NumXL

NumXL

O NumXL é um conjunto de suplementos de séries temporais do Excel. Ele transforma seu aplicativo Microsoft Excel em um software de série temporal e ferramenta econométrica de primeira classe, oferecendo o tipo de precisão estatística oferecida pelos pacotes estatísticos muito mais caros. O NumXL se integra nativamente ao Excel, adicionando dezenas de funções econométricas, um rico conjunto de atalhos e interfaces de usuário intuitivas para guiá-lo por todo o processo.

Se você tem um problema simples de lição de casa ou um projeto comercial em larga escala, o NumXL simplifica seus esforços. Isso ajuda você a atingir seu objetivo da maneira mais rápida e completa possível.

O NumXL mantém seus dados e resultados conectados no Excel, permitindo rastrear seus cálculos, adicionar novos pontos de dados ou atualizar uma análise existente, compartilhando facilmente seu resultado com colegas de trabalho - e, sim, mesmo com seu chefe.

A curva de aprendizado não poderia ser mais fácil: o NumXL não requer programação ou script. Você não precisará mover seus dados entre nenhum programa externo.

Você também pode fazer qualquer tipo de análise ad-hoc, pois todas as funções do NumXL estão acessíveis em sua planilha e, dentro do ambiente VBA, você deve optar por criar scripts.

O que o NumXL pode fazer por mim?

O NumXL vem com dezenas de funções que você pode acessar facilmente através do assistente de funções no Excel, além de várias interfaces de usuário e atalhos para facilitar o processo de análise de séries temporais e automatizar as etapas mais comuns (por exemplo, estatísticas resumidas, modelagem, calibração, diagnóstico). , previsão e muito mais.)

1. Estatísticas Gerais

Usando as estatísticas descritivas e os assistentes de correlograma, você pode examinar o resumo das séries de dados e as estatísticas de séries temporais com apenas alguns cliques. Os assistentes vêm com um extenso conjunto de testes estatísticos, desde um simples teste de uma amostra para média até os testes de normalidade e efeito ARCH mais sofisticados.

Além disso, o exame da dependência do tempo (correlação automática) nos dados da amostra está a apenas alguns cliques.

Os assistentes geram tabelas e gráficos organizados profissionalmente, resumindo todos os seus cálculos, prontos para serem incluídos na sua apresentação. Para tornar as coisas ainda mais fáceis, todas as saídas incluem funções NumXL em sua fórmula para conectar valores às entradas, para que você possa editar, atualizar ou personalizar conforme desejar. Você pode até executar novamente o assistente se sentir preguiça.

Além dos assistentes, o NumXL possui inúmeras funções para medir o poder de previsão (por exemplo, SSE, RMSE, MAPE e outros).

Para visualizar sua distribuição de dados, o NumXL oferece várias funções para facilitar a tarefa de construir histogramas, distribuição cumulativa empírica (EDF) e estimativa de densidade do kernel (KDE).

2. Análise do Correlograma

Usando o assistente e a função de correlograma, a construção de gráficos de autocorrelação e parcial é fácil.

Além disso, o NumXL vem com suporte para calcular a correlação cruzada usando três métodos diferentes: Pearson, Spearman e Kendall.

Finalmente, para fins de conclusão, o NumXL suporta a análise de expoente Hurst e o coeficiente GINI.

 3. Testes estatísticos          

Para uma análise séria dos dados, pode ser necessário considerar a significância estatística de um parâmetro calculado (por exemplo, fator de autocorrelação, curtose excessiva) ou verificar uma suposição de dados anteriores (por exemplo, Normalidade, estacionariedade, ausência de correlação serial e outros).

O NumXL empacota a maioria desses testes como uma API simples para calcular o valor P do teste subjacente.

4. Transformação

A transformação de dados é uma etapa preliminar comum na análise e / ou modelagem do mundo real. O NumXL vem com as funções de transformação mais comuns (por exemplo, Box-Cox, diferença e diferença sazonal / operadores integrais e outras.)

5.  Suave          

A suavização e a filtragem são duas das técnicas de séries temporais mais usadas para remover o ruído dos dados subjacentes para ajudar a revelar os recursos e componentes importantes (por exemplo, tendência, sazonalidade). No entanto, também podemos usar a suavização para preencher valores ausentes e / ou realizar uma previsão.

O NumXL suporta várias funções de suavização, desde uma média móvel ponderada simples (WMA) até a função de suavização exponencial tripla do Winter.

Obviamente, não podemos falar sobre suavização sem mencionar as funções de tendência. A análise de tendências é muito usada (ou abusada) na indústria para fazer uma previsão rápida (e suja). Os executivos podem usar a ferramenta de tendências como verificação de sanidade quando examinarem resultados de modelos mais avançados. O NumXL suporta várias formas de tendência: linear, polinomial, de potência, exponencial e logarítmica.

6. Funcionalidade do calendário           

Os eventos do calendário influenciam os valores da amostra de séries temporais, e um ajuste prévio para esses eventos nos ajudará a entender melhor o processo, a modelagem e a previsão.

O NumXL vem com inúmeras funções para oferecer suporte ao ajuste do calendário, rolagem e ajuste da data, suporte para feriados nos EUA e fora dos EUA, fins de semana fora do oeste e calendários de feriados públicos e bancários.

7.  análise espectral          

Em estatística, a análise espectral é um procedimento que decompõe uma série temporal em um espectro de ciclos de diferentes comprimentos. A análise espectral também é conhecida como análise no domínio da frequência.

Atualmente, o NumXL suporta a transformação discreta de Fourier (e sua inversa), filtro Hodrick-Prescott (HP), filtro Baxter-King (BK) e operador de convolução, com planos futuros para uma cobertura mais extensa.

8.  ARMA / ARIMA          

O NumXL é carregado com inúmeras funções para ajudá-lo em qualquer tarefa de análise ARMA. Você pode começar especificando a ordem do modelo usando o assistente ARMA. O assistente vinculará os cálculos relacionados ao modelo - a função de probabilidade de log, o critério de informações de Akaike (AIC) e o diagnóstico residual - com os dados de entrada. Feito isso, ajustar os parâmetros do modelo (calibração) é fácil: basta selecionar o modelo e clicar em "calibração". O mesmo vale para a previsão: selecione a tabela do modelo e clique em "previsão".

Você sempre pode editar as fórmulas nas células de saída, obter cálculos intermediários (por exemplo, resíduos, média ajustada) ou usar uma função NumXL em suas próprias fórmulas ou código VBA, se assim desejar.

 9.  sazonal do ARIMA          

O NumXL suporta ARIMA sazonal através de dois modelos diferentes: (1) AirLine e (2) X-12-ARIMA.

X-12-ARIMA é o programa de ajuste sazonal amplamente utilizado, desenvolvido, apoiado e mantido pela agência do censo dos EUA. O NumXL fornece uma interface intuitiva com o programa para ajudar os usuários do Excel a fazer previsões e ajustes sazonais de maneira rápida e eficiente para dados econômicos e financeiros.

O NumXL também oferece aos usuários acesso a todos os arquivos brutos (entrada / saída) gerados no processo de análise de dados.

10. ARCH / GARCH          

Semelhante ao ARMA / ARIMA, modelar um modelo do tipo GARCH é muito fácil. Usando o Assistente GARCH, você pode gerar uma tabela de saída do modelo com todos os valores de coeficiente e cálculos relacionados (por exemplo, LLF e diagnóstico residual). Esta tabela pode ser usada para calibrar o modelo e prever valores fora da amostra.

O NumXL também suporta os modelos ARCH / GARCH, exponencial GARCH (EGARCH) e GARCH-in-mean (GARCH-M) nativamente.

Além disso, o NumXL suporta inovações do tipo Gaussian, t de Student e GED.

11. Modelo de mistura ARMA-GARCH

Caso você deseje modelar a média condicional variável no tempo e a volatilidade condicional em um modelo, um modelo de mistura ARMA-GARCH está em ordem. Ao combinar os dois modelos, o ARMA seguirá a média e passará os resíduos para GARCH para acompanhar a variação ao longo do tempo.

Os modelos combinados ARMA-GARCH suportam todos os modelos ARMA e GARCH suportados solo, incluindo as inovações não gaussianas.

12.  Modelo Linear Generalizado (GLM)          

Se você tem uma regressão logística ou um modelo linear geral em mente, pode usar o modelo linear generalizado (GLM). O NumXL usa o assistente GLM para ajudá-lo a especificar os dados de entrada, funções de link (por exemplo, probit, logit, complemento de log) e gerar uma tabela de saída do modelo.

Como em todos os nossos modelos, a tabela de modelos de saída é usada para calibrar e executar previsões fora da amostra.

Requisitos de sistema

Microsoft Windows (32 ou 64 bits) Windows 7, Windows 8, Windows 10

CPU de 500 MHz

512 MB de RAM

120 MB de espaço em disco

Microsoft Excel 2010 ou versão posterior