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曙海教育集團
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ATLAS.ti 丨 定性分析軟件培訓
 
   班級人數(shù)--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      增加互動環(huán)節(jié), 保障培訓效果,堅持小班授課,每個班級的人數(shù)限3到5人,超過限定人數(shù),安排到下一期進行學習。
   授課地點及時間
上課地點:【上海】:同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院 【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領館區(qū)1號(中和大道) 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈 【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
開班時間(連續(xù)班/晚班/周末班):2020年3月16日
   課時
     ◆資深工程師授課
        
        ☆注重質(zhì)量 ☆邊講邊練

        ☆若學員成績達到合格及以上水平,將獲得免費推薦工作的機會
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   質(zhì)量以及保障

      ☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會留給學員手機和E-mail,免費提供半年的課程技術支持,以便保證培訓后的繼續(xù)消化;
      ☆3、合格的學員可享受免費推薦就業(yè)機會。
      ☆4、合格學員免費頒發(fā)相關工程師等資格證書,提升您的職業(yè)資質(zhì)。

課程大綱
 
  • CATS(時間序列的協(xié)整分析)是哥本哈根大學的Jonathan G.Dennis,Katarina Juselius,S?renJohansen和Henril Hansen編寫的一組協(xié)整分析程序,可與RATS軟件配合使用。
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  • CATS提供了各種各樣的工具來分析數(shù)據(jù)以及選擇和測試協(xié)整模型。該程序幾乎完全由菜單和對話框驅(qū)動。首先,運行一個簡短的RATS程序來定義數(shù)據(jù)并加載CATS過程。這會將多個CATS菜單添加到RATS菜單欄,然后您可以通過從這些菜單中選擇操作來執(zhí)行分析。CATS將提示您任何需要的輸入。
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  • 2.0版本是CATS的重大更新,引入了重要的新計量經(jīng)濟學功能,重新設計和擴展以及新的用戶界面。
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  • 請注意,您必須擁有RATS軟件才能使用CATS。CATS 2.0將與6.2版或更高版本的RATS一起使用。
  • 新版本2.0.

    功能簡介:
  • 搭配 CATS (Cointegration Analysis of Time Series) 軟件,可通過一連串的對話方塊,進行學術界、業(yè)界先進復雜的共整合分析 (由Henrik Hansen 和 Katarina Juselius教授所設計),甚至可進行I(2)模型分析。
  • 可進行向量與矩陣運算。并提供軟件語言,使用者可以自訂符合自己需求的運算程序。
  • 支援完整的計量模型,包括ordinary、weighted和generalized least squares (GLS),seemingly unrelated regressions (SUR),非線性回歸,vector autoregressions (VARs),ARIMA,GMM,2SLS,3SLS,ARCH和GARCH等。
  • 可直接取用Haver Analytics DLX數(shù)據(jù)庫,并可以處理所有資料,包括panel data。
  • 包含interactive mode和batch mode兩種執(zhí)行模式。
  • 可繪制輸出專業(yè)的高品質(zhì)時間序列散布圖。
  • 新的互動程序語言甚至可以自訂功能表和對話方塊。
  • 計量經(jīng)濟學的新功能
  • Bartlett對樣本的協(xié)整等級和假設進行檢驗的小樣本校正
  • 新的“CATSmining”自動模型選擇過程
  • I(2)模型的估計和假設檢驗,包括關于系統(tǒng)變量之間的多重協(xié)整關系和I(1)關系的假設檢驗
  • 結(jié)構移動平均線模型的估計
  • 系統(tǒng)縮減測試,用于確定延遲長度
  • 數(shù)據(jù)中缺少觀察值
  • 更新的遞歸估計例程包括特征值波動,協(xié)整空間的恒定性和對數(shù)似然函數(shù)的新測試
  • 允許向后遞歸,以調(diào)查樣本開始時的參數(shù)穩(wěn)定性
  • 對于大多數(shù)模型規(guī)格,CATS現(xiàn)在可以為等級測試報告正確的臨界值和P值。對于其他模型,您可以使用內(nèi)置過程來模擬臨界值。
  • 包括估算和識別結(jié)構移動平均模型的過程
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  • 新界面功能
  • 全新的用戶界面,帶有用于各種操作類別的單獨菜單,包括I(1)分析,I(2)分析,圖形和自動測試
  • 所有模型設置,包括確定性項和滯后結(jié)構,都由菜單控制,因此您現(xiàn)在可以更改基礎的VAR模型,而無需推出并重新啟動CATS
  • 可以通過“首選項”對話框設置所有過程設置,例如最大迭代次數(shù)和切換算法的收斂標準,屏幕輸出格式等
  • 現(xiàn)在可以將估計的模型導出為RATS“模型”,從而更輕松的計算預測和沖激響應
  • CATS創(chuàng)建的圖形可以定制
  • 輸出可以tex或csv格式導出
  • 限制可以保存和重新加載,從而使復制分析或以后繼續(xù)工作變得更加容易
  • CATS提供了在真正的批處理模式下運行的選項,該模型不需要用戶即可生成基礎輸出。這使它可以循環(huán)使用。
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  • 其他功能
  • “批量”測試所有模型變量的長期排除性,弱外生性和平穩(wěn)性(現(xiàn)在可從cats菜單中獲得)。還包括對alpha中單位矢量的檢驗,該檢驗對任何變量的累積干擾是否未進入共同趨勢的檢驗。
  • 支持部分系統(tǒng),具有結(jié)構性斷裂的模型以及各種形式的虛擬變量
  • 估計殘差的多變量和單變量檢驗
  • 遞歸估計,用于評估估計的模型參數(shù)的恒定性,包括對估計的特征值,協(xié)整空間,對數(shù)似然函數(shù),已識別系統(tǒng)的參數(shù)以及一步一步預測的充分性的恒定性進行測試。
  • 用于測試有關Beta中的長期關系以及Aplha中的調(diào)整系數(shù)的假設的選項。
  • 每個協(xié)整向量的歸一化選擇(CATS 2通過建議默認選擇來簡化此過程)。
  • 估計移動平均模型的參數(shù),例如長期影響矩陣C和共同趨勢的負荷(漸近t值)
  • 大量的預設圖形說明了估計模型的各個關鍵方面。
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  • CATS菜單
  • CATS的版本1使用單個下拉菜單,而CATS的版本2具有六個不同的菜單,從而可以訪問其更廣泛的功能和許多新功能。
  • 為了使您更好的了解版本2中的內(nèi)容,我們將逐步介紹各種菜單,從第一個菜單CATS開始,如下所示:
  • 此菜單上的大多數(shù)功能是2.0版本的新增功能,可讓您進行調(diào)整而不必推出并重新啟動CATS過程。與版本1相比,它們還使用戶可以更好的控制程序的許多方面。
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  • 例如,您可以更改模型(包括確定性變量結(jié)構,季節(jié)性的包含和滯后結(jié)構),控制樣本范圍(通過設置開始和結(jié)束日期,使用樣本“虛擬”系列或直接排除)具體觀察結(jié)果),顯示模型摘要或設置以下任意首選項:
  • CATS: Version 2.0!
    Version 2.0 is a major update to CATS that introduces significant new econometrics capabilities, a re-designed and expanded user interface, and a new, significantly expandedUser's Manual.
    New Econometrics Features
    Bartlett small-sample correction of the tests for the cointegrating rank and hypotheses on Beta.
    A new “CATSmining” automated model-selection procedure.
    Estimation and hypothesis testing of the I(2) model, including testing hypotheses on the multi-cointegrating relations and the I(1) relations among the system variables
    Estimation of structural moving average models.
    System reduction tests for lag length determination.
    Missing observations in data allowed.
    Updated recursive estimation routine includes new tests for eigenvalue fluctuation, constancy of the cointegrating space and the log-likelihood function.
    Allows for “backwards” recursion for investigating parameter constancy over the beginning of the sample.
    For most model specifications, CATS now reports the correct critical values and p-values for the rank test. For other models, you can simulate the critical values using a built-in procedure.
    Includes a procedure for estimation and identification of structural moving average models.
    New Interface Features
    All-new user interface, with separate menus for various categories of operations, including I(1) analysis, I(2) analysis, graphics, and automated tests.
    All model settings, including the deterministic terms and lag structure, are menu-controlled, so you can now change the underlying VAR model without quitting and re-starting CATS.
    All procedure settings, such as maximum number of iterations and convergence criteria for the switching algorithms, screen output format, and more, can be set via a "Preferences" dialog box.
    The estimated model can now be exported as a RATS “MODEL” making it much easier to compute forecasts and impulse responses.
    The graphs created by CATS can be customized.
    Output can be exported in tex or csv formats.
    Restrictions can be saved and re-loaded, making it easier to replicate analyses or continue your work at a later time.
    CATS offers the option of running in a true batch mode that does not require user interaction to generate basic output. This allows it to be used in loop.
    Other Features
    These features carry over from Version 1.0:
    Batch” tests for long-run exclusion, weak exogeneity, and stationarity on all model variables (now available from the cats menu). Also includes a test for unit vectors in alpha, which corresponds to testing if the cumulated disturbances of any of the variables do not enter the common trends.
    Support for partial systems, models with structural breaks, and various forms of dummy variables.
    Multivariate and univariate tests of the estimated residuals.
    Recursive estimation for assessing constancy of the estimated model parameters, including tests for constancy of the estimated eigenvalues, the cointegrating space, the log-likelihood function, the parameters of an identified system, and the adequacy of one-step-ahead predictions.
    Options for testing hypothesis on the long-run relations in Beta as well as on the adjustment coefficients in Alpha.
    Choice of normalization for each cointegrating vector (CATS 2 simplifies this by suggesting default choices).
    Estimation of the parameters of the moving average model, e.g. the long-run impact matrix C and the loadings to the common trends (with asymptotic t-values).
    A large variety of preset graphics illustrating various key aspects of the estimated model.
 
 
  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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