主な特長の一覧
SAS Econometrics
隠れマルコフ・モデル
- 隠れマルコフ・モデルを時系列データに適合させて適用
- フィッティング（または学習）、平準化、フィルタリング、デコード、スコアリングを実行
- 単変量または多変量モデル、レジームスイッチング回帰モデル、およびレジームスイッチング自己回帰モデルをサポート
- 離散状態ガウスモデルをサポート
- 非常に長い（ビッグデータ）時系列を効率的に処理する手法を提供
- 状態数とラグ数の選択を自動化
- レジームスイッチング自己回帰モデルを平均調整形式で提供
- すべてのモデルに確率的勾配降下法（SGD）最適化アルゴリズムを提供
空間計量経済学モデリング
- 以下のモデルがサポートされます
- 線形モデル
- X（SLX）効果の空間ラグを持つ線形モデル
- 空間自己回帰（SAR）モデル
- 空間ダービン・モデル（SDM）
- 空間誤差モデル（SEM）
- 空間ダービン誤差モデル（SDEM）
- 空間移動平均（SMA）モデル
- 空間ダービン移動平均（SDMA）モデル
- 空間自己回帰移動平均（SARMA）モデル
- 空間ダービン自己回帰移動平均（SDARMA）モデル
- 空間自己回帰混乱（SAC）モデル
- 空間ダービン自己回帰混乱（SDAC）モデル
- モデル内の個々の変数の影響を完全に理解して解釈できる出力テーブルを提供
その他の計量経済モデル
整数値従属変数のカウント回帰モデル
- CNTSELECTプロシジャが特定の期間にイベントが発生する頻度をモデル化
- 以下のモデルをサポート：
- ポワソン回帰、負の二項回帰、コンウェイ・マクスウェル・ポワソン回帰（CMP）
- 共変量を条件とするゼロ過剰モデル
- 共変量を条件とする過分散モデル（CMPモデルを使用）
- カウントの変量効果パネル・データ・モデル
- 空間カウント・データ・モデル
- ベイズ推定
- 自動変数選択手法を提供
- 適合確率分布の特定の部分を集中的にビジュアル化するためのプロットを始めとする多くの診断検定とプロットを提供
- 推定されたモデル・パラメータ間の共分散と相関を評価するためのテーブルを表示
重大度回帰モデル
- 損失またはその他のイベントのサイズまたは重大度に分布を適合
- 以下のモデルをサポート：
- 重大度分布スケール・パラメータの回帰モデル
- 左側打ち切りと右側切り捨て（例：控除額、補償限度額）
- 以下を始めとする多数の分布：
- Burr
- 指数
- ガンマ
- 一般化パレート
- Wald
- 対数正規
- Tweedie
- ワイブル
- プログラミングでその他の分布を追加可能
- 複数の分布に適合し、最適な分布を自動的に選択
- 適合確率分布の特定の部分を集中的にビジュアル化するためのプロットを始めとする多数の診断検定とプロットを提供
- 推定されたモデルパラメータ間の共分散と相関を評価するための表示テーブルを提供
質的・制限従属変数回帰モデル
- CQLIMプロシジャを用いて、単変量の質的・制限従属変数に関する回帰モデルを推定
- 以下のモデルをサポート：
- CensoredモデルおよびTruncatedモデル
- ロジット／プロビット／トビット・モデル、および二変量プロビット／トビット・モデル
- 不等分散性を持つモデル
- 単変量制限従属変数モデル
- 二変量および多変量制限従属変数モデル
- 二変量および多変量離散応答変数モデル
- 多変量解析線形方程式モデル
- 確率的フロンティアの生産モデルとコスト・モデルを推定
- ヘックマン・サンプル選択モデル
コピュラ・モデル
- 潜在的に多数の変数のセット間の多変量依存関係構造のコピュラ・モデルをシミュレート
- 以下のコピュラからのシミュレーションをサポート：
- 正規
- t.
- クレイトン
- ガンベル
- フランク
パネルデータの回帰モデル
- 多数のオブザベーションと期間ごとに複数のオブザベーションを使用して過去と未来の関係を分析
- 以下のモデルをサポート：
- 1因子モデルと2因子モデルをサポート
- 固定効果、ランダム効果、ハイブリッド・モデル
- 自己回帰モデルと移動平均モデル
- 動的パネル・モデル
- ハウスマン・テイラー（Hausman-Taylor）推定量と雨宮・マッカーディ（Amemiya-MaCurdy）推定量をサポート
- さまざまな種類の不均一分散と自己相関（HAC）共分散行列推定量を提供
- 複数のモデルを当てはめて比較
- 多数の診断統計量と検定を提供
経済資本モデリング
- 頻度、重大度、コピュラ・モデリングの結果を統合
複合分布モデリング
- 大規模な分散シミュレーション・サンプルからの合算損失分布のグラフィカル・サマリー
- シミュレーション・モード
- 計数分布を指定する柔軟な方法
- 確率変数を使用した損失モデリングによる現実的なシミュレーション
- 合算損失分布統計の平均と変動性を推定するための摂動解析
複合分布モデリング
- 大規模な分散シミュレーション・サンプルからの合算損失分布のグラフィカル・サマリー
- シミュレーション・モード
- カウント分布を柔軟に指定
- 確率変数を使用した損失モデリングによる現実的なシミュレーション
- 合算損失分布統計の平均と変動性を推定するための摂動解析
時系列分析の予測モデル
- 時系列データに対して予測モデルをプログラムで作成可能
- 時系列モデルを作成可能
- ユーザー定義のARIMA
- 指数平滑化モデル（ESM）
- 時系列分析、分解モデル、診断検定を作成可能
- 適合モデルのパラメータ推定値、マルチステップ変数予測、およびモデル変数情報を含む出力テーブル
分散型、オープン、クラウド対応
- SASプラットフォームのスケーラビリティに優れた分散インメモリ・エンジンを搭載したSAS Viya上での実行
- 分析タスクやデータ処理タスクを複数のコンピューティング・ノードに分散
- 複数のユーザーが高速かつ同時にメモリ内のデータにアクセス
- 高可用性のためのフォールト・トレランス（耐障害性）機能を搭載
- SAS Viya REST API群を通じて、SASのアナリティクスのパワーを他のアプリケーションに追加することが可能
SASEMOODインターフェース・エンジン
- Moody's Analytics Data Buffetから時系列データを取得できます。600を超えるグローバルな履歴統計データのソースと40の予測データベース（2億2千万を超える時系列）にアクセスできます。