотности имеет вид \Par

   \TT {spectrum! <переменная>} \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&window} <parzen|hanning|hamming|daniell|quad|bartlett|trunc>\Par
  \Link2 [swindows] {тип окна}, по умолчанию parzen \Par
  \TT {&npoints} \Par
   количество интервалов \Par
  \TT {&bandwidth} \Par
   ширина окна (лаг) \Par
 \Par

   Пример: \Par
    \TT {spectrum! y} \Par
 \Par

  Спектральная плотность оценивается с помощью корреляционного окна.

 \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par
  \Link [spectrogram] {Спектрограмма} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [spectrogram] {Спектрограмма} \Par
                 
  Команда для графика спектральной плотности имеет вид \Par

   \TT {spectrogram! <переменная>} \Par
 \Par

   Пример: \Par
    \TT {spectrogram! series[x]} \Par
 \Par

  Выдает оценку спектральной плотности (спектрограмму, 
периодограмму) в виде графика. На графике рисуется также 
линия среднего. Оценка спектральной плотности рассчитывается
для круговых частот от 0 до 0.5 и нормирована так, чтобы
интеграл плотности по частотам [0;1] равнялся 1 (т.е. в среднем 
равна 1). По умолчанию для оценивания используется окно Парзена
(см. \Link2 [swindows] {Спектральные окна}). \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par
  \Link [spectrum] {Спектральная плотность} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [swindows] {Спектральные окна} \Par
  Типы корреляционных спектральных окон (x из [0;1]): \Par
\Bullet2 Парзена: \Par
  1-6*x^2+6*x^3, x<=1/2, \Par
  2*(1-x)^3, x>=1/2 \Par
\Bullet2 Тьюки-Хеннинга (Тьюки-Хенна): \Par
  (1+cos(pi*x))/2 \Par
\Bullet2 Тьюки-Хемминга: \Par
  0.54+0.46*cos(pi*x) \Par
\Bullet2 Даниэля: \Par
  sin(pi*x)/(pi*x) \Par
\Bullet2 Квадратичное Парзена: \Par
  1-x^2 \Par
\Bullet2 Бартлетта (треугольное): \Par
  1-x \Par
\Bullet2 Усеченное (прямоугольное): \Par
  1 \Par

 \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [normalpp] {Нормальная PP-диаграмма} \Par

  Нормальная диаграмма "вероятность-вероятность" сопоставляет
эмпирическую функцию распределения с нормальной функцией
распределения с мат.ожиданием и дисперией,
равными выборочным среднему и дисперсии. Если линия далеко
отклоняется от диагонали, то выборка не из нормального
распределения. Прямые линии - это 95%-е доверительные
границы, основанные на критических значениях Лилиефорса для
статистики Колмогорова-Смирнова.

\HLine
    See also \Par
  \Link [statmetods] {Statistical procedures} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [adf] {Критерий Дики-Фуллера (ADF)} \Par
                 
  Команда для вычисления критерия Дики-Фуллера: \Par

   \TT {adftau! (<тип>,<разность>) <переменная>} \Par
 \Par

  "Тип": \Par
 \Bullet2  0 - без константы \Par
 \Bullet2  1 - константа \Par
 \Bullet2  2 - константа и тренд \Par
 \Bullet2  3 - константа, тренд и тренд в квадрате \Par
 \Par

  "Разность": \Par
 \Bullet2  0 - исходный ряд \Par
 \Bullet2  1 - 1-е разности \Par
   и т.д. \Par
 \Par

   Пример: \Par
    \TT {adftau! (2,0) gdp[gr_rate]} \Par

 \Par

   Замечание: \Par
 \Bullet2 Чтобы использовать эту процедуру, необходимо установить
на компьютере \Link [install_adf] {файлы Мак-Киннона}. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [adf_summary] {Резюме для критерия Дики-Фуллера} \Par
  \Link [adf_panel] {Панель для критерия Дики-Фуллера} \Par
  \Link [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [install_adf] {Как установить таблицы критерия ADF} \Par

  Matrixer может рассчитывать P-значения для расширенного 
критерия Дики-Фуллера. Фактически, подпрограмма программы
Matrixer для ADF является оболочкой для файлов Джеймса
Мак-Киннона (James G. MacKinnon,
"Numerical Distribution Functions for Unit Root and
Cointegration Tests," Journal of Applied Econometrics,
11, 1996, 601-618). Файлы можно найти на странице \Par

   qed.econ.queensu.ca/pub/faculty/mackinnon/numdist/ . \Par
 \Par

  Нужно скачать файл tabs-dos.zip и разархивировать его
в каталоге \Par
         "...\urcdist\" \Par
(относительно каталога программы Matrixer). Требуются только
probs.tab и urc-1.tab. \Par
 \Par

  P-значения, рассчитываемые программой Matrixer не
совпадают с P-значениями, рассчитываемыми исходной
программой Мак-Киннона под MS DOS (urcdist.zip), но
разница не очень значительна. \Par


\HLine
  См. также \Par
  \Link [adf] {Критерий Дики-Фуллера (ADF)} \Par
  \Link [adf_summary] {Резюме для критерия Дики-Фуллера} \Par
  \Link [adf_panel] {Панель для критерия Дики-Фуллера} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [adf_panel] {Панель для критерия Дики-Фуллера} \Par

  Чтобы вызвать панель для критерия Дики-Фуллера, выберите
пункт меню \Par
 
 \TT {Показать > Критерий Дики-Фуллера (ADF)} \Par
\Par

  На этой панели можно установить параметры для 
критерия Дики-Фуллера. \Par

 \Bullet1 "Константа и тренд" определяет, будут ли
включены в критерий Дики-Фуллера константа и тренд. \Par

 \Bullet1 "Разность" определяет, будут в критерии Дики-Фуллера
использованы разности ряда.
     \Bullet2  0  Исходный ряд (уровни) \Par
     \Bullet2  1  Первые разности \Par
       и т.д. \Par

 \Bullet1 "Количество лагов" устанавливает порядок критерия 
Дики-Фуллера. \Par
     \Bullet2  0  DF (без лагов) \Par
     \Bullet2  1  ADF(1) (расширенный DF критерий 1-го порядка) \Par
       и т.д. \Par

 \Bullet1 "AR(p)" устанавливает порядок критерия автокорреляции. \Par

 \Bullet1 "Начало" и "Конец" определяют начало и конец ряда \Par
\Par

  Нажмите кнопку "Рассчитать" (кнопку с черным треугольником)
для того, чтобы увидеть результаты теста. Будут показаны
результаты как для тау, так и для z версии критерия 
Дики-Фуллера. \Par
  Нулевая гипотеза в DF-критерии состоит в том, что
ряд имеет содержит единичный корень. Если статистика незначима
(например, уровень значимости меньше 5%), 
то следует принять нулевую гипотезу. \Par
 \Par

  Нажмите кнопку "Резюме" (кнопку с черным треугольником)
для того, чтобы увидеть \Link [adf_summary] 
{сводку результатов} для различных порядков критерия ADF.
В этом случае "Количество лагов" устнавливает
наибольший порядок критерия ADF, который будет показан. \Par
 \Par

   Замечание: \Par
 \Bullet2 Чтобы использовать эту процедуру, необходимо установить
на компьютере \Link [install_adf] {файлы Мак-Киннона}. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [adf] {Критерий Дики-Фуллера (ADF)} \Par
  \Link [adf_summary] {Резюме для критерия Дики-Фуллера} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [adf_summary] {Резюме для критерия Дики-Фуллера} \Par

  Резюме для критерия Дики-Фуллера показывает результаты
для различных порядков этого критерия. Эти результаты можно
использовать для выбора наиболее подходящего порядка
(длины лага). Существует три основных подхода к этой проблеме. \Par 
\Par

 \Bullet1 Один из подходов состоит в том, чтобы сделать
остатки регрессии ADF-критерия как можно более похожими на
белый шум. Это можно проверить при помощи критерия на
автокорреляцию. Matrixer использует \Link [ar1_diag] 
{тест на автокорреляцию} Годфрея. Если соответствующая
статистика значима, то лаг выбран неверно. \Par
\Par

 \Bullet1 Другой метод состоит в том, чтобы начать с
некоторой максимальной длины лага и "проверять вниз"
используя t- или F-статистики для значимости
самого дальнего лага. Процесс останавливается,
когда t-статистика/F-статистика значима.  \Par
 \Par

 \Bullet1 Можно также использовать информационные критерии,
\Link2 [aic] {AIC} и \Link2 [bic] {BIC}. Длина лага
с минимальным значанием информационного критерия
предпочтительна.\Par
 \Par

  Нулевая гипотеза в DF-критерии состоит в том, что
ряд имеет содержит единичный корень. Если статистика незначима
(например, уровень значимости меньше 5%), 
то следует принять нулевую гипотезу. \Par
 \Par

   Замечание: \Par
 \Bullet2 Чтобы использовать эту процедуру, необходимо установить
на компьютере \Link [install_adf] {файлы Мак-Киннона}. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [adf] {Критерий Дики-Фуллера (ADF)} \Par
  \Link [adf_panel] {Панель для критерия Дики-Фуллера} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [results] {Результаты оценивания} \Par

  После оценивания регрессии пользователь попадает в меню,
которое позволяет просмотреть и проанализировать полученные
результаты. Повторно это меню можно вызвать с помощью клавиши
\Key {Alt-R} или нажатия правой кнопки мыши. \Par
\Par

           См. следующие темы \Par
 \Bullet1  \Link [esttable] {Оценки и статистики} \Par
 \Bullet1  \Link [histnres] {Гистограмма нормированных остатков} \Par
 \Bullet1  \Link [outlier] {Выбросы} \Par
 \Bullet1  \Link [lever] {Влиятельные наблюдения} \Par
 \Bullet1  \Link [2nd_order] {Эффекты второго порядка} \Par
 \Bullet1  \Link [deletion] {Удаление переменных} \Par
 \Bullet1  \Link [wald] {Ограничения (функции параметров)} \Par
 \Bullet1  \Link [diagnostics] {Диагностика} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [esttable] {Оценки и статистики} \Par

    В таблице приводятся результаты оценивания эконометрической
модели. В зависимости от модели информация в таблице может
быть разной. Ниже приводятся пояснения, которые относятся
прежде всего к линейной регрессии. \Par
 \Par

    В столбцах: \Par

 \Bullet1  название переменной (или параметра), \Par
 \Bullet1  оценка параметра (коэффициента при соответствующей
переменной в случае линейной модели), \Par
 \Bullet1  оценка стандартной ошибки оценки данного параметра, \Par
 \Bullet1  t-статистика для гипотезы о равенстве нулю данного
параметра \Par
 \Bullet1  уровень значимости t-статистики в квадратных скобках
(если уровень значимости мал, - например, меньше 5%, - то
переменная статистически значима)\Par
 \Par

   \TT {R2} - коэффициент детерминации в процентах. \Par
   \TT {R2adj.} - коэффициент детерминации с учетом степеней
свободы. \Par
   \TT {AIC} - \Link2 [AIC] {информационный критерий Акаике}. \Par
   \TT {BIC} - \Link2 [BIC] {байесовский информационный критерий}. \Par
   \TT {DW} - статистика Дарбина-Уотсона для
авторегрессионного процесса первого порядка в ошибке. \Par
   \TT {F-стат.} - статистика Фишера для гипотезы о равенстве
нулю коэффициентов при всех регрессорах, кроме константы.
(Если уровень значимости в квадратных скобках мал, -
например, меньше 5%, - то регрессия в целом значима.
Следует помнить, что эта F-статистика не имеет смысла, если
в регрессии нет константы!)\Par
\Par

  Далее приведены статистики критериев правильности
спецификации модели (\Link [diagnostics] {диагностические 
статистики}). В квадратных скобках показаны уровни
значимости соответствующих критериев. Если статистика незначима
(например, уровень значимости больше 5%), то следует принять
гипотезу о правильности спецификации. \Par

 \Bullet2 'Нормальность': см. \Link [norm_diag] {Нормальность} \Par
 \Bullet2 'Гетероскедастичность': см. \Link [hetero_diag]
{Гетероскедастичность} \Par
 \Bullet2 'Функциональная форма': см. \Link [ff_diag]
{Функциональная форма модели} \Par
 \Bullet2 'AR(1) в ошибке': см. \Link [ar1_diag] {Автокорреляция
ошибок} \Par
 \Bullet2 'ARCH(1) в ошибке': см. \Link [arch1_diag] 
{Авторегрессионная условная гетероскедастичность в ошибках} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Definition [AIC] {Информационный критерий Акаике}. \Par

  Информационный критерий Акаике - это показатель, который
используют для выбора одной из конкурирующих моделей.
По определению, \Par
 \Par

  AIC = - 2 (ln(L) - k) / n,         \Par
 \Par

где L - значение функции правдоподобия, k - количество
параметров в модели, n - количество наблюдений. \Par
Из двух моделей более "предпочтительна" та, для которой
AIC меньше.
//------------------------------------------------------------//
\Definition [BIC] {Байесовский информационный критерий} \Par

  Байесовский информационный критерий - это показатель, который
используют для выбора одной из конкурирующих моделей.
По определению, \Par
 \Par

  BIC = - (2 ln(L) - k ln(n)) / n,         \Par
 \Par

где L - значение функции правдоподобия, k - количество
параметров в модели, n - количество наблюдений. \Par
Из двух моделей более "предпочтительна" та, для которой
BIC меньше.

//------------------------------------------------------------//
\Section [diagnostics] {Диагностика} \Par

 \Bullet1  \Link [norm_diag] {Нормальность} \Par
 \Bullet1  \Link [hetero_diag] {Гетероскедастичность} \Par
 \Bullet1  \Link [ff_diag] {Функциональная форма модели} \Par
 \Bullet1  \Link [ar1_diag] {Автокорреляция ошибок} \Par
 \Bullet1  \Link [arch1_diag] {Авторегрессионная условная 
гетероскедастичность в ошибках} \Par
 \Par

  После того, как в соответствии с моделью получены оценки,
важно проверить, правильно ли специфицирована модель.
Для этого предназначены диагностические статистики и 
соответствующие критерии. \Par
 \Par

  При проверке правильности спецификации нулевая
гипотеза состоит всегда в том, что модель специфицирована 
корректно, а альтернативная гипотеза - в том,
что имеется ошибка спецификации. Если статистика незначима
(например, уровень значимости больше 5%), то следует принять
гипотезу о правильности спецификации. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [esttable] {Оценки и статистики} \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [norm_diag] {Нормальность} \Par

  Если распределение ошибок в регрессии отличается от
нормального, то это не приводит к серьезным последствиям
(таким как несостоятельность оценок). Все же на нормальность 
следует обращать внимание.\Par
 \Par

  Во-первых, если распределение ошибок имеет толстые
хвосты или сильно асимметрично, то метод 
наименьших квадратов может давать не очень точные 
оценки. Использование так называемых робастных
методов оценивания позволяет повысить эффективность 
оценок. \Par
 \Par

  Во-вторых, отсутствие нормальности означает, что вычисляемые 
t- и F-статистики не распределены в конечных выборках точно как 
t и F. Эти статистики остаются состоятельными, то есть их
использование оправдано асимптотической теорией. Но при
сильном отклонении от нормальности асимптотическое приближение
может быть очень неточным, если размер выборки мал. \Par
 \Par

  Ненормальность ошибок можно обнаружить на \Link [histnres]
{гистограмме остатков} или на графике остатков по номеру
наблюдения. В последнем случае надо обращать внимание на
выбросы. \Par
 \Par

  Один из формальных критериев для проверки нормальности 
ошибок был предложен Жарком и Берой
(C.M.Jarque, A.K.Bera, "Efficient Tests for Normality,
Homoscedasticity and Serial Independence of Regression
Residuals," Economic Letters, 6 (1980), 255-9). 
Он основан на третьем и четвертом моментах. \Par
 \Par

   Статистика равна \Par
  n * [1/6 * m(3)^2 / m(2)^3 + 1/24 * (m(4) / m(2)^2 - 3)^2] \Par
//  + n * [3/2 * m(1)^2 / m(2) - m(1) m(3) / m(2)^2] \Par
где m(k) = Sum {1...n} (e(i)-mean(e))^k / n - k-й центральный 
момент остатков, и распределена приближенно как хи-квадрат 
с двумя степенями свободы (mean(e) - среднее остатков). \Par
 \Par

   Для проверки нормальности можно использовать также 
\Link [outlier] {статистику для выбросов}. \Par
 \Par

  Замечания: \Par
 \Par

 \Bullet1 При проверке правильности спецификации нулевая
гипотеза состоит всегда в том, что модель специфицирована 
корректно, а альтернативная гипотеза - в том,
что имеется ошибка спецификации. Если статистика незначима
(например, уровень значимости больше 5%), то следует принять
гипотезу о правильности спецификации. \Par

 \Bullet1 Ненормальность ошибок может быть следствием
обычной \Link [hetero_diag] {гетероскедастичности}
или \Link [arch1_diag] {авторегрессионной условной 
гетероскедастичности}. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [diagnostics] {Диагностика} \Par
  \Link [esttable] {Оценки и статистики} \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [hetero_diag] {Гетероскедастичность} \Par

   Когда дисперсии ошибок различных наблюдений различны, то
говорят о гетероскедастичности. \Par
 \Par

   Различных типов гетероскедастичности очень много.
Соответственно, можно придумать много различных критериев
гетероскедастичности. Проще всего проверить наличие
функциональной связи между дисперсией ошибки и регрессорами
или между дисперсией ошибки и математическим ожиданием
зависимой переменной. \Par
 \Par

   Предположим, что подозревается наличие функциональной
зависимости между дисперсией sigma2(i) и некоторыми
переменными Z(i) . Если эта зависимость есть, то 
дисперсия (или, что то же самое, математическое
ожидание квадрата ошибки, E[eps(i)^2]) - функция Z(i). Один
из наиболее распространенных вариантов использует в
качестве Z(i) расчетные значения: Z(i) = X(i)b. \Par
 \Par

   Для проверки отсутствия такой функциональной зависимости
можно использовать вспомогательную регрессию: \Par
  e(i)^2 = a1 + Z(i)a2. \Par
Соответствующая статистика равна
коэффициенту детерминации из вспомогательной регрессии,
умноженному на количество наблюдений и распределена
приближенно как хи-квадрат с p степенями свободы,
где p - количество переменных в Z. Также можно
использовать F-критерий для гипотезы a2 = 0,
имеющий в данном случае p и (n-1-p) степени свободы. Оба
варианта асимптотически эквивалентны.. \Par
 \Par

   Другой тест использует следующую вспомогательную 
регрессию: \Par
      e(i)^2/sigma2 - 1 = a1 + Z(i)a2. (*)\Par
LM-статистика (статистика Бройша-Пэгана) вычисляется
как половина объясненной суммы квадратов из этой
регрессии. Она приближенно распределена как хи-квадрат
с p степенями свободы. Этот вариант теста
чувствителен к отсутствию нормальности, но может
быть более мощным. \Par

   Первоначально был предложен вариант (*) критерия (L.G.Godfrey,
"Testing for Multiplicative Heteroskedasticity," Journal of
Econometrics, 8 (1978), 227-36; T.S.Breusch, A.R.Pagan, "A
Simple Test for Heteroskedasticity and Random Coefficient
Variation," Econometrica, 47 (1979), 1287-94).
Критерий был модифицирован Кенкером (R.
Koenker, "A Note on Studentizing a Test for
Heteroskedasticity," Journal of Econometrics, 17 (1981),
107-12). \Par
 \Par

  Замечание: \Par
 \Par

  При проверке правильности спецификации нулевая
гипотеза состоит всегда в том, что модель специфицирована 
корректно, а альтернативная гипотеза - в том,
что имеется ошибка спецификации. Если статистика незначима
(например, уровень значимости больше 5%), то следует принять
гипотезу о правильности спецификации. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [diagnostics] {Диагностика} \Par
  \Link [arch1_diag] {Авторегрессионная условная 
гетероскедастичность в ошибках} \Par
  \Link [esttable] {Оценки и статистики} \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [ff_diag] {Функциональная форма} \Par

   Если, данные порождаются моделью: \Par
  Y(i) = f(X(i)b) + eps(i), i = 1, ..., n, \Par
где f(.) - некоторая нелинейная функция, но регрессия
оценивается в соответствии с линейной моделью \Par
  Y(i) = X(i)b + e(i), \Par
то в остатках e(i) оцениваемой регрессии должна остаться
неучтенная составляющая, являющаяся функцией регрессоров
X(i). Это может привести к тому, что полученные оценки
коэффициентов b будут несостоятельными. \Par
 \Par

   Критерий RESET дает возможность обнаружить нелинейность 
оцениваемой функции. Этот критерий предназначен для проверки 
значимости различных степеней расчетных значений. В простейшем случае
применяется критерий добавления квадрата расчетных значений.
Критерий предложен Рамсеем (J.B.Ramsay, "Tests for
Specification Errors in Classical Linear Least Squares
Regression Analysis," Journal of the Royal Statistical
Society B, 31 (1969), 161-72). \Par
 \Par

   Пусть Fit(i) = X(i)b - расчетные значения. Обозначим вектор
k-х степеней расчетных значений v(k) = (Fit(1)^k, ...,
Fit(n)^k). Матрица регрессоров X дополняется столбцами v(2),
...,v(p), где p - порядок критерия. Формально проверка
нулевой гипотезы об адекватности функциональной формы
осуществляется как проверка гипотезы о том, что коэффициенты
при добавленных переменных в данной вспомогательной
регрессии одновременно равны нулю. \Par
 \Par

   Пусть e - вектор остатков, а V = (v(2), ...,v(p)) - матрица,
составленная из векторов v(k), MX = I - X inv(X' X) X' -
матрица проекции на ортогональное дополнение пространства
регрессоров. Соответствующая статистика, которую можно
рассчитать по формуле \Par
    n (e' V inv(V' MX V) V' e) / (e' e) \Par
распределена приближенно как хи-квадрат (p - 1) степенями
свободы. Статистика \Par
    (n - m - p + 1) / (p - 1) * (e' V inv(V' MX V) V' e) / \Par
     (e' e - e' V inv(V' MX V) V' e) \Par
распределена приближенно как F Фишера с (p - 1) и 
(n - m - p + 1) степенями свободы. \Par
 \Par

  Оба варианта асимптотически эквивалентны. \Par
 \Par

  При проверке правильности функциональной формы следует
обратить внимание также на \Link [2nd_order] {эффекты 
второго порядка}. \Par
 \Par

  Замечание: \Par
 \Par

  При проверке правильности спецификации нулевая
гипотеза состоит всегда в том, что модель специфицирована 
корректно, а альтернативная гипотеза - в том,
что имеется ошибка спецификации. Если статистика незначима
(например, уровень значимости больше 5%), то следует принять
гипотезу о правильности спецификации. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [diagnostics] {Диагностика} \Par
  \Link [esttable] {Оценки и статистики} \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [ar1_diag] {Автокорреляция ошибок} \Par

   Автокорреляция ошибок (сериальная корреляция) формально
означает, что ковариационная матрица ошибок регрессии не
диагональна. Если при оценивании не учитывается
автокорреляция, то (в лучшем случае) происходит потеря
эффективности (оценки получаются менее точными, чем для
методов оценивания, учитывающих автокорреляцию). Более того,
если среди регрессоров есть лаги зависимой переменной, то
наличие автокорреляции приводит к несостоятельности оценок
МНК. Несостоятельность оценок МНК может иметь место также
тогда, когда ошибки нестационарны, например, порождаются
процессом случайного блуждания. \Par
 \Par

   Автокорреляцию ошибок можно выявить с помощью анализа
остатков. Она проявляется в том, что в ряде, состоящем из
остатков регрессии, можно заметить автокоррелированность.
Для этого можно посмотреть на выборочную автокорреляционную
функцию остатков, или на их выборочный спектр, или просто на
график остатков по номеру наблюдения. \Par
 \Par

   Из формальных критериев наиболее известен критерий
Дарбина-Уотсона (DW). Если он близок к 0, то это признак
положительной автокорреляции 1-го порядка. Желательно, чтобы
DW был около 2. \Par
 \Par

   Программа выдает (как "AR(1) в ошибке") также критерий
автокорреляции остатков, предложенный Годфреем (L.G.Godfrey,
"Testing against General Autoregressive and Moving-Average
Error Models When Regressors Include Lagged Dependent
Variables," Econometrica, 46 (1978), 1293-1302). В отличие
от критерия Дарбина-Уотсона, этот критерий применим даже
тогда, когда среди регрессоров имеются лаги зависимой
переменной. \Par
 \Par

   Пусть e(t) = Y(t) - X(t)b - остатки из диагностируемой
регрессии. Обозначим \Par
    e[-k] = (0,...,0, e(1), ..., e(n-k))', \Par
где n - количество наблюдений. Матрица регрессоров X
дополняется столбцами e[-1], ... ,e[-p] (лагами остатков),
где p - порядок критерия. Формально проверка нулевой
гипотезы об отсутствии автокорреляции осуществляется как
проверка гипотезы о том, что коэффициенты при добавленных
переменных в данной вспомогательной регрессии одновременно
равны нулю. \Par
 \Par

   Пусть e - вектор остатков, E = (e[-1], ... ,e[-p]) -
матрица, составленная из лагов остатков,  \Par
     MX = I - X inv(X'X) X' -  \Par
матрица проекции на ортогональное дополнение
пространства регрессоров. Тогда статистика, заданная
выражением, \Par
    n (e' E inv(E' MX E) E' e) / (e' e) \Par
распределена приближенно как хи-квадрат с p степенями свободы.
 \Par
 \Par

Статистика  \Par
    (n - m - p) / p * (e' E inv(E' MX E) E' e) / \Par
     (e' e - e' E inv(E' MX E) E' e) \Par
распределена приближенно как F Фишера с p и (n - m - p)
степенями свободы, где m - количество регрессоров, т.е.
столбцов матрицы X. \Par
 \Par

  Оба варианта асимптотически эквивалентны. \Par
 \Par

  Замечание: \Par
 \Par

  При проверке правильности спецификации нулевая
гипотеза состоит всегда в том, что модель специфицирована 
корректно, а альтернативная гипотеза - в том,
что имеется ошибка спецификации. Если статистика незначима
(например, уровень значимости больше 5%), то следует принять
гипотезу о правильности спецификации. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [diagnostics] {Диагностика} \Par
  \Link [esttable] {Оценки и статистики} \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [arch1_diag] {Авторегрессионная условная 
гетероскедастичность в ошибках} \Par

  Примером авторегрессионной условной гетероскедастичности
является эффект кластеризации волатильности в некоторых
финансовых временных рядах. \Par
 \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [diagnostics] {Диагностика} \Par
  \Link [esttable] {Оценки и статистики} \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
  \Link [garch] {GARCH-регрессия} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [deletion] {Критерий удаления переменных} \Par

    Выдается F-статистика для гипотезы об одновременном
равенстве нулю коэффициентов при помеченных переменных (в
моделях с нелинейными функциями - об одновременном равенстве
нулю помеченных параметров). \Par


\HLine
    См. также \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
  \Link [wald] {Ограничения (функции параметров)} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [outlier] {Выбросы} \Par

  На графике изображена F-статистика для выбросов (аномальных 
наблюдений). Это статистика критерия добавления фиктивной переменной,
равной 1 для данного наблюдения и 0 для остальных наблюдений.
Выбросы характеризуются большим значением F-статистики. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
  \Link [norm_diag] {Нормальность} \Par
  \Link [lever] {Влиятельные наблюдения} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [lever] {Влиятельные наблюдения} \Par

  На графике изображен показатель влиятельности наблюдений
(DFFITS). Линия на графике проведена на уровне 4-х средних
показателя. Значение данного показателя у очень влиятельных
наблюдений превосходит среднее в несколько раз. \Par


\HLine
    См. также \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
  \Link [outlier] {Выбросы} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [2nd_order] {Эффекты второго порядка} \Par

  Этот пункт позволяет автоматически рассчитать t-статистики 
критерия добавления в регрессию переменных, являющихся попарными
произведениями регрессоров. Такой критерий может использоваться
для проверки \Link [ff_diag] {функциональной формы} 
регрессионной модели и для выбора функциональной формы. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
  \Link [ff_diag] {Функциональная форма} \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [histnres] {Гистограмма остатков} \Par

  Гистогpамма остатков позволяет представить форму плотности
распределения ошибок и оценить на глаз, насколько
распределение ошибок похоже на нормальное. \Par

  Помимо гистограммы на графике показана плотность нормального
распределения с тем же средним и дисперсией, а также график
ядерной оценки плотности. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
  \Link [norm_diag] {Нормальность} \Par
  \Link [hist] {Гистограмма} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [wald] {Ограничения (функции параметров)} \Par

   Этот пункт меню позволяет вычислить функции от оценок параметров, 
а также проверить гипотезу о том, что
оцененные параметры удовлетворяют набору нелинейных
ограничений (критерий Вальда). \Par
 \Par

  Каждое из ограничений записывается в виде выражений
(\Link [formula] {формул}), которые проверяются на равенство нулю. \Par

  В случае линейной регрессии и аналогичных моделей параметры
обозначаются именами  \TT {%1},  \TT {%2} и т.д. \Par

  В нелинейной регрессии и в других моделях с нелинейными
функциями используются те же имена, что и в соответствующих
формулах. \Par
 \Par

     Пример: \Par
        \TT {%1+%2} \Par
        \TT {%3-1} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
  \Link [deletion] {Удаление переменных} \Par
  \Link [params] {Параметры} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [forecast] {Прогнозирование} \Par

  Динамический прогноз доступен только для
\Link [boxjenkins] {модели ARIMA}. \Par
 \Par

  Расчетные значения, сохраняемые в переменной \TT {\Fitted}  
дают статический прогноз для большинства регрессионных
моделей. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [results] {Результаты оценивания} \Par
  \Link [modmat] {Матрицы модели}

//------------------------------------------------------------//
\Section [simplemin] {Минимизация нелинейных функций} \Par

  Команда для минимизации нелинейной функции имеет вид: \Par
   \TT {min! <формула>} \Par

  Имена \Link [params] {параметров} функции начинаются со знака
\TT {%}. \Par

\Par

   Опции: \Par
  \TT {&method <newton|bfgsa|bfgsn|simplex|sa>} \Par
   численный алгоритм \Par
  \TT {&start <переменная>} \Par
   вектор начальных значений параметров \Par
  \TT {&deltas <переменная>} \Par
   вектор точностей параметров \Par
  \TT {&precision <число>} \Par
   общая точность (параметр сходимости) \Par
  \TT {&maxstep <натуральное число>} \Par
   максимальное число итераций \Par
 \Par

   По умолчанию в качестве численного алгоритма используется
\Link2 [newton] {метод Ньютона}. Также можно использовать
ряд других алгоритмов, таких как симплекс-метод и т.д. \Par
 \Par

  Пример: \Par
   \TT {min! 100 * sqr(%x2 - sqr(%x1)) + sqr(1 - %x1)} \Par
\Par

  Это пример для известной функции Розенброка. \Par
 \Par

\HLine
  См. также \Par
  \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par

  Макросы предназначены для выполнения группы команд.
Фактически это программы, написанные на внутреннем языке
программирования программы Matrixer. Хотя этот язык
довольно примитивен, но он позволяет автоматизировать
рутинные операции.  \Par
 \Par

   \Link [commands] {Команды} в преграмме имеют тот же формат,
как и те, которые запускаются из \Link [co_window] {командного окна}.
Кроме этого, есть еще \Link [macrostruct] {управляющие команды},
которые управляют ходом выполнения макросов и используются
только в макросах. \Par

   Можно размещать несколько команд на одной строке или одну
команду на нескольких строках. Каждая команда обязательно
должна заканчиваться знаком  \TT {;}. \Par

   В макросе могут содержаться комментарии: \Par
 \Bullet2 После \eolcomment весь последующий текст в строке
считается комментарием. \Par
 \Bullet2 Текст от \TT {(*} до \TT {*)} и от \TT {/*} 
до \TT {*/} считается комментарием. \Par
 \Par

  См. следующие темы: \Par
 \Bullet1   \Link [macromenu] {Меню макросов} \Par
 \Bullet1   \Link [macrofiles] {Файлы макросов (командные файлы)} \Par
 \Bullet1   \Link [macroed] {Редактор макросов} \Par
 \Bullet1   \Link [macrostruct] {Управляющие команды в макросах} \Par
 \Bullet1   \Link [macromsg] {Сообщения и сигналы в макросах} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [commands] {Команды} \Par
  \Link [co_window] {Командное окно} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [macromenu] {Меню макросов} \Par
//  K макрос \Par
//  $ Меню макросов \Par

  Меню макросов предназначено для работы с \Link [macrofiles]
{файлами макросов}. Находясь в этом меню, можно создать,
удалить, переименовать, копировать, редактировать или 
запустить макрос. \Par

  В меню макросов отображаются все файлы макросов, которые 
находятся в текущем \Link2 [wrkdir] {рабочем каталоге} . \Par

  Меню макросов вызывается из \Link [mat_menu] {меню матриц} или
\Link [co_window] {командного окна} нажатием "горячей клавиши"  \Key 
{Alt-B}. \Par

  Чтобы редактировать существующий макрос, нажмите  \Key 
{ENTER} или дважды щелкните по нему кнопкой мыши. \Par

  Чтобы запустить существующий макрос, нажмите  \Key {Shift-
ENTER}. \Par
 \Par

        Другие горячие клавиши: \Par
   \Key {INS} - создать;     \Key {DEL} - удалить; \Par
   \Key {Alt-N} - переименовать;   \Key {Alt-C} - копировать; \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [macrofiles] {Файлы макросов (командные файлы)} \Par
//  K макрос \Par
//  $ Файлы макросов (командные файлы) \Par

   Файлы макросов имеют расширение  \TT {.bch}. Это обычные
текстовые файлы, которые можно редактировать в любом текстовом
редакторе. Кроме того, в программе Matrixer есть встроенный
\Link [macroed] {редактор макросов}.  Для того, чтобы начать
работать с макросами, вызовите \Link [macromenu] {меню макросов}. \Par
 \Par


\HLine
    См. также \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [macrostruct] {Управляющие команды в макросах} \Par

  Кроме команд, которые можно запустить из \Link [co_window] {командного 
окна}, есть команды, которые управляют ходом выполнения макросов
и используются только в \Link [macrofiles] {макросах (командных
файлах)}. \Par
 \Par

 \Bullet1 \TT {exit!;} \Par
- завершить выполнение макроса \Par

 \Bullet1 \TT {label! <имя метки>;} \Par
- метка \Par

 \Bullet1 \TT {goto! <имя метки>;} \Par
- команда безусловного перехода на метку \Par

 \Bullet1 \TT {goto! <имя метки> <условие (скалярное выражение)>;} \Par
- команда условного перехода на метку (при условии, 
что скалярное выражение строго больше нуля)\Par

// \Bullet1 \TT {if! <скалярное выражение> <имя метки>;} \Par
//- команда перехода на метку при условии, что скалярное
// выражение строго больше нуля \Par

 \Par
    Пример: \Par
    \TT {@i:=1; @n:=30;  @f:=1;} \Par
    \TT {label! cat;} \Par
    \TT {@f:=@f*@i; @i:=@i+1;  beep!;} \Par
    \TT {ask! " Step "@i-1". Press ESC to stop";} \Par
    \TT {text! "   Step "@i-1;} \Par
    \TT {goto! cat @n-@i+1;} \Par
    \TT {wait! @n"!="@f} \Par
 \Par

  Кроме того, в макросах можно применять \Link [macroif] {конструкцию
if}  и  \Link [macrocycles] {циклы for и loop}. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par
  \Link [macromsg] {Сообщения и сигналы в макросах} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [macroif] {Конструкция if} \Par

 \Bullet1  Конструкция  \Term {if}: \Par
 \Par

    \TT {if!} \Term {<условие>} \TT {;} \Par
    \Term {<команды, которые выполняются, если условие истинно>} \Par
    \TT {else!;} \Par
    \Term {<команды, которые выполняются, если условие ложно>} \Par
    \TT {endif!;} \Par
 \Par

 \Bullet1  Конструкция \Term {if} с дополнительными условиями: \Par
 \Par

    \TT {if!} \Term {<условие1>} \TT {;} \Par
    \Term {<команды, которые выполняются, если условие 1 истинно>} \Par
    \TT {nextif!} \Term {<условие2>} \TT {;} \Par
    \Term {<команды, которые выполняются, если условие 1 ложно,
а условие 2 истинно>} \Par
    \TT {else!;} \Par
    \Term {<команды, которые выполняются, если условия 1 и 2
ложны>} \Par
    \TT {endif!;} \Par
 \Par

  Часть nextif может повторятся несколько раз с разными условиями. \Par
 \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par
  \Link [macrostruct] {Управляющие команды в макросах} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [macrocycles] {Циклы в макросах} \Par

 \Bullet1  Цикл  \Term {for}: \Par
 \Par

    \TT {for!}  \Term {<скаляр> <начало> <конец>} \TT {;} \Par
    \Term {<команды>} \Par
    \TT {endfor!;} \Par
 \Par

 \Bullet1  Цикл  \Term {loop}: \Par
 \Par

    \TT {loop!;} \Par
    \Term {<команды>} \Par
    \TT {endloop!;} \Par
 \Par

  Тело цикла может содержать команды \Term {break} и 
\Term {continue}: \Par
 \Par

    \TT {break! ;} \Par
    \TT {break!} \Term {<условие>} \TT {;} \Par
    \TT {continue! ;} \Par
    \TT {continue!} \Term {<условие>} \TT {;} \Par
 \Par

   Команда break предназначена для того, чтобы выйти 
из цикла, а команда continue -- для того, чтобы 
прервать текущую итерацию и начать следующую. \Par
 \Par

  Примеры: \Par
 \Par

    \TT {@sum:=0;} \Par
    \TT {for! @i 1 100;} \Par
    \TT {  @sum:=@sum+@i;} \Par
    \TT {endfor!;} \Par
    \TT {wait! @sum;} \Par
       - находит сумму чисел от 1 до 100 \Par
 \Par

    \TT {@n:=0;} \Par
    \TT {@sum:=0;} \Par
    \TT {loop!;} \Par
    \TT {  @n:=@n+1;} \Par
    \TT {  @sum:=@sum+~u01;} \Par
    \TT {  break! @sum>50;} \Par
    \TT {endloop!;} \Par
    \TT {wait! @n;} \Par
       - суммирует случайные числа из равномерного 
распределения U[0,1] и выдает количество слагаемых,
когда сумма превысит 50.\Par
 \Par

  Замечание: \Par

 \Bullet1 В теле цикла loop как правило должна содержаться
команда выхода break.\Par

 \Bullet1 Если break стоит в начале тела цикла, то 
такая конструкция напоминает цикл while в Паскале. \Par

 \Bullet1 Если break стоит в конце тела цикла, то 
такая конструкция напоминает цикл repeat-until в Паскале. \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par
  \Link [macrostruct] {Управляющие команды в макросах} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [macromsg] {Сообщения и сигналы в макросах} \Par
//  K макрос;команда; beep!; label!; goto!; if!; text!; wait!; ask \Par
//! \Par
//  $ Файлы макросов (командные файлы) \Par

   Сигналы и сообщения: \Par

 \Bullet1 \TT {beep!;} \Par
- звуковой сигнал \Par

 \Bullet1 \TT {text! <строковое выражение>;} \Par
- выдает строку сообщения; это позволяет следить за ходом
 выполнения макроса, при этом выполнение макроса не 
 приостанавливается \Par

 \Bullet1 \TT {wait! <строковое выражение>;} \Par
- выдает сообщение, при этом выполнение макроса 
 приостанавливается до нажатия клавиши \Par

 \Bullet1 \TT {ask! <строковое выражение>;} \Par
- запрос об окончании работы макроса; выполнение макроса 
 заканчивается, если нажата клавиша ESC \Par
    О строковых выражениях см. \Link [strings] {Строки}. \Par
 \Par

 \Bullet1 \TT {starttimer!;} \Par
- запускает таймер. \Par
 \Bullet1 \TT {showtimer!;} \Par
- показывает текущее значение таймера в секундах (значение скаляра
\TT {@timer}). \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par
  \Link [macrostruct] {Управляющие команды в макросах} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [macroed] {Редактор макросов} \Par
//  K макрос \Par
//  $ Редактор макросов \Par

  Редактор макросов предназначен для редактирования и выполнения
макросов. Он доступен из \Link [macromenu] {меню макросов}. \Par

  В одно и то же время в редакторе можно открыть только один
файл макроса. \Par
 \Par

 Замечание: \Par

 \Bullet1 Если дважды щелкнуть клавишей мыши по символу или
слову, то можно получить соответствующую подсказку. \Par

\Par

   Горячие клавиши: \Par
      \TT {Shift-ENTER} - запустить макрос, \Par
      \TT {Ctrl-S} - сохранить макрос, \Par
      \TT {ESC} - выйти из редактора макросов. \Par

\HLine
     См. также \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par


//------------------------------------------------------------//
\Section [commands] {Команды} \Par

  Команду можно запустить либо из \Link [co_window] {командного окна}, 
либо как одну из команд в \Link [macro0] {макросе}. \Par
 \Par

  См. следующие темы: \Par
 \Par

 \Bullet1   \Link [assign] {Команды присваивания} \Par
 \Bullet1   \Link [plots] {Графики} \Par
 \Bullet1   \Link [ecmodels] {Оценивание эконометрических моделей} \Par
 \Bullet1   \Link [statmetods] {Статистические поцедуры} \Par
 \Bullet1   \Link [macrostruct] {Управляющие команды в макросах} \Par
 \Bullet1   \Link [macromsg] {Сообщения и сигналы в макросах} \Par
 \Bullet1   \Link [import] {Импорт данных} \Par
 \Bullet1   \Link [decompose] {Разложения матриц} \Par
 \Bullet1   \Link [otherstat]
 {Другие статистические и математические команды} \Par
 \Bullet1   \Link [othercomm] {Другие команды} \Par
 \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par
  \Link [co_window] {Командное окно} \Par
//------------------------------------------------------------//
\Section [import] {Импорт} \Par

  Команда для импорта данных: \Par

   \TT {import! <имя матрицы> <имя файла>} \Par
или \Par
   \TT {import! <имя матрицы> clipboard} \Par
(импорт из буфера) \Par
 \Par

   Опции: \Par
  \TT {&fromline <целое число>} \Par
   начальная строка \Par
  \TT {&toline <целое число>} \Par
   конечная строка \Par
   0 (до конца) по умолчанию \Par
  \TT {&fixedwidth <0|1>} \Par
   искать столбцы фиксированной ширины \Par
   0 по умолчанию \Par
  \TT {&similarity <число>} \Par
   порог для схожести строк (доля, используется
при &fixedwidth 1) \Par
   0.8 по умолчанию \Par
  \TT {&ignorenonnumeric <0|1>} \Par
   пропускать нечисловые строки (используется при &fixedwidth 1) \Par
   1 по умолчанию \Par
  \TT {&textincomments <0|1>} \Par
   сохранять текст в комментариях \Par
   1 по умолчанию \Par
  \TT {&linenumber <0|1>} \Par
   сохранять номер строки \Par
   0 по умолчанию \Par
  \TT {&sep <tab|comma|semicolon|vbar|slash|<любой символ>>} \Par
   разделители \Par
   tab, comma и semicolon по умолчанию \Par
  \TT {&space <tab|comma|space|<любой символ>>} \Par
   пробелы \Par
   space по умолчанию \Par
  \TT {&eol <crcrlf|crlf|cr|lf|<любой символ>>} \Par
   символы конца строки \Par
   crcrlf, crlf, cr и lf по умолчанию \Par
  \TT {&quote <single|double|<любой символ>>} \Par
   кавычки \Par
   single и double по умолчанию \Par
  \TT {&dpoint <point|comma>} \Par
   разделитель целой и дробной части \Par
   point и comma по умолчанию \Par
  \TT {&clearrows <0|1>} \Par
   чистить строки \Par
   1 по умолчанию \Par
  \TT {&clearcolumns <0|1>} \Par
   чистить столбцы \Par
   1 по умолчанию \Par
  \TT {&rowsclearing <число>} \Par
   доля нечисловых данных в строках (используется при
&clearrows 1) \Par
   1 по умолчанию \Par
  \TT {&columnsclearing <число>} \Par
   доля нечисловых данных в столбцах (используется при 
&clearcolumns 1) \Par
   1 по умолчанию \Par
  \TT {&iterateclearing <0|1>} \Par
   повторять очистку строк и столбцов \Par
   1 по умолчанию \Par
  \TT {&sepeol <0|1>} \Par
   рассматривать любой разделитель как конец строки (для
данных в формате "by variable") \Par
   0 по умолчанию \Par
  \TT {&slicelen <целое число>} \Par
   длина переменных (для данных в формате "by variable", 
используется при &sepeol 1) \Par
   0 (не разрезать) по умолчанию \Par
  \TT {&numsub <текст>=<число>} \Par
   подстановка "Текст->Число" \Par
  \TT {&strsub <Строка1>=<Строка2>} \Par
   подстановка "Строка1->Строка2" \Par
 \Par

    Пример: \Par
   \TT {import! DATA C:\Docs\data.txt} \Par
   \TT { &fixedwidth 1} \Par
   \TT { &rowsclearing 0.8} \Par
   \TT { &sep} \Par
   \TT { &dpoint point} \Par
   \TT { &numsub I=1} \Par
   \TT { &numsub II=2} \Par
   \TT { &numsub -9999=8934567} \Par
   \TT { &strsub ,=} \Par
   \TT { &strsub D=E} \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [how_imText] {Советы: Как импортировать текстовый файл} \Par
  \Link [commands] {Команды} \Par
  \Link [othercomm] {Другие команды} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [plots] {Графики} \Par

  \Bullet1     Гистограмма: \Par
   \TT {hist! <переменная>} \Par
    Пример:  \TT {hist! x} \Par
  Горячая клавиша: \Key {Alt-H} \Par
 \Par

  \Bullet1     График по номеру наблюдения: \Par
   \TT {plot! <список переменных>} \Par
    Пример:  \TT {plot! x y} \Par
  Горячая клавиша: \Key {Alt-G} \Par
 \Par

  \Bullet1     График по времени: \Par
   \TT {timeplot! <список переменных>} \Par
    Пример:  \TT {timeplot! x y} \Par
 \Par

  \Bullet1     XY-график (линии): \Par
   \TT {xyplot! <X-переменная>}  \TT {<список Y-переменных>} \Par
    Пример:  \TT {xyplot! x y1 y2} \Par
  Горячая клавиша: \Key {Alt-Y} \Par
 \Par

  \Bullet1     Диаграмма рассеяния (значки): \Par
   \TT {scatter! <X-переменная>}  \TT {<список Y-переменных>} \Par
    Пример:  \TT {scatter! x y1 y2} \Par
  Горячая клавиша: \Key {Alt-S} \Par
 \Par

  Общая команда (в квадратных скобках записаны необязательные
параметры): \Par
 \Par
   \TT {plot! [(<вид оси X>,<вид оси Y>)] [<X-переменная>,]
<список Y-переменных>} \Par
 \Par

  Вид оси может быть либо обычный, линейный (\TT {lin}), либо
логарифмический (\TT {log}). При отсутствии этого параметра
обе оси будут обычными. \Par
\Par

  Если после имени первой переменной стоит знак двоеточия, то
эта переменная будет откладываться по оси X. В противном случае
по оси X будет откладываться номер наблюдения. \Par
\Par

  После каждой переменной в списке Y-переменных могут \Par
стоять символы  \TT {-},  \TT {*} и  \TT {|} в
произвольной комбинации. \Par
\Par

  Символ  \TT {-} означает линию. \Par
  Символ  \TT {*} означает "значок". \Par
  Символ  \TT {|} означает "столбик". \Par

  Если эти значки отсутствуют, то по умолчанию точки графика
соединяются линией. \Par
 \Par

  \Bullet1     \Link2 [fplot!] {fplot!} \Par
  \Bullet1     \Link2 [graph!] {graph!} \Par
  \Bullet1     \Link2 [plot3d!] {plot3d!} \Par
 \Par

\HLine
    См. также \Par
  \Link [commands] {Команды} \Par
  \Link [co_window] {Командное окно} \Par
  \Link [macro0] {Макросы (блоки команд)} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [example_a] {Пример A} \Par

  Пример (имитирует гистограмму): \Par
\Par

\TT {@nbins := 10;} \Par
\TT {@min := minel(x);} \Par
\TT {@max := maxel(x);} \Par
\TT {@range := @max-@min;} \Par
\TT {@min := @min-@range/100;} \Par
\TT {@max := @max+@range/100;} \Par
\TT {@range := (@max-@min)/@nbins;} \Par
\TT {histogr == zerosvec(@nbins);} \Par
\TT {for! @i 1 rows(x);} \Par
\TT {  @bin := int((x@(@i,1)-@min)/@range)+1;} \Par
\TT {  histogr@(@bin,1) := histogr@(@bin,1)+1;} \Par
\TT {endfor!;} \Par
\TT {for! @bin 1 @nbins;} \Par
\TT {  histogr@(@bin,2) := @min+@range*(@bin-0.5);} \Par
\TT {endfor!;} \Par
\TT {xyplot! histogr[2] histogr[1]|;} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [example_b] {Пример B} \Par

 Пример: \Par
Marsaglia, Bray (1964) \Par

\Par
\TT {@n := 1000;} \Par
\TT {x == onesvec(@n);} \Par
\TT {for! @i 1 div(@n,2);} \Par
\TT {  loop!;} \Par
\TT {    @v1 := 2*~u01-1;} \Par
\TT {    @v2 := 2*~u01-1;} \Par
\TT {    @r := sqr(@v1)+sqr(@v2);} \Par
\TT {    break! @r<1;} \Par
\TT {  endloop!;} \Par
\TT {  @f := sqrt(-2*ln(@r)/@r);} \Par
\TT {  @norm1 := @v1*@f;} \Par
\TT {  @norm2 := @v2*@f;} \Par
\TT {  @i2 := @i*2;} \Par
\TT {  x@(@i2-1,1) := @norm1;} \Par
\TT {  if! @i2<=@n;} \Par
\TT {    x@(@i2,1) := @norm2;} \Par
\TT {  endif!;} \Par
\TT {endfor!;} \Par
\TT {hist! x;}

//------------------------------------------------------------//
\Section [example_c] {Пример C} \Par

   Cox's "partial likelihood" method for estimating proportional hazard 
model. \Par
   The approach allows to drop out "baseline" hazard function and to 
estimate dependence of duration on regressors only. The intercept is also 
droped out as it is a multiplier for "baseline" hazard.\Par
 \Par
 
 Literature:\Par
 Cox, D.R. "Partial Likelihood," Biometrika, 62 (1975), 269-276.\Par
 \Par

\TT {Sorted == (Data[Y] Data[X1] Data[X2]) ? Data[Y];} \Par
   All variables are sorted so that durations go in ascending order.\Par
\TT {Sorted == clearrows(Sorted);} \Par
   Clear possible missing values\Par
\TT {namevars! Sorted Y X1 X2;} \Par
\TT {mle! ln(fitted)-ln($csum(fitted))
\TT {>> fitted = exp(%a1*Sorted[X1]+%a2*Sorted[X2]);} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [example_d] {Пример D} \Par

  Quasi maximum likelihood estimation of autoregressive stochastic 
volatility model \Par
 \Par

\TT {#y == clearrows(RTS[d]);} \Par
\TT {#y == sqr(#y);} \Par
\TT {#y == ln(#y+mean(#y)*0.02)} \Par
\TT { - mean(#y)*0.02/(#y+mean(#y)*0.02)+1.27;} \Par
\TT {#y == #y - mean(#y);} \Par
\TT {#start == 0.98|3|0.03;} \Par
\TT {mle! if($i>1,-0.5*(ln(2*@pi*f)+sqr(v)/f),@na)} \Par
\TT { >> h1 = if($i>1,%phi*$lag(h1+P1*v/f),0)} \Par
\TT { >> P1 = if($i>1,sqr(%phi)*$lag(P)+%S22,%S22/(1-sqr(%phi)))} \Par
\TT { >> f = P1+%S12} \Par
\TT { >> v = #y-h1} \Par
\TT { >> h = h1+P1*v/f} \Par
\TT { >> P = P1-sqr(P1)/f} \Par
\TT { &start #start &method simplex;} \Par
\TT {#p==flipv(\def_p);} \Par
\TT {#p1==flipv(\def_p1);} \Par
\TT {#h==flipv(\def_h);} \Par
\TT {#h1==flipv(\def_h1);} \Par
\TT {delete! #h_smooth;} \Par
\TT {@phi := \thetas@(1,1);} \Par
\TT {#h_smooth := if($i>1,#h+@phi*#p/$lag(#p1)*($l1-$lag(#h1)),#h);} \Par
\TT {#h_smooth == flipv(#h_smooth);} \Par

//------------------------------------------------------------//
\Section [_a_a_] {} \Par



//------------------------------------------------------------//
//\Section [_b_b_] {} \Par



//------------------------------------------------------------//
//\Section [_c_c_] {} \Par



//------------------------------------------------------------//
//\Section [_d_d_] {} \Par

