Sức mạnh của NLOGIT

NLOGIT 6 cung cấp các chương trình ước tính, mô phỏng và phân tích dữ liệu lựa chọn đa thức, chẳng hạn như lựa chọn thương hiệu, phương thức vận chuyển và tất cả các cách khảo sát và dữ liệu thị trường trong đó người tiêu dùng lựa chọn trong số các lựa chọn thay thế cạnh tranh. Kể từ khi được giới thiệu cách đây gần 20 năm, NLOGIT đã trở thành gói thống kê hàng đầu để ước tính và mô phỏng các mô hình logit đa thức bao gồm mức sẵn sàng chi trả và mô hình tốt nhất/tệ nhất. NLOGIT là chương trình duy nhất hỗ trợ trộn các tập dữ liệu lựa chọn đã nêu và được tiết lộ.

Công cụ phân tích ưu việt cho mô hình lựa chọn đa thức

Phần mềm thống kê NLOGIT của chúng tôi cung cấp mảng công cụ rộng nhất và sâu nhất có sẵn ở mọi nơi để phân tích các mô hình logit đa thức, bao gồm logit lồng nhau, logit đa thức hỗn hợp tổng quát, giá trị cực trị phương sai thay đổi, probit đa thức, logit hỗn hợp, v.v. Gói mô phỏng duy nhất cho phép bạn phân tích các kịch bản thay thế trong bối cảnh của bất kỳ mô hình lựa chọn rời rạc ước tính nào với bất kỳ tập dữ liệu nào, cho dù được sử dụng trong ước tính hay làm dữ liệu giữ lại để kiểm tra tính hợp lệ chéo của mô hình.

Công cụ phân tích ưu việt cho mô hình lựa chọn đa thức

Với hơn 200 công cụ ước tính được tích hợp sẵn, bạn có thể phân tích:

• Mô hình logit lồng nhau bốn cấp
• Logit hỗn hợp tham số ngẫu nhiên
• Lớp tiềm ẩn
• Probit đa thức
• Dữ liệu bảng - hiệu ứng cố định MNL
• Các thí nghiệm lựa chọn đã nêu
• Sẵn sàng trả tiền cho tui
• Giá trị cực trị dị thay đổi
• Mô hình tốt nhất/tệ nhất
• Sự hối tiếc ngẫu nhiên
• Thuộc tính không tham dự
• Ước tính và mô phỏng

và nhiều hơn nữa….

Ước tính mô hình và phân tích dữ liệu (Model Estimation & Data Analysis)

Gần 200 công thức mô hình cho các biến phụ thuộc liên tục, rời rạc, giới hạn và kiểm duyệt được cung cấp, bao gồm:

• Hồi quy tuyến tính “Linear regression”
• Ước tính mạnh mẽ “Robust estimation”
• Hồi quy phi tuyến tính và logarit “Nonlinear and loglinear regression”
• Mô hình Probit và logit cho lựa chọn nhị phân “Probit and logit models for binary choice”
• Mô hình lựa chọn theo thứ tự “Ordered choice models”
• Lựa chọn đa thức “Multinomial choice”
• Kiểm duyệt và cắt ngắn “Censoring and truncation”
• Mô hình chọn mẫu “Sample selection models”
• Hồi quy lượng tử (tuyến tính và đếm) “Quantile regression (linear and count)”
• Mô hình nhị thức âm và Poisson cho dữ liệu đếm “Poisson and negative binomial models for count data”
• Biên giới ngẫu nhiên và DEA “Stochastic frontier and DEA”
• Mô hình chuỗi thời gian “Time series models”
• Mô hình dữ liệu bảng “Panel data models”

Phân tích thống kê (Statistical Analysis)

Ngôn ngữ lập trình cho phép mở rộng các công cụ ước tính được hỗ trợ:

• Ước tính mô hình “Model estimation”
• Kiểm tra và hạn chế “Testing and restrictions”
• Phân tích ước tính sau “Post estimation analysis”
• Mô phỏng “Simulations”
• Hiệu ứng một phần “Partial effects”
• Phân hủy Oaxaca “Oaxaca decomposition”
• Phương pháp Delta và Krinsky/Robb “Delta and Krinsky/Robb methods”

Mô hình dữ liệu bảng (Panel Data Models)

Tất cả các mô hình tuyến tính và phi tuyến có thể được phân tích bằng các dạng dữ liệu bảng đặc biệt, bao gồm:

• Mô hình tuyến tính hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên “Fixed and random effects linear models”
• Mô hình hiệu ứng cố định phi tuyến “Nonlinear fixed effects models”
• Mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên “Random effects models”
• Tham số ngẫu nhiên - mô hình hỗn hợp “Random parameters - mixed models”
• Mô hình lớp tiềm ẩn “Latent class models”

Thống kê & Đồ họa (Statistics & Graphics)

Các công cụ phân tích đồ họa và thống kê mô tả bao gồm:

• Thống kê mô tả cho mặt cắt ngang và bảng “Descriptive statistics for cross sections and panels”
• Bảng phương tiện và lượng tử “Tables of means and quantiles”
• Chuỗi thời gian “Time series”
• Mật độ quang phổ “Spectral density”
• Công cụ đồ họa “Graphics tools”
• Mật độ hạt nhân “Kernel density”
• Phân tích phân biệt “Discriminant analysis”
• Đường bao “Contour plots”

Dữ liệu đếm (Count Data)

Chúng tôi cung cấp phạm vi thông số kỹ thuật rộng nhất cho dữ liệu đếm của bất kỳ gói nào, bao gồm một số mẫu mới được phát triển:

• Mô hình nhị thức âm và Poisson “Poisson and negative binomial models”
• Thông số kỹ thuật mới cho mô hình NB Models “New specifications for NB models”
• Gamma, Poisson tổng quát, Polya-Aeppli “Gamma, generalized Poisson, Polya-Aeppli”
• Không có lạm phát và rào cản “Zero inflation and hurdle”
• Hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên “Fixed and random effects”
• Lớp tiềm ẩn “Latent class”
• Hồi quy Poisson lượng tử “Quantile Poisson regression”

Lập trình (Programming)

Ngôn ngữ lập trình bao gồm các lệnh thao tác ma trận và dữ liệu được cung cấp để xây dựng các công cụ ước tính mới:

• Lập trình với LIMDEP và NLOGIT “Programming with LIMDEP and NLOGIT”
• Tối ưu hóa do người dùng xác định “User defined optimization”
• Đại số ma trận “Matrix algebra”
• Máy tính khoa học “Scientific calculator”
• Các chương trình và ước tính do người dùng viết “User written programs and estimators”

SFA & DEA

Tất cả các dạng của mô hình biên ngẫu nhiên đều được cung cấp:

• Hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên “Fixed and random effects”
• Hiệu ứng cố định và ngẫu nhiên thực sự “True fixed and random effects”
• Biên giới ngẫu nhiên của lớp tiềm ẩn “Latent class stochastic frontier”
• Battese và Coelli “Battese and Coelli”
• Tính không đồng nhất “Heteroscedasticity”
• Ước tính phi hiệu quả kỹ thuật “Technical inefficiency estimation”
• Phân tích bao bọc dữ liệu “Data envelopment analysis”

(Đây là gói duy nhất có cả SFA và DEA.)

Lựa chọn riêng biệt trong LIMDEP (Discrete Choice in LIMDEP)

Các công cụ ước tính lựa chọn rời rạc cho dữ liệu rời rạc nhị phân, đa thức, có thứ tự, đếm và đa biến được cung cấp:

• Mô hình Probit và logit cho lựa chọn nhị phân “Probit and logit models for binary choice”
• Lựa chọn có thứ tự bao gồm lựa chọn một biến, hai biến, phân cấp và mẫu “Ordered choice including univariable, bivariate, hierarchical and sample selection”
• Dữ liệu bảng “Panel data”
• Logit đa thức “Multinomial logit”
• Mô hình dữ liệu đếm “Count data models”

Lựa chọn đa thức trong NLOGIT (Multinomial Choice in NLOGIT)

NLOGIT chứa tất cả LIMDEP cộng với nhiều phần mở rộng của mô hình lựa chọn đa thức không xuất hiện trong LIMDEP, bao gồm:

• Phân tích dữ liệu “Data analysis”
• Ước tính mô hình “Model estimation”
• Mô hình logit hỗn hợp (tham số ngẫu nhiên) “Mixed (random parameters) logit model”
• Logit hỗn hợp tổng quát “Generalized mixed logit”
• Ước tính trong không gian WTP “Estimation in WTP space”
• Mô hình probit đa thức “Multinomial probit model”
• Mô hình lớp tiềm ẩn “Latent class model”
• Mô hình logit thành phần lỗi (RE) “Error components (RE) logit model”
• Ngẫu nhiên hối tiếc MNL “Random regret MNL”
• Mô hình MNL hiệu ứng ngẫu nhiên động “Dynamic random effects MNL model”
• Mô hình logit lồng nhau tổng quát “Generalized nested logit model”
• Đặc điểm kỹ thuật mô hình “Model specification”
• Mô phỏng mô hình “Model simulation”

(Những tính năng này không xuất hiện trong LIMDEP.)

Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis)

Một loạt các công cụ ước tính cho chuỗi thời gian được cung cấp bao gồm:

• Mô hình ARMAX “ARMAX models”
• Các mô hình GARCH và GARCH-in-mean “GARCH and GARCH-in-mean models”
• Ước tính mật độ phổ “Spectral density estimation”
• ACF và PACF “ACF and PACF”
• Kiểm tra Phillips-Perron “Phillips-Perron tests”
• Công cụ ước tính Newey-West “Newey-West estimator”

Sự chính xác (Accuracy)

Các phương pháp tính toán cực kỳ chính xác được sử dụng xuyên suốt. Điểm cao đạt được trong tất cả các bài kiểm tra của Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia, bao gồm:

• Thống kê mô tả “Descriptive statistics”
• Phân tích phương sai “Analysis of variance”
• Hồi quy tuyến tính “Linear regression”
• Bình phương tối thiểu phi tuyến “Nonlinear least squares”

Quản lý dữ liệu (Data Management)

Các công cụ quản lý dữ liệu bao gồm:

• Dữ liệu đầu vào và đầu ra “Data input and output”
• Chuyển đổi dữ liệu “Data transformations”
• Lấy mẫu và khởi động “Sampling and bootstrapping”
• Phân tích Monte Carlo “Monte Carlo analysis”
• Dữ liệu có trọng số “Weighted data”
• Tạo số ngẫu nhiên “Random number generation”