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 modeli strukturalnych 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 beta-przełączania;
• 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 deltą=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  - generuje 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 polecenia Save Ox z menu kontaktowego okna wykresu).

• Python - wywołaj Pythona z kodu Ox.

• Rox  - wywołanie 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 modele błędów multiplikatywnych (MEM) jednowymiarowych. Modele MEM są przeznaczone głównie do modelowania 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 z DataFetch w celu 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 jeżowe, 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.