SAS® 计量经济学

为打造更有利可图的未来而进行前瞻性、战略性和战术性规划。

提供广泛的经济计量技术,用于了解经济和市场因素对组织的影响,以便更好地规划未来。

隐马尔可夫模型

提供强大的 HMM 程序,用于建模和预测隐马尔可夫模型。

空间计量经济学建模

可让您使用 CSPATIALREG 程序进行空间回归。将数据与空间元素(例如位置和映射数据)整合到分析中,改善估计量的计量经济学推断和统计属性。

横截面数据的计量经济学模型

包括计数回归、严重性回归、定性和有限因变量,以及用于横截面数据分析的具有复合分布的联结函数方法。

时间序列数据的预测模型

对复杂的经济和业务场景建模,以分析特定事件可能随时间推移产生的影响。时间序列模型包括用户定义的 ARIMA 模型和指数平滑模型。时间序列分析包括分解功能和诊断测试。

开放、支持云的内存引擎

提供高可用性、更快的内存处理以及 SAS Viya 引擎的本地云支持。通过公共云和私有云在可扩展和弹性环境中交付程序。跨应用程序管理单一受治理模型库存的公共环境中的所有分析资产。

面板数据计量经济学模型

包括面板数据模型、计数回归模型和定性和有限因变量的回归模型,用于分析结合时间序列和横截面维度的数据。

经济资本模型

将频率、严重性和联结函数模型相结合,以模拟投资组合风险和估计 VaR、TVaR 等。使您能够对资本储备的需求建模,并遵守审慎监管和资本充足率指令。

包括所有 SAS/ETS® 程序

可让您访问 SAS/ETS 中的所有程序,以便您应对计量经济学和时间序列分析方面的几乎任何挑战。

Moody 的 Analytics Data Buffet

可让您访问 600 多个全球历史统计数据源和 40 个预测数据库 - 可利用超过 2.2 亿个时间序列。

利用大量观测数据对复杂的经济和商业场景进行建模、预测和模拟。

在台式电脑显示器上的 SAS 计量经济学显示严重性图

更快地解决时间和事件特定问题。

运行可使用不同规范进行拟合的大规模多元模拟。对离散事件和连续事件进行计数回归、横截面分析、面板数据分析和删失事件估计。SAS® Viya® 采用可扩展的分布式内存引擎,能够以超高的处理速度提供有关最大数据集的经济计量建模结果。此外,内存数据持久性可消除在迭代分析期间多次加载数据的需要。

为用户提供编程语言选项。

Python、Java、R 和 Lua 编程人员可体验 SAS 计量经济学的功能,而无需学习 SAS 代码。SAS Viya 引擎使程序员能够从首选编码环境中访问强大、受信和经过测试的 SAS 算法。

在台式电脑显示器上的 SAS 计量经济学显示聚合损失建模
台式电脑显示器上以 SAS 可视化分析显示的 SAS 计量经济学输出

做出更好、更科学的决定。

了解不同经济和市场条件、客户人口统计、定价决策、营销活动等对业务的影响。分析风险并响应监管要求。该解决方案使您能够对任何业务流程进行建模和模拟,无论业务流程有多复杂 - 即使时间依赖性、联合关系或动态流程使分析变得复杂。通过将预测过程与计量经济分析相结合,您可以主动塑造更加有利可图的未来。

SAS Viya

 

这款最新推出的解决方案在现代开放式平台SAS Viya上运行,可在广度和深度两方面轻松应对任何分析方面的挑战。SAS Viya是一个基于云平台的统一环境,可以被数据科学家、业务分析师、应用程序开发人员和管理人员等使用。它具有稳定可靠、可扩展、安全管理管控等一系列敏捷IT所必需的特性。全球分析领域领导者 — SAS满足您对系统性能的要求。

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博客系列

 

了解应用计量经济学的十大戒律或如何在处理真实数据时不犯错。

 

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报告

 

SAS 在《 IDC MarketScape:2019-2020 年通用人工智能软件平台》中入选领导者类别。

 

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