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OxMetrics 9—經濟軟件包

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軟件簡介

OxMetrics是一個系列軟件包的名稱，提供綜合的計量經濟學分析解決方案，包括橫截面和面板數據的時間序列，預測，財經計量經濟學建?；蚪y計分析。

經濟軟件包包含：
Ox Professional, GiveWin, PcGive Professional, G@RCH, STAMP, PcGets , PcNaive, 和 TSP/GiveWin

軟件功能

OxMetrics提供用于計量經濟學的時間序列分析、預測、財經計量經濟建模、橫截面和面板數據的統計分析的集成的系列軟件包解決方案。該系列的核心軟件包是OxMetrics，它提供了用戶界面，數據處理和圖形，Ox專業版提供了執行語言。該系統中的其它的軟件包都是用來幫助客戶求解特定的建模和預測需要的交互式，容易使用和強大的工具。

OxMetrics Enterprise Edition（OxMetric 企業版）
OxMetrics企業版是一套單獨的產品，包含和集成了計量經濟學，時間序列分析和預測，應用經濟學和金融時間序列的理論和實證研究的所有重要組成部分，包含：Ox Professional、PcGive、，G@RCH和STAMP。

Ox Professional Version 9.0（Ox 專業版）
一種面向對象的矩陣編程語言。它是統計和計量經濟學編程的重要工具，語法與 C++ 相似，并提供矩陣和統計運算的全面命令。 Ox 是 OxMetrics 的核心。OxMetrics 的大多數其他模塊（例如 PcGive、STAMP、G@RCH）都是用 Ox 語言實現。Ox Professional 屬于 OxMetrics Enterprise Edition。

PcGive Professional Version 15.0（PcGive專業版15.0）
現代計量經濟學建模的重要工具。PcGive Professional 也是 OxMetrics Enterprise Edition 的一部分。它提供了最新的計量經濟學技術，從單方程方法到高級協整、波動率模型、靜態和動態面板數據模型、離散選擇模型和時間序列模型。

PcGive Professional 包括 Autometrics
Autometrics 是 PcGive 中提供的自動計量經濟學模型選擇程序。Autometrics 是一種革命性的新建模方法，基于對模型選擇過程的理解的最新進展。實驗表明，Autometrics 甚至勝過最有經驗的計量經濟學家。從初始模型開始，Autometrics 將找到最佳簡化模型。從而消除模型選擇的繁瑣工作，讓您專注于模型的變量選擇和解釋。

G@RCH Version 9.0
G@RCH 是一個 OxMetrics 模塊，專門用于單變量和多變量 ARCH 類型模型的估計和預測。它還允許對二次變量綜合波動率的單變量和多變量非參數估計量。G@RCH 提供了菜單驅動的易于使用的界面以及一些圖形功能。對于重復任務，可以通過 OxMetrics 的Batch Editor 或使用 Ox 語言以及“Garch”、“MGarch”和“Realized”類來估計模型。9.0 版本是一個重大更新，具有許多改進。G@RCH 也是 OxMetrics Enterprise Edition 的一部分。

STAMP Version 8.3
基于結構化時間序列模型的時間序列建模和預測。這些模型使用先進的技術，如 Kalman filtering （卡爾曼濾波），但設置為易于使用。該程序完成了艱苦的工作，讓用戶可以自由地集中精力制定模型，然后使用它們進行預測。STAMP 8.3包括單變量和多變量模型以及自動異常值檢測。STAMP 也是 OxMetrics Enterprise Edition 的一部分。

CATS 3（時間序列分析的協整分析）
CATS 使用 OxMetrics 進行數據輸入、圖形和文本輸出，是 OxMetrics 系列的一部分。
第三代 CATS 以不止一種方式進行了徹底的重寫。它現在是用 Ox 編寫的，可以在 OxMetrics 中使用，可以使用圖形用戶界面，也可以編程。此外，許多算法已經得到改進或添加，特別是對于 I(2) 模型。具有 I(2) 協整和許多新 I(1) 協整特征的新 CATs 模塊包括校正并且速度相當快。

SsfPack Version 3.0
SsfPack 是一套 C 例程，用于執行涉及狀態空間形式的單變量和多變量模型的統計分析的計算，需要 Ox 4 或更高版本才能運行。SsfPack 不是 OxMetrics 企業版的一部分。
* OxMetrics 8 和 SSfPack 用戶請注意： SSfPack 3.0 已重新編譯以兼容 OxMetrics 8，需要用戶重新安裝新版本的軟件。

OxMetrics 9 新功能

支持暗模式。這在 macOS 下會自動檢測到，但可以在 Model/Preferences/Options 中設置。在 Windows 和 Linux 下，并非所有對話框都會變暗。圖形窗口永遠不會變暗。
新的默認數據格式：*.oxdata（這是一個 zip 文件中的 .in7/.bn7 文件）。
改進了 csv 讀寫，并支持壓縮的 csv 文件。
不再支持過時的電子表格文件（.xlsx、.wks）和 .dht 數據文件。
改進了對高分辨率屏幕 (HiDPI) 的支持并改進了對話框。
對 Apple 芯片 (M1) 的本機支持。
放棄了對 32 位版本的支持。
新的全精度雙點到字符串轉換避免打?。ɡ纾?.46000000000000002。
圖形可以以 SVG 矢量格式保存，該格式可以合并到 html 文檔中。SVG 文件也可以插入到最新版本的 Microsoft Word 和 Excel 中。
可以通過右鍵單擊文檔列表中的圖表并選擇 保存 Ox 代碼來創建重新生成圖表的 Ox 代碼?？稍谑謩诱{整后將圖表用作其他圖表的模板。
DataFetch 從 Fred、Quandle 和其他數據提供者下載數據。
可以通過右鍵單擊文檔列表中的圖表并選擇 保存 Ox 代碼來創建重新生成圖表的 Ox 代碼?？稍谑謩诱{整后將圖表用作其他圖表的模板。
PcGive 和其他：使用快捷方式將測試菜單變成彈出菜單
PcGive、STAMP、G@RCH 對話框現在以 OxMetrics 模型類對話框為中心
新代數函數： seasonal(LAG) , cseasonal(LAG) , DI(YEAR, PERIOD) , II(YEAR, PERIOD) , SI(YEAR, PERIOD) , TI(YEAR, PERIOD) , lag0
新的批處理函數： drawtext、 drawptext、 drawtitle。
特殊變量（Seasonal、 CSeasonal、 II#1980(1)、 SI#1980(1)、 TI#1980(1)等）可用于代數表達式的右側。

Ox的更新
oxurl- 通過 libcurl 的簡單接口從 Internet 下載資源。
oxdoc- 從源代碼標記生成文檔（用 Ox 編寫），oxdoc 的文檔是通過在其自身上運行來創建的。
gwg2ox- 為 gwg 文件生成 Ox 代碼（在從圖形窗口聯系人菜單調用 Save Ox 代碼時使用）。
Python - 從 Ox 代碼調用 Python。
Rox- 從 Ox 代碼調用 R。

Ox 9.0
* 添加 .last 以索引最后一個元素：

x[.last][.last] = 1;
x[.last - 1][.last - 2] = 2;
x[.last + 1] //error: indexing beyond last element

parallel if (test-expression) for, parallel if (test-expression) foreach 允許代碼決定是否并行運行
數組和字符串的乘法連接
按字符串索引數組：搜索具有該字符串值的奇數索引，然后訪問下一個元素。這模擬了字典樣式查找。如果項目不存在，則返回 .Null（而不是索引超出范圍錯誤）。

decl aa = {"one", 10, "two", 0, "four", <1>, "five", {1,2}};
println("aa[\"one\"]= ", aa["one"] ?: "false");
println("aa[\"two\"]= ", aa["two"] ?: "false");
println("aa[\"three\"]=", aa["three"] ?: "false");
println("aa[\"four\"]= ", aa["four"] ?: "false");
println("aa[\"five\"]= ", aa["five"] ?: "false");

此示例還使用：允許 a？a : c 要寫成 a ? ： C。當一個函數有很多選項時，這使得代碼更具可讀性：

func(const options)
{
otherfunc(options["print"] ?: 0,
options["stop_on_errors"] ?: 0,
options["labels"] ?: {"a","b","c"});
}
decl aa = {"one": 10, "two": 0, "four": <1>, "five": {1,2}};
// is equivalent to
decl aa = {"one", 10, "two", 0, "four", <1>, "five", {1,2}};

// 但前者可能更能體現意圖
注意: 只能在奇數元素之后，否則會出現編譯錯誤

G@RCH 9.0
G@RCH 9.0 現在包括單變量乘法誤差模型(MEM)。MEM 模型主要針對非負時間序列建模。最流行的 MEM 類型模型是 Engle 和 Russell (1998) 的自回歸條件持續時間 (ACD) 模型。G@RCH 9.0 提供不少于七種不同的規范。
Mulcom 3.0 現在完全集成到 OxMetrics 9.0 中。MulCom 專為預測評估而設計。它分析了一組競爭模型中的某些模型在預測準確性方面是否明顯優于其他模型。MulCom 也可以應用于比較兩個或多個群體的平均值的任何環境。
G@RCH 9.0 可以與DataFetch一起使用，從 Internet 下載數據，然后根據下載的數據估計模型。

系統要求

當前的 OxMetrics 軟件系列支持最新版本的 Microsoft Windows、Mac OS 和 Linux。
64 位： Windows 10、8、7、Vista、XP；Linux (x86_64); 操作系統