上海卡贝信息技术有限公司

 

 

功能列表

模型估计和分析

用于连续,离散,受限和删失因变量的超过100个模型公式,包括:

  • 线性回归
  • Robust估计
  • 非线性和loglinear回归
  • 用于二元选择的probit和logit模型
  • 序数选择模型(Ordered choice models)
  • 多项式选择
  • 删失和截断
  • 样本选择模型
  • 用于计数数据的泊松和负二项式回归
  • 随机前沿(Stochastic frontie)和DEA
  • 分位数回归(线性和计数)
  • 时间序列模型
  • 面板数据模型

统计分析

可编程语言支持对估计器的扩展:

  • 模型估计
  • 检验和限制
  • Post估计分析
  • 仿真
  • 偏效应
  • Oaxaca decomposition
  • Delta and Krinsky/Robb方法

面板数据(Panel Data)模型

所有的线性和非线性模型可以使用面板数据的特定形式被分析,包括:

  • 固定和随机效应线性模型
  • 非线性固定效应模型
  • 随机效应模型
  • 随机参数-混合模型
  • 潜在类别(Latent class)模型

数据描述和图形

描述性统计和图形分析工具,包括:

  • 横截面(cross sections)和面板(panel)的描述性统计
  • 均值和分位数表格
  • 时间序列
  • 谱线密度(Spectral density)
  • 图形工具
  • 核密度(Kernel density)
  • 判别分析(Discriminant analysis)
  • 等高线图(Contour plots)

计数数据

对于计数数据有比其他程序包更广的规格范围,包括几个新开发的模型:

  • 泊松和负二项模型
  • NB模型的新规格
  • Gamma, 广义泊松(generalized Poisson), Polya
  • Aeppli
  • Zero inflation and hurdle
  • 固定和随机效应
  • 潜在类别(Latent class)
  • 分位数泊松回归

编程和数值分析

编程语言,包括矩阵和数据处理命令,被用于构建新的估计器:

  • 使用LIMDEP和NLOGIT编程
  • 用户自定义最优化
  • 矩阵代数学
  • 科学计算器
  • 用户编写的程序和估计器

 

 

 

前沿和效率分析

随机前沿模型的所有形式都提供:

  • 固定和随机效应
  • 真正固定和随机效应
  • 潜在类别随机效应
  • Battese 和 Coelli
  • 异方差性(Heteroscedasticity)
  • Technical inefficiency estimation
  • 数据包络分析(这是唯一一个有SFA和DEA的软件包)

LIMDEP中的离散选择模型

二元,多项式,排序,计数和多变量离散数据的离散选择(Discrete choice)估计量:

  • 用于二项选择的probit和logit回归
  • 序数选择(Ordered choice),包括单变量,双变量,分层和样本选择
  • 分层排序选择(Hierarchical ordered choice)
  • 面板数据
  • 多项式logit
  • 计数数据模型

使用NLOGIT的多项式logistic回归

NLOGIT包含了LIMDEP的所有特征,加上许多不包含在LIMDEP中的多项式选择模型的扩展,包括:

  • 数据分析
  • 模型估计
  • 混合(随机参数)logit模型
  • 广义嵌套logit模型
  • Estimation in WTP space
  • 多项式概率模型(Multinomial probit model)
  • 潜在类别(Latent class)模型
  • 误差构成(Error components,RE)logit模型
  • 随机regret MNL
  • 动态随机效应MNL模型
  • 广义嵌套logit模型
  • 模型指定
  • 模型仿真

(这些特征不含在LIMDEP中)

时间序列分析

一系列用于时间序列的估计器,包括:

  • ARMAX模型
  • GARCH和GARCH-in-mean模型
  • 谱密度估计(Spectral density estimation)
  • ACF和PACF
  • Phillips-Perron检验
  • Newey-West估计器

准确性

采用非常准确的计算方法。在所有的国家标准和技术研究院的检验问题上都获得高分,包括:

  • 描述性统计
  • 方差分析
  • 线性回归
  • 非线性最小二乘

数据管理

数据管理工具包括:

  • 数据输入和输出
  • 数据转换
  • 抽样和bootstrapping
  • Monte Carlo分析
  • 加权数据
  • 随机数生成


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