GAUSS在计量经济学中的主要应用

2023-05-03 19:42| 来源: 网络整理| 查看: 265

使用GAUSS分析金融和银行数据

GAUSS 平台为分析金融数据提供了强大而高效的环境。GAUSS 为您的金融项目的每个阶段提供易于使用的预构建金融分析工具，从数据整理和清理到预测和报告。

GAUSS 用于各种理论和实证金融应用，包括量化资产管理、风险平价、期权定价和对冲、金融风险管理、交易所期权等。

无论您是刚刚处于数据整理、清理和可视化的初始阶段，还是处于估算和金融预测的最后阶段，GAUSS 都能满足您的金融数据分析需求。

GAUSS for Finance 的时间序列、回归模型和其他主要功能数据清洗、处理和管理轻松导入数据，支持 SAS、STATA、Excel、CSV、HDF5、GAUSS 矩阵、GAUSS 数据集和 ASCII 文本文件数据可视化重新编码和重新分类工具数据缩放方法包括欧几里得缩放、中值缩放、最大绝对值缩放、中间范围缩放和标准偏差缩放缺失值的灵活处理，包括缺失值插补、成对删除和列表删除从分类变量创建虚拟变量数据排序和合并以及文件和矩阵级别通用统计分析

预建的 GAUSS 函数可用于高效、直观地实现基本计量经济学模型，包括：

普通最小二乘加权最小二乘广义矩量法广义线性模型分位数回归高频时间序列图二项式期权定价（欧洲和美国看涨和看跌期权）使用 Black、Scholes 和 Merton 方法计算欧式看跌期权和看涨期权的 Delta、Gamma、Theta、Vega 和 Rho 使用 Black、Scholes 和 Merton 方法计算美式看跌期权和看涨期权的 Delta、Gamma、Theta、Vega 和 Rho 使用 Black、Scholes at Merton 方法为美式看跌期权和看涨期权定价使用 Black、Scholes at Merton 方法为欧洲看跌期权和看涨期权定价使用 Black、Scholes 和 Merton 方法计算美式看涨期权和看跌期权的隐含波动率使用 Black、Scholes 和 Merton 方法计算欧式看涨期权和看跌期权的隐含波动率金融市场交易日管理最大似然估计主成分分析。线性依赖分析。灵活的最小二乘。 Cholesky 分解。特征值分解。 SVD分解。时间序列分析

无论您是刚刚开始还是开发新的尖端方法，GAUSS时间序列分析都变得简单而高效。GAUSS 时间序列功能包括：

时间序列可视化支持标准频率、高频数据和不规则频率数据完全可定制的图形易于导出、出版质量的图表综合单位根检验和协整检验增强的 Dickey-Fuller 单位根检验 (ADF) Phillips-Perron 单位根检验 (PP) Dickey-Fuller 广义最小二乘法 (DF-GLS) Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) 单位根的 LM 检验分位数单位根检验具有非正态错误的 Im、Lee 和 Tieslau 单位根检验灵活的傅里叶 GLS、ADF、KPSS 和 LM 单位根检验具有结构中断的单位根检验具有单个结构中断的 Zivot-Andrews 单位根检验具有两个结构中断的 Narayan 和 Popp 单位根检验 Lee、Strazicich 和 Mark LM 单位根检验，带有一个和两个结构中断自回归移动平均模型 (ARMA) 季节性 ARMA 模型（SARMA 和 SARIMA）集成 ARMA 模型 (ARIMA) 具有外生变量的 ARMA 模型 (ARMAX) 向量自回归模型 (VAR) 季节性 VARMA 模型（SVARMA 和 SVARIMA）集成 ARMA 模型 (VARIMA) 具有外生变量的 ARMA 模型 (VARMAX) 全套广义自回归条件异方差（GARCH）集成 GARCH 模型 (IGARCH) 不对称 GARCH 模型 (GJRGARCH) GARCH-IN-MEAN (GARCHM) 矢量纠错模型 (VECM) 非线性时间序列模型：结构断裂识别和建模马尔可夫切换模型阈值自回归模型 (TAR) 卡尔曼滤波参数不稳定性测试周预测 CUSUM 测试 Hansen-Nyblom 检验滚动回归专为金融设计的 GAUSS 应用程序

应用

描述

Time series MT

包括用于时间序列数据分析的综合工具，包括 MLE 和状态空间估计单位根和协整检验模型诊断和预测非线性时间序列模型 Linear regression MT

提供用于估计单个方程或方程组的程序，包括：

两阶段最小二乘。三阶段最小二乘。看似无关的回归。 Fanpac MT

提供通常用于金融数据估计和分析的计量经济学工具：

允许用户根据他们的特定建模需求定制每个会话。包括用于建模单变量和多变量广义自回归条件异方差 (GARCH) 模型的工具。 Maximum Likelihood MT

提供一套灵活、高效且值得信赖的工具，用于解决具有参数界限的最大似然问题。包括：

各种下降和线搜索算法。解析和数值导数。动态算法切换。用于统计推断的多种工具。 Constrained Maximum Likelihood MT

提供一套灵活、高效且值得信赖的工具，用于解决具有一般参数约束的最大似然问题。特点包括：

线性和非线性等式和不等式约束。信任域方法。多种下降和线搜索算法。解析和数值导数。动态算法切换。多种统计推断方法。 Optimization MT

优化 MT 提供了用于高效优化的工具，包括：

选择下降算法。步长方法。算法切换 Constrained Optimization MT

解决非线性规划问题，受参数的一般约束。包括：

线性或非线性约束。平等或不平等约束。将顺序二次规划方法与几种下降方法结合使用。信任域方法。 Descriptive Statistics MT

提供 GAUSS 数据集中变量的基本统计数据。这些统计数据描述和测试数据的单变量和多变量特征，并为进一步分析提供信息。

Algorithmic Derivatives

提供计算算法导数的工具。

独立于其他应用程序工作。可用于任何需要衍生产品的应用程序。算法导数的使用可以提高准确性和收敛速度。使用 GAUSS 数据分析工具的行业

各行各业的计量经济学家都在使用 GAUSS。

大学政府机构非政府组织非营利研究机构公司

无论是进行宏观经济模拟、交通建模、recession dating、对冲基金管理还是教授计量经济学，GAUSS 都能为您提供成功所需的工具。

GAUSS 对计量经济学家的好处

GAUSS 为计量经济分析提供了一个快速灵活的环境。无论您是执行普通的最小二乘回归还是开发尖端算法，GAUSS 都能提供切实的优势，包括：

超过 1000 个预先构建的统计和计量经济学函数。轻量级和高效的分析引擎，旨在充分利用您的硬件并提供优化的计算速度。直观的基于矩阵的编程语言，用于透明且易于理解的编程。完全交互式环境，可加快从探索数据到分析结果的工作流程。全面的文档和示例。全面的数据支持，包括 CSV、Excel HDF5、SAS、Stata、文本分隔文件。

关系数据库支持包括 MySQL、PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Oracle、IBM DB2、HBase、Hive 和 MongoDB。

GAUSS与其他软件的兼容性

GAUSS 旨在无缝集成到任何分析环境中：

GAUSS 与 SAS、STATA、HDF5、CSV 和 Excel 数据集完全兼容。高效地将强大的分析连接到任何内部或面向客户的数据源、应用程序或与 GAUSS 引擎的接口。从其他软件平台迁移和集成时提供全面的技术支持。

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