Purchase your OxMetrics Academic License Upgrade here, with rapid downloads sent directly to your inbox.

CATS używa OxMetrics do wprowadzania danych oraz graficznego i tekstowego wyjścia i jest częścią rodziny OxMetrics. Trzecia generacja CATS jest całkowitym przepisaniem na więcej niż jeden sposób. Jest teraz napisana w Ox do użytku w OxMetrics, albo przy użyciu graficznego interfejsu użytkownika albo programowo. Ponadto wiele algorytmów zostało ulepszonych lub wymyślonych na nowo, w szczególności dla modeli I(2). Nowy moduł CATs z kointegracją I(2) i wieloma nowymi funkcjami kointegracji I(1) zawiera poprawki i jest znacznie szybszy.

Obiektowy język programowania macierzowego. Jest to ważne narzędzie do programowania statystycznego i ekonometrycznego ze składnią podobną do C i szerokim zakresem poleceń dla operacji macierzowych i statystycznych. Ox jest rdzeniem OxMetrics. Większość pozostałych modułów OxMetrics (takich jak PcGive, STAMP, G@RCH) jest implementowana za pomocą języka Ox. Ox Professional należy do OxMetrics Enterprise Edition.

G@RCH to moduł OxMetrics przeznaczony do szacowania i prognozowania jednowymiarowych i wielowymiarowych modeli typu ARCH. Umożliwia również szacowanie jednowymiarowych i wielowymiarowych nieparametrycznych estymatorów zmienności kwadratowej i zintegrowanej zmienności. G@RCH zapewnia łatwy w użyciu interfejs oparty na menu, a także kilka funkcji graficznych. W przypadku powtarzających się zadań modele można szacować za pomocą edytora wsadowego OxMetrics lub przy użyciu języka Ox wraz z klasami „Garch”, „MGarch” i „Realized”. Wersja 9.0 to duża aktualizacja zawierająca wiele udoskonaleń. G@RCH jest również częścią OxMetrics Enterprise Edition.

Niezbędne narzędzie do nowoczesnego modelowania ekonometrycznego. PcGive Professional jest również częścią OxMetrics Enterprise Edition . Zapewnia najnowsze techniki ekonometryczne, od metod pojedynczego równania do zaawansowanej kointegracji, modeli zmienności, statycznych i dynamicznych modeli danych panelowych, modeli wyboru dyskretnego i modeli szeregów czasowych.

PcGive Professional obejmuje Autometrics

Autometrics to automatyczna procedura wyboru modelu ekonometrycznego dostępna w PcGive. Autometrics to rewolucyjne nowe podejście do budowania modeli, oparte na ostatnich postępach w zrozumieniu procedur wyboru modeli. Eksperymenty pokazują, że Autometrics przewyższa nawet najbardziej doświadczonego ekonometryka. Zaczynając od początkowego modelu, Autometrics znajdzie najlepszy uproszczony model. Eliminując w ten sposób żmudny wybór modelu, pozwalając Ci skoncentrować się na wyborze zmiennych i interpretacji modelu(-ów).

Modelowanie i prognozowanie szeregów czasowych na podstawie strukturalnych modeli szeregów czasowych . Modele te wykorzystują zaawansowane techniki, takie jak filtrowanie Kalmana, ale są łatwe w użyciu. Ciężką pracę wykonuje program, pozostawiając użytkownikowi swobodę skupienia się na formułowaniu modeli, a następnie używaniu ich do tworzenia prognoz. STAMP 9 obejmuje zarówno modele jednowymiarowe, jak i wielowymiarowe oraz automatyczne wykrywanie wartości odstających. STAMP jest również częścią OxMetrics Enterprise Edition .

SsfPack to zestaw procedur C do wykonywania obliczeń obejmujących analizę statystyczną modeli jednowymiarowych i wielowymiarowych w postaci przestrzeni stanów i wymaga do uruchomienia Ox 4 lub nowszego. SsfPack nie jest członkiem OxMetrics Enterprise Edition.

System CATS wykorzystuje rozwiązanie OxMetrics do wprowadzania danych oraz generowania wyników graficznych i tekstowych. Jest on częścią rodziny OxMetrics.

Trzecia generacja CATS to całkowite przepisanie na więcej niż jeden sposób. Jest teraz napisana w Ox do użytku w OxMetrics, albo przy użyciu graficznego interfejsu użytkownika, albo programowo. Ponadto wiele algorytmów zostało ulepszonych lub wymyślonych na nowo, w szczególności dla modeli I(2). Nowy moduł CATs z kointegracją I(2) i wieloma nowymi funkcjami kointegracji I(1) zawiera poprawki i jest znacznie szybszy.

Poniżej znajduje się krótkie podsumowanie nowych funkcji w części I(1) CATS

• Znacznie wydajniejsze obliczenia (mogą być o kilka rzędów wielkości szybsze) w korekcie Bartletta i estymacji rekurencyjnej;
• Poprawka Bartletta zawsze uwzględniana, jeśli jest prawidłowa;
• Ulepszony algorytm przełączania beta;
• Nowy algorytm przełączania alfa-beta umożliwiający liniowe ograniczenia alfa i nie wymagający identyfikacji;
• Test Bootstrap rangi;
• Bootstrap ograniczeń;
• Więcej możliwości Monte Carlo: korzystanie z szacunkowego modelu, z szacowanymi lub określonymi współczynnikami;
• CATSmining od ogółu do szczegółu;
• Automatyczne generowanie kodu Ox;
• Nowy, wygodny sposób wyrażania ograniczeń;
• Większość algorytmów bazuje na kodach QR.

A co do części I(2) CATS:

• Ulepszony algorytm przełączania tau;
• Nowy algorytm przełączania delta;
• Nowy algorytm przełączania trójkątnego umożliwiający liniowe ograniczenia alfa, beta, tau i nie wymagający identyfikacji;
• Oszacowanie z delta=0;
• Test Bootstrap rangi;
• Symulacja asymptotycznego rozkładu testu rangowego;
• Bootstrap ograniczeń;
• Więcej możliwości Monte Carlo: korzystanie z szacunkowego modelu, z szacowanymi lub określonymi współczynnikami;
• Automatyczne testy wektorów jednostkowych i zmiennych;
• Kopanie CATS;
• Ulepszone obliczanie błędów standardowych;
• Automatyczne generowanie kodu Ox;
• Wszystkie algorytmy oparte na kodach QR.

Specjalny przedruk książki „Najnowsze osiągnięcia w kointegracji” został opublikowany online i jest dostępny bezpłatnie na platformie MDPI Books tutaj

Nowe pakiety w Ox:

• oxurl - pobieranie zasobów z Internetu poprzez prosty interfejs do libcurl.

• oxdoc - generuj dokumentację ze znaczników kodu źródłowego (napisanych w Ox). Dokumentacja dla oxdoc jest tworzona przez uruchomienie jej na sobie.

• gwg2ox - generuje kod Ox dla pliku gwg (używany przy wywołaniu opcji Zapisz kod Ox z menu kontaktu okna wykresu).

• Python - wywołaj Pythona z kodu Ox.

• Rox - wywołaj R z kodu Ox.

Wół 9.0

• równoległe if (wyrażenie testowe) dla, równoległe if (wyrażenie testowe) foreach pozwala kodowi zdecydować, czy ma działać równolegle, czy nie

• Konkatenacja mnożnikowa tablic i ciągów znaków

• Indeksowanie tablicy według ciągu: wyszukuje nieparzysty indeks, który ma wartość ciągu, a następnie uzyskuje dostęp do następnego elementu. Emuluje to wyszukiwanie w stylu słownikowym. Jeśli element nie jest obecny, zwracane jest .Null (zamiast błędu indeksu poza zakresem).

• G@RCH 9.0 obejmuje teraz jednowymiarowe modele błędów mnożnikowych (MEM). Modele MEM są przede wszystkim ukierunkowane na modelowanie nieujemnych szeregów czasowych. Najpopularniejszym modelem typu MEM jest model Autoregressive Conditional Duration (ACD) Engle i Russell (1998). G@RCH 9.0 zapewnia nie mniej niż siedem różnych specyfikacji.

• Mulcom 3.0 jest teraz w pełni zintegrowany z OxMetrics 9.0. MulCom jest przeznaczony do oceny prognozowania. Zapewnia analizę tego, czy niektóre z zestawu konkurujących modeli są znacząco lepsze od innych pod względem dokładności predykcyjnej. MulCom można również stosować w dowolnym ustawieniu, w którym chce się porównać średnie dwóch lub więcej populacji.

• G@RCH 9.0 można używać w połączeniu z DataFetch do pobierania danych z Internetu , a następnie szacowania modelu na podstawie pobranych danych.

Ulepszenia w PcGive dotyczą głównie (1) formułowania modelu, (2) szacowania nasycenia za pomocą Autometrics, (3) automatycznego wyboru modelu w modelach równań jednoczesnych (SEM).

Naprawiono i ulepszono w PcGive 15

• Łatwiejszy układ pulpitu z dodatkowym bezpośrednim dostępem do rekurencyjnych wykresów, prognoz i testów.
• Wskaźnik nasycenia trendu (TIS) (przeprowadziliśmy badania z wykorzystaniem TIS dotyczące szybkości przyjmowania leków generycznych przez lekarzy rodzinnych, które przyniosły przydatne wyniki, ale nadal są w toku, podobnie jak dokument techniczny) — należy zauważyć, że PcGive jest na czele wdrażania nowych, skutecznych podejść.
• Grafy rekurencyjne można wdrożyć po konwencjonalnym oszacowaniu, bez konieczności przeprowadzania oddzielnej implementacji, i można je tworzyć z uwzględnieniem nasycenia wskaźnika (IS) lub bez niego.
• Dostępne są dodatkowe wykresy diagnostyczne
• Łatwy wybór formy szacowanych błędów standardowych parametrów (SE), w tym HCSE i HACSE.
• W wielowymiarowych wykresach Hedgehog zmienne zostały wymieszane.
• Wykresy jeżowe wykorzystują inny kolor w okresie prognozowania.
• Prognozy Hedgehog Levels wykraczające poza próbę szacunkową: niezintegrowane.
• Prognozy poziomów z luką: utworzono dodatkowe prognozy cGap. Użyto również błędnych poziomów, jeśli cGap > 0.
• Rekurencyjny jeż pominie wczesną część, gdy istnieją elementy zmienne.
• Naprawiono problem z Oxem podczas wyszukiwania, co miało wpływ na prognozowanie.
• Opcje Autometrics są prezentowane inaczej, oferując większą elastyczność w wyborze nasycenia.
• Zmieniono test AR po FIML, wykorzystując prawdopodobieństwo 3SLS zamiast szacowania rozszerzonego modelu przez FIML.
• Gdy długość opóźnienia przekracza 12, wstępne wyszukiwanie wykorzystuje blokowanie opóźnień i bardziej efektywne wyszukiwanie terminali kontrastowych.

Unikalne dla PcGive 15

• Wykresy jeża, w których sekwencja prognoz na przykład od 1 do 8 kroków do przodu, zaczynając od kolejnych horyzontów T, T 1 itd., jest przedstawiana na tle wyników przypominających obroty jeża.
• Łatwe do obliczenia prognozy przy użyciu urządzenia odpornego na zużycie to dodatkowy sposób na uniknięcie tego problemu: załączono ilustrację pokazującą, o ile lepsze jest urządzenie odporne na zużycie po zmianie.

• STAMP 8.3 działa w oparciu o OxMetrics 6.1.
• Generator kodu Ox został wprowadzony i jest w pełni obsługiwany przez STAMP. Ta nowa funkcja może generować kod Ox dla modelu, który jest szacowany w STAMP. Uzupełnia generator kodu wsadowego w STAMP. Jest szczególnie przydatny dla tych, którzy używają Ox do analizy szeregów czasowych w środowisku produkcyjnym.
• Zaktualizowano pomoc online STAMP. W szczególności przepisano pomoc online dla języka Batch i nowego generatora kodu Ox.
• AIC i BIC dodane do domyślnego wyjścia.
• Granice ufności składników sezonowych, cyklicznych i należności mogą być skoncentrowane wokół zera lub zgodne ze składnikami.

• W oknie dialogowym Test/Wagi można przeprowadzić wszystkie obliczenia i obliczenia związane z wagami, także w przypadku szeregów czasowych z brakującymi danymi.
• Opcja Write forecasts jest połączona z opcją Store forecasts w oknie dialogowym Test/Forecasting. Prognozy obserwacji są przechowywane po potwierdzeniu jako nowa zmienna z prognozami dołączonymi na końcu próbki. W razie potrzeby próbka bazy danych jest automatycznie rozszerzana, tak aby uwzględnić okno prognozy. Wartości w próbce nowej zmiennej są takie same jak w oryginalnej serii.
• Opcja Edytuj/Zapisz prognozy w oknie dialogowym Test/Prognozowanie jest ponownie aktywowana dla modelu bez zmiennych objaśniających.
• Opcje kodu wsadowego dla prognozowania zostały rozszerzone; zobacz dokumentację wsadową.
• Zmienne i komponenty w kodzie Batch muszą być zapisane pomiędzy wyróżnieniami. W szczególności w poleceniu setcmp batch mamy „level”, „slope”, „seasonal”, „cycle”, „ar” i „irregular”.
• Nie zaleca się włączania opóźnionych zmiennych zależnych. Nowa funkcja zostanie wbudowana w następnej wersji. W tej wersji najlepiej traktować i mieć jako zmienną egzogeniczną.