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Time Series Analysis
A range of estimators for time series are provided including:
ARMAX models
GARCH and GARCH-in-mean models
Spectral density estimation
ACF and PACF
Phillips-Perron tests
Newey-West estimator
计数数据
提供广泛的各种包装计数数据的规格,包括一些新开发的模型:
Poisson和负二项模型
NB模型的新规范
γ、广义Poisson、Polya Aeppli
零膨胀和障碍
固定随机效应
潜在类别
分位数Poisson回归
编程
提供了包括矩阵和数据操作命令的编程语言,用于建立新的估计量:
用LIMDEP和NLOGIT编程功能
用户定义的优化
矩阵代数
科学计算器
用户编写的程序和估计
SFA & DEA
提供了各种形式的随机*模型:
固定随机效应
真正的固定和随机效应
潜在类随机边界
Battese and Coelli
异方差性
技术效率估计
数据包络分析
(这是同时包含SFA和DEA的程序)
LIMDEP离散选择
提供了二进制、多项式、有序、计数和多元离散数据的离散选择估计:
二元选择的概率和logit模型
排序选择包括单变量、变量、分层和样本的选择
面板数据
多项式Logit模型
计数数据模型
Model Estimation & Data Analysis: Nonlinear Regression & Loglinear Regression Models
LIMDEP software offers numerous tools for nonlinear regression including generalized method of moments (GMM), nonlinear least squares regression and nonlinear systems of equations. LIMDEP’s features for loglinear models include generalized linear models (GLM), fractional response models, many forms of binominal and multinomial regression and more.
NLOGIT多项选择
NLOGIT包含所有LIMDEP plus多项选择模型功能,这些功能LIMDEP中不包含,包括:
数据分析
模型估计
混合(随机参数)logit模型
广义混合Logit模型
WTP空间的估计
多项式概率模型
潜在类别模型
误差分量(RE)logit模型
随机遗憾MNL
动态随机效应MNL模型
广义嵌套logit模型
模型规范
模型仿真
(这些功能,LIMDEP中不包含)
时间序列分析
提供了一系列时间序列的估计量,包括:
ARMAX模型
均值模型中的GARCH和GARCH
谱密度估计
ACF和PACF
Phillips-Perron测试
Newey-West估计
Features of NLOGIT 6 include:
With over 200 built-in estimators, you can analyze:
Four level nested logit models
Random parameters mixed logit
Latent class
Multinomial probit
Panel data - fixed effects MNL
Stated choice experiments
Willingness to pay
Heteroscedastic extreme value
Best/worst modeling
Random regret
Attribute nonattendance
Estimation and simulation
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