隠れマルコフモデル
パワフルなHMMプロジシャにより、隠れマルコフモデルの作成と予測を実行できます。
隠れマルコフモデル
パワフルなHMMプロジシャにより、隠れマルコフモデルの作成と予測を実行できます。
空間計量経済モデリング
CSPATIALREGプロシジャを用いて空間回帰を実行できます。空間要素を含むデータ(例:位置情報データやマッピング・データ)を分析に取り込み、推定器の計量経済推論および統計的特性を改善できます。
横断的データ向けの計量経済モデル
クロスセクション型データ分析のために、カウントデータ回帰、損失分布、質的・制限従属変数、複合分布を用いたコピュラ(COPULA)手法を利用できます。
時系列データ向けの予測モデル
複雑なシナリオをモデル化し、特定の事象が時間軸に沿ってもたらす影響を分析することができます。時系列モデルには、ユーザー定義のARIMAと指数平滑法モデルが含まれます。時系列分析には、分解機能と診断テストが含まれます。
オープンなクラウド対応のインメモリ・エンジン
SAS Viyaエンジンが提供する高可用性、高速なインメモリ処理、ネイティブなクラウドサポートの利点を活用できます。各種のプロシジャは、パブリックとプライベートいずれの導入展開方式のクラウドでも利用でき、スケーラブルで伸縮自在の環境のメリットを最大限に引き出します。あらゆるアナリティクス資産が共通の環境で管理されるため、アプリケーション横断で一元管理および統制されるモデル・インベントリが実現します。
パネルデータ計量モデル
時系列と横断的次元が組み合わせられているデータを分析するために、パネルデータ・モデル、カウントデータ回帰モデル、質的・制限従属変数を対象とする回帰モデルを利用できます。
経済資本モデル
頻度、損失、コピュラ・モデリングを組み合わせて、ポートフォリオ・リスクのシミュレーションや、VaRやTVaRなどの推計を実行します。資本準備金の必要性をモデリングした上で、健全性に関する規制や自己資本充実度に関する指令を遵守することができます。
全てのSAS/ETS® プロシジャを搭載
SAS/ETSに含まれる全てのプロシジャを利用できるため、事実上、計量経済分析と時系列分析のあらゆる課題に取り組むことができます。
様々な特性を考慮した大規模な多変量シミュレーションが可能であり、変数選択付きカウントデータ回帰、クロスセクション分析、パネルデータ分析、離散/連続の両タイプの打ち切り事象の推定を実行できます。このソリューションの実行基盤であるSAS® Viya® のスケーラブルな分散インメモリ・エンジンにより、極めて大量のデータセットに基づく計量経済分析モデリングでも圧倒的なスピードで結果が得られます。また、データがインメモリに保持されるため、反復的な分析を行う場合でもデータロード操作の繰り返しは不要です。
Python、Java、R、Luaのプログラマーは、SAS言語を学ばなくても、SAS Econometricsのパワーを活用できます。SAS Viyaエンジンにより、プログラマーは好みのコーディング環境から、パワフルで信頼性の高い検証済みのSASのアルゴリズムを利用できます。
刻々と変化する経済や市場の状況、顧客の属性情報、価格設定、マーケティング活動などの要因がビジネスに及ぼす影響について理解を深めることができます。リスクを分析した上で、規制要件に対応できます。このソリューションでは、時間依存性や同時発生関係、動的なプロセスなどが分析を複雑化させている場合でも、任意のビジネスプロセスをモデル化し、シミュレーションを行うことが可能です。予測プロセスを計量経済分析と組み合わせることで、収益性の高い将来をプロアクティブ(能動的)に形成できます。
SAS Econometricsの関連製品もぜひご確認ください。いずれもパワフルなSAS® Platformを基盤としています。