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LIMDEP - 计量经济学软件包

LIMDEP是一套的用于估计和分析带有横截面(cross section),时间序列和面板数据(panel data)的线性和非线性模型的软件包。LIMDEP提供大量新技术,在面板数据分析中的高端技术,前沿和效率估计(frontier and efficiency estimation)和离散选择建模(discrete choice modeling)。对于分析面板数据方面的技术和过程的集合一直都是的,多年来一直被作为估计和操作离散和有限独立变量模型(limited dependent variable models)的标准软件。

 

LIMDEP是的计量经济学和统计软件包。您要用于统计分析的附加组件或模块。功能:

易于使用的界面,,直观的桌面菜单和自我记录的命令语言

使用我们的菜单驱动的命令构建器入门,这些构建器允许您在学习命令语言时从菜单和对话框构建模型

使用LIMDEP的命令语言来自定义分析并很大限度地提高性。

增强的估计后工具允许您操纵估算结果。

 

 

数以百计的内置统计程序

有200个内置估算器,您可以分析:

  • 线性回归

  • 非线性回归

  • Logit和Probit

  • 对数线性模型

  • 面板数据

  • 有序选择

  • 随机前沿和DEA

  • 离散选择和多项logit

  • 样品选择

  • 治疗效果

  • 计数数据泊松和负二项式

以及更多

 

广泛的数据管理和图形工具

增强的图形功能:

  • 散点图和多个散点图

  • 线性回归的残差图

  • 危害和生存功能

  • 直方图

  • 核密度图

  • 盒子和胡须图

  • 正态分位数图

软件包的主要是有一套100个内置的估计量(estimator),可用于线性回归模型(linear regression mode),随机前沿(stochastic frontier),离散选择(discrete choice)和有限独立变量模型(limited dependent variable models),二元(binary), 删失(censored), 截断(truncated), 幸存(survival), 计数, 离散和连续变量以及样本选择模型(sample selection models).

LIMDEP是一套的计量经济学软件包,也是一套真正的程序包,广泛使用高校,政府机关,研究机构,商业和工业中用于教学和研究。

LIMDEP采用计量经济学工作室的形式。 数据集的分析是以交互式的方式在一系列的窗口中执行。程序控制可以从“脚本”或在非结构化的指令和操作的会话中进行。程序被设计允许方便的设置数据,用于估计,不同模型形式的规格,带有不同规格的实验,假设检验, 数据和模型结果的分析 和过程和估计器的构建 。

LIMDEP提供用于计量经济学分析的工具集。除了估计程序,LIMDEP提供:

  • 数据管理,从标准来源(比如Excel)的输入,转换和样本控制的方式

  • 内置的估计程序加上可编程语言,矩阵代数包和科学计算器,允许您编写自己的估计器,检验统计量和仿真和分析程序包。

  • 随机数,用于bootstrapping,Gibbs抽样(Gibbs sampling)和蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)的矢量和矩阵能力

  • 图形和数值描述性统计量能力

  • 工具,允许您构建您自己的似然,GMM或很大模拟似然估计器

  • 分析工具用于规格和假设检验的图形,数值分析和post estimation tools。

  • 详尽的文档集的硬拷贝,2500页,程序,背景计量经济学和示例应用的参考指导。

LIMDEP 11

LIMDEP版本11继续扩展我们用于横截面,面板数据和时间序列分析的主要软件。版本11计划的主要新扩展,用于计量经济模型的估算和统计分析以及一长串新模型和。新功能:

  • 随机前沿模型

  • 新的参数规格

  • Normal-Rayleigh

  • 用于样本选择校正的新FIML估算器

  • 使用面板数据选择样品

  • 部分低效的潜类随机前沿模型

面板数据随机前沿模型

  • Raleigh模型

  • Belotti和Ilardi有部分差异

  • 真正的固定和随机效果

  • Wikstrom的时刻方法

  • 广义真随机效应

新的部分效果和模拟工具

  • 新的图形设备

  • 分类变量的转移矩阵

  • Krinsky和Robb方法用于标准误差

  • 更多模型的扩展

扩展图形

直方图

  • 使用箱形图或核密度估算器叠加直方图

  • 4个直方图的分组

方块图

  • 核密度估计

  • 用于生成核密度估计量的几个新的设定

  • 同时绘制

Treatment Effects模型

  • 内生变量Treatment effects

  • 对概率,有序概率,泊松和负二项式的FIML估计

用于估计和推理的新工具

新的分析工具

  • 30个用于面板数据转换的新DREATE函数

  • CALCULATE和MATRIX的功能

  • 新的随机数发生器

更多型号和功能

  • 模型的聚类协方差矩阵

  • 反双曲正弦模型

  • 横截面和面板数据的分类回归

  • MAXIMIZE的新面板数据功能

数据描述策略

  • 获得分层数据的单独分层方法

  • 相关矩阵的新命令

  • 用于按层的描述性统计的新TABLE命令

  • 分位数和频率的新命令

  • 新的Cronbach的alpha相关策略

字符数据

  • Observation labels

  • Labellists

  • Observation tags

Loglinear模型

  • 类的广义beta

  • 广义伽马模型

增强的执行和程序

  • bootstrap和jackknife迭代的新规范

  • 阻止面板数据的引导程序

单个模型的二选一设定的比较

LIMDEP中的离散选择

LIMDEP为离散选择建模提供了广泛的估计器,规格的二元选择模型,多项式选择,有序选择和包装中计数数据的超大模型选择。

二元选择:

  • 概率模型和logit模型

  • 双变量概率模型

  • 多元概率模型

  • 部分可观察性

  • 样品选择

多项式(logit)选择模型:

  • 随机效应和随机多重性模型

  • 潜在类模型

有序选择模型:

  • 二元有序选择模型

  • 样本选择模型

  • 广义有序Probit和Logit模型

  • 层次模型规范

  • 零膨胀的有序选择

计数数据模型:

  • 审查,阶段和漏报的规范 

  • 零膨胀和负二项式(NB1 , NB2 , NBP,NBX)

  • 广义泊松

  • 伽马模型

  • 分位数泊松回归

面板数据模型:

  • 型号的固定效果

  • 模型,正交和仿真估计器的随机效应

  • 随机参数模型

工具类:

  • 规格分析

  • 异方差性

  • 的推理工具

  • 拉格朗日成熟,似然和Wald检验

  • 用于二元选择模型的模型模拟器

  • 匹配和倾向得分分析

  • 平均局部效果

  • 互动的局部影响

  • 模型仿真与预测

统计:

  • 测试统计数据以获取规格

  • 模型的局部效果

  • 模型规范中的交互项

 

系统要求

LIMDEP 与 Windows 10,Windows 8 ,Windows 7, Windows Vista 和 Windows XP兼容。

 

 

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