Einführung in ARIMA: Nichtseasonal-Modelle ARIMA (p, d, q) Prognosegleichung: ARIMA-Modelle sind in der Theorie die allgemeinste Klasse von Modellen für die Prognose einer Zeitreihe, die gemacht werden kann, um 8220stationary8221 durch differencing (wenn nötig), vielleicht In Verbindung mit nichtlinearen Transformationen wie Logging oder Deflating (falls erforderlich). Eine zufällige Variable, die eine Zeitreihe ist, ist stationär, wenn ihre statistischen Eigenschaften alle über die Zeit konstant sind. Eine stationäre Serie hat keinen Trend, ihre Variationen um ihre Mittel haben eine konstante Amplitude, und es wackelt in einer konsistenten Weise. D. h. seine kurzzeitigen zufälligen Zeitmuster sehen immer in einem statistischen Sinn gleich aus. Die letztere Bedingung bedeutet, daß ihre Autokorrelationen (Korrelationen mit ihren eigenen vorherigen Abweichungen vom Mittelwert) über die Zeit konstant bleiben oder äquivalent, daß sein Leistungsspektrum über die Zeit konstant bleibt. Eine zufällige Variable dieses Formulars kann (wie üblich) als eine Kombination von Signal und Rauschen betrachtet werden, und das Signal (wenn man offensichtlich ist) könnte ein Muster der schnellen oder langsamen mittleren Reversion oder sinusförmigen Oszillation oder eines schnellen Wechsels im Zeichen sein , Und es könnte auch eine saisonale Komponente haben. Ein ARIMA-Modell kann als 8220filter8221 betrachtet werden, das versucht, das Signal vom Rauschen zu trennen, und das Signal wird dann in die Zukunft extrapoliert, um Prognosen zu erhalten. Die ARIMA-Prognosegleichung für eine stationäre Zeitreihe ist eine lineare (d. h. regressionstypische) Gleichung, bei der die Prädiktoren aus Verzögerungen der abhängigen Variablen und Verzögerungen der Prognosefehler bestehen. Das heißt: vorhergesagter Wert von Y eine Konstante undeiner gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten von Y und einer gewichteten Summe von einem oder mehreren neueren Werten der Fehler. Wenn die Prädiktoren nur aus verzögerten Werten von Y bestehen, ist es ein reines autoregressives Modell (8220 selbst-regressed8221), das nur ein Spezialfall eines Regressionsmodells ist und mit Standardregressionssoftware ausgestattet werden kann. Zum Beispiel ist ein autoregressives (8220AR (1) 8221) Modell erster Ordnung für Y ein einfaches Regressionsmodell, bei dem die unabhängige Variable nur Y um eine Periode (LAG (Y, 1) in Statgraphics oder YLAG1 in RegressIt hinterlässt). Wenn einige der Prädiktoren die Fehler der Fehler sind, ist es ein ARIMA-Modell, es ist kein lineares Regressionsmodell, denn es gibt keine Möglichkeit, 828last period8217s error8221 als unabhängige Variable anzugeben: Die Fehler müssen auf einer Periodenperiode berechnet werden Wenn das Modell an die Daten angepasst ist. Aus technischer Sicht ist das Problem bei der Verwendung von verzögerten Fehlern als Prädiktoren, dass die Vorhersagen des Modells8217 nicht lineare Funktionen der Koeffizienten sind. Obwohl sie lineare Funktionen der vergangenen Daten sind. So müssen Koeffizienten in ARIMA-Modellen, die verzögerte Fehler enthalten, durch nichtlineare Optimierungsmethoden (8220hill-climbing8221) geschätzt werden, anstatt nur ein Gleichungssystem zu lösen. Das Akronym ARIMA steht für Auto-Regressive Integrated Moving Average. Die Verzögerungen der stationärisierten Serien in der Prognosegleichung werden als quartalspezifische Begriffe bezeichnet, die Verzögerungen der Prognosefehler werden als quadratische Begrenzungsterme bezeichnet, und eine Zeitreihe, die differenziert werden muss, um stationär zu sein, wird als eine quotintegrierte Quotversion einer stationären Serie bezeichnet. Random-Walk - und Random-Trend-Modelle, autoregressive Modelle und exponentielle Glättungsmodelle sind alle Sonderfälle von ARIMA-Modellen. Ein Nicht-Seasonal-ARIMA-Modell wird als ein Quoten-Modell von quaremA (p, d, q) klassifiziert, wobei p die Anzahl der autoregressiven Terme ist, d die Anzahl der für die Stationarität benötigten Nichtseasondifferenzen und q die Anzahl der verzögerten Prognosefehler in Die Vorhersagegleichung. Die Prognosegleichung wird wie folgt aufgebaut. Zuerst bezeichne y die d-te Differenz von Y. Das bedeutet: Beachten Sie, dass die zweite Differenz von Y (der Fall d2) nicht der Unterschied von 2 Perioden ist. Vielmehr ist es der erste Unterschied zwischen dem ersten Unterschied. Welches das diskrete Analog einer zweiten Ableitung ist, d. h. die lokale Beschleunigung der Reihe und nicht deren lokaler Trend. In Bezug auf y. Die allgemeine Prognosegleichung lautet: Hier werden die gleitenden Durchschnittsparameter (9528217s) so definiert, dass ihre Zeichen in der Gleichung nach der von Box und Jenkins eingeführten Konventionen negativ sind. Einige Autoren und Software (einschließlich der R-Programmiersprache) definieren sie so, dass sie stattdessen Pluszeichen haben. Wenn tatsächliche Zahlen in die Gleichung gesteckt sind, gibt es keine Mehrdeutigkeit, aber it8217s wichtig zu wissen, welche Konvention Ihre Software verwendet, wenn Sie die Ausgabe lesen. Oft werden die Parameter dort mit AR (1), AR (2), 8230 und MA (1), MA (2), 8230 usw. bezeichnet. Um das entsprechende ARIMA-Modell für Y zu identifizieren, beginnen Sie mit der Bestimmung der Reihenfolge der Differenzierung (D) die Serie zu stationieren und die Brutto-Merkmale der Saisonalität zu entfernen, vielleicht in Verbindung mit einer abweichungsstabilisierenden Transformation wie Protokollierung oder Entleerung. Wenn Sie an dieser Stelle anhalten und vorhersagen, dass die differenzierte Serie konstant ist, haben Sie nur einen zufälligen Spaziergang oder ein zufälliges Trendmodell ausgestattet. Allerdings können die stationärisierten Serien immer noch autokorrelierte Fehler aufweisen, was darauf hindeutet, dass in der Prognosegleichung auch eine Anzahl von AR-Terme (p 8805 1) und einigen einigen MA-Terme (q 8805 1) benötigt werden. Der Prozess der Bestimmung der Werte von p, d und q, die am besten für eine gegebene Zeitreihe sind, wird in späteren Abschnitten der Noten (deren Links oben auf dieser Seite), aber eine Vorschau auf einige der Typen diskutiert werden Von nicht-seasonalen ARIMA-Modellen, die häufig angetroffen werden, ist unten angegeben. ARIMA (1,0,0) Autoregressives Modell erster Ordnung: Wenn die Serie stationär und autokorreliert ist, kann man sie vielleicht als Vielfaches ihres eigenen vorherigen Wertes und einer Konstante voraussagen. Die prognostizierte Gleichung in diesem Fall ist 8230which ist Y regressed auf sich selbst verzögerte um einen Zeitraum. Dies ist ein 8220ARIMA (1,0,0) constant8221 Modell. Wenn der Mittelwert von Y Null ist, dann wäre der konstante Term nicht enthalten. Wenn der Steigungskoeffizient 981 & sub1; positiv und kleiner als 1 in der Grße ist (er muß kleiner als 1 in der Grße sein, wenn Y stationär ist), beschreibt das Modell das Mittelwiederkehrungsverhalten, bei dem der nächste Periode8217s-Wert 981 mal als vorher vorausgesagt werden sollte Weit weg von dem Mittelwert als dieser Zeitraum8217s Wert. Wenn 981 & sub1; negativ ist, prognostiziert es ein Mittelrückkehrverhalten mit einem Wechsel von Zeichen, d. h. es sagt auch, daß Y unterhalb der mittleren nächsten Periode liegt, wenn es über dem Mittelwert dieser Periode liegt. In einem autoregressiven Modell zweiter Ordnung (ARIMA (2,0,0)) wäre auch ein Y-t-2-Term auf der rechten Seite und so weiter. Abhängig von den Zeichen und Größen der Koeffizienten könnte ein ARIMA (2,0,0) Modell ein System beschreiben, dessen mittlere Reversion in einer sinusförmig oszillierenden Weise stattfindet, wie die Bewegung einer Masse auf einer Feder, die zufälligen Schocks ausgesetzt ist . ARIMA (0,1,0) zufälliger Spaziergang: Wenn die Serie Y nicht stationär ist, ist das einfachste Modell für sie ein zufälliges Spaziergangmodell, das als Begrenzungsfall eines AR (1) - Modells betrachtet werden kann, in dem das autoregressive Koeffizient ist gleich 1, dh eine Serie mit unendlich langsamer mittlerer Reversion. Die Vorhersagegleichung für dieses Modell kann wie folgt geschrieben werden: wobei der konstante Term die mittlere Periodenänderung (dh die Langzeitdrift) in Y ist. Dieses Modell könnte als ein Nicht-Intercept-Regressionsmodell eingebaut werden, in dem die Die erste Differenz von Y ist die abhängige Variable. Da es (nur) eine nicht-seasonale Differenz und einen konstanten Term enthält, wird es als ein quotARIMA (0,1,0) Modell mit constant. quot eingestuft. Das random-walk-without - drift-Modell wäre ein ARIMA (0,1, 0) Modell ohne Konstante ARIMA (1,1,0) differenzierte Autoregressive Modell erster Ordnung: Wenn die Fehler eines zufälligen Walk-Modells autokorreliert werden, kann das Problem eventuell durch Hinzufügen einer Verzögerung der abhängigen Variablen zu der Vorhersagegleichung behoben werden - - ie Durch den Rücktritt der ersten Differenz von Y auf sich selbst um eine Periode verzögert. Dies würde die folgende Vorhersagegleichung ergeben: die umgewandelt werden kann Dies ist ein autoregressives Modell erster Ordnung mit einer Reihenfolge von Nicht-Seasonal-Differenzen und einem konstanten Term - d. h. Ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) ohne konstante, einfache exponentielle Glättung: Eine weitere Strategie zur Korrektur autokorrelierter Fehler in einem zufälligen Walk-Modell wird durch das einfache exponentielle Glättungsmodell vorgeschlagen. Erinnern Sie sich, dass für einige nichtstationäre Zeitreihen (z. B. diejenigen, die geräuschvolle Schwankungen um ein langsam variierendes Mittel aufweisen), das zufällige Wandermodell nicht so gut wie ein gleitender Durchschnitt von vergangenen Werten ausführt. Mit anderen Worten, anstatt die jüngste Beobachtung als die Prognose der nächsten Beobachtung zu nehmen, ist es besser, einen Durchschnitt der letzten Beobachtungen zu verwenden, um das Rauschen herauszufiltern und das lokale Mittel genauer zu schätzen. Das einfache exponentielle Glättungsmodell verwendet einen exponentiell gewichteten gleitenden Durchschnitt von vergangenen Werten, um diesen Effekt zu erzielen. Die Vorhersagegleichung für das einfache exponentielle Glättungsmodell kann in einer Anzahl von mathematisch äquivalenten Formen geschrieben werden. Eine davon ist die so genannte 8220error Korrektur8221 Form, in der die vorherige Prognose in Richtung des Fehlers eingestellt wird, die es gemacht hat: Weil e t-1 Y t-1 - 374 t-1 per Definition, kann dies wie folgt umgeschrieben werden : Das ist eine ARIMA (0,1,1) - ohne Konstante Prognose Gleichung mit 952 1 1 - 945. Dies bedeutet, dass Sie eine einfache exponentielle Glättung passen können, indem Sie es als ARIMA (0,1,1) Modell ohne Konstant und der geschätzte MA (1) - Koeffizient entspricht 1-minus-alpha in der SES-Formel. Erinnern daran, dass im SES-Modell das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Perioden-Prognosen 1 945 beträgt. Dies bedeutet, dass sie dazu neigen, hinter Trends oder Wendepunkten um etwa 1 945 Perioden zurückzukehren. Daraus folgt, dass das Durchschnittsalter der Daten in den 1-Periodenprognosen eines ARIMA (0,1,1) - without-constant-Modells 1 (1 - 952 1) beträgt. So, zum Beispiel, wenn 952 1 0.8, ist das Durchschnittsalter 5. Wenn 952 1 sich nähert, wird das ARIMA (0,1,1) - without-konstantes Modell zu einem sehr langfristigen gleitenden Durchschnitt und als 952 1 Nähert sich 0 wird es zu einem zufälligen Walk-ohne-Drift-Modell. Was ist der beste Weg, um Autokorrelation zu korrigieren: Hinzufügen von AR-Terme oder Hinzufügen von MA-Terme In den vorangegangenen zwei Modellen, die oben diskutiert wurden, wurde das Problem der autokorrelierten Fehler in einem zufälligen Walk-Modell auf zwei verschiedene Arten festgelegt: durch Hinzufügen eines verzögerten Wertes der differenzierten Serie Zur Gleichung oder Hinzufügen eines verzögerten Wertes des Prognosefehlers. Welcher Ansatz ist am besten Eine Faustregel für diese Situation, die später noch ausführlicher erörtert wird, ist, dass eine positive Autokorrelation in der Regel am besten durch Hinzufügen eines AR-Termes zum Modell behandelt wird und eine negative Autokorrelation wird meist am besten durch Hinzufügen eines MA Begriff. In geschäftlichen und ökonomischen Zeitreihen entsteht oftmals eine negative Autokorrelation als Artefakt der Differenzierung. (Im Allgemeinen verringert die Differenzierung die positive Autokorrelation und kann sogar einen Wechsel von positiver zu negativer Autokorrelation verursachen.) So wird das ARIMA (0,1,1) - Modell, in dem die Differenzierung von einem MA-Term begleitet wird, häufiger als ein ARIMA (1,1,0) Modell. ARIMA (0,1,1) mit konstanter, einfacher, exponentieller Glättung mit Wachstum: Durch die Implementierung des SES-Modells als ARIMA-Modell erhalten Sie gewisse Flexibilität. Zunächst darf der geschätzte MA (1) - Koeffizient negativ sein. Dies entspricht einem Glättungsfaktor größer als 1 in einem SES-Modell, was in der Regel nicht durch das SES-Modell-Anpassungsverfahren erlaubt ist. Zweitens haben Sie die Möglichkeit, einen konstanten Begriff im ARIMA-Modell einzubeziehen, wenn Sie es wünschen, um einen durchschnittlichen Trend ungleich Null abzuschätzen. Das ARIMA (0,1,1) - Modell mit Konstante hat die Vorhersagegleichung: Die Prognosen von einem Periodenvorhersage aus diesem Modell sind qualitativ ähnlich denen des SES-Modells, mit der Ausnahme, dass die Trajektorie der Langzeitprognosen typischerweise ein Schräge Linie (deren Steigung gleich mu ist) anstatt einer horizontalen Linie. ARIMA (0,2,1) oder (0,2,2) ohne konstante lineare exponentielle Glättung: Lineare exponentielle Glättungsmodelle sind ARIMA-Modelle, die zwei Nichtseason-Differenzen in Verbindung mit MA-Terme verwenden. Der zweite Unterschied einer Reihe Y ist nicht einfach der Unterschied zwischen Y und selbst, der um zwei Perioden verzögert ist, sondern vielmehr der erste Unterschied der ersten Differenz - i. e. Die Änderung der Änderung von Y in der Periode t. Somit ist die zweite Differenz von Y in der Periode t gleich (Y t - Y t - 1) - (Y t - 1 - Y t - 2) Y t - 2Y t - 1 Y t - 2. Eine zweite Differenz einer diskreten Funktion ist analog zu einer zweiten Ableitung einer stetigen Funktion: sie misst die quotaccelerationquot oder quotcurvaturequot in der Funktion zu einem gegebenen Zeitpunkt. Das ARIMA (0,2,2) - Modell ohne Konstante prognostiziert, dass die zweite Differenz der Serie gleich einer linearen Funktion der letzten beiden Prognosefehler ist: die umgeordnet werden kann: wobei 952 1 und 952 2 die MA (1) und MA (2) Koeffizienten Dies ist ein allgemeines lineares exponentielles Glättungsmodell. Im Wesentlichen das gleiche wie Holt8217s Modell, und Brown8217s Modell ist ein Sonderfall. Es verwendet exponentiell gewichtete Bewegungsdurchschnitte, um sowohl eine lokale Ebene als auch einen lokalen Trend in der Serie abzuschätzen. Die langfristigen Prognosen von diesem Modell konvergieren zu einer geraden Linie, deren Hang hängt von der durchschnittlichen Tendenz, die gegen Ende der Serie beobachtet wird. ARIMA (1,1,2) ohne konstante gedämpfte Trend-lineare exponentielle Glättung. Dieses Modell wird in den beiliegenden Folien auf ARIMA-Modellen dargestellt. Es extrapoliert den lokalen Trend am Ende der Serie, aber erhebt es bei längeren Prognosehorizonten, um eine Note des Konservatismus einzuführen, eine Praxis, die empirische Unterstützung hat. Sehen Sie den Artikel auf quotWhy der Damped Trend Workquot von Gardner und McKenzie und die quotGolden Rulequot Artikel von Armstrong et al. für Details. Es ist grundsätzlich ratsam, an Modellen zu bleiben, bei denen mindestens eines von p und q nicht größer als 1 ist, dh nicht versuchen, ein Modell wie ARIMA (2,1,2) zu passen, da dies wahrscheinlich zu Überfüllung führen wird Und quotcommon-factorquot-Themen, die ausführlicher in den Anmerkungen zur mathematischen Struktur von ARIMA-Modellen diskutiert werden. Spreadsheet-Implementierung: ARIMA-Modelle wie die oben beschriebenen sind einfach in einer Kalkulationstabelle zu implementieren. Die Vorhersagegleichung ist einfach eine lineare Gleichung, die sich auf vergangene Werte der ursprünglichen Zeitreihen und vergangene Werte der Fehler bezieht. So können Sie eine ARIMA-Prognosekalkulationstabelle einrichten, indem Sie die Daten in Spalte A, die Prognoseformel in Spalte B und die Fehler (Daten minus Prognosen) in Spalte C speichern. Die Prognoseformel in einer typischen Zelle in Spalte B wäre einfach Ein linearer Ausdruck, der sich auf Werte in vorangehenden Zeilen der Spalten A und C bezieht, multipliziert mit den entsprechenden AR - oder MA-Koeffizienten, die in anderen Zellen auf der Spreadsheet gespeichert sind. EViews 8 Feature List EViews 8 bietet eine umfangreiche Palette an leistungsstarken Funktionen für Datenhandling, Statistik und Ökonometrische Analyse, Prognose und Simulation, Datenpräsentation und Programmierung. Während wir nicht alles auflisten können, bietet die folgende Liste einen Einblick in die wichtigen EViews-Features: Basic Data Handling Numerische, alphanumerische (String) und Datumsreihen-Etiketten. Umfangreiche Bibliothek von Operatoren und statistische, mathematische, Datums - und String-Funktionen. Leistungsstarke Sprache für Ausdrucksbearbeitung und Umwandlung vorhandener Daten mit Operatoren und Funktionen. Proben und Musterobjekte erleichtern die Bearbeitung von Datenmengen. Unterstützung für komplexe Datenstrukturen, einschließlich regelmäßiger Daten, unregelmäßig datierte Daten, Querschnittsdaten mit Beobachtungskennungen, datierten und undated-Panel-Daten. Mehrseitige Workfiles. EViews native, disk-basierte Datenbanken bieten leistungsstarke Abfrage-Funktionen und Integration mit EViews Workfiles. Konvertieren von Daten zwischen EViews und verschiedenen Tabellenkalkulations-, Statistik - und Datenbankformaten, einschließlich (aber nicht beschränkt auf): Microsoft Access - und Excel-Dateien (einschließlich. XSLX und. XLSM), Gauss Dataset-Dateien, SAS-Transportdateien, SPSS-native und portable Dateien, Stata-Dateien, roh formatierte ASCII-Text - oder Binärdateien, HTML - oder ODBC-Datenbanken und Abfragen (ODBC-Unterstützung wird nur in der Enterprise Edition bereitgestellt). OLE-Unterstützung für die Verknüpfung von EViews-Ausgabe, einschließlich Tabellen und Grafiken, zu anderen Paketen, einschließlich Microsoft Excel, Word und Powerpoint. OLEDB-Unterstützung für das Lesen von EViews Workfiles und Datenbanken mit OLEDB-fähigen Clients oder benutzerdefinierten Programmen. Unterstützung für FRED (Federal Reserve Economic Data) Datenbanken. Enterprise Edition Unterstützung für Global Insight DRIPro und DRIBase, Haver Analytics DLX, FAME, EcoWin, Datastream, FactSet und Moodys Economy Datenbanken. Das EViews Microsoft Excel Add-In ermöglicht es Ihnen, Daten aus EViews Workfiles und Datenbanken aus Excel zu verknüpfen oder zu importieren. Drag-and-Drop-Unterstützung für das Lesen von Daten einfach Dateien in EViews für die automatische Umwandlung von fremden Daten in das EViews Workfile-Format. Leistungsstarke Werkzeuge für die Erstellung neuer Workfile-Seiten aus Werten und Daten in bestehenden Serien. Match Merge, Join, Append, Subset, Größe, Sortierung und Umformung (Stack und Unstack) Workfiles. Einfach zu bedienende automatische Frequenzumwandlung beim Kopieren oder Verknüpfen von Daten zwischen Seiten unterschiedlicher Frequenz. Frequenzumwandlung und Matchmailing unterstützen dynamische Aktualisierung, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern. Automatische Aktualisierung von Formel-Serien, die automatisch neu berechnet werden, wenn sich die zugrunde liegenden Daten ändern. Einfach zu bedienende Frequenzumwandlung, einfach kopieren oder verknüpfen Daten zwischen Seiten unterschiedlicher Frequenz. Werkzeuge zur Neuabtastung und Zufallszahlengenerierung zur Simulation. Zufallszahlengenerierung für 18 verschiedene Verteilungsfunktionen mit drei verschiedenen Zufallszahlengeneratoren. Time Series Data Handling Integrierte Unterstützung für die Bearbeitung von Daten und Zeitreihen (sowohl regelmäßig als auch unregelmäßig). Unterstützung für gemeinsame regelmäßige Häufigkeitsdaten (jährlich, halbjährlich, vierteljährlich, monatlich, zweimonatlich, vierzehn Tage, zehntägig, wöchentlich, täglich - 5 Tage Woche, täglich - 7 Tage Woche). Unterstützung für hochfrequente (intraday) Daten, die Stunden, Minuten und Sekunden Frequenzen erlauben. Darüber hinaus gibt es eine Reihe von weniger häufig auftretenden regelmäßigen Frequenzen, darunter Multi-Jahr, Bimonthly, Fortnight, Zehn-Tag und Täglich mit einer beliebigen Reihe von Tagen der Woche. Spezielle Zeitreihen-Funktionen und Operatoren: Verzögerungen, Unterschiede, Log-Differenzen, gleitende Durchschnitte, etc. Frequenzumwandlung: verschiedene High-to-Low und Low-to-High. Exponentielle Glättung: Single, Double, Holt-Winters und ETS Glättung. Eingebaute Werkzeuge zum Aufhellen der Regression. Hodrick-Prescott-Filterung Band-Pass (Frequenz) Filter: Baxter-King, Christiano-Fitzgerald feste Länge und volle Probe asymmetrische Filter. Saisonale Anpassung: Volkszählung X-13, X-12-ARIMA, TramoSeats, gleitender Durchschnitt. Interpolation, um fehlende Werte innerhalb einer Serie auszufüllen: Linear, Log-Linear, Catmull-Rom Spline, Cardinal Spline. Statistik Grunddaten Zusammenfassungen Zusammenfassungen der Zusammenfassungen. Tests der Gleichheit: T-Tests, ANOVA (ausgewogen und unausgewogen, mit oder ohne heteroskedastische Abweichungen), Wilcoxon, Mann-Whitney, Median Chi-Platz, Kruskal-Wallis, van der Waerden, F-Test, Siegel-Tukey, Bartlett , Levene, Brown-Forsythe. Einweg-Tabellierungs-Kreuztabellen mit Assoziationsmaßstäben (Phi Coefficient, Cramers V, Contingency Coefficient) und Unabhängigkeitstests (Pearson Chi-Square, Likelihood Ratio G2). Kovarianz - und Korrelationsanalyse einschließlich Pearson, Spearman Rangordnung, Kendalls tau-a und tau-b und Teilanalyse. Hauptkomponentenanalyse einschließlich Scree-Plots, Biplots und Beladungsplots sowie gewichtete Komponenten-Score-Berechnungen. Faktoranalyse ermöglicht die Berechnung von Assoziationsmaßstäben (einschließlich Kovarianz und Korrelation), Eindeutigkeitsschätzungen, Faktorbelastungsschätzungen und Faktorzahlen sowie die Durchführung von Schätzdiagnosen und Faktorrotation mit einer von über 30 verschiedenen orthogonalen und schrägen Methoden. Empirische Verteilungsfunktion (EDF) Tests für den Normalen, Exponential, Extremwert, Logistik, Chi-Quadrat, Weibull oder Gamma-Verteilungen (Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Cramer-von Mises, Anderson-Darling, Watson). Histogramme, Häufigkeitspolygone, Kantenfrequenz-Polygone, durchschnittlich verschobene Histogramme, CDF-Überlebens-Quantil, Quantil-Quantil, Kerndichte, theoretische Verteilungen, Boxplots. Scatterplots mit parametrischen und nicht parametrischen Regressionslinien (LOWESS, lokales Polynom), Kernregression (Nadaraya-Watson, lokales lineares, lokales Polynom). Oder Vertrauenslipsen. Zeitreihe Autokorrelation, partielle Autokorrelation, Kreuzkorrelation, Q-Statistik. Granger Kausalitätstests, einschließlich Panel Granger Kausalität. Einheit Wurzeltests: Augmented Dickey-Fuller, GLS transformiert Dickey-Fuller, Phillips-Perron, KPSS, Eliot-Richardson-Stock Point Optimal, Ng-Perron. Kointegrationstests: Johansen, Engle-Granger, Phillips-Ouliaris, Park hinzugefügt Variablen und Hansen Stabilität. Unabhängigkeitstests: Brock, Dechert, Scheinkman und LeBaron Varianz-Verhältnis-Tests: Lo und MacKinlay, Kim Wildbootstrap, Wrights Rang, Rank-Score und Sign-Tests. Wald und mehrere Vergleichsvarianz-Verhältnis-Tests (Richardson und Smith, Chow und Denning). Langzeitvarianz und Kovarianzberechnung: symmetrische oder oder einseitige Langzeitkovarianzen mit nichtparametrischem Kernel (Newey-West 1987, Andrews 1991), parametrischer VARHAC (Den Haan und Levin 1997) und vorgewählter Kernel (Andrews und Monahan 1992) Methoden. Darüber hinaus unterstützt EViews Andrews (1991) und Newey-West (1994) automatische Bandbreitenauswahlmethoden für Kernelschätzer und informationskriterienbasierte Verzögerungslängenauswahlmethoden für VARHAC und Prewhitening Schätzung. Panel - und Pool-By-Group - und By-Period-Statistiken und Tests. Einheit Wurzeltests: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher, Hadri. Kointegrationstests: Pedroni, Kao, Maddala und Wu. Panel in Serie Kovarianzen und Hauptkomponenten. Dumitrescu-Hurlin (2012) Tafelkausalitätstests Schätzung Regression Lineare und nichtlineare gewöhnliche kleinste Quadrate (multiple Regression). Lineare Regression mit PDLs auf beliebig viele unabhängige Variablen. Robuste Regression Analytische Derivate für nichtlineare Schätzung. Gewichtete kleinste Quadrate Weiß und Newey-West robuste Standardfehler. HAC-Standardfehler können unter Verwendung von nichtparametrischen Kernel-, parametrischen VARHAC - und vorgewalzten Kernel-Methoden berechnet werden und erlauben Andrews und Newey-West automatische Bandbreitenauswahlverfahren für Kernelschätzer und informationskriterienbasierte Verzögerungslängenauswahlverfahren für VARHAC und Prewhitening Schätzung. Lineare Quantilregression und kleinste absolute Abweichungen (LAD), einschließlich der Hubers Sandwich - und Bootstrapping-Kovarianzberechnungen. Stufenweise Regression mit 7 verschiedenen Auswahlverfahren. ARMA und ARMAX Lineare Modelle mit autoregressiven gleitenden durchschnittlichen, saisonalen autoregressiven und saisonalen gleitenden durchschnittlichen Fehlern. Nichtlineare Modelle mit AR - und SAR-Spezifikationen. Schätzung mit der Backcasting-Methode von Box und Jenkins oder durch bedingte kleinste Quadrate. Instrumental-Variablen und GMM Lineare und nichtlineare zweistufige kleinste Quadrate instrumentelle Variablen (2SLSIV) und generalisierte Methode der Momente (GMM) Schätzung. Lineare und nichtlineare 2SLSIV-Schätzung mit AR - und SAR-Fehlern. Begrenzte Informationen Maximum Likelihood (LIML) und K-Klasse Schätzung. Große Auswahl an GMM-Gewichtungsmatrix-Spezifikationen (White, HAC, User-bereitgestellt) mit Kontrolle über die Gewichtsmatrix-Iteration. GMM-Schätzoptionen umfassen die kontinuierliche Aktualisierung der Schätzung (CUE) und eine Vielzahl neuer Standardfehleroptionen, einschließlich Windmeijer-Standardfehler. Die IVGMM-spezifische Diagnostik umfasst den Instrumenten-Orthogonalitätstest, einen Regressor-Endogenitätstest, einen schwachen Instrumententest und einen GMM-spezifischen Haltepunkttest ARCHGARCH GARCH (p, q), EGARCH, TARCH, Component GARCH, Power ARCH, Integrated GARCH. Die lineare oder nichtlineare Mittelgleichung kann sowohl ARCH - als auch ARMA-Terme umfassen, sowohl die Mittel - als auch die Varianzgleichungen erlauben exogene Variablen. Normal, Schüler t und generalisierte Fehlerverteilungen. Bollerslev-Wooldridge robuste Standardfehler. In - und Out-of-Probe-Prognosen der bedingten Varianz und Mittelwert und permanente Komponenten. Begrenzte abhängige Variable Modelle Binär Logit, Probit und Gompit (Extreme Value). Bestellt Logit, Probit und Gompit (Extreme Value). Zensierte und abgeschnittene Modelle mit normalen, logistischen und extremen Wertfehlern (Tobit, etc.). Zählmodelle mit Poisson, negativen Binomial - und Quasi-Maximum-Likelihood (QML) Spezifikationen. Heckman Selection Modelle. HuberWhite robuste Standardfehler Count-Modelle unterstützen generalisierte lineare Modell - oder QML-Standardfehler. Hosmer-Lemeshow und Andrews Goodness-of-Fit-Tests für Binärmodelle. Einfache Speicherung von Ergebnissen (einschließlich verallgemeinerter Residuen und Gradienten) zu neuen EViews Objekten für weitere Analysen. Die allgemeine GLM-Schätzmaschine kann verwendet werden, um mehrere dieser Modelle abzuschätzen, mit der Möglichkeit, robuste Kovarianzen einzuschließen. Panel DataPooled Time Series, Querschnittsdaten Lineare und nichtlineare Schätzung mit additivem Querschnitt und zeitlich festgelegten oder zufälligen Effekten. Wahl der quadratischen Einschätzer (QUEs) für Komponentenabweichungen in zufälligen Effektmodellen: Swamy-Arora, Wallace-Hussain, Wansbeek-Kapteyn. 2SLSIV Schätzung mit Querschnitt und Periode feste oder zufällige Effekte. Schätzung mit AR-Fehlern mit nichtlinearen kleinsten Quadraten auf einer transformierten Spezifikation Generalisierte kleinste Quadrate, verallgemeinerte 2SLSIV-Schätzung, GMM-Schätzung, die für Querschnitts - oder Perioden-heteroskedastische und korrelierte Spezifikationen erlaubt. Lineare dynamische Panel-Datenschätzung mit ersten Differenzen oder orthogonalen Abweichungen mit periodenspezifischen vorgegebenen Instrumenten (Arellano-Bond). Panel serielle Korrelationstests (Arellano-Bond). Robuste Standardfehlerberechnungen beinhalten sieben Arten von robusten White - und Panel-korrigierten Standardfehlern (PCSE). Prüfung von Koeffizientenbeschränkungen, weggelassenen und redundanten Variablen, Hausman-Test auf korrelierte zufällige Effekte. Platten-Wurzeltests: Levin-Lin-Chu, Breitung, Im-Pesaran-Shin, Fisher-Test mit ADF - und PP-Tests (Maddala-Wu, Choi), Hadri. Panel-Kointegrationsschätzung: Vollständig modifizierte OLS (FMOLS, Pedroni 2000) oder Dynamic Ordinary Least Squares (DOLS, Kao und Chaing 2000, Mark und Sul 2003). Generalisierte Linearmodelle Normal, Poisson, Binomial, Negative Binomial, Gamma, Inverse Gaussian, Exponential Mena, Power Mittel, Binomial Squared Familien. Identity, Log, Log-Komplement, Logit, Probit, Log-Log, kostenlos Log-Log, Inverse, Power, Power Odds Ratio, Box-Cox, Box-Cox Odds Ratio Link-Funktionen. Vorherige Varianz und Frequenzgewichtung. Fixed, Pearson Chi-Sq, Abweichung und benutzerdefinierte Dispersion Spezifikationen. Unterstützung für QML Schätzung und Prüfung. Quadratic Hill Climbing, Newton-Raphson, IRLS - Fisher Scoring und BHHH Schätzalgorithmen. Ordentliche Koeffizienten Kovarianzen berechnet mit erwarteten oder beobachteten Hessischen oder das äußere Produkt der Gradienten. Robuste Kovarianz schätzt mit GLM, HAC oder HuberWhite Methoden. Einzelne Gleichung Kointegrierende Regression Unterstützung für drei voll effiziente Schätzmethoden, voll modifizierte OLS (Phillips und Hansen 1992), Canonical Cointegrating Regression (Park 1992) und Dynamic OLS (Saikkonen 1992, Stock und Watson 1993 Engle und Granger (1987) und Phillips und Ouliaris (1990) Restbasierte Tests, Hansens (1992b) Instabilitätstest und Parks (1992) hinzugefügt Variablen Test Flexible Spezifikation der Trend und deterministischen Regressoren in der Gleichung und Cointegration Regressoren Spezifikation. Vollständig vorgestellten Schätzung der langfristigen Abweichungen für FMOLS und CCR Automatische oder feste Verzögerungsauswahl für DOLS-Verzögerungen und - Leitungen und für langwierige Varianz-Whitening-Regression Rescaled OLS und robuste Standardfehlerberechnungen für DOLS Benutzerdefinierte Maximum Likelihood Verwenden Sie Standard-EViews-Serienausdrücke, um die Log-Likelihood-Beiträge zu beschreiben. Beispiele für multinomiale und bedingte Logit-, Box-Cox-Transformationsmodelle, Ungleichgewichts-Switching-Modelle, Probit-Modelle mit heteroskedastischen Fehlern, verschachteltem Logit, Heckman-Probenauswahl und Weibull-Gefahrenmodellen. Systeme der Gleichungen Lineare und nichtlineare Schätzung. Least Quadrate, 2SLS, Gleichung gewichtete Schätzung, scheinbar nicht zusammenhängende Regression, dreistufige Least Quadrate GMM mit Weiß - und HAC-Gewichtungsmatrizen. AR-Schätzung mit nichtlinearen kleinsten Quadraten auf einer transformierten Spezifikation. Vollständige Information Maximum Likelihood (FIML). Schätzung der strukturellen Faktorisierungen in VARs durch Auferlegung kurz - oder langfristiger Beschränkungen. Bayesischen VARs. Impulsantwortfunktionen in verschiedenen tabellarischen und grafischen Formaten mit Standardfehler, die analytisch oder nach Monte-Carlo-Methoden berechnet wurden. Impulsantwortstöße, berechnet aus Cholesky-Faktorisierung, Ein-Einheits - oder Ein-Standard-Abweichungsresten (Ignorieren von Korrelationen), generalisierten Impulsen, Strukturfaktorisierung oder einer benutzerdefinierten Vektormatrixform. Eingehende und testen Sie lineare Einschränkungen für die Kointegrationsbeziehungen und die Anpassungskoeffizienten in VEC-Modellen. Anzeigen oder Erzeugen von Kointegrationsbeziehungen aus geschätzten VEC-Modellen. Umfangreiche Diagnostik einschließlich: Granger Kausalitätstests, gemeinsame Verzögerungsausschlussprüfungen, Nachhaltigkeitskriterienauswertung, Korrelogramme, Autokorrelation, Normalität und Heteroskedastiktests, Kointegrationstests, andere multivariate Diagnostik. Multivariate ARCH Bedingte Konstante Korrelation (p, q), Diagonale VECH (p, q), Diagonale BEKK (p, q), mit asymmetrischen Begriffen. Umfangreiche Parametrierungswahl für die Diagonal-VECHs-Koeffizientenmatrix. Exogene Variablen, die in den Mittel - und Varianzgleichungen nichtlinear und AR-Terme erlaubt sind, die in den mittleren Gleichungen erlaubt sind. Bollerslev-Wooldridge robuste Standardfehler. Normal oder Schüler t multivariate Fehlerverteilung Eine Auswahl von analytischen oder (schnellen oder langsamen) numerischen Derivaten. (Analytics-Derivate, die für einige komplexe Modelle nicht verfügbar sind) Generieren Sie Kovarianz, Varianz oder Korrelation in verschiedenen tabellarischen und grafischen Formaten aus geschätzten ARCH-Modellen. State Space Kalman-Filteralgorithmus zur Schätzung von benutzerdefinierten Einzel - und Multiequations-Strukturmodellen. Exogene Variablen in der Zustandsgleichung und vollständig parametrisierte Varianzspezifikationen. Generieren Sie einstufige Vorwärts-, gefilterte oder geglättete Signale, Zustände und Fehler. Beispiele umfassen zeitvariable Parameter, multivariate ARMA und quasilikelihood stochastische Volatilitätsmodelle. Testen und Auswerten Tatsächliche, montierte, verbleibende Grundstücke. Wald-Tests für lineare und nichtlineare Koeffizienten Einschränkungen Vertrauen Ellipsen zeigt die gemeinsame Konfidenz Region von zwei Funktionen der geschätzten Parameter. Andere Koeffizientendiagnosen: Standardisierte Koeffizienten und Koeffizientenelastizitäten, Konfidenzintervalle, Varianzinflationsfaktoren, Koeffizientenabweichungszerlegungen. Ausgelassene und redundante Variablen LR-Tests, restliche und quadrierte Restkorrelogramme und Q-Statistiken, Rest-Serien-Korrelation und ARCH-LM-Tests. Weiß, Breusch-Pagan, Godfrey, Harvey und Glejser Heteroskedastentests. Stabilitätsdiagnostik: Chow-Breakpoint - und Prognosetests, Quandt-Andrews unbekannter Breakpoint-Test, Bai-Perron-Breakpoint-Tests, Ramsey-RESET-Tests, OLS-rekursive Schätzung, Einflussstatistik, Leverage-Plots. ARMA-Gleichungsdiagnose: Graphen oder Tabellen der inversen Wurzeln des AR - und MA-charakteristischen Polynoms, vergleichen das theoretische (geschätzte) Autokorrelationsmuster mit dem tatsächlichen Korrelationsmuster für die Strukturreste, zeigen die ARMA-Impulsantwort auf einen Innovationsschock und die ARMA-Frequenz an Spektrum. Einfache Ergebnisse (Koeffizienten, Koeffizienten Kovarianz Matrizen, Residuen, Gradienten, etc.) zu EViews Objekte für weitere Analyse. Siehe auch Schätzung und Gleichungssysteme für zusätzliche spezialisierte Prüfverfahren. Prognose und Simulation In - oder out-of-sample statische oder dynamische Prognose aus geschätzten Gleichungsobjekten mit Berechnung des Standardfehlers der Prognose. Prognosegraphen und Stichprobenprognoseauswertung: RMSE, MAE, MAPE, Theil Ungleichheit Koeffizient und Proportionen Hochmoderne Modellbauwerkzeuge für Mehrfachgleichungsvorhersage und multivariate Simulation. Modellgleichungen können in Text oder als Links für die automatische Aktualisierung bei der Neuschätzung eingegeben werden. Zeigen Sie Abhängigkeitsstruktur oder endogene und exogene Variablen Ihrer Gleichungen an. Gauss-Seidel, Broyden und Newton Modelllöser für nicht-stochastische und stochastische Simulationen. Nicht-stochastische Vorwärtslösung löst für modellkonsequente Erwartungen. Stochasitc-Simulation kann bootstrapierte Residuen verwenden. Lösen Sie Kontrollprobleme, so dass endogene Variable ein benutzerdefiniertes Ziel erreicht. Ausgefeilte Gleichung Normalisierung, Faktor hinzufügen und Override unterstützen. Verwalten und vergleichen Sie mehrere Lösungsszenarien mit verschiedenen Sätzen von Annahmen. Eingebaute Modellansichten und - prozeduren zeigen Simulationsergebnisse in grafischer oder tabellarischer Form an. Graphs und Tables Line, Dot Plot, Bereich, Bar, Spike, saisonale, Pie, xy-line, Scatterplots, Boxplots, Fehlerbalken, High-Low-Open-Close und Area Band. Leistungsstarke, einfach zu bedienende kategorische und zusammenfassende Graphen. Automatische Aktualisierung von Graphen, die als zugrundeliegende Datenänderung aktualisieren. Beobachtungsinfo und Wertanzeige, wenn Sie den Cursor über einen Punkt in der Grafik schweben. Histogramme, durchschnittlich verschobene Historgramme, Frequenzpolyone, Randfrequenzpolygone, Boxplots, Kerndichte, theoretische Verteilungen, Boxplots, CDF, Überlebender, Quantil, Quantil-Quantil. Scatterplots mit beliebiger Kombination parametrischer und nichtparametrischer Kernel (Nadaraya-Watson, lokales lineares, lokales Polynom) und nächstgelegene Nachbar - (LOWESS) Regressionslinien oder Vertrauens-Ellipsen. Interaktive Point-and-Click - oder Befehls-basierte Anpassung. Umfangreiche Anpassung von Graphen Hintergrund, Rahmen, Legenden, Achsen, Skalierung, Linien, Symbole, Text, Schattierung, Fading, mit verbesserten Grafik-Vorlage Features. Tabelle Anpassung mit Kontrolle über Zelle Schriftart Gesicht, Größe und Farbe, Zelle Hintergrundfarbe und Grenzen, Verschmelzung und Annotation. Kopieren und Einfügen von Graphen in andere Windows-Anwendungen oder Speichern von Graphen als Windows-reguläre oder erweiterte Metafiles, gekapselte PostScript-Dateien, Bitmaps, GIFs, PNGs oder JPGs. Kopieren und Einfügen von Tabellen in eine andere Anwendung oder Speichern in eine RTF-, HTML - oder Textdatei. Verwalten von Graphen und Tabellen in einem Spool-Objekt, mit dem Sie mehrere Ergebnisse und Analysen in einem Objekt anzeigen können Befehle und Programmierung Objektorientierte Befehlssprache bietet Zugriff auf Menüpunkte Batch-Ausführung von Befehlen in Programmdateien. Schleifen und Bedingung Verzweigung, Subroutine und Makro-Verarbeitung. String und String Vektor Objekte für String Verarbeitung. Umfangreiche Bibliothek von String - und String-Listen-Funktionen. Umfangreiche Matrixunterstützung: Matrixmanipulation, Multiplikation, Inversion, Kronecker-Produkte, Eigenwertlösung und singuläre Wertzerlegung. Externe Schnittstelle und Add-Ins EViews COM-Automatisierungsserver-Unterstützung, damit externe Programme oder Skripte EViews starten oder steuern können, Daten übertragen und EViews-Befehle ausführen können. EViews bietet COM-Automatisierungs-Client-Support-Anwendungen für MATLAB - und R-Server, so dass EViews zum Starten oder Steuern der Anwendung, zum Übertragen von Daten oder zum Ausführen von Befehlen verwendet werden können. Das EViews Microsoft Excel Add-In bietet eine einfache Schnittstelle zum Abrufen und Verknüpfen von Microsoft Excel (2000 und höher) zu Serien - und Matrixobjekten, die in EViews Workfiles und Datenbanken gespeichert sind. Die EViews Add-Ins-Infrastruktur bietet nahtlosen Zugriff auf benutzerdefinierte Programme mit dem Standard-EViews-Befehl, Menü und Objektschnittstelle. Laden und installieren Sie vordefinierte Add-Ins von der EViews-Website. Für Verkaufshinweise bitte email saleseviews Für technische Unterstützung bitte email supporteviews Bitte geben Sie Ihre Seriennummer mit allen E-Mail-Korrespondenz an. Für weitere Kontaktinformationen, siehe unsere About page. Need Excel Consulting und Data Mining Services Sind Sie mit einer dieser Herausforderungen konfrontiert Die Notwendigkeit, ein Excel-Makro zu erstellen, um eine wichtige Aufgabe Eine repetitive Job in Excel, die Stunden oder Tage dauert, um manuell zu tun Wird gefragt, um ein Excel-Makro zu erstellen, um eine große Notwendigkeit zu lösen Die Notwendigkeit, rohe Daten in nützliches Excel-Format zu konvertieren Die Notwendigkeit, ein Excel-Makro für die Verwendung von vielen Menschen in Ihrem Unternehmen erstellen Eine enge Frist Unsere Dienstleistungen umfassen, sind aber nicht beschränkt auf: Datenbank Programmierung Report Automation Reporting Daten Manipulation und Konvertierung Datenbank Marketing Daten Audit Excel VBA Programmierung Daten Cleansing Data Mining und Prognose Datenintegration Finanzmodellierung Query Taschenrechner und Tools Kundenspezifische Excel-Funktionen Spreadsheet und Datenbank-Design Wenn Sie sind, können wir Ihnen helfen Wir können: Mit Qualität durchführen Aufgaben von der einfachen bis zur schwierigen Verbesserungen und Verbesserungen vorschlagen Tu das für kleine und große Jobs. 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Ich empfehle Excel Business Solutions - Batoor Khan, ATB Austria - Excel Business Solutions ist auf alle Herausforderungen gestoßen, die ich ihnen gestellt habe, und maßgeschneiderte Lösungen für unsere einzigartigen Anforderungen, die EXCEL für unsere Analysten funktionaler macht. - Dr. Stephen St. George-Smith, PICR, Großbritannien - Anthony und sein Team konnten sehr leistungsstarke und dennoch leicht zu bedienende Pivot-Tische erstellen, die bei der Entwicklung unserer Business Analytics geholfen haben. - Joe C. Stone Oak Underwriters, LLC. USA. - Excel Business Solutions hat mir ZEIT, Geld und Frustration gerettet. Intelligente Menschen umgeben sich mit kompetenten Leuten. - Jim H. Whitman County Assessors Büro. USA - Danke an Anthony für seine Experten Excel Fähigkeiten und erstaunliche Turnaround Zeit. Ich komme, um ihn zu meinem IT Genius zu nennen und ihm mehrere Projekte gegeben zu haben, die konsequent hervorragende Ergebnisse liefern. 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Sie können die Anzahl der Schritte reduzieren, die erforderlich sind, um Aufgaben zu vervollständigen und die Zeit zu verdoppeln, die Benutzer die Erstellung, Formatierung, Änderung und das Drucken ihrer Kalkulationstabellen ausgeben. Ein Makro kann so einfach sein wie das Replizieren von Formatierungsaufgaben oder so komplex wie das Abfragen von Informationen aus verschiedenen Datenquellen durch Datenbankprogrammierung. Beispiel: Ein Finanzanalytiker lädt täglich Finanztabellen aus dem Internet für Analysen und Reporting generiert. Sie deckt 30 Aktien für die Computerindustrie ab. Jeden Tag nimmt sie die Zahlen aus den Tischen auf, führt einige finanzielle Verhältnisanalysen durch und gibt die Verhältnisse in verschiedene Berichte ein. Sie muss diese Wiederholungsaufgaben für jede der 30 Unternehmen, die sie abdeckt, machen. Diese Aufgaben nehmen die meiste Zeit im Büro auf. Mit Hilfe eines Beratungsdienstes ist sie nun in der Lage, alle Berichte in wenigen Minuten fertig zu stellen, was ihr mehr Zeit gibt, ihre Berichte zu schreiben und sich zu entspannen. Datenqualität bezieht sich auf die Qualität der Daten. Die Daten sind von hoher Qualität, wenn sie für ihre Verwendungszwecke in Betrieb, Entscheidungsfindung und Planung (J. M. Juran) geeignet sind. Alternativ werden die Daten als von hoher Qualität angesehen, wenn sie das real-world-Konstrukt, auf das sie sich beziehen, korrekt darstellen. Eine Branchenstudie schätzte die Gesamtkosten für die US-Wirtschaft von Datenqualitätsproblemen auf über US600 Milliarden pro Jahr (Eckerson, 2002). In der Tat ist das Problem ein solches Anliegen, dass Unternehmen beginnen, ein Data Governance Team einzurichten, dessen alleinige Rolle in der Gesellschaft für die Datenqualität verantwortlich sein soll. Obwohl die meisten Unternehmen dazu neigen, ihre Qualitätsbemühungen auf Namens - und Adressinformationen zu konzentrieren, wird die Datenqualität als eine wichtige Eigenschaft aller Arten von Daten anerkannt. Der Datenqualitätsprozess kann einige oder alle der folgenden umfassen: Datenprofilierung - anfänglich die Bewertung der Daten, um ihre Qualitätsansprüche zu verstehen. Daten-Standardisierung - eine Business-Regel-Engine, die sicherstellt, dass Daten den Qualitätsregeln entsprechen. Matching oder Linking - eine Möglichkeit, Daten zu vergleichen, so dass ähnliche, aber etwas unterschiedliche Datensätze ausgerichtet werden können. Matching kann Fuzzy-Logik verwenden, um Duplikate in den Daten zu finden. Es erkennt oft, dass Bob, Bobby, Rob und Robert die gleiche Person sein können. Monitoring - Verfolgung der Datenqualität über die Zeit und Berichterstattung Variationen in der Qualität der Daten. Data Mining entdeckt Muster in Daten mit prädiktiven Techniken. Diese Muster spielen bei der Entscheidungsfindung eine entscheidende Rolle. Mit Data Mining, Unternehmen und Organisationen können die Rentabilität ihrer Unternehmen durch die Aufdeckung von Chancen und die Erkennung von potenziellen Risiken zu erhöhen. Prognose ist Bestandteil des Data Mining. Es ist der Prozess der Schätzung in unbekannten Situationen. Vorhersage ist ein ähnlicher, aber allgemeinerer Begriff und bezieht sich in der Regel auf die Schätzung von Zeitreihen, Querschnitts - oder Längsdaten. Vorhersage wird häufig in der Diskussion von Zeitreihen-Daten verwendet. Beispiel: Eine Midwest-Lebensmittelkette verwendet Data Mining-Methode, um lokale Kaufmuster zu analysieren. Sie entdeckten, dass, als Männer Donnerstags und Samstags Windeln kauften, tendierten sie auch dazu, Bier zu kaufen. Weitere Analysen zeigten, dass diese Käufer in der Regel ihre wöchentlichen Lebensmittelgeschäft einkaufen samstags. Donnerstags aber haben sie nur ein paar Gegenstände gekauft. Der Einzelhändler kam zu dem Schluss, dass sie das Bier gekauft haben, um es für das kommende Wochenende zu haben. Die Lebensmittelkette konnte diese neu entdeckten Informationen auf verschiedene Weise nutzen, um den Umsatz zu steigern. Zum Beispiel könnten sie das Bier-Display näher an die Windel-Display zu bewegen. Und sie konnten sicherstellen, dass Bier und Windeln donnerstags zum vollen Preis verkauft wurden. Datenbank-Marketing betont die Verwendung von statistischen Techniken und Datenanalysen, um Modelle des Kundenverhaltens zu entwickeln, die dann verwendet werden, um Kunden für die Kommunikation auszuwählen. Der Vorteil der Datenbank-Marketing ist die Fähigkeit, Ihre Marketing-Bemühungen Ziel. Unternehmen können ihre Marketing-Bemühungen auf Kunden konzentrieren, die am ehesten zu kaufen sind. Beispiel: Ein Internet-Marketing-Unternehmen sponsert eine Messe in Houston. Anstatt Einladungen an Tausende von ihren Kunden um die Vereinigten Staaten zu senden, führt das Unternehmen eine Abfrage in seiner Marketing-Datenbank und extrahiert eine Liste der Kunden in der Houston Metro-Bereich. Das Unternehmen sendet dann sein Einladungspaket an diese Zielliste. Microsoft Excel und VBA Excel ist eine leistungsfähige Kalkulationstabelle können Sie speichern, manipulieren, analysieren und visualisieren Daten. Es verfügt über eine intuitive Benutzeroberfläche und fähige Berechnungs - und Grafik-Tools, die Excel zu einem der beliebtesten Mikrocomputer-Anwendungen gemacht haben. Es ist überwiegend die dominante Kalkulationstabelle für diese Plattformen und ist seit der Version 5 im Jahr 1993 und seine Bündelung als Teil von Microsoft Office. Excel hat Visual Basic für Applikationen (VBA) enthalten, eine Programmiersprache basierend auf Visual Basic, die die Möglichkeit zur Verwaltung von Aufgaben in Excel hinzufügt und benutzerdefinierte Funktionen (UDF) für die Verwendung in Arbeitsblättern bereitstellt. VBA ist eine leistungsstarke Ergänzung der Applikation, die in späteren Versionen eine voll funktionsfähige integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) beinhaltet. Die Makroaufnahme kann VBA-Code erzeugen, der Benutzeraktionen repliziert und so eine einfache Automatisierung von regulären Aufgaben ermöglicht. VBA ermöglicht die Erstellung von Formularen und In-Workset-Steuerelementen, um mit dem Benutzer zu kommunizieren. Die Sprache unterstützt die Nutzung (aber nicht die Erstellung) von ActiveX (COM) DLLs spätere Versionen Unterstützung für Klassenmodule, die die Verwendung von grundlegenden objektorientierten Programmier - (OOP-) Techniken ermöglichen. Mehr Info Datenbank-Marketing Datenbank-Marketing ist eine Form der Direktvermarktung mit Datenbanken von Kunden oder potenziellen Kunden, um personalisierte Kommunikation zu generieren, um ein Produkt oder eine Dienstleistung für Marketingzwecke zu fördern. Die Methode der Kommunikation kann jedes adressierbare Medium sein, wie im Direktmarketing. Die Unterscheidung zwischen Direkt - und Datenbank-Marketing stammt vor allem aus der Aufmerksamkeit auf die Analyse der Daten. Datenbank-Marketing betont die Verwendung von statistischen Techniken, um Modelle des Kundenverhaltens zu entwickeln, die dann verwendet werden, um Kunden für die Kommunikation auszuwählen. Infolgedessen neigen die Datenbank-Vermarkter auch dazu, schwere Benutzer von Data-Warehouses zu sein, denn mit einer größeren Menge an Daten über Kunden erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass ein genaueres Modell gebaut werden kann. Mehr Info Forecasting Analysis Forecasting ist der Prozess der Schätzung in unbekannten Situationen. Prediction is a similar, but more general term, and usually refers to estimation of time series, cross-sectional or longitudinal data. 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.
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