EViews 14 新的计量经济学和统计学：测试和诊断
EViews 14 引入了一套新的估计后诊断，以及统计测试和程序：
基于序列的异常值检测
EViews 14提供了新的易于使用的工具，用于识别序列中或估计方程残差中的异常值。您可以使用Tukey栅栏、均值/标准差栅栏、小波异常值和基于ARMA的异常值检测来识别异常值观测值。
方程残差异常值检测
EViews 14还提供用于估计方程的异常值检测例程。这些例程包括对方程残差的上述基于序列的检测，以及对通过最小二乘估计的方程的附加的一组基于影响统计的诊断。
升压 HODRICK-PRESCOTT 滤波器
EViews 14通过支持Phillips和Shi（2020）提出的迭代（增强）HP滤波器，增强了现有流行的Hodrick-Prescott例程。
趋势测试
EViews 14包括用于一系列趋势的存在的参数和非参数测试。您可以针对各种备选方案计算趋势的线性趋势t检验、二次趋势F检验、Mann-Kendall检验、Cox-Stuart检验以及Wang、Akritas和Van Keilegon（WAVK）检验，并可选地自举测试p值。
串联中断点和变化点测试
EViews 14现在计算序列的位置参数（平均值）的单个变化的Quantt-Andrews回归、Pettitt-Ranks和Buishand范围和U检验，以及测试p值的可选自举。
金融泡沫测试
金融资产价格泡沫的识别是金融计量经济学中的一个重要课题，在过去十年中受到了相当大的关注（文献调查见Gürkaynak（2008）和Homm和Breitung（2012））。
EViews 14提供了菲利普斯等人（2011）和菲利普斯等人（2015）的金融泡沫测试。
用于矩阵和矢量数据的扩展统计工具
EViews 14 大大扩展了可用于处理数据的工具数量 向量和矩阵。
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直方图和统计信息视图
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按分类视图统计
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单向频率表
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简单假设检验
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按分类划分的相等性检验
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经验分布检验
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重采样
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创建分类向量
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制作分布函数数据（例如，保存核密度数据）
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