SAS^® Econometrics

戦略的／戦術的な計画の質を高め、収益性の高い将来をプロアクティブに形成

大量のデータを駆使してビジネスと経済に関する複雑なシナリオをモデル化し、現実世界のさまざまな難しい疑問に対する答えを導出。SAS^® Viya™を基盤として構築されているSAS Econometricsなら、特定の事象が時間軸に沿ってもたらすダイナミックな影響を分析し、データ重視型の意思決定をプロアクティブ（能動的）に行うことができます。

SAS Econometrics HHM code example shown on desktop monitor

新たなチャンスと隠れたリスクを速やかに発見

このソリューションでは、数千個の変数が含まれるモデルを使って推定を実行し、以前とは比較にならないスピードと精度で新たなチャンスや隠れたリスクを突き止めることができます。そして、得られた洞察を活用することで、データ重視型の選択をタイムリーに行い、ビジネス上の意思決定をより的確に実行できます。分散インメモリ・プラットフォームであるSAS Viyaを基盤としているため、計量経済分析モデリングでも短時間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あり、時間や事象に関する疑問に対しても以前より短時間で答えが得られます。

SAS Econometrics HHM code output shown on desktop monitor

好みのプログラミング言語を使用可能

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はオープンなプラットフォームであるため、プログラマーは好みのプログラミング言語から、SASが提供する信頼性に優れた検証済みの計量経済分析モデルを利用できる一方で、最新のオープンソース手法の利点も活用できます。

SAS Econometrics output viewed in SAS Visual Analytics on desktop monitor

より科学的な方法で、より的確な意思決定を実現

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組織に及ぼす影響について理解を深めることができます。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、ビジネスや経済に関する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ダイナミックな影響を分析することが可能です。

Demo

デモ

SASのプロダクト・マーケティング・マネージャーであるマイク・ギリランド（Mike Gilliland）が、SAS Econometricsを使って線形計量経済分析モデルを分析する方法をご紹介します。この種のモデルは時系列データと横断的データを組み合わせる場合に一般的に使われ、このようなデータはパネルデータとも呼ばれます。

特長

変数選択付きカウントデータ回帰モデル： CNTSELECTプロシジャを用いて、所定の期間内に特定の事象が発生する回数を分析し、整数値の従属変数に関する回帰モデルを作成します。
損失分布モデル： 偶発的に発生する正および負の事象の重大度（severityまたはmagnitude）に関する確率分布を推定します。
質的・制限従属変数回帰モデル： CQLIMプロシジャを用いて、単変量の質的・制限従属変数に関する回帰モデルを推定します。
コピュラモデル： リスクファクターの多次元性をモデル化します。これは非正規な分布を有するさまざまの相関したリスクファクターをモデル化する際に役立ちます。正規、T、クレイトン、ガンベル、フランクといったコピュラのシミュレーションをサポートしています。

パネルデータ計量モデル： パネルデータ（大量のオブザベーションを含む可能性や、期間ごとに複数のオブザベーションを含む可能性があります）用の回帰モデルを用いて、過去と将来の間の関係を分析します。
オープンなクラウド対応のインメモリ・プラットフォーム： オープンかつスケーラブルな分散インメモリ処理プラットフォームであるSAS Viyaにより、分析タスクやデータ処理タスクは複数のコンピューティング・ノードに分散されます。また、複数のユーザーが高速かつ同時にメモリ内のデータにアクセスできます。

Full Features List

主な特長の一覧

システム要件（英語）