NumXL (64-bit) 1.66.43927.1

NumXL (64 bitų) yra galingas Microsoft Excel priedas, skirtas ekonometrijai ir duomenų analizei. Tai supaprastina finansų modeliavimą ir laiko eilučių valdymą, leidžiantį atlikti visus savo duomenų darbus tiesiai programoje „Excel“. Su NumXL galite greitai ir lengvai taikyti pažangią ekonometrinę analizę naudodami intuityvią vartotojo sąsają.

Ši programinė įranga puikiai tinka visiems, kuriems reikia analizuoti finansinius duomenis arba atlikti didelių duomenų rinkinių statistinę analizę. Nesvarbu, ar esate finansų analitikas, ekonomistas ar tyrinėtojas, „NumXL“ gali padėti suprasti sudėtingus duomenų rinkinius.

Vienas iš pagrindinių NumXL privalumų yra jo naudojimo paprastumas. Norėdami pradėti naudotis šia programine įranga, jums nereikia jokių specialių žinių ar mokymo. Vartotojo sąsaja yra intuityvi ir lengvai naršoma, todėl net pradedantieji gali iš karto pradėti analizuoti savo duomenis.

NumXL siūlo daugybę funkcijų, suskirstytų į 11 kategorijų, apimančių viską nuo aprašomosios statistikos iki spektrinės analizės:

Aprašomoji statistika: į šią kategoriją įtrauktos tokios funkcijos kaip histograma, Q-Q braižymas ir autokoreliacijos funkcija, padedanti suprasti duomenų pasiskirstymą.

Statistiniai testai: čia rasite vidurkio, standartinio nuokrypio, kreivumo, kreivumo testus, taip pat normalumo testus, tokius kaip Jarque-Bera testas; serijinė koreliacija (baltas triukšmas), ARCH efektas; stacionarus testas, pvz., Augmented Dickey-Fuller (ADF) vieneto šaknies testas.

Transformacija: BoxCox transformacija padeda normalizuoti nenormalų pasiskirstymą, o skirtumo operatoriai leidžia koreguoti sezoninius laiko eilučių modelius; integraliniai operatoriai yra naudingi dirbant su diferencialinėmis lygtimis

Išlyginimas: svertinis slankiojo vidurkio išlyginimas padeda pašalinti laiko eilučių triukšmą, o eksponentinis išlyginimas suteikia tendencijų įvertinimus

ARMA analizė: Sąlyginis vidurkio modeliavimas naudojant ARMA/ARIMA/ARMAX modelius leidžia prognozuoti būsimas reikšmes remiantis praeities stebėjimais; „AirLine“ modelis suteikia patikimą įvertinimą esant didelėms klaidoms, o „U.S. Census X-12-ARIMA“ palaikymas leidžia vartotojams koreguoti sezoninius veiksnius

ARCH/GARCH analizė: Sąlyginis nepastovumo modeliavimas naudojant ARCH/GARCH/E-GARCH/GARCH-M modelius atspindi finansinės grąžos heteroskedastiškumą

Kombinuoti modeliai: žurnalo tikimybės padidinimas padeda pasirinkti geriausiai tinkančius modelius pagal AIC kriterijus; likučių diagnostika tikrina modelio prielaidas, o parametrų apribojimai užtikrina stabilumą vertinimo proceso metu

Faktorių analizė – apibendrintas tiesinis modelis leidžia vartotojams įvertinti ryšius tarp kintamųjų naudojant regresijos metodus

Data/kalendorius – savaitės dienos/atostogų skaičiavimai yra naudingi dirbant su laiko eilučių duomenų rinkiniais, kurių atrankos intervalai yra nereguliarūs

Komunalinės paslaugos – interpoliacijos funkcijos pateikia trūkstamus vertės skaičiavimo metodus, o statistinės funkcijos apima tikimybių skirstinius, dažniausiai naudojamus finansų tyrimuose, pvz., Normalųjį skirstinį arba Stjudento t skirstinį.

Spektrinė analizė – diskretinė Furjė transformacija suskaido signalus į dažnio komponentus, leidžiančius vartotojams identifikuoti periodinius modelius savo duomenų rinkinyje

Su šiais galingais įrankiais po ranka, „NumXL“ leidžia lengvai greitai ir tiksliai analizuoti sudėtingus finansinių duomenų rinkinius. Galite stebėti duomenų pokyčius laikui bėgant ir bendrinti rezultatus su kitais naudodami tik vieną failą.

Be pažangių funkcijų ir paprastos naudojimo sąsajos, NumXL taip pat siūlo puikų klientų aptarnavimą. Šios programinės įrangos kūrėjai yra įsipareigoję teikti aukščiausios klasės paslaugas, užtikrindami, kad visos problemos ar klausimai būtų sprendžiami greitai.

Apskritai, jei ieškote išsamaus įrankių rinkinio, kuris supaprastintų ekonometrinę analizę „Microsoft Excel“ aplinkoje, ieškokite tik „NumXL“. Dėl daugybės funkcijų ir naudojimo paprastumo jis yra idealus pasirinkimas visiems, kuriems reikia tikslių finansinių duomenų rinkinių įžvalgų.