NumXL 1.66.43927.1

NumXL es un potente complemento de Microsoft Excel que proporciona funciones avanzadas de análisis econométrico y gestión de datos. Diseñado específicamente para el modelado financiero y el análisis de series temporales, NumXL facilita la realización de cálculos complejos y genera pronósticos precisos con solo unos pocos clics.

Con NumXL, puede realizar todo su trabajo de datos directamente en Excel, eliminando la necesidad de software o herramientas adicionales. Este enfoque simplificado le permite realizar un seguimiento y realizar cambios en sus datos de forma rápida y sencilla, al mismo tiempo que comparte su análisis, modelado y resultados con un solo archivo.

Uno de los beneficios clave de NumXL es su interfaz de usuario intuitiva. Las funciones del software están organizadas en 11 categorías que cubren todo, desde estadísticas descriptivas hasta análisis espectral. Esto facilita encontrar las herramientas que necesita para cualquier tarea determinada, ya sea que esté analizando datos históricos o pronosticando tendencias futuras.

Echemos un vistazo más de cerca a algunas de las características clave que ofrece NumXL:

Estadísticas descriptivas: con el histograma de NumXL, el trazado Q-Q y las herramientas de función de autocorrelación, puede analizar rápidamente sus patrones de distribución de datos e identificar cualquier valor atípico o anomalía.

Pruebas estadísticas: las pruebas de media, desviación estándar, asimetría/curtosis están disponibles en esta categoría junto con la prueba de normalidad que verifica si la muestra proviene de una distribución normal; correlación serial (ruido blanco), efecto ARCH (heterocedasticidad condicional autorregresiva), prueba estacionaria que verifica si la media/varianza es constante a lo largo del período de tiempo; Prueba de raíz unitaria ADF que verifica si existe una raíz unitaria en series temporales.

Transformación: la transformación de BoxCox ayuda a transformar las distribuciones no normales en normales; el operador de diferencia ayuda a eliminar el componente de tendencia de la serie temporal; los operadores integrales ayudan a calcular la suma acumulada/diferencia/promedio, etc.

Suavizado: el promedio móvil ponderado suaviza las fluctuaciones en las series de tiempo al dar más peso a las observaciones recientes que a las más antiguas; el suavizado exponencial da más peso a las observaciones recientes, pero también tiene en cuenta los errores pasados ​​al calcular los valores de pronóstico; El suavizado de tendencias elimina los componentes cíclicos de las series temporales para que solo permanezcan visibles las tendencias a largo plazo.

Análisis ARMA: el modelado de media condicional (ARMA/ARIMA/ARMAX) ayuda a modelar relaciones lineales entre variables en función de sus valores pasados, así como de factores externos, como indicadores económicos o patrones climáticos. El modelo AirLine se usa cuando hay efectos estacionales presentes en el conjunto de datos, mientras que el soporte X-12-ARIMA del censo de EE. UU. proporciona un proceso de selección de modelo ARIMA automatizado basado en criterios estadísticos como AIC/BIC, etc.

Análisis ARCH/GARCH: el modelado de volatilidad/heterocedacia condicional (ARC/GARCH/E-GARCH/GARCH-M) ayuda a modelar cómo cambia la varianza con el tiempo dependiendo de los valores anteriores de residuos/errores

Modelos combinados: Log-verosimilitud/diagnósticos AIC ayudan a evaluar la bondad de ajuste de los modelos frente a puntos de datos/residuales reales el diagnóstico identifica valores atípicos/anomalías/patrones dentro de las restricciones de los parámetros residuales la comprobación garantiza la estabilidad/convergencia/equidad entre diferentes configuraciones de parámetros el pronóstico genera el futuro predicciones basadas en modelos seleccionados

Análisis factorial: modelo lineal generalizado: ayuda a identificar los factores subyacentes que impulsan la variación observada dentro del conjunto de datos mediante técnicas de regresión

Fecha/Calendario: los cálculos de días laborables/días festivos ayudan a ajustar los efectos del calendario, como fines de semana/días festivos, etc. al analizar mercados financieros/conjuntos de datos de series temporales Utilidades: las funciones de interpolación/estadísticas brindan funcionalidad adicional más allá de los métodos econométricos básicos Análisis espectral: la transformada discreta de Fourier permite la descomposición de la señal en componentes de frecuencia para que las periodicidades/ciclos puedan identificarse fácilmente

En general, NumXL ofrece una impresionante gama de características diseñadas específicamente para profesionales de finanzas que necesitan capacidades de pronóstico precisas combinadas con poderosas herramientas de análisis econométrico. Ya sea que esté trabajando con datos históricos del mercado financiero o tratando de predecir tendencias futuras en función de indicadores económicos como las tasas de crecimiento del PIB o los niveles de inflación, ¡NumXl tiene todo cubierto!