预测模块
31. ARIMA 模型 - 自回归整合移动平均模型ARIMA（P，D，Q）。
32. 自动 ARIMA 模型 - 运行ARIMA 模型较常见的组合，找到较佳的拟合模型。
33. 自动计量经济学 - 运行数以千计的模型组合及排列获取对现存数据拟合较佳的模型（线性，非线性，相互作用，滞后，**前，按速率变化，差异）。
34. 基本计量经济学 - 计量经济学和线性/非线性和相互作用回归模型。
35. 三次样条 - 非线性插值和外推。
36. GARCH 模型 – 适用广义自回归条件异方差模型来预测波动率：GARCH，GARCH-M，
TGARCH，TGARCH - M，EGARCH，EGARCH- T，GJR - GARCH，以及GJR -
TGARCH。
37. J 曲线 - 指数J 曲线。
38. 有限相依变量 - Logit 模型，Probit，与Tobit。
39. 马尔可夫链 - 随着时间推移的两竞争因素和市场占有率预测。
40. 多元回归 – 常规线性和非线性回归，与逐步方法（向前，向后，相关性，向前-向后）。
41. 非线性外推 - 非线性时间序列预测。
42. S曲线 – 逻辑S 曲线。
43. 时间序列分析 – 8 个时间序列分解模型，预测基数，趋势和季节性型。
44. 趋势线 – 使用线性，非线性多项式，指数，对数，指数和移动平均法进行预测和拟合，并有拟合优度。
45. 神经网络预测（线性，逻辑，双曲正切，双曲正切的余弦）。
优化模块
46. 线性优化 - 多相优化和一般线性优化。
47. 非线性优化 - 详细的结果包括Hessian 矩阵，拉格朗日函数和更多。
48. 静态优化 – 快速运行连续，整数离散和二元制优化。
49. 动态优化 - 仿真与优化。
50. 随机优化 - 二次，切，中，向前，收敛标准。
51. 有效* - 多元有效*的随机和动态优化组合。
52. 遗传算法 – 适用于各种优化问题。
53. 多相优化 - 局部与全局优化测试，从而更好地控制优化如何运行，提高了结果的准确性和相互关系。
54. 百分位和条件均值 - 随机优化的其它统计信息，包括百分位以及条件均值，这对计算在险价值很关键。
55. 搜索算法 – 对于单个决策变量和目标搜索应用是一种简单、快速、有效的算法。
56. 动态和随机优化中的**高速模拟 – 与优化结合的**高速模拟。
预测
Box-Jenkins ARIMA（自回归移动平均模型），ARIMA自动分析功能，计量经济学基本分析和自动分析功能，三次样条插值法和自定义分布，GARCH（广义自回归条件异方差模型）波动性，J曲线，S曲线，马尔可夫链，较大似然估计（Logit），多元回归，非线性外推，随机过程，时间序列分解，趋势线和更多！
RISK SIMULATOR非常*使用。例如，运行风险分析就和数1‐2‐3这样简单：设置输入变量，设置输出变量然后运行。进行预测分析也非常简单，只需点击鼠标两三次，软件会自动进行计算和分析，然后生成详细的报告，图表和数字结果。
蒙特卡洛仿真
45种概率分布函数，简易使用界面，高速仿真运行（千次/秒），Copulas、拉丁**立方和蒙特卡洛模拟.
分析工具
自举法，模型检查、聚类分割、综合报告、数据提取和统计报告、数据导入、去季节因素和去趋势化、数据诊断、分布选择（一元、多元、Percentile Fit）、分布概率（PDF、CDF、ICDF）、假设检验、覆盖率、主成分分析、敏感性分析、情景分析、统计分析、结构突变、飓风图和蛛网图spider charts
预测
Box-Jenkins ARIMA、, Auto ARIMA、基础计量经济学、自动计量经济学、组合模糊逻辑Combinatorial Fuzzy Logic，三次样条法、自定义分布、GARCH模型、J曲线、S曲线、马尔科夫链、较大似然法、多元回归、神经网络、非线性外推、随机过程、时间序列分解、趋势线
优化
连续、离散、整数变量的静态优化、动态优化和随机优化、有效*、 遗传算法、线性非线性优化、单变量目标搜索
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