อัต เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย ประมาณการ

อัต เคลื่อนไหว ค่าเฉลี่ย ประมาณการ

Erfolgreich - IM- forexhandel
Aud - NZD - forexpros
ฟรี การซื้อขายออนไลน์ การ์ด เกม โปเกมอน


Fx- สกุลเงิน ตัวเลือก Forex- HTML แม่แบบ Bollinger วง การใช้งาน การปล่อยมลพิษ -trading- ระบบ ปึกแผ่น รัฐ ชี้แจง เคลื่อนไหว เฉลี่ย -T- SQL Binary ตัวเลือก -trading- สาธิต บัญชี สหราชอาณาจักร

ARIMA (p, d, q) สมการพยากรณ์: แบบจำลอง ARIMA เป็นทฤษฎีในชั้นเรียนทั่วไปของแบบจำลองสำหรับการคาดการณ์ชุดเวลาซึ่งสามารถทำให้เป็น 8220stationary8221 โดย differencing (ถ้าจำเป็น) อาจ ร่วมกับการแปลงที่ไม่ใช่เชิงเส้นเช่นการบันทึกหรือการลดน้ำหนัก (ถ้าจำเป็น) ตัวแปรสุ่มที่เป็นชุดเวลาจะหยุดนิ่งถ้าคุณสมบัติทางสถิติมีค่าคงที่ตลอดเวลา ชุดเครื่องเขียนมีแนวโน้มไม่มีรูปแบบแตกต่างกันไปโดยเฉลี่ยมีความกว้างคงที่และเลื้อยตามแบบที่สม่ำเสมอ กล่าวคือรูปแบบเวลาแบบสุ่มระยะสั้น ๆ มีลักษณะเหมือนกันในเชิงสถิติ เงื่อนไขหลังหมายความว่า autocorrelations (correlations กับความเบี่ยงเบนก่อนจากค่าเฉลี่ย) คงที่ตลอดเวลาหรือเทียบเท่าที่สเปกตรัมพลังงานคงที่ตลอดเวลา ตัวแปรสุ่มของแบบฟอร์มนี้สามารถดูได้ (ตามปกติ) เป็นสัญญาณและเสียงรวมกันและสัญญาณ (ถ้ามีปรากฏชัด) อาจเป็นรูปแบบการพลิกกลับค่าเฉลี่ยอย่างรวดเร็วหรือช้าหรือการสั่นของไซน์โซลาร์หรือการสลับสัญญาณอย่างรวดเร็ว และอาจมีส่วนประกอบตามฤดูกาล แบบจำลอง ARIMA สามารถดูได้ว่าเป็น 8220filter8221 ที่พยายามแยกสัญญาณออกจากเสียงและสัญญาณจะถูกอนุมานในอนาคตเพื่อให้ได้การคาดการณ์ สมการพยากรณ์ ARIMA สำหรับชุดเวลาแบบคงที่คือสมการเชิงเส้น (สมการถดถอย) ซึ่งตัวทำนายประกอบด้วยความล่าช้าของตัวแปรขึ้นอยู่กับและความล่าช้าของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ นั่นคือค่าที่คาดการณ์ของ Y คงที่และเป็นผลรวมถ่วงน้ำหนักของหนึ่งหรือมากกว่าค่าล่าสุดของ Y และหรือผลรวมถ่วงน้ำหนักของค่าข้อผิดพลาดล่าสุดหนึ่งค่าหรือมากกว่า ถ้าตัวทำนายประกอบด้วยค่า lag ที่ต่ำสุดของ Y มันเป็นโมเดล autoregressive บริสุทธิ์ (8220 self-regressed8221) ซึ่งเป็นเพียงกรณีพิเศษของรูปแบบการถดถอยและสามารถใช้กับซอฟต์แวร์การถดถอยแบบมาตรฐาน ตัวอย่างเช่นโมเดล autoregressive (8220AR (1) 8221) คำสั่งแรกสำหรับ Y เป็นรูปแบบการถดถอยแบบง่ายซึ่งตัวแปรอิสระมีเพียง Y lagged โดยหนึ่งช่วงเวลา (LAG (Y, 1) ใน Statgraphics หรือ YLAG1 ใน RegressIt) หากตัวทำนายบางตัวมีข้อผิดพลาดข้อผิดพลาดโมเดล ARIMA ไม่ใช่แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นเพราะไม่มีวิธีใดที่จะระบุข้อผิดพลาด 8222last period8217s error8221 เป็นตัวแปรอิสระ: ข้อผิดพลาดต้องคำนวณเป็นระยะ ๆ เป็นระยะ ๆ เมื่อโมเดลพอดีกับข้อมูล จากมุมมองด้านเทคนิคปัญหาเกี่ยวกับการใช้ข้อผิดพลาดที่ล่าช้าเป็นตัวพยากรณ์คือการคาดการณ์ model8217s ไม่ใช่หน้าที่เชิงเส้นของค่าสัมประสิทธิ์ แม้ว่าจะเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของข้อมูลที่ผ่านมา ดังนั้นค่าสัมประสิทธิ์ในแบบจำลอง ARIMA ที่มีข้อผิดพลาดที่ล้าหลังต้องถูกประมาณโดยวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพแบบไม่เชิงเส้น (8220hill-climbing8221) แทนที่จะใช้เพียงการแก้สมการของสมการ ตัวย่อ ARIMA ย่อมาจาก Auto-Regressive Integrated Moving Average ความล่าช้าของชุดเครื่องเขียนในสมการพยากรณ์ถูกเรียกว่า quotautoregressivequot terms ความล่าช้าของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์จะเรียกว่า quotmoving averagequot terms และชุดข้อมูลเวลาที่จะต้องมีความแตกต่างกันไปเพื่อที่จะทำให้ stationary ถูกกล่าวว่าเป็นชุด stationary ที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลง โมเดลแบบสุ่มและแบบสุ่มแนวโน้มโมเดลอัตถิภาวนิยมและแบบจำลองการทำให้เรียบเป็นแบบเอกเทศเป็นกรณีพิเศษของแบบจำลอง ARIMA (p, d, q) quotario ซึ่งโดย: p คือจํานวนเงื่อนไขเชิงอัตรกรรม (autoregressive terms), d คือจํานวนความแตกต่างที่ไม่จำเป็นสำหรับ stationarity และ q คือจํานวนข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ที่ล้าหลังใน สมการทำนาย สมการพยากรณ์ถูกสร้างขึ้นดังนี้ อันดับแรกให้ y แสดงความแตกต่าง d ของ Y ซึ่งหมายถึง: โปรดทราบว่าความแตกต่างที่สองของ Y (กรณี d2) ไม่ใช่ความแตกต่างจาก 2 ช่วงก่อนหน้า ค่อนข้างแตกต่างแรกของความแตกต่าง ซึ่งเป็นอนาล็อกแบบไม่ต่อเนื่องของอนุพันธ์ลำดับที่สองนั่นคือการเร่งความเร็วในท้องถิ่นของซีรีส์มากกว่าแนวโน้มในท้องถิ่น ในแง่ของ y สมการพยากรณ์ทั่วไปคือที่นี่มีการกำหนดค่าพารามิเตอร์เฉลี่ยเคลื่อนที่ (9528217s) เพื่อให้สัญญาณของพวกเขามีค่าเป็นลบในสมการดังต่อไปนี้ตามข้อเสนอของ Box and Jenkins ผู้เขียนบางคนและซอฟต์แวร์ (รวมถึงภาษาการเขียนโปรแกรม R) กำหนดไฟล์เหล่านั้นเพื่อให้มีเครื่องหมายบวกแทน เมื่อจำนวนจริงถูกเสียบเข้ากับสมการไม่มีความคลุมเครือ แต่สำคัญมากที่ทราบว่าการประชุมซอฟต์แวร์ของคุณใช้เมื่อคุณอ่านผลลัพธ์ บ่อยครั้งที่พารามิเตอร์จะแสดงด้วย AR (1), AR (2), 8230 และ MA (1), MA (2), 8230 เป็นต้นเพื่อระบุรูปแบบ ARIMA ที่เหมาะสมสำหรับ Y คุณจะเริ่มต้นด้วยการกำหนดลำดับของ differencing (d) จำเป็นต้องจัดลำดับชุดและลบคุณลักษณะขั้นต้นของฤดูกาลอาจเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงความแปรปรวน - เสถียรภาพเช่นการบันทึกหรือการลดราคา ถ้าคุณหยุดอยู่ที่จุดนี้และคาดการณ์ว่าซีรี่ส์ที่แตกต่างกันคือค่าคงที่คุณได้ติดตั้งแบบสุ่มหรือแบบจำลองแนวโน้มแบบสุ่มเท่านั้น อย่างไรก็ตามชุดเครื่องเขียนอาจมีข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นได้เองซึ่งหมายความว่าคำจำกัดความของ AR บางข้อ (p 8805 1) และบางคำจำนวน MA (q 8805 1) ยังจำเป็นในสมการพยากรณ์ ขั้นตอนการกำหนดค่าของ p, d และ q ที่ดีที่สุดสำหรับชุดเวลาที่กำหนดจะกล่าวถึงในส่วนถัดไปของบันทึกย่อ (ซึ่งลิงก์อยู่ที่ด้านบนของหน้านี้) แต่เป็นการแสดงตัวอย่างบางส่วนของประเภท ของแบบจำลอง ARIMA แบบไม่ใช้เชิงเส้นที่มักพบคือด้านล่าง ARIMA (1,0,0) แบบจำลองอัตถดถอยอันดับแรก: ถ้าซีรี่ส์มีตำแหน่งนิ่งและสัมพันธ์กันอาจเป็นไปได้ว่าเป็นค่าหลายค่าของตนเองก่อนหน้าบวกค่าคงที่ สมการพยากรณ์ในกรณีนี้คือ 8230 ซึ่งเป็น Y ที่ถดถอยลงบนตัวของมันเองที่ล้าหลังไปหนึ่งช่วงเวลา นี่คือโมเดล 8220ARIMA (1,0,0) คงที่ 8221 ถ้าค่าเฉลี่ยของ Y เป็นศูนย์จะไม่มีการรวมค่าคงที่ ถ้าค่าสัมประสิทธิ์ความลาดชัน 981 1 เป็นค่าบวกและน้อยกว่า 1 ในขนาด (ต้องมีขนาดน้อยกว่า 1 ในกรณีที่ Y อยู่นิ่ง) รูปแบบนี้อธิบายถึงพฤติกรรมการคืนค่าเฉลี่ยซึ่งคาดว่าจะมีการคาดการณ์มูลค่า 8282 ของช่วงถัดไปเป็น 981 1 เท่าตาม ห่างไกลจากค่าเฉลี่ยเป็นค่า period8217s นี้ ถ้า 981 1 เป็นค่าลบจะคาดการณ์พฤติกรรมการคืนค่าเฉลี่ยด้วยการสลับสัญญาณซึ่งก็คือคาดการณ์ว่า Y จะอยู่ต่ำกว่าระยะเวลาถัดไปหากอยู่เหนือค่าเฉลี่ยในช่วงเวลานี้ ในแบบจำลองอัตถิภาวนิยมที่สอง (ARIMA (2,0,0)) จะมีระยะ Y t-2 อยู่ด้านขวาเช่นกันและอื่น ๆ ขึ้นอยู่กับสัญญาณและ magnitudes ของค่าสัมประสิทธิ์แบบ ARIMA (2,0,0) สามารถอธิบายระบบที่มีการพลิกกลับค่าเฉลี่ยที่เกิดขึ้นในรูปแบบการสั่น sinusoidally เช่นการเคลื่อนไหวของมวลในฤดูใบไม้ผลิที่อยู่ภายใต้แรงกระแทกแบบสุ่ม . ARIMA (0, 0) การเดินแบบสุ่ม: ถ้าชุด Y ไม่อยู่นิ่งแบบจำลองที่ง่ายที่สุดที่เป็นไปได้คือรูปแบบการเดินแบบสุ่มซึ่งถือได้ว่าเป็นรูปแบบ AR (1) ที่มีข้อ จำกัด ในการกำหนดอัตลักษณ์เชิงอัตรกรรม ค่าสัมประสิทธิ์เท่ากับ 1 คือชุดที่มีการพลิกกลับหมายถึงช้าอย่างไม่หยุดนิ่ง สมการทำนายสำหรับแบบจำลองนี้สามารถเขียนได้ว่า: โดยที่ระยะคงที่คือการเปลี่ยนแปลงระยะเวลาเฉลี่ยเป็นระยะ ๆ (เช่นการลอยตัวในระยะยาว) ใน Y โมเดลนี้สามารถใช้เป็นแบบจำลองการถดถอยแบบไม่มีการสกัดกั้นซึ่ง ความแตกต่างแรกของ Y คือตัวแปรอิสระ เนื่องจากมีเพียงความแตกต่างที่ไม่มีความแตกต่างกันและเป็นระยะคงที่จึงถูกจัดเป็นแบบ quotARIMA (0,1,0) ด้วย constant.quot แบบ random-walk-without -drift จะเป็น ARIMA (0.1, 0) โดยไม่มีค่าคงที่ ARIMA (1,1,0) differenced แบบจำลอง autoregressive ลำดับแรก: ถ้าข้อผิดพลาดของรูปแบบการเดินแบบสุ่มเป็น autocorrelated บางทีปัญหาสามารถแก้ไขได้โดยการเพิ่มหนึ่งล่าช้าของตัวแปรขึ้นอยู่กับสมการทำนาย - -ie โดยการถอยกลับความแตกต่างแรกของ Y บนตัวเองล้าหลังโดยระยะเวลาหนึ่ง นี่จะเป็นสมการทำนายต่อไปนี้: ซึ่งสามารถจัดเรียงใหม่ได้นี่คือแบบจำลองอัตถิภาวนิยมอันดับแรกที่มีลำดับความแตกต่างอย่างไม่มีเงื่อนไขและลำดับคงที่อย่างใดอย่างหนึ่ง แบบจำลอง ARIMA (1,1,0) ARIMA (0,1,1) โดยไม่มีการเรียบแบบ exponential เรียบง่ายอย่างสม่ำเสมอ: อีกวิธีหนึ่งสำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาด autocorrelated ในแบบจำลองการเดินแบบสุ่มได้รับการแนะนำโดยใช้แบบเรียบง่าย จำได้ว่าในบางช่วงเวลาที่ไม่ต่อเนื่อง (เช่นคนที่แสดงความผันผวนที่มีเสียงดังรอบ ๆ ค่าเฉลี่ยที่เปลี่ยนแปลงไปอย่างช้าๆ) รูปแบบการเดินแบบสุ่มไม่ทำงานและค่าเฉลี่ยที่เคลื่อนไหวอยู่ในอดีต กล่าวอีกนัยหนึ่งแทนที่จะใช้การสังเกตล่าสุดเป็นคาดการณ์การสังเกตครั้งต่อไปจะเป็นการดีกว่าที่จะใช้ค่าเฉลี่ยของข้อสังเกตสุดท้ายไม่กี่ข้อเพื่อกรองสัญญาณรบกวนและประมาณค่าเฉลี่ยของท้องถิ่นอย่างแม่นยำมากขึ้น แบบจำลองการทำให้เรียบแบบเรียบง่ายใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่ถ่วงน้ำหนักแบบพหุคูณของค่าที่ผ่านมาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์นี้ สมการทำนายสำหรับแบบเรียบง่ายชี้แจงสามารถเขียนในรูปแบบที่เท่าเทียมทางคณิตศาสตร์ หนึ่งในนั้นคือแบบฟอร์ม 8220error correction8221 ที่เรียกว่า 8220error ซึ่งเป็นที่คาดการณ์ก่อนหน้านี้ได้รับการปรับเปลี่ยนไปในทิศทางของข้อผิดพลาดที่เกิดขึ้นเนื่องจาก e t-1 Y t-1 - 374 t-1 ตามนิยามนี้สามารถเขียนใหม่ได้ : ซึ่งเป็นสมการพยากรณ์ ARIMA (0,1,1) โดยไม่ใช้ค่าคงที่กับ 952 1 1 - 945 ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถใส่ข้อมูลการเรียบง่ายที่ชี้แจงได้โดยระบุว่าเป็นแบบ ARIMA (0,1,1) โดยไม่มี ค่าคงที่และค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์ (1) โดยประมาณเท่ากับ 1-alpha ในสูตร SES จำได้ว่าในรูปแบบ SES อายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 รอบคือ 1 945 หมายความว่าพวกเขาจะมีแนวโน้มที่จะล่าช้าหลังแนวโน้มหรือจุดหักเหตามระยะเวลาประมาณ 1 945 เป็นไปตามที่อายุโดยเฉลี่ยของข้อมูลในการคาดการณ์ล่วงหน้า 1 รอบของรูปแบบ ARIMA (0,1,1) - ไม่ใช้แบบคงที่คือ 1 (1 - 952 1) ดังนั้นตัวอย่างเช่นถ้า 952 1 0.8 อายุเฉลี่ยอยู่ที่ 5 เมื่อ 952 1 วิธีที่ 1 ค่า ARIMA (0,1,1) - โดยไม่คิดค่าคงที่จะกลายเป็นค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ในระยะยาวและเป็น 952 1 แนวทาง 0 มันกลายเป็นแบบสุ่มเดินโดยปราศจาก drift What8217s วิธีที่ดีที่สุดในการแก้ไข autocorrelation: การเพิ่ม AR terms หรือการเพิ่มเงื่อนไข MA ในสองโมเดลก่อนหน้าที่กล่าวข้างต้นปัญหาของความผิดพลาด autocorrelated ในแบบจำลองการเดินแบบสุ่มได้รับการแก้ไขในสองวิธีด้วยกันโดยการเพิ่มค่า lagged ของชุด differenced สมการหรือเพิ่มค่า lag ของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์ แนวทางที่ดีที่สุดกฎของหัวแม่มือสำหรับสถานการณ์นี้ซึ่งจะมีการกล่าวถึงในรายละเอียดเพิ่มเติมในภายหลังว่าการเชื่อมโยงความสัมพันธ์ในทางบวกมักจะได้รับการปฏิบัติที่ดีที่สุดโดยการเพิ่มเทอม AR ไปยังโมเดลและการเชื่อมโยงกันในทางลบมักได้รับการปฏิบัติที่ดีที่สุดโดยการเพิ่ม ระยะ MA ในช่วงเวลาทางธุรกิจและเศรษฐกิจอัตลักษณ์เชิงลบมักเกิดขึ้นเป็นสิ่งประดิษฐ์ของความแตกต่าง (โดยทั่วไป differencing ลด autocorrelation บวกและอาจทำให้เกิดการเปลี่ยนจาก autocorrelation บวกกับลบ.) ดังนั้นรูปแบบ ARIMA (0,1,1) ซึ่ง differencing จะมาพร้อมกับระยะ MA จะใช้บ่อยกว่า ARIMA (1,1,0) รุ่น ARIMA (0,1,1) พร้อมกับการเรียบอย่างสม่ำเสมอด้วยการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว: เมื่อใช้โมเดล SES เป็นแบบ ARIMA คุณจะได้รับความยืดหยุ่นบางอย่าง ประการแรกประเมินค่าสัมประสิทธิ์ของค่าสัมประสิทธิ์การใช้ไฟฟ้า (MA) (1) เป็นค่าลบ นี้สอดคล้องกับปัจจัยราบรื่นที่มีขนาดใหญ่กว่า 1 ในรูปแบบ SES ซึ่งโดยปกติจะไม่ได้รับอนุญาตตามขั้นตอนแบบ SES เหมาะสม ประการที่สองคุณมีตัวเลือกในการรวมระยะเวลาคงที่ในรูปแบบ ARIMA หากต้องการเพื่อประเมินแนวโน้มโดยเฉลี่ยที่ไม่ใช่ศูนย์ โมเดล ARIMA (0,1,1) มีค่าคงที่มีสมการทำนาย: การคาดการณ์ล่วงหน้าหนึ่งรอบจากแบบจำลองนี้มีคุณภาพคล้ายคลึงกับแบบจำลอง SES ยกเว้นว่าวิถีของการคาดการณ์ระยะยาวโดยทั่วไปคือ (ซึ่งมีความลาดชันเท่ากับ mu) มากกว่าเส้นแนวนอน ARIMA (0,2,1) หรือ (0,2,2) โดยไม่มีการเพิ่มความเรียบแบบเสียดสีเชิงเส้นแบบคงที่: โมเดลเรียบเรียงเชิงตัวเลขเป็นแบบเชิงเส้นเป็นแบบจำลอง ARIMA ซึ่งใช้ความแตกต่างกันตามคำต่าง ๆ สองแบบร่วมกับข้อกำหนดของ MA ความแตกต่างที่สองของซีรีส์ Y ไม่ใช่แค่ความแตกต่างระหว่าง Y กับตัวเองที่ล้าหลังไปสองช่วงคือความแตกต่างแรกของความแตกต่างแรกคือ การเปลี่ยนแปลงการเปลี่ยนแปลงของ Y ที่ระยะเวลา t ดังนั้นความแตกต่างที่สองของ Y ที่ระยะเวลา t เท่ากับ (Y t - Y t-1) - (Y t-1 - Y t-2) Y t-2Y t-1 Y t-2 ความแตกต่างที่สองของฟังก์ชันแบบไม่ต่อเนื่องมีลักษณะคล้ายคลึงกับอนุพันธ์ที่สองของฟังก์ชันต่อเนื่อง: วัดการอ้างอิงหรือ quotcurvaturequot ในฟังก์ชันตามจุดที่กำหนดในเวลา แบบจำลอง ARIMA (0,2,2) โดยไม่มีค่าคงที่คาดการณ์ว่าความแตกต่างที่สองของชุดเท่ากับฟังก์ชันเชิงเส้นของข้อผิดพลาดในการคาดการณ์สองข้อสุดท้าย: ซึ่งสามารถจัดเรียงใหม่ได้ว่า: ที่ 952 1 และ 952 2 เป็น MA (1) และ MA (2) ค่าสัมประสิทธิ์ นี่คือแบบจำลองการเพิ่มความเรียบแบบเชิงเส้นแบบทั่วไป เป็นหลักเช่นเดียวกับรุ่น Holt8217s และรุ่น Brown8217s เป็นกรณีพิเศษ ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบถ่วงน้ำหนักแบบทวีคูณเพื่อประมาณทั้งระดับท้องถิ่นและแนวโน้มท้องถิ่นในชุด การคาดการณ์ในระยะยาวจากรุ่นนี้มาบรรจบกันเป็นเส้นตรงซึ่งความลาดชันขึ้นอยู่กับแนวโน้มโดยเฉลี่ยที่สังเกตได้จากช่วงปลายชุด ARIMA (1,1,2) โดยไม่ทำให้เกิดความเรียบแบบเสียดสีเชิงเส้นแบบลดแรงเสียดทาน โมเดลนี้แสดงในภาพนิ่งที่มาพร้อมกับรุ่น ARIMA คาดการณ์แนวโน้มในท้องถิ่นในตอนท้ายของซีรี่ส์ แต่แผ่ออกไปในขอบเขตที่คาดการณ์อีกต่อไปเพื่อนำเสนอข้อความเกี่ยวกับอนุรักษนิยมซึ่งเป็นแนวปฏิบัติที่ได้รับการสนับสนุนเชิงประจักษ์ ดูบทความเกี่ยวกับสาเหตุที่ทำไมผลงาน Trend ที่มีการกระแทกโดย Gardner and McKenzie และบทความ quotGolden Rulequot โดย Armstrong et al. สำหรับรายละเอียด เป็นที่แนะนำโดยทั่วไปให้ยึดติดกับโมเดลซึ่งอย่างน้อยหนึ่ง p และ q ไม่ใหญ่กว่า 1 คือไม่พยายามให้พอดีกับรูปแบบเช่น ARIMA (2,1,2) เนื่องจากมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่การ overfitting และปัญหา quotcommon-factorquot ที่กล่าวถึงในรายละเอียดเพิ่มเติมในบันทึกย่อเกี่ยวกับโครงสร้างทางคณิตศาสตร์ของโมเดล ARIMA การใช้งานสเปรดชีต: โมเดล ARIMA เช่นที่อธิบายข้างต้นใช้งานง่ายในสเปรดชีต สมการทำนายเป็นเพียงสมการเชิงเส้นที่อ้างถึงค่าที่ผ่านมาของซีรีส์เวลาเดิมและค่าที่ผ่านมาของข้อผิดพลาด ดังนั้นคุณสามารถตั้งค่าสเปรดชีตการพยากรณ์ ARIMA ได้โดยจัดเก็บข้อมูลในคอลัมน์ A สูตรพยากรณ์ในคอลัมน์ B และข้อผิดพลาด (ข้อมูลลบการคาดการณ์) ในคอลัมน์ C สูตรการคาดการณ์ในเซลล์ทั่วไปในคอลัมน์ B จะเป็นเพียง การแสดงออกเชิงเส้นหมายถึงค่าในแถวก่อนหน้าของคอลัมน์ A และ C คูณด้วยค่าสัมประสิทธิ์ของ AR หรือ MA ที่เหมาะสมที่เก็บไว้ในเซลล์ที่อื่นในสเปรดชีตวิว 8 รายการคุณลักษณะ EViews 8 มีมากมายของคุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดการข้อมูลสถิติและ การวิเคราะห์ทางเศรษฐมิติการคาดการณ์และการจำลองการนำเสนอข้อมูลและการเขียนโปรแกรม รายการต่อไปนี้นำเสนอข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับ EViews ที่สำคัญ: การจัดการข้อมูลพื้นฐาน Numeric, ตัวเลขและตัวอักษร (string) และชุดค่าวันที่ ห้องสมุดที่กว้างขวางของผู้ประกอบการและสถิติ, คณิตศาสตร์, วันที่และฟังก์ชั่สตริง ภาษาที่มีประสิทธิภาพสำหรับการจัดการนิพจน์และการแปลงข้อมูลที่มีอยู่โดยใช้ตัวดำเนินการและฟังก์ชันต่างๆ ตัวอย่างและวัตถุตัวอย่างช่วยในการประมวลผลข้อมูลย่อย การสนับสนุนโครงสร้างข้อมูลที่ซับซ้อนรวมถึงข้อมูลที่เป็นวันธรรมดาข้อมูลที่ไม่สม่ำเสมอวันที่ข้อมูลข้ามส่วนที่มีตัวระบุการสังเกตวันที่และข้อมูลที่ไม่ได้ระบุไว้ในแผง Workfiles แบบหลายหน้า ฐานข้อมูลแบบเดสก์ท็อปของ EViews ทำให้มีคุณลักษณะการสืบค้นที่มีประสิทธิภาพและสามารถทำงานร่วมกับเวิร์กช็อปของ EViews ได้ แปลงข้อมูลระหว่าง EViews และสเปรดชีตสถิติและรูปแบบฐานข้อมูลต่างๆรวมถึง (แต่ไม่ จำกัด เฉพาะ): ไฟล์ Microsoft Access และ Excel (รวมถึง. XSLX และ. XLSM) ไฟล์ Gauss Dataset ไฟล์ SAS Transport ไฟล์ SPSS native และ portable, ไฟล์ Stata, ข้อความ ASCII ที่จัดรูปแบบดิบหรือไฟล์ไบนารี, ฐานข้อมูล HTML และ ODBC และแบบสอบถาม (การสนับสนุน ODBC มีให้เฉพาะใน Enterprise Edition เท่านั้น) การสนับสนุน OLE สำหรับการเชื่อมโยงผลลัพธ์ของ Eviews รวมถึงตารางและกราฟไปยังแพคเกจอื่น ๆ เช่น Microsoft Excel, Word และ Powerpoint การสนับสนุน OLEDB สำหรับการอ่านไฟล์งานและฐานข้อมูลของ EViews ที่ใช้ไคลเอ็นต์ที่รับรู้ข้อมูล OLEDB หรือโปรแกรมที่กำหนดเอง การสนับสนุนฐานข้อมูลข้อมูลเศรษฐกิจของเฟด (Federal Reserve Economic Data) การสนับสนุน Enterprise Edition สำหรับ Global Insight DRIPro และ DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet และฐานข้อมูล Moodys Economy EViews Microsoft Excel Add-in ช่วยให้คุณสามารถเชื่อมโยงหรือนำเข้าข้อมูลจากแฟ้มงานและฐานข้อมูลของ EViews จากภายใน Excel ลากและวางการสนับสนุนสำหรับการอ่านข้อมูลเพียงแค่วางไฟล์ลงใน EViews สำหรับการแปลงข้อมูลต่างประเทศโดยอัตโนมัติในรูปแบบ workfile EViews เครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างหน้า Workfile ใหม่จากค่าและวันที่ในชุดข้อมูลที่มีอยู่ จับคู่ผสานเข้าร่วมผนวกเซตย่อยปรับขนาดจัดเรียงและก่อร่างใหม่ (กองซ้อนและยกเลิกการดำเนินการ) workfiles การแปลงความถี่อัตโนมัติที่ง่ายต่อการใช้งานเมื่อทำการคัดลอกหรือเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างหน้าเว็บที่มีความถี่แตกต่างกัน การแปลงความถี่และการจับคู่การสนับสนุนการรวมการสนับสนุนแบบไดนามิกจะอัปเดตเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลพื้นฐาน ชุดสูตรการอัปเดตอัตโนมัติที่คำนวณโดยอัตโนมัติเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลพื้นฐาน แปลงความถี่ที่ใช้งานง่ายเพียงคัดลอกหรือเชื่อมโยงข้อมูลระหว่างหน้าเว็บที่มีความถี่แตกต่างกัน เครื่องมือสำหรับการสุ่มและสร้างตัวเลขสุ่มสำหรับการจำลอง การสร้างเลขสุ่มสำหรับ 18 ฟังก์ชันการแจกแจงที่แตกต่างกันโดยใช้เครื่องกำเนิดตัวเลขแบบสุ่ม 3 เครื่อง การจัดการข้อมูลแบบอนุกรมเวลาการจัดการแบบรวมสำหรับการจัดการข้อมูลวันที่และชุดข้อมูลเวลา (ทั้งปกติและไม่สม่ำเสมอ) การสนับสนุนข้อมูลความถี่ปกติทั่วไป (รายปีรายปีรายไตรมาสรายเดือนรายปักษ์ต่อสัปดาห์สิบวันรายสัปดาห์รายวัน - 5 วันต่อสัปดาห์รายวัน - 7 วัน) รองรับข้อมูลความถี่สูง (วัน) เพื่อให้สามารถใช้งานได้หลายชั่วโมงนาทีและวินาที นอกจากนี้ยังมีความถี่ปกติที่พบบ่อย ได้แก่ หลายปีสองเดือนครึ่งถึงสี่สิบวันและทุกวันโดยมีช่วงเวลาโดยพลการของวันในสัปดาห์ ฟังก์ชันและตัวดำเนินการชุดเวลาที่เฉพาะเจาะจง: ความล่าช้า, ความแตกต่าง, ความแตกต่างระหว่าง log-moving, ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เป็นต้นการแปลงความถี่: สูงไปต่ำและต่ำไปสูง การเรียบอย่างละเอียด: Single, Double, Holt-Winters และ ETS smoothing เครื่องมือในตัวสำหรับการถดถอยฟอกสีฟัน กรอง Hodrick-Prescott การกรองแบนด์พาส (ความถี่): Baxter-King, ความยาวคงที่ของ Christiano-Fitzgerald และตัวกรองแบบไม่สมมาตรตัวเต็ม การปรับฤดูกาล: การสำรวจสำมะโนประชากร X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ Interpolation เพื่อกรอกข้อมูลค่าที่หายไปภายในชุด: Linear, Log-Linear, Spline Catmull-Rom, Cardinal Spline สถิติสรุปข้อมูลสรุปโดยสังเขปของกลุ่ม การทดสอบความเสมอภาค: t-test, ANOVA (สมดุลและไม่สมดุลย์โดยมีหรือไม่มีค่าความแปรผัน), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-square, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe การแจกแจงแบบเดียว (One-way tabulation) กับการวัดความสัมพันธ์ (Phi Coefficient, Cramers V, Invingency Coefficient) และการทดสอบความเป็นอิสระ (Pearson Chi-Square, Likelihood Ratio G2) ความแปรปรวนและการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เช่น Pearson, Spearman rank-order, Kendalls tau-a และ tau-b และ partial analysis การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักรวมถึงแผนการขจัดครึ้ม, biplots และแปลงโหลดและการคำนวณคะแนนของส่วนประกอบที่มีค่า การวิเคราะห์ค่าปัจจัยและการหมุนเวียนปัจจัยโดยใช้วิธีการแบบฉากและขวางมากกว่า 30 แบบที่แตกต่างกันการวิเคราะห์ปัจจัยการคำนวณการวัดความสัมพันธ์ (รวมถึงความแปรปรวนร่วมและความสัมพันธ์) การประเมินความเป็นเอกลักษณ์ ฟังก์ชันการแจกแจงเชิงประจักษ์ (Empirical Distribution Function - EDF) เป็นการทดสอบค่าปกติ, ค่าสูงสุด, ค่าที่มาก, Logistic, Chi-square, Weibull หรือการแจกแจงแกมมา (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson) ฮีสโตแกรม, รูปหลายเหลี่ยมความถี่, รูปหลายเหลี่ยมขอบความถี่, ฮิสโตแกรมที่เลื่อนระดับเฉลี่ย, CDF- ผู้รอดชีวิต - quantile, Quantile-Quantile, ความหนาแน่นของเมล็ด, การกระจายทางทฤษฎีที่สมมุติ, boxplots Scatterplots กับเส้นการถดถอยเชิงพาราและไม่ใช่พารามิเตอร์ (LOWESS, พหุนามท้องถิ่น) การถดถอยของเคอร์เนล (Nadaraya-Watson, local linear, พหุนามท้องถิ่น) หรือวงรีความเชื่อมั่น ไทม์ซีรี่ส์ความสัมพันธ์กันในตนเอง, ความสัมพันธ์บางส่วน, ความสัมพันธ์ข้าม, สถิติ Q การทดสอบความเป็นเหตุบังเอิญของเกรนเจอร์ การทดสอบรากของหน่วย: Augmented Dickey-Fuller, GLS เปลี่ยน Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimum, Ng-Perron การทดสอบการรวมตัวกัน: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park เพิ่มตัวแปรและความมั่นคง Hansen การทดสอบความเป็นอิสระ: การทดสอบความแตกต่างของ Brock, Dechert, Scheinkman และ LeBaron: Lo และ MacKinlay, bootstrap คิมคิม, อันดับ Wrights, อันดับคะแนนและการทดสอบการลงชื่อเข้าใช้ Wald และการทดสอบอัตราส่วนความแปรปรวนหลายรูปแบบ (Richardson and Smith, Chow and Denning) ความแปรปรวนระยะยาวและการคำนวณความแปรปรวนร่วม: symmetric or - one-sided run-run covarianes โดยใช้ nonparametric kernel (Newey-West 1987, Andrews 1991) พารามิเตอร์ VARHAC (Den Haan and Levin 1997) และ prewhitened kernel (Andrews and Monahan 1992) วิธีการ นอกจากนี้ EViews ยังสนับสนุนวิธีการเลือกแบนด์วิดท์โดยอัตโนมัติสำหรับ Andrews (1991) และ Newey-West (1994) สำหรับการประมาณค่าเคอร์เนลและวิธีการเลือกระยะเวลาในการเลือกข้อมูลสำหรับ VARHAC และ prewhitening estimation แผงและสระว่ายน้ำโดยกลุ่มและตามระยะเวลาสถิติและการทดสอบ การทดสอบรากของหน่วย: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri การทดสอบการรวมตัว: Pedroni, Kao, Maddala และ Wu แผงควบคุมภายในซีเควนซ์และองค์ประกอบหลัก การทดสอบความเป็นเหตุบังเอิญของ Dumitrescu-Hurlin (2012) การถดถอยค่าประมาณเส้นตรงและเชิงเส้นต่ำสุดเชิงเส้น (การถดถอยหลายค่า) การถดถอยเชิงเส้นกับ PDLs ต่อจำนวนตัวแปรอิสระใด ๆ การถดถอยที่มีประสิทธิภาพ อนุพันธ์เชิงวิเคราะห์สำหรับการประมาณแบบไม่เชิงเส้น สี่เหลี่ยมจัตุรัสที่มีน้ำหนักน้อยที่สุด White และ Newey-West ข้อผิดพลาดมาตรฐานที่แข็งแกร่ง ข้อผิดพลาดมาตรฐาน HAC อาจคำนวณได้โดยใช้เคอร์เนลที่ไม่ใช่พารามิเตอร์พารามิเตอร์ VARHAC และวิธีการเคอร์เนลที่เตรียมไว้ล่วงหน้าและอนุญาตให้ Andrews และ Newey-West เลือกวิธีการเลือกแบนด์วิดท์โดยอัตโนมัติสำหรับตัวประมาณเคอร์เนลและเกณฑ์การเลือกข้อมูลที่ใช้เกณฑ์การวัดความล่าช้าสำหรับ VARHAC และการประมาณค่าก่อนตั้งครรภ์ การถดถอยเชิงปริมาณเชิงเส้นและการเบี่ยงเบนสัมบูรณ์อย่างน้อย (LAD) รวมถึงการคำนวณความแปรปรวนร่วมของ Hubers Sandwich และการคำนวณความแปรปรวนของการบูต การถดถอยแบบขั้นตอนด้วย 7 ขั้นตอนการคัดเลือกที่แตกต่างกัน ARMA และ ARMAX โมเดลเชิงเส้นที่มีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบอัตถดถอย, ความผิดพลาดโดยเฉลี่ยตามฤดูกาลและความคลาดเคลื่อนตามฤดูกาล แบบไม่เชิงเส้นที่มีข้อกำหนด AR และ SAR การประมาณโดยใช้วิธีการ backcasting ของ Box and Jenkins หรือโดยการใส่รูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าน้อยสุดเงื่อนไข ตัวแปรที่เป็นเครื่องมือและ GMM ตัวแปรเชิงตัวเลขอย่างน้อย 2 ขั้นตอนและเชิงเส้นแบบไม่เชิงเส้น (2SLSIV) และการประมาณค่าวิธีการทั่วไป (GMM) การประมาณค่า 2SLSIV เชิงเส้นและแบบไม่เชิงเส้นโดยมีข้อผิดพลาด AR และ SAR ความเป็นไปได้สูงสุดในการรับข้อมูล จำกัด (LIML) และการประเมิน K-class ข้อกำหนดด้านการถ่วงน้ำหนัก GMM (White, HAC, User-provided) ที่มีการควบคุมการทำซ้ำของน้ำหนักตัว ตัวเลือกการประมาณค่า GMM ประกอบด้วยการประเมินค่าอย่างต่อเนื่อง (CUE) และตัวเลือกข้อผิดพลาดมาตรฐานใหม่ซึ่งรวมถึงข้อผิดพลาดมาตรฐาน Windmeijer การวินิจฉัยเฉพาะทางของ IVGMM ได้แก่ การทดสอบความสามารถในการเยื่อหุ้มสมอง (Orthogonality Test), การทดสอบความล้าหลังความรีจีสเตอร์ (Regressor Endogeneity Test), การทดสอบเครื่องมือที่อ่อนแอและการทดสอบเบรกพอยต์แบบจำเพาะของ GMM ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, Integrated GARCH สมการเชิงเส้นหรือสมการไม่เชิงเส้นอาจรวมถึงคำศัพท์ ARCH และ ARMA ทั้งค่าเฉลี่ยและสมการแปรปรวนอนุญาตให้ตัวแปรภายนอก Normal, Students t และ Generalized Error Distributions Bollerslev-Wooldridge ข้อผิดพลาดมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพ การคาดการณ์ตัวอย่างของการแปรปรวนตามเงื่อนไขและความหมายและส่วนประกอบถาวร รูปแบบตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับจำนวน จำกัด ไบท์ Logit, Probit และ Gompit (ค่าที่มาก) คำสั่ง Logit, Probit และ Gompit (ค่าที่มาก) โมเดลที่ตัดทอนและตัดทอนโดยมีข้อผิดพลาดในการคำนวณตามปกติลอจิสติกและมีค่ามาก (Tobit ฯลฯ ) นับโมเดลด้วยข้อมูลจำเพาะ Poisson, ค่าลบสองทางลบและความเป็นไปได้สูงสุดเสมือน (QML) แบบจำลอง Heckman Selection ข้อผิดพลาดมาตรฐาน HuberWhite ที่มีประสิทธิภาพ รุ่นนับสนับสนุนรูปแบบเชิงเส้นทั่วไปหรือข้อผิดพลาดมาตรฐาน QML Hosmer-Lemeshow และ Andrews Goodness-of-Fit สำหรับการทดสอบแบบไบนารี บันทึกผลการค้นหา (รวมทั้งส่วนที่เหลือและการไล่ระดับสี) ไปยังวัตถุ EViews ใหม่สำหรับการวิเคราะห์ต่อไป เครื่องมือประมาณค่า GLM ทั่วไปอาจถูกนำมาใช้เพื่อประมาณแบบจำลองเหล่านี้หลายรูปแบบโดยมีตัวเลือกในการรวม covarion ที่มีประสิทธิภาพ ชุดข้อมูล DataPooled Time, ข้อมูลแบบไขว้การประมาณเชิงเส้นและไม่เชิงเส้นโดยมีส่วนตัดขวางและระยะเวลาการสุ่มตัวอย่างหรือแบบสุ่ม การเลือกตัวประมาณที่เป็นกลาง (quadratic estimators) สำหรับความแปรปรวนของตัวแปรในแบบจำลองผลกระทบแบบสุ่ม: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn การประมาณค่า 2SLSIV ที่มีผลกระทบแบบตัดขวางและสุ่มตัวอย่างแบบตัดขวางและระยะเวลา การประมาณค่าที่มีข้อผิดพลาด AR โดยใช้สี่เหลี่ยมน้อยที่ไม่เชิงเส้นในข้อกำหนดที่ผ่านการแปลงแล้วสเปคโตรเจนทั่วไปทั่วไปการประมาณ 2SLSIV โดยทั่วไปการประมาณค่า GMM เพื่อให้มีข้อกำหนดเกี่ยวกับ heteroskedastic และ correlation แบบ cross-section หรือ period การประมาณค่าข้อมูลไดนามิกของพาเนลเชิงเส้นโดยใช้ความแตกต่างหรือความเบี่ยงเบนมุมแรกกับเครื่องมือที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตามช่วงเวลา (Arellano-Bond) การทดสอบความสัมพันธ์แบบอนุกรมของแผง (Arellano-Bond) การคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานที่แข็งแกร่งขึ้นประกอบด้วยข้อผิดพลาดมาตรฐาน White and Panel ที่แก้ไขได้เจ็ดข้อ (PCSE) การทดสอบค่าสัมประสิทธิ์ จำกัด ตัวแปรที่ละเลยและซ้ำซ้อนการทดสอบ Hausman เพื่อหาผลกระทบแบบมีส่วนเกี่ยวข้อง การทดสอบรากของหน่วยแผง: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, การทดสอบ Fisher-type โดยใช้ ADF และการทดสอบ PP (Maddala-Wu, Choi), Hadri การประมาณค่า Cointegration ของแผง: OLS ที่ได้รับการปรับเปลี่ยนอย่างสมบูรณ์ (FMOLS, Pedroni 2000) หรือ Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS, Kao and Chaing 2000, Mark and Sul 2003) แบบจําลองทั่วไปทั่วไป, ปัวซอง, ทวินาม, กัมมันตรังสีเชิงลบ, แกมมา, ผกผันแบบเกาส์, เลขชี้กำลัง, กำลังเฉลี่ย, ครอบครัวสองหน่วย log-log, log-log, inverse, power, odds ratio, box-cox, box-cox odds ratio link หน้าที่การใช้งาน ความแปรปรวนและการถ่วงน้ำหนักความถี่ก่อนหน้า Fixed, Pearson Chi-Sq, deviance และข้อกำหนดการกระจายข้อมูลที่ผู้ใช้ระบุ การสนับสนุนการประมาณและการทดสอบ QML Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring และ BHHH อัลกอริธึมการประมาณค่า covariances สัมประสิทธิ์สามัญคำนวณโดยใช้ Hessian หรือคาดหวังหรือผลิตภัณฑ์ด้านนอกของการไล่ระดับสี ค่าความแปรปรวนร่วมที่แข็งแกร่งโดยใช้ GLM, HAC หรือ HuberWhite สมการการสมการถดถอย Cointegrating Equivalent Single Equation สำหรับวิธีการประมาณค่าที่มีประสิทธิภาพอย่างเต็มที่สามวิธีการปรับเปลี่ยนอย่างเต็มที่ OLS (Phillips and Hansen 1992), การถดถอย Cointegrating ตามหลักการ Canonical (Park 1992) และ Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock and Watson 1993 Engle and Granger (1987) and Phillips and การทดสอบความไม่เสถียรของ Ouliaris (1990) การทดสอบความไม่เสถียร Hansens (1992b) และการทดสอบตัวแปรเสริม (Parks) (1992) การกำหนดตัวแปรที่ยืดหยุ่นของเทรนด์และ deterministic regressors ในสมการและสมการ regressors แบบ cointegrating การประมาณค่าระยะยาวสำหรับสัมบูรณ์ FMOLS และ CCR การเลือก lag อัตโนมัติหรือคงที่สำหรับ DOLS lags และ lead และการถดถอยของการถดถอยของความแปรปรวนระยะยาว Ocal แบบใหม่และการคำนวณความคลาดเคลื่อนมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพสำหรับ DOLS การระบุความถูกต้องสูงสุดที่ผู้ใช้ระบุใช้นิพจน์ชุดมาตรฐานของ Eviews เพื่ออธิบายความเป็นไปได้ที่บันทึกไว้ ตัวอย่างสำหรับ multitomial และเงื่อนไข logit, Box-Cox รูปแบบการเปลี่ยนแปลง, disassilibrium switching models, probit model s กับข้อผิดพลาด heteroskedastic logit ซ้อนกันการเลือกตัวอย่าง Heckman และแบบจำลองความเสี่ยง Weibull ระบบสมการการประมาณเชิงเส้นและไม่เชิงเส้น สี่เหลี่ยมจัตุรัสที่น้อยที่สุด 2SLS การประมาณค่าสมการถดถอยที่ไม่เกี่ยวข้องกันสามเหลี่ยมจัตุรัสต่ำสุด GMM กับการวัดน้ำหนักขาวและ HAC การประมาณค่าอาร์คันซอโดยใช้สี่เหลี่ยมน้อยที่ไม่เชิงเส้นในข้อกำหนดจำเพาะที่แปลงแล้ว ข้อมูลที่เป็นไปได้สูงสุด (FIML) ประมาณค่า factorizations โครงสร้างใน VARs โดยการกำหนดข้อ จำกัด ระยะสั้นหรือระยะยาว Bayesian VARs ฟังก์ชันการตอบสนองอิมพัลซ์ในรูปแบบตารางและกราฟิกต่างๆพร้อมด้วยข้อผิดพลาดมาตรฐานที่คำนวณโดยวิธีวิเคราะห์หรือโดยวิธีมอนติคาร์โล แรงสั่นสะเทือนการตอบสนองต่อแรงกระตุ้นที่คำนวณจากปัจจัยการแยกแยะ Cholesky ค่าส่วนเบี่ยงเบนหนึ่งหน่วยหรือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (ละเว้นความสัมพันธ์) แรงกระตุ้นทั่วไปการสร้างโครงสร้างหรือแบบฟอร์ม vectormatrix ที่ผู้ใช้ระบุ กำหนดและทดสอบข้อ จำกัด เชิงเส้นเกี่ยวกับความสัมพันธ์ cointegrating และค่าการปรับตัวในรูปแบบ VEC ดูหรือสร้างความสัมพันธ์ cointegrating จากรูปแบบ VEC โดยประมาณ การวินิจฉัยโรคแบบกว้าง ๆ ได้แก่ การทดสอบความเป็นเหตุบังเอิญของ Granger การทดสอบการยกเว้นการทดสอบความล่าช้าการประเมินเกณฑ์ความล่าช้า correlograms ความสัมพันธ์ระหว่างความสัมพันธ์กับความเป็นอิสระและการทดสอบความยืดหยุ่นของร่างกายการทดสอบร่วมกันการวินิจฉัยหลายตัวแปร หลายตัวแปร ARCH ความสัมพันธ์คงที่เงื่อนไข (p, q), VECH เส้นทแยงมุม (p, q), BEKK ในแนวทแยง (p, q) ที่มีเงื่อนไขไม่สมมาตร ทางเลือก parameterization ที่กว้างขวางสำหรับเมทริกซ์สัมประสิทธิ์ในแนวทแยง VECHs ตัวแปรภายนอกที่ได้รับอนุญาตในค่าเฉลี่ยและสมการความแปรปรวนไม่เชิงเส้นและอาร์กิวเมนต์ที่อนุญาตในสมการค่าเฉลี่ย Bollerslev-Wooldridge ข้อผิดพลาดมาตรฐานที่มีประสิทธิภาพ Normal or Students t การแจกแจงข้อผิดพลาดหลายตัวแปรการเลือกใช้อนุพันธ์เชิงตัวเลขแบบวิเคราะห์หรือแบบเร็ว (ช้าหรือช้า) (อนุพันธ์ Analytics ไม่สามารถใช้ได้กับรูปแบบที่ซับซ้อนบางรูปแบบ) สร้างความแปรปรวนร่วมความแปรปรวนหรือความสัมพันธ์ในรูปแบบตารางและกราฟิกต่างๆจากแบบจำลอง ARCH โดยประมาณ ขั้นตอนวิธีการกรอง State Kalman สำหรับการประมาณแบบจำลองโครงสร้างแบบเดี่ยวและแบบหลายขั้นตอนที่ผู้ใช้กำหนด ตัวแปรภายนอกในสมการของรัฐและข้อกำหนดความแปรปรวนแบบเต็มรูปแบบ สร้างสัญญาณล่วงหน้าสถานะและข้อผิดพลาดที่ได้รับการกรองหรือล่วงหน้าอย่างน้อยหนึ่งก้าว ตัวอย่าง ได้แก่ พารามิเตอร์ที่แปรผันตามเวลา ARMA แบบหลายตัวแปรและแบบจำลองความผันผวนของ quasilikelihood stochastic การทดสอบและการประเมินผลจริงพอดีแปลงที่เหลือ การทดสอบของ Wald สำหรับสัมประสิทธิ์เชิงเส้นและไม่เชิงเส้น จำกัด วงกลมความเชื่อมั่นที่แสดงจุดร่วมของความเชื่อมั่นในสองฟังก์ชันของพารามิเตอร์ที่ประมาณไว้ การวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์อื่น ๆ : ค่าสัมประสิทธิ์มาตรฐานและค่าความยืดหยุ่นของค่าสัมประสิทธิ์ระยะความเชื่อมั่นความแปรปรวนค่าสัมประสิทธิ์การกระจายตัวค่าสัมประสิทธิ์ ตัวแปรที่ถูกละเลยและซ้ำซ้อนการทดสอบ LR, correlation ที่เหลืออยู่และกำลังสองและสถิติค่า Q, ความสัมพันธ์แบบอนุกรมที่ตกค้างและการทดสอบ ARCH LM White, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey และ Glejser การทดสอบความยืดหยุ่นทางพันธุกรรม การวิเคราะห์ความเสถียร: Chow breakpoint และการทดสอบคาดการณ์ Quandt-Andrews ไม่ทราบค่าเบรกพอยต์ทดสอบ Bai-Perron Breakpoint การทดสอบการทดสอบ RESET ของแรมซีย์การประเมินค่า OLS recursive สถิติอิทธิพลการใช้ Leverage การวิเคราะห์สมการของ ARMA: กราฟหรือตารางรากที่ผกผันของพหุนามลักษณะ AR andor MA เปรียบเทียบแบบจำลองความสัมพันธ์เชิงทฤษฎี (ประมาณ) กับรูปแบบความสัมพันธ์ที่แท้จริงสำหรับโครงสร้างที่เหลือแสดงการตอบสนองของ ARMA ต่อแรงกระแทกและความถี่ ARMA คลื่นความถี่. ประหยัดค่าใช้จ่าย (ค่าสัมประสิทธิ์การแปรปรวนของค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์, ส่วนที่เหลือ, การไล่ระดับสีเป็นต้น) กับวัตถุ EViews เพื่อการวิเคราะห์ต่อไป ดูเพิ่มเติมการประมาณและระบบสมการเพื่อเพิ่มขั้นตอนการทดสอบเฉพาะ การคาดการณ์และการจำลองการคาดการณ์แบบสถิตหรือแบบไดนามิกในหรือนอกจากตัวอย่างจากสมการประมาณด้วยการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐานของการคาดการณ์ กราฟการคาดการณ์และการประเมินผลการคาดการณ์ในตัวอย่าง: RMSE, MAE, MAPE, Theil ค่าสัมประสิทธิ์และสัดส่วนที่ไม่เท่ากัน State of the-art เครื่องมือสร้างแบบจำลองสำหรับการคาดการณ์สมการหลายและการจำลองหลายตัวแปร สมการของโมเดลอาจถูกป้อนลงในข้อความหรือเป็นลิงก์สำหรับการอัปเดตอัตโนมัติในการประมาณใหม่ แสดงโครงสร้างการอ้างอิงหรือตัวแปรภายในและภายนอกของสมการของคุณ Gauss-Seidel, Broyden และ Newton model solvers สำหรับการจำลองแบบที่ไม่ใช่ stochastic และ stochastic วิธีแก้ปัญหาแบบ non-stochastic solution ช่วยแก้ปัญหาได้อย่างสม่ำเสมอ การจำลองแบบ Stochasitc สามารถใช้เศษเหลือทิ้งที่ใส่ได้ แก้ปัญหาการควบคุมเพื่อให้ตัวแปรภายในบรรลุเป้าหมายที่กำหนดโดยผู้ใช้ การปรับค่าความซับซ้อนของสมการเพิ่มปัจจัยและแทนที่การสนับสนุน จัดการและเปรียบเทียบสถานการณ์การแก้ปัญหาต่างๆที่เกี่ยวข้องกับสมมติฐานต่างๆ มุมมองแบบจำลองและขั้นตอนในตัวแสดงผลการจำลองในรูปแบบกราฟิกหรือแบบตาราง กราฟและเส้นตารางจุดพล็อตพื้นที่บาร์แทงแหลมตามฤดูกาลพาย xy-line, scatterplots, boxplots, แถบข้อผิดพลาด, วงต่ำสุดเปิดต่ำและแถบพื้นที่ กราฟที่มีประสิทธิภาพและง่ายต่อการใช้งานและสรุป กราฟการอัปเดตอัตโนมัติที่อัปเดตเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลต้นแบบ ข้อมูลสังเกตการณ์และค่าที่แสดงเมื่อวางเคอร์เซอร์ไว้เหนือจุดในกราฟ ฮิสโตแกรมค่าเฉลี่ยของการเปลี่ยนแปลงทางประวัติศาสตร์ polyonia ความถี่ขอบเหลี่ยมขอบกล่องความหนาแน่นของเมล็ดการกระจายตามทฤษฎีกล่องพล็อต CDF ผู้รอดชีวิต quantile quantile-quantile (Nadaraya-Watson, สายพหุนามท้องถิ่น, พหุนามท้องถิ่น) และสายการถดถอยที่อยู่ใกล้ที่สุด (LOWESS) หรือความเชื่อมั่นที่จุดไข่ปลา การปรับแต่งแบบจุดและคลิกแบบโต้ตอบหรือการปรับแต่งตามคำสั่ง การปรับแต่งพื้นหลังกราฟแท่งเฟรมตำนานเส้นขวางการปรับเส้นสัญลักษณ์สัญลักษณ์แรเงาซีดจางด้วยคุณสมบัติเทมเพลตกราฟที่ดีขึ้น การปรับแต่งตารางด้วยการควบคุมหน้าแบบอักษรขนาดและสีพื้นหลังของเซลล์และเส้นขอบการรวมและคำอธิบายประกอบ กราฟการคัดลอกและวางลงในแอปพลิเคชัน Windows อื่น ๆ หรือบันทึกกราฟเป็นไฟล์ metafiles ปกติหรือแบบ enhanced ของ Windows ไฟล์ PostScript ที่ห่อหุ้มบิตแมป GIFs PNGs หรือ JPGs คัดลอกและวางตารางลงในแอปพลิเคชันอื่นหรือบันทึกลงในไฟล์ RTF, HTML หรือไฟล์ข้อความ จัดการกราฟและตารางร่วมกันในสปูลอ็อพเจ็กที่ช่วยให้คุณสามารถแสดงผลลัพธ์และการวิเคราะห์หลายรายการในวัตถุหนึ่งคำสั่งและการเขียนโปรแกรมภาษาคำสั่งเชิงวัตถุช่วยให้สามารถเข้าถึงรายการเมนูการดำเนินการชุดคำสั่งในไฟล์โปรแกรม การวนซ้ำและการแบ่งแยกเงื่อนไขกระบวนการย่อยและการประมวลผลแบบมาโคร วัตถุสตริงและสตริงเวกเตอร์สำหรับการประมวลผลแบบสตริง ห้องสมุดที่กว้างขวางของสตริงและฟังก์ชันรายการสตริง การสนับสนุนเมทริกซ์อย่างกว้างขวาง: การจัดการเมทริกซ์การคูณการกลับกันผลิตภัณฑ์ Kronecker การแก้ปัญหาค่าความเป็นตัวตนและการสลายตัวของค่าเอกพจน์ อินเทอร์เฟซภายนอกและ Add-Ins การสนับสนุนเซิร์ฟเวอร์ EV ที่สนับสนุนโดยอัตโนมัติเพื่อให้โปรแกรมหรือสคริปต์ภายนอกสามารถเปิดหรือควบคุม EViews ถ่ายโอนข้อมูลและเรียกใช้คำสั่ง EViews ได้ EViews เสนอแอ็พพลิเคชันการสนับสนุนแอ็พพลิเคชัน COM Automation สำหรับเซิร์ฟเวอร์ MATLAB และ R เพื่อให้ EViews สามารถใช้เพื่อเปิดหรือควบคุมแอ็พพลิเคชันถ่ายโอนข้อมูลหรือเรียกใช้คำสั่ง EViews Microsoft Excel Add-in มีอินเทอร์เฟซแบบง่ายๆสำหรับเรียกและเชื่อมโยงจากภายใน Microsoft Excel (2000 หรือใหม่กว่า) ไปยังชุดข้อมูลและอ็อบเจ็กต์เมทริกซ์ที่เก็บไว้ในไฟล์ข้อมูลและฐานข้อมูลของ EViews โครงสร้างพื้นฐาน EViews Add-ins ช่วยให้เข้าถึงโปรแกรมได้อย่างคล่องตัวโดยใช้คำสั่ง EViews มาตรฐานเมนูและอ็อบเจ็กต์วัตถุ ดาวน์โหลดและติดตั้ง Add-ins ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าจากเว็บไซต์ EViews สำหรับข้อมูลการขายกรุณา saleseviews อีเมลสำหรับการสนับสนุนทางเทคนิคโปรด supporteviews อีเมลโปรดรวมหมายเลขของคุณกับการติดต่อทางอีเมลทั้งหมด สำหรับข้อมูลการติดต่อเพิ่มเติมให้ดูที่หน้าเกี่ยวกับของเราการให้คำปรึกษา Excel Excel และบริการการทำเหมืองข้อมูลคุณกำลังประสบกับความท้าทายเหล่านี้จำเป็นต้องสร้างแมโคร Excel เพื่อทำภารกิจสำคัญงานที่ทำซ้ำใน Excel ที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวันในการทำด้วยตนเอง ต้องการสร้างแมโคร Excel เพื่อแก้ไขความต้องการที่สำคัญต้องการแปลงข้อมูลดิบเป็นรูปแบบ Excel ที่มีประโยชน์ต้องสร้างมาโคร Excel เพื่อใช้กับคนจำนวนมากใน บริษัท ของคุณกำหนดเวลาที่เข้มงวดบริการของเราประกอบด้วย แต่ไม่ จำกัด เฉพาะ: ฐานข้อมูล รายงานการเขียนโปรแกรมรายงานการทำงานอัตโนมัติรายงานการจัดการข้อมูลและการแปลงฐานข้อมูลการตลาดการตรวจสอบข้อมูล Excel VBA ข้อมูลการเขียนโปรแกรมการทำความสะอาดข้อมูลการทำเหมืองข้อมูลและการคาดการณ์การรวมข้อมูลการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์เครื่องคิดเลขแบบสอบถามและเครื่องมือ Customized Excel Functions การออกแบบสเปรดชีตและฐานข้อมูลถ้าคุณเป็นเราสามารถช่วยคุณได้เราสามารถดำเนินการด้วยคุณภาพ งานตั้งแต่ง่ายไปยาก แนะนำการปรับปรุงและปรับปรุง ทำเพื่องานขนาดเล็กและใหญ่ ทำในราคาที่เหมาะสม ส่งมอบมาโครอย่างรวดเร็วและตรงเวลา อ่านเพิ่มเติมทำตามขั้นตอนต่อไปและติดต่อเรา ใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที: ใช้แบบฟอร์มติดต่อเพื่อติดต่อเราเกี่ยวกับบริการให้คำปรึกษาและข้อมูล Excel ของเรา ให้คำอธิบายสั้น ๆ เกี่ยวกับความต้องการของคุณ ติดต่อคุณได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงในกรณีส่วนใหญ่ คำรับรอง Excel Business Solutions ให้การสนับสนุนที่เชื่อถือได้และเป็นมืออาชีพเมื่อพูดถึงการพัฒนาเครื่องมือสำหรับผู้จัดการโครงการใน บริษัท ของเรา ความจริงที่แอนโธนีและทีมของเขาจัดการเพื่อให้คำตอบสำหรับงานที่ซับซ้อนทำให้เขาเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีที่ทรงคุณค่า ฉันขอแนะนำ Excel Business Solutions - Batoor Khan, ATB Austria - โซลูชันทางธุรกิจของ Excel ได้เพิ่มพูนความท้าทายทั้งหมดที่ฉันได้โพสต์ไว้เพื่อปรับแต่งโซลูชันเพื่อตอบสนองความต้องการที่เป็นเอกลักษณ์ของเราซึ่งทำให้ EXCEL มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับนักวิเคราะห์ของเรา - ดร. สตีเฟ่นเซนต์เกเบรด - สมิ ธ PICR สหราชอาณาจักร - แอนโธนีและทีมงานของเขาสามารถสร้างตารางเดือยที่มีประสิทธิภาพและใช้งานได้ง่ายซึ่งช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจของเรา - Joe C. Stone Underwriterers, LLC สหรัฐอเมริกา. - โซลูชันทางธุรกิจของ Excel ช่วยฉันประหยัดเวลาเงินและความยุ่งยาก คนฉลาดรอบตัวกับคนที่มีอำนาจ - สำนักงานผู้พิทักษ์เขต Jim H. Whitman USA - ขอขอบคุณ Anthony สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้าน Excel และเวลาตอบสนองที่น่าอัศจรรย์ Ive มาเรียกเขาว่า IT Genius ของฉันและมอบโครงการหลายอย่างให้ผลลัพธ์ที่โดดเด่นอย่างสม่ำเสมอ การค้นหาเขาผ่านการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตก็เหมือนกับการหาทองคำในกองหญ้า ขอบคุณอีกครั้ง. - ลี กฎหมาย Altschuler USA - หนึ่งในลูกค้า Fortune 100 ที่มีเทคโนโลยีสูงของเรามอบรายงานที่ซับซ้อนมากและขอให้เราทำให้ผู้ใช้ใช้งานง่ายขึ้น โซลูชันทางธุรกิจของ Excel เป็นโซลูชันที่หรูหราสำหรับงานที่ท้าทายมาก พวกเขาแซงหน้าความคาดหวังของเราและลูกค้าของเราก็ถูกปลิวไป - Sparky Witte, Kolar Advertising Marketing USA - การเขียนโปรแกรม Excel สามารถทำงานกับคุณได้ตั้งแต่ปีพศ. 2536 Excel ได้รวม Visual Basic for Applications (VBA) ซึ่งเป็นภาษาการเขียนโปรแกรมขึ้นบน Visual Basic ซึ่งจะเพิ่มความสามารถในการทำงานโดยอัตโนมัติใน Excel และเพื่อให้ผู้ใช้กำหนดฟังก์ชัน (UDF) ในแผ่นงาน VBA เป็นโปรแกรมเสริมที่มีประสิทธิภาพสำหรับ Excel แมโคร Excel เป็นโปรแกรมที่จัดเก็บชุดคำสั่งต่างๆที่คุณสามารถเล่นการกระทำได้ พวกเขาสามารถลดจำนวนขั้นตอนที่ต้องทำเพื่อให้งานเสร็จสมบูรณ์และลดเวลาที่ผู้ใช้ใช้ในการสร้างจัดรูปแบบปรับเปลี่ยนและพิมพ์สเปรดชีตได้มากขึ้น แมโครสามารถทำได้โดยง่ายในการทำซ้ำงานจัดรูปแบบบางส่วนหรือซับซ้อนเหมือนกับการสอบถามข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆผ่านการเขียนโปรแกรมฐานข้อมูล ตัวอย่าง: นักวิเคราะห์การเงินดาวน์โหลดตารางทางการเงินจากอินเทอร์เน็ตในแต่ละวันเพื่อวิเคราะห์และสร้างรายงาน เธอครอบคลุม 30 หุ้นสำหรับอุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ ในแต่ละวันเธอหยิบตัวเลขจากตารางทำการวิเคราะห์อัตราส่วนทางการเงินบางส่วนและเข้าสู่อัตราส่วนต่างๆในรายงานต่างๆ เธอต้องทำงานซ้ำ ๆ กันในแต่ละ บริษัท ที่ครอบคลุมถึง 30 บริษัท งานเหล่านี้ใช้เวลาส่วนใหญ่อยู่ในออฟฟิศ ด้วยความช่วยเหลือของบริการให้คำปรึกษาตอนนี้เธอสามารถทำรายงานทั้งหมดได้ในเวลาไม่กี่นาทีทำให้เธอมีเวลาเขียนรายงานและพักผ่อนมากขึ้น คุณภาพข้อมูลหมายถึงคุณภาพของข้อมูล ข้อมูลมีคุณภาพสูงหากเหมาะสมกับการใช้งานที่ต้องการในการดำเนินงานการตัดสินใจและการวางแผน (J.M. Juran) หรือข้อมูลจะถือว่ามีคุณภาพสูงหากแสดงถึงการสร้างจริงในสิ่งที่พวกเขากล่าวถึงอย่างถูกต้อง การศึกษาในอุตสาหกรรมหนึ่งได้ประเมินต้นทุนทางเศรษฐกิจของสหรัฐฯเกี่ยวกับปัญหาด้านคุณภาพข้อมูลที่มากกว่า 600 พันล้านเหรียญสหรัฐต่อปี (Eckerson, 2002) ในความเป็นจริงปัญหาคือความกังวลว่า บริษัท กำลังเริ่มจัดตั้งทีมการกำกับดูแลข้อมูลซึ่งมีบทบาทเพียงอย่างเดียวใน บริษัท คือต้องรับผิดชอบต่อคุณภาพข้อมูล แม้ว่า บริษัท ส่วนใหญ่มักมุ่งเน้นที่ความพยายามด้านคุณภาพเกี่ยวกับชื่อและที่อยู่ข้อมูล แต่คุณภาพข้อมูลถือว่าเป็นคุณสมบัติสำคัญของข้อมูลทุกประเภท กระบวนการข้อมูลคุณภาพอาจรวมถึงบางส่วนหรือทั้งหมดต่อไปนี้: การจัดทำโปรไฟล์ข้อมูล - การประเมินข้อมูลเบื้องต้นเพื่อทำความเข้าใจกับความท้าทายด้านคุณภาพ มาตรฐานข้อมูล - เครื่องมือกฎทางธุรกิจที่ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลสอดคล้องกับหลักเกณฑ์ด้านคุณภาพ การจับคู่หรือการเชื่อมโยง - วิธีเปรียบเทียบข้อมูลเพื่อให้สามารถจัดตำแหน่งที่คล้าย ๆ กัน แต่ต่างกันเล็กน้อย การจับคู่อาจใช้ตรรกะคลุมเครือเพื่อค้นหาข้อมูลที่ซ้ำกันในข้อมูล บ่อยครั้งที่ Bob, Bobby, Rob และ Robert อาจเป็นบุคคลเดียวกัน การตรวจสอบ - การติดตามข้อมูลคุณภาพตลอดช่วงเวลาและการรายงานความผันแปรในคุณภาพข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลจะเปิดเผยรูปแบบข้อมูลโดยใช้เทคนิคการทำนาย รูปแบบเหล่านี้มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจ การใช้ข้อมูลเหมืองแร่ บริษัท และองค์กรสามารถเพิ่มผลกำไรของธุรกิจของพวกเขาโดยการเปิดโอกาสและตรวจหาความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น การพยากรณ์เป็นส่วนหนึ่งของการทำเหมืองข้อมูล เป็นกระบวนการประมาณในสถานการณ์ที่ไม่รู้จัก การคาดการณ์เป็นคำที่คล้ายกัน แต่โดยทั่วไปมากขึ้นและโดยทั่วไปหมายถึงการประมาณค่าของชุดข้อมูลเวลาข้อมูลตัดขวางหรือตามยาว การคาดการณ์มักใช้ในการอภิปรายข้อมูลชุดเวลา ตัวอย่าง: ห่วงโซ่อุปทานของมิดเวสต์แห่งหนึ่งใช้วิธีการทำเหมืองข้อมูลเพื่อวิเคราะห์รูปแบบการซื้อในท้องถิ่น พวกเขาพบว่าเมื่อผู้ชายซื้อผ้าอ้อมเด็กในวันพฤหัสบดีและวันเสาร์พวกเขาก็มักจะซื้อเบียร์ การวิเคราะห์ต่อไปแสดงให้เห็นว่าผู้ซื้อเหล่านี้มักจะซื้อของชำรายสัปดาห์ในวันเสาร์ อย่างไรก็ตามในวันพฤหัสบดีพวกเขาซื้อเฉพาะบางรายการเท่านั้น ร้านค้าปลีกสรุปได้ว่าพวกเขาซื้อเบียร์มาให้พร้อมสำหรับสุดสัปดาห์ที่จะถึงนี้ กลุ่มร้านขายของชำสามารถใช้ข้อมูลที่ค้นพบใหม่นี้ได้หลายวิธีเพื่อเพิ่มรายได้ ยกตัวอย่างเช่นพวกเขาสามารถเลื่อนหน้าจอเบียร์ไปยังผ้าอ้อมได้ และพวกเขาสามารถตรวจสอบให้แน่ใจว่าเบียร์และผ้าอ้อมถูกขายในราคาเต็มในวันพฤหัสบดี การตลาดฐานข้อมูลเน้นการใช้เทคนิคทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อพัฒนารูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าซึ่งจะนำมาใช้เพื่อเลือกลูกค้าสำหรับการติดต่อสื่อสาร ประโยชน์ของการตลาดฐานข้อมูลคือความสามารถในการกำหนดเป้าหมายการตลาดของคุณ บริษัท ต่างๆสามารถมุ่งเน้นความพยายามทางการตลาดให้กับลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะซื้อมากที่สุด ตัวอย่าง: บริษัท การตลาดทางอินเทอร์เน็ตเป็นผู้สนับสนุนงานแสดงสินค้าในฮูสตัน แทนที่จะส่งคำเชิญไปยังลูกค้าหลายพันรายทั่วประเทศสหรัฐอเมริกา บริษัท ได้ดำเนินการสืบค้นในฐานข้อมูลการตลาดและดึงรายชื่อลูกค้าที่อยู่ในพื้นที่ใต้ดินของฮูสตัน จากนั้น บริษัท จะส่งชุดคำเชิญไปยังรายการที่กำหนดเป้าหมายนี้ Microsoft Excel และ VBA Excel เป็นสเปรดชีตที่มีประสิทธิภาพช่วยให้คุณจัดเก็บประมวลผลวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูล มันมีอินเตอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและการคำนวณที่มีความสามารถและเครื่องมือกราฟที่ได้ทำ Excel หนึ่งของการใช้งานไมโครคอมพิวเตอร์ที่นิยมมากที่สุดเพื่อวันที่ แอพพลิเคชันสเปรดชีตที่โดดเด่นนี้มีให้บริการสำหรับแพลตฟอร์มเหล่านี้เป็นอย่างมากและนับตั้งแต่รุ่น 5 ในปีพศ. 2536 และการรวมกลุ่มเป็นส่วนหนึ่งของ Microsoft Office Excel ได้รวม Visual Basic for Applications (VBA) ซึ่งเป็นภาษาเขียนโปรแกรมขึ้นบน Visual Basic ซึ่งเพิ่มความสามารถในการทำงานโดยอัตโนมัติใน Excel และเพื่อให้ผู้ใช้กำหนดฟังก์ชัน (UDF) เพื่อใช้ในแผ่นงาน VBA เป็นโปรแกรมเสริมที่มีประสิทธิภาพสำหรับแอ็พพลิเคชันซึ่งในเวอร์ชันหลัง ๆ มีระบบการพัฒนาแบบรวม (IDE) ที่โดดเด่นอย่างเต็มที่ การบันทึกมาโครสามารถสร้างโค้ด VBA จำลองการดำเนินการของผู้ใช้เพื่อให้สามารถใช้งานประจำได้อย่างง่าย VBA ช่วยให้สามารถสร้างฟอร์มและตัวควบคุมในแผ่นงานเพื่อสื่อสารกับผู้ใช้ ภาษาสนับสนุนการใช้ (แต่ไม่ใช่การสร้าง) ของ ActiveX (COM) DLLs รุ่นหลังเพิ่มการสนับสนุนโมดูลชั้นเรียนที่ช่วยให้การใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุขั้นพื้นฐาน (Basic Objective Oriented Programming) (OOP) ข้อมูลเพิ่มเติมฐานข้อมูลการตลาดการตลาดฐานข้อมูลเป็นรูปแบบของการตลาดทางตรงโดยใช้ฐานข้อมูลของ ลูกค้าหรือลูกค้าที่มีศักยภาพในการสร้างการสื่อสารส่วนบุคคลเพื่อส่งเสริมผลิตภัณฑ์หรือบริการเพื่อจุดประสงค์ทางการตลาด วิธีการสื่อสารสามารถสื่อใด ๆ แอดเดรสได้เช่นเดียวกับการตลาดทางตรง ความแตกต่างระหว่างการตลาดแบบตรงและฐานข้อมูลเกิดจากความสนใจที่ได้รับจากการวิเคราะห์ข้อมูล การตลาดฐานข้อมูลเน้นการใช้เทคนิคทางสถิติเพื่อพัฒนารูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าซึ่งจะนำมาใช้เพื่อเลือกลูกค้าสำหรับการติดต่อสื่อสาร เป็นผลให้นักการตลาดฐานข้อมูลมีแนวโน้มที่จะเป็นผู้ใช้งานคลังข้อมูลจำนวนมากเนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับลูกค้าเพิ่มโอกาสที่จะสร้างโมเดลที่ถูกต้องมากขึ้น ข้อมูลเพิ่มเติม Forecasting Analysis Forecasting เป็นกระบวนการประมาณในสถานการณ์ที่ไม่รู้จัก การคาดการณ์เป็นคำที่คล้ายกัน แต่โดยทั่วไปและโดยทั่วไปหมายถึงการประมาณค่าของชุดข้อมูลเวลาข้อมูลตัดขวางหรือตามยาว Forecasting is commonly used in discussion of time-series data. Time series methods use historical data as the basis for estimating future outcomes. Moving average Exponential smoothing Extrapolation Linear prediction Trend estimation Growth curve Some forecasting methods use the assumption that it is possible to identify the underlying factors that might influence the variable that is being forecasted. For example, sales of umbrellas might be associated with weather conditions. If the causes are understood, projections of the influencing variables can be made and used in the forecast.Regression analysis using linear regression or non-linear regression Autoregressive moving average (ARMA) Autoregressive integrated moving average (ARIMA) e.g. Box-Jenkins Econometrics In statistics, regression analysis is the process used to estimate the parameter values of a function, in which the function predicts the value of a response variable in terms of the values of other variables. There are many methods developed to fit functions and these methods typically depend on the type of function being used. An autoregressive integrated moving average (ARIMA) model is a generalization of an autoregressive moving average or (ARMA) model. These models are fitted to time series data either to better understand the data or to predict future points in the series. The model is generally referred to as an ARIMA(p,d,q) model where p, d, and q are integers greater than or equal to zero and refer to the order of the autoregressive, integrated, and moving average parts of the model respectively. More Info Data Mining Data mining is the process of automatically searching large volumes of data for patterns. It is usually used by businesses and other organizations, but is increasingly used in the sciences to extract information from the enormous data sets generated by modern experimentation. Although data mining is a relatively new term, the technology is not. Companies for a long time have used powerful computers to sift through volumes of data such as supermarket scanner data, and produce market research reports. Continuous innovations in computer processing power, disk storage, and statistical software are dramatically increasing the accuracy and usefulness of analysis. Data mining identifies trends within data that go beyond simple analysis. Through the use of sophisticated algorithms, users have the ability to identify key attributes of business processes and target opportunities. The term data mining is often used to apply to the two separate processes of knowledge discovery and prediction. Knowledge discovery provides explicit information that has a readable form and can be understood by a user. Forecasting, or predictive modeling provides predictions of future events and may be transparent and readable in some approaches (e.g. rule based systems) and opaque in others such as neural networks. Moreover, some data mining systems such as neural networks are inherently geared towards prediction rather than knowledge discovery. More Info Data Cleansing Data mining is the process of automatically searching large volumes of data for patterns. It is usually used by businesses and other organizations, but is increasingly used in the sciences to extract information from the enormous data sets generated by modern experimentation. Although data mining is a relatively new term, the technology is not. Companies for a long time have used powerful computers to sift through volumes of data such as supermarket scanner data, and produce market research reports. Continuous innovations in computer processing power, disk storage, and statistical software are dramatically increasing the accuracy and usefulness of analysis. Data mining identifies trends within data that go beyond simple analysis. Through the use of sophisticated algorithms, users have the ability to identify key attributes of business processes and target opportunities. The term data mining is often used to apply to the two separate processes of knowledge discovery and prediction. Knowledge discovery provides explicit information that has a readable form and can be understood by a user. Forecasting, or predictive modeling provides predictions of future events and may be transparent and readable in some approaches (e.g. rule based systems) and opaque in others such as neural networks. Moreover, some data mining systems such as neural networks are inherently geared towards prediction rather than knowledge discovery. More Info Data Integration Data integration is the process of combining data residing at different sources and providing the user with a unified view of these data. This process emerges in a variety of situations both commercial (when two similar companies need to merge their databases) and scientific (combining research results from different bioinformatics repositories). Data integration appears with increasing frequency as the volume and the need to share existing data explodes. It has been the focus of extensive theoretical work and numerous open problems remain to be solved. In management practice, data integration is frequently called Enterprise Information Integration.
ลูกโลก แลกเปลี่ยน   -   &   -   เดินทาง - Ltd   ชัยปุระ
ต่างประเทศ ซื้อขาย ระบบ นามธรรม