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• SCA 是一套功能強大的時間序列預測及分析軟件。它能提供使用者統計咨詢、系統整合、以及為顧客量身訂做程序服務。SCA 軟件系統承襲G.E.P. BOX, G.C. Tiao, L.M. Liu…等國際知名時間數列及預測大師新的研究方法，被學界及實務界評為先進的時間數列及預測軟件。
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• SCA統計系統是一種方法學上先進的軟件系統，為商業和工業預測應用提供全面的功能，它包括一個復雜的專家系統建模環境，適用于需要高度自動化的集成應用程序。還包括一整套識別和診斷工具，以方便用戶指導建模。
• SCA的專家系統涉及單系列單變量模型以及多變量模型。SCA系統采用先進且高度可靠的專家系統方法，提供簡約模型，促進可靠和準確的預測。
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• SCA還提供陷阱的異常值檢測和調整功能，允許聯合估計異常值效應和模型參數。使用SCA系統的這一高級功能，模型參數會自動從數據的結構變化中恢復（例如：異常脈沖，臨時變化和電平轉換）。
• 此外，SCA的異常值處理功能也擴展到預測中。通過這種先進的程序，預測因異常值的印象而變得不敏感。如果不能正確處理異常值，特別是在預測來源附近，則異常數據的影響可能嚴重損害預測的準確性和可靠性。
• 人們認識到預測過程不僅是預測值的計算。在變化和不確定的時代，系統結構的知識和變量的相互作用是重要的。定量預測方法，例如SCA提供方法，在提供此類知識方面具有無可估量的價值。
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• 為了促進定量預測，SCA提供了大量的預測和建模方法，以預測準確性至關重要的任何業務應用。SCA解決的方法的代表性樣本分類如下。
• 單變量方法
• Box - JenkonsARIMA模型
• 干預/影響調整模型
• 一般指數平滑方法簡單方法（例如：移動平均值）
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• 多輸入法
• 多輸入傳遞函數模型
• 一般回歸方法
• 傳統計量經濟模型（2SLS，3SLS等）
• 多元自適應回歸樣條（MARSOLINE）
• 廣義加性模型（GAM）
• 交替條件期望（ACE）
• 投影尋蹤回歸（PPREG）
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• 多變量方法
• 同時傳遞函數模型
• 向量自回歸模型
• 向量ARMA模型
• 狀態空間模型/卡爾曼濾波
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• 新版本提供了許多新功能和增強功能：
• 時間序列功率轉換分析和診斷
• 使用功率變換改進預測
• 時變參數模型
• 廣義閾值AR和ARIMA建模
• 分段時間序列建模和預測
• GARCH建模和應用環境
• 新的季節性ARIMA識別方法
• 單位根測試
• 使用矢量ARIMA模型的因果關系測試
• 通過ARMA因子的根檢查改進估計
• 日期構建，處理，索引和聚合
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• 系統要求
• PC或奔騰
• MS Windows 10， 8 ，Windows 7（64位或32位）
• 最小RAM位2GB（Windows 7及以上），256MB（XP）