Limdep9とNLOGIT4の機能一覧
パネルデータモデル
線形並びに非線形モデルをパネルデータの特殊形として分析します。分析可能な例を次に示します。
- 固定モデルおよびランダム効果モデル
- 多層ランダム効果モデル
- 潜在クラスモデル
- ランダムパラメータ(混合)モデル
- アンバランストパネル
- パネルデータセットのサイズに制限はありません。
- Arellano/Bond ダイナミックパネルデータ
- 操作変数とGMM推定量
モデル推定と分析
連続型、離散型、質的、そしてセンサード型の変数をサポートする100以上のモデルを備えています。
- 線形/非線形回帰
- 堅牢な推定
- バイナリーモデル
- オーダードモデル
- 非オーダード型の多項選択モデル
- センサード/切断型モデル
- サンプルセレクションモデル
- カウントデータ
- 対数線形モデル
- 確率フロンティアおよびDEA
- サバイバル分析
- 時系列モデル
- パネルデータモデル
データの特徴とグラフ
記述統計量と視覚的な分析機能を備えています。
- クロスセクションとパネルデータの記述統計量
- 平均と四分位のテーブル
- 時系列
- グラフィックスツール
- 判別分析
カウントデータ
カウントデータのためのモデルを用意しています。
- ポアソンおよび負の二項モデル
- NBモデルを新たにサポート
- ガンマ、一般化ポアソン、Polya
- Aeppli
- ゼロインフレーションとハードル
- 固定およびランダム効果
- 潜在クラス
統計分析
プログラミング機能を使って推定量を拡張できます。
- 非線形の推定
- パラメータ関数に対するデルタ法
- シミュレーション:KrinskyとRobb
- 検定と制約
- 推定後の分析
- 予測
- 限界効果
データ環境
ほぼすべてのモデルを次のようなフレームワークで利用できます。
- データ変換
- クロスセクション
- パネルデータ
- 時系列データの操作
プログラミングと数値分析
行列とデータ操作コマンドを操作できるプログラミング言語を利用して新しい推定量を作成できます。
- ユーザ定義の関数に対する最大/最小化
- LIMDEPには行列プログラミングの機能があります。
- 科学技術計算用計算機能
- 数値分析ツール、微積分
- 推定に基づくシミュレーション
- Gibbsサンプラー
フロンティアと効率分析
確率フロンティアモデルをほぼすべて備えています。
- 固定およびランダム効果
- BatteseとCoelli
- 分散不均一性
- 技術的な非効率性の推定
- SFAとDEAの両方に認可された唯一のパッケージ
LIMDEPにおける質的選択モデル
バイナリー、多項、オーダード、カウント、多変量質的選択モデルをサポート。
- バイナリーモデル
- オーダードモデル
- 階層オーダードモデル
- パネルデータ
- 多項ロジット
- カウントデータモデル
NLOGITによる個別選択のモデル化(NLOGITの追加機能)
LIMDEPのすべての機能に加えて、多項選択モデルの拡張形がNLOGITには含まれています。
- ネストしたロジットモデル
- 一般化ネストロジットモデル
- 多項プロビットモデル
- 混合(ランダムパラメータ)ロジットモデル
- 潜在クラスモデル
- 誤差コンポーネント(RE)ロジットモデル
- ダイナミックランダム効果MNLモデル
- 偏効果と弾力性
- モデルシミュレーション
時系列分析
時系列分析用の推定量として次のものを用意しています。
- ARMAXモデル
- GARCH/GARCH-in-meanモデル
- スペクトル密度推定
- ACFとPACF
- Phillips-Perron検定
- Newey-West推定量
精度
すべての分析機能について精度の高い演算手法を採用しています。NIST(National Institute of Standards and Technology)のテストにおいては特に次の機能について高得点を記録しています。
- 記述統計量
- 分散分析
- 線形回帰
- 非線形最小二乗法
推定後の診断
推定後のモデルから様々な統計量を取り出したり、発展的な分析を行うことができます。
データ管理
データを前処理するためのデータマネジメントツールや、乱数発生のコマンドを用意しています。
- データ変換
- サンプリングとブートストラップ
- クロスクションやパネルデータでのブートストラップの実行
- 加重データ
- 乱数機能
- クラスターサンプリングと階層化