|
EKONOMETRİKVE İSTATİSTİKSEL ANALİZ VE MODELLEME YAZILIMI TEKNİK ŞARTNAMESİ
Zaman serilerinin ekonometrikanalizi, öngörme, finansal ekonometrik modelleme veya kesit ve panel verilerinistatistiksel analizi için entegre çözüm sunan modülleri içeren bir yazılımpaketi olmalıdır.
Temel modüllerde kullanıcıarayüzeyi, veri işleme ve grafikler ile uygulama dili yer almalıdır.
Modüller belirli modelleme veöngörme ihtiyaçlarını çözmeye yardım eden etkileşimli, kullanımı kolay ve güçlü araçlardan oluşmalıdır.
Nesne tabanlı programlama sistemine sahip olmalıdır.
Kapsamlı bir istatistiksel kütüphanesi, iyi tasarlanmış birsentaks ve editör ile grafik özellikleriyle tamamlanan güçlü bir matris diliözünde yer almalıdır.
Hesap tablosu ve grafikdosyalarının da yer aldığı birçok veri formatını okumalı ve yazmalı, çoğu ekonometrik Gauss™ programlarınıdoğrudan çalıştırmalı, mevcut C ya da Fortran kodu, dinamik bağlı kitaplıklar(DLL) şeklinde eklenebilmeli ve ekonometrik veya istatistiksel bir motorgerektiren uygulamalarla tamamen entegre olabilmelidir.
Yapısal işlevleri arasında; ARMA, sayısal optimizasyon ve ayırma,olasılık (yoğunluk, sıklık derecesi, kümülatif olasılık dağılımı ve çeşitliolasılık fonksiyonlarının rassal oluşturulması), ekonometri (örn. VAR ve kointegrasyon) ve Monte Carlo simülasyonu yeralmalıdır.
Son ekonometri tekniklerini deiçeren bir modülü bulunmalıdır. Buteknikler içinde; Tekli denklem yöntemlerinden ileri kointegrasyon, dalgalanmamodellerinden (GARCH, EGARCH ve bumodellerin bir çok varyasyonu), statik ve dinamik panel verisi modellerine, kesikliseçim modelleri ve ARFIMA(p,d,q) gibizaman serisi modellerinden X-12-ARIMA gibi mevsimsel düzeltme modellerine veARIMA modellemeleri de yer almalıdır. Bu modül hem eğitim hem de araştırma içinuygun, kullanımı kolay ve esnek olmalıdır.
Monte Carlo analizini anlatan ve programın nasılkullanılacağını gösteren kapsamlı ders içerikli bir modül yer almalıdır.
Farklı uzay durum formlarının basit, değişmeyen zamanlı modelinden karmaşık çokdeğişkenli değişen zamanlı modeline kadar komple dizinine sahip bir modülübulunmalıdır.
SARIMA gibi standart modelleri,gözlemlenmeyen bileşenleri, zaman değişkenli regresyonları ve kübik spline modelleridurum uzay formlarına dönüştürecek işlevlere sahip olmalıdır.
Zaman serilerini modelleme veöngörme için yapısal zaman serileri modelleri ve ileri teknikleri, Kalmanfiltrelemesi gibi, içeren bir modülü bulunmalıdır.
Tek değişkene sahip ARCH tipi modellerin kestirim ve öngörüsüneadanmış uygulama şeklinde bir modülü bulunmalıdır. Açılan menüler sahipkullanıcı dostu bir arayüzeye ve grafik özelliklere sahip olmalıdır. Tekrarlanangörevler için modeller Batch Editörü aracılığıyla kestirilmelidir.
GARCH özellikleri içinde :
· Koşullu Ortalama: ARMA, ARFIMA, ARCH-in-Mean, AçıklayıcıDeğişkenler
· Koşullu Varyans: GARCH, EGARCH, GJR, APARCH,IGARCH, RiskMetrikleri, FIGARCH, FIEGARCH, FIAPARCH, HYGARCH; AçıklayıcıDeğişkenler
· Çok değişkenli Koşullu Varyans: MG@RCH: BEKK,DCC, CCC, OGARCH, GO-GARCH, Temel Bileşenler, RiskMetrikleri, Varyans Hedeflemesi
· (Yarı) Maksimum Ençok Olabilirlik: Normal,Student, GED veya çarpık Student dağılımı
· Kısıtlı Maksimum Ençok Olabilirlik, BenzetilmişAnnealing
· (Hatalı) Belirleme Testleri: Bilgi Kriterleri,Jarque-Bera, Box-Pierce istatistikleri, LM ARCH testi, Sign Bias Testi, PearsonEn İyi Uyumu, The Nyblom istikrar testi, Koşullu Heteroscedasticity için Artıklara Dayalı Diyagnostik, vb.
· VAR (Value-at-Risk), Beklenen shortfall, Backtesting(Kupiec LRT, Dinamik sıklık derecesi testi);
· Öngörme, Gerçekleşen Dalgalanma.
Ekonometrik yazılımpaketi olarak bulunan bir modülü ile komut ve verilerin uygun bir şekildegirilmesiyle, tüm standart kestirim yöntemleri (doğrusal olmayanlar da dahilolmak üzere), öngörme ve kendi kestirimcilerinizi programlamak için esnek birdili bulunmalıdır.
Windows, Mac ve Linux platformlarını desteklemelidir.
Akademik Tek kullanıcılı Daimi lisansı sağlanmalıdır.
|
Yeni Sürümde İncele 
