CATS
- 공적분(Cointegration) 분석을 위한 RATS의 추가 모듈
CATS는
RATS 소프트웨어와 함께 사용할 수 있는 추가 모듈로 공적분(Cointegration)
분석 프로시져들을 제공합니다. CATS는 코펜하겐 대학의 Jonathan G. Dennis, Katarina Juselius,
Søren Johansen 과 Henrik Hansen 등에 의해 개발되었습니다.
CATS는
여러분의 데이터를 분석하고 공적분 모형을 선택하고 검증에 필요한
다양한 툴들을 제공합니다. 이 소프트웨어는 대부분 메뉴 및 다이얼로그
방식으로 사용할 수 있어 사용이 편리합니다. 초기 설정 파일을 먼저
만들 필요가 있는데, 이 파일은 여러분의 데이터와 샘플 기간을 정의하고
CATS 절차들을 실행합니다. 이 파일을 RATS에서 실행합니다. 이 때,
CATS 메뉴에서 필요한 명령들을 선택하며, CATS는 필요한 입력이 있을
경우 사용자가 넣도록 요구할 것입니다. 실증 예제들에 대한 샘플 데이터와
설정 파일들을 함께 제공하여 프로그램 사용과 이해에 도움이 되도록
하였습니다.
CATS
구매시 제공되는 내용
CATS
패키지는 CATS 프로시져들을 담은 CD와 공적분 VAR 모형에 대한 계량경제학
설명과 결과 해석 방법에 대한 설명을 담은 200페이지 분량의 매뉴얼을
제공합니다. 프로그램의 모든 기능들에 대해 예제를 수록 하였고, 매뉴얼
역시 CATS의 수학적 이론에 관한 부록을 제공하고 있습니다.
CATS
구매시 제공되는 내용
CATS
패키지는 CATS 프로시져들을 담은 CD와 공적분 VAR 모형에 대한 계량경제학
설명과 결과 해석 방법에 대한 설명을 담은 200페이지 분량의 매뉴얼을
제공합니다. 프로그램의 모든 기능들에 대해 예제를 수록 하였고, 매뉴얼
역시 CATS의 수학적 이론에 관한 부록을 제공하고 있습니다.
CATS의
주요 기능들
새로운
계량 경제학(Econometrics) 기능들
•
Bartlett small-sample correction of the tests for the cointegrating
rank and hypotheses on Beta.
•
A new “CATSmining” automated model-selection procedure.
•
Estimation and hypothesis testing of the I(2) model, including testing
hypotheses on the multi-cointegrating relations and the I(1) relations
among the system variables
•
Estimation of structural moving average models.
•
System reduction tests for lag length determination.
•
Missing observations in data allowed.
•
Updated recursive estimation routine includes new tests for eigenvalue
fluctuation, constancy of the cointegrating space and the log-likelihood
function.
•
Allows for “backwards” recursion for investigating parameter constancy
over the beginning of the sample.
•
For most model specifications, CATS now reports the correct critical
values and p-values for the rank test. For other models, you can
simulate the critical values using a built-in procedure.
•
Includes a procedure for estimation and identification of structural
moving average models.
새로운
인터페이스 기능들
•
All-new user interface, with separate menus for various categories
of operations, including I(1) analysis, I(2) analysis, graphics,
and automated tests.
•
All model settings, including the deterministic terms and lag structure,
are menu-controlled, so you can now change the underlying VAR model
without quitting and re-starting CATS.
•
All procedure settings, such as maximum number of iterations and
convergence criteria for the switching algorithms, screen output
format, and more, can be set via a "Preferences" dialog
box.
•
The estimated model can now be exported as a RATS “MODEL” making
it much easier to compute forecasts and impulse responses.
•
The graphs created by CATS can be customized.
•
Output can be exported in tex or csv formats.
•
Restrictions can be saved and re-loaded, making it easier to replicate
analyses or continue your work at a later time.
•
CATS offers the option of running in a true batch mode that does
not require user interaction to generate basic output. This allows
it to be used in loop.
다른
기능 및 특징들
다음 기능들은 1.0
버전의 강점들을 가져온 것입니다.
•
“Batch” tests for long-run exclusion, weak exogeneity, and stationarity
on all model variables (now available from the cats menu). Also
includes a test for unit vectors in alpha, which corresponds to
testing if the cumulated disturbances of any of the variables do
not enter the common trends.
•
Support for partial systems, models with structural breaks, and
various forms of dummy variables.
•
Multivariate and univariate tests of the estimated residuals.
•
Recursive estimation for assessing constancy of the estimated model
parameters, including tests for constancy of the estimated eigenvalues,
the cointegrating space, the log-likelihood function, the parameters
of an identified system, and the adequacy of one-step-ahead predictions.
•
Options for testing hypothesis on the long-run relations in Beta
as well as on the adjustment coefficients in Alpha.
•
Choice of normalization for each cointegrating vector (CATS 2 simplifies
this by suggesting default choices).
•
Estimation of the parameters of the moving average model, e.g. the
long-run impact matrix C and the loadings to the common trends (with
asymptotic t-values).
•
A large variety of preset graphics illustrating various key aspects
of the estimated model
|
