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NumXL est un puissant complément Microsoft Excel qui fournit des capacités avancées d'analyse économétrique et de gestion des données. Conçu spécifiquement pour la modélisation financière et l'analyse de séries chronologiques, NumXL facilite la réalisation de calculs complexes et la génération de prévisions précises en quelques clics.

Avec NumXL, vous pouvez effectuer tous vos travaux de données directement dans Excel, éliminant ainsi le besoin de logiciels ou d'outils supplémentaires. Cette approche simplifiée vous permet de suivre et d'apporter des modifications à vos données rapidement et facilement, tout en partageant votre analyse, votre modélisation et vos résultats avec un seul fichier.

L'un des principaux avantages de NumXL est son interface utilisateur intuitive. Les fonctions du logiciel sont organisées en 11 catégories qui couvrent tout, des statistiques descriptives à l'analyse spectrale. Cela facilite la recherche des outils dont vous avez besoin pour une tâche donnée, que vous analysiez des données historiques ou prévoyiez des tendances futures.

Examinons de plus près certaines des fonctionnalités clés offertes par NumXL :

Statistiques descriptives : grâce aux outils d'histogramme, de tracé Q-Q et d'autocorrélation de NumXL, vous pouvez analyser rapidement vos modèles de distribution de données et identifier les valeurs aberrantes ou les anomalies.

Tests statistiques : des tests de moyenne, d'écart type, d'asymétrie/aplatissement sont disponibles dans cette catégorie, ainsi qu'un test de normalité qui vérifie si l'échantillon provient d'une distribution normale ; corrélation sérielle (bruit blanc), effet ARCH (hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive), test stationnaire qui vérifie si la moyenne/variance est constante sur la période ; Test de racine unitaire ADF qui vérifie s'il existe une racine unitaire dans les séries chronologiques.

Transformation : la transformation de BoxCox permet de transformer des distributions non normales en distributions normales ; l'opérateur de différence aide à supprimer le composant de tendance des séries chronologiques ; les opérateurs intégraux aident à calculer la somme/différence/moyenne cumulée, etc.

Lissage : la moyenne mobile pondérée atténue les fluctuations des séries chronologiques en accordant plus de poids aux observations récentes qu'aux plus anciennes ; le lissage exponentiel donne plus de poids aux observations récentes mais tient également compte des erreurs passées lors du calcul des valeurs de prévision ; le lissage des tendances supprime les composantes cycliques des séries chronologiques afin que seules les tendances à long terme restent visibles

Analyse ARMA : La modélisation moyenne conditionnelle (ARMA/ARIMA/ARMAX) aide à modéliser les relations linéaires entre les variables en fonction de leurs valeurs passées ainsi que des facteurs externes tels que les indicateurs économiques ou les conditions météorologiques. Le modèle AirLine est utilisé lorsque des effets saisonniers sont présents dans l'ensemble de données, tandis que la prise en charge du recensement américain X-12-ARIMA fournit un processus de sélection de modèle ARIMA automatisé basé sur des critères statistiques tels que AIC/BIC, etc.

Analyse ARCH/GARCH : la modélisation conditionnelle de la volatilité/hétéroscédacité (ARC/GARCH/E-GARCH/GARCH-M) permet de modéliser l'évolution de la variance dans le temps en fonction des valeurs passées des résidus/erreurs

Modèles combinés : les diagnostics de log-vraisemblance/AIC aident à évaluer la qualité de l'ajustement des modèles par rapport aux points de données réels/le diagnostic des résidus identifie les valeurs aberrantes/anomalies/modèles dans les contraintes des paramètres des résidus la vérification garantit la stabilité/convergence/équité entre les différents réglages de paramètres la prévision génère l'avenir prédictions basées sur des modèles sélectionnés

Analyse factorielle - Modèle linéaire généralisé - Aide à identifier les facteurs sous-jacents à l'origine de la variation observée dans l'ensemble de données à l'aide de techniques de régression

Date/Calendrier - les calculs des jours de la semaine/des jours fériés aident à ajuster les effets de calendrier tels que les week-ends/jours fériés, etc. lors de l'analyse des marchés financiers/des ensembles de données de séries chronologiques Utilitaires - les fonctions d'interpolation/statistiques offrent des fonctionnalités supplémentaires au-delà des méthodes économétriques de base du signal en composantes de fréquence afin que les périodicités/cycles puissent être facilement identifiés

Dans l'ensemble, NumXL offre une gamme impressionnante de fonctionnalités conçues spécifiquement pour les professionnels de la finance qui ont besoin de capacités de prévision précises combinées à de puissants outils d'analyse économétrique. Que vous travailliez avec des données historiques sur les marchés financiers ou que vous essayiez de prédire les tendances futures sur la base d'indicateurs économiques tels que les taux de croissance du PIB ou les niveaux d'inflation, NumXl a tout ce qu'il faut !