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      ☆ 1、如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
      ☆ 2、在課程結(jié)束之后,授課老師會(huì)留給學(xué)員手機(jī)和E-mail,免費(fèi)提供半年的課程技術(shù)支持，以便保證培訓(xùn)后的繼續(xù)消化；
      ☆3、合格的學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。
      ☆4、合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書，提升您的職業(yè)資質(zhì)。

• CATS（時(shí)間序列的協(xié)整分析）是哥本哈根大學(xué)的Jonathan G.Dennis，Katarina Juselius，S?renJohansen和Henril Hansen編寫的一組協(xié)整分析程序，可與RATS軟件配合使用。
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• CATS提供了各種各樣的工具來分析數(shù)據(jù)以及選擇和測(cè)試協(xié)整模型。該程序幾乎完全由菜單和對(duì)話框驅(qū)動(dòng)。首先，運(yùn)行一個(gè)簡(jiǎn)短的RATS程序來定義數(shù)據(jù)并加載CATS過程。這會(huì)將多個(gè)CATS菜單添加到RATS菜單欄，然后您可以通過從這些菜單中選擇操作來執(zhí)行分析。CATS將提示您任何需要的輸入。
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• 2.0版本是CATS的重大更新，引入了重要的新計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)功能，重新設(shè)計(jì)和擴(kuò)展以及新的用戶界面。
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• 請(qǐng)注意，您必須擁有RATS軟件才能使用CATS。CATS 2.0將與6.2版或更高版本的RATS一起使用。
  
• 新版本2.0.
  
  功能簡(jiǎn)介：
• 搭配 CATS (Cointegration Analysis of Time Series) 軟件，可通過一連串的對(duì)話方塊，進(jìn)行學(xué)術(shù)界、業(yè)界先進(jìn)復(fù)雜的共整合分析 (由Henrik Hansen 和 Katarina Juselius教授所設(shè)計(jì))，甚至可進(jìn)行I(2)模型分析。
• 可進(jìn)行向量與矩陣運(yùn)算。并提供軟件語言，使用者可以自訂符合自己需求的運(yùn)算程序。
• 支援完整的計(jì)量模型，包括ordinary、weighted和generalized least squares (GLS)，seemingly unrelated regressions (SUR)，非線性回歸，vector autoregressions (VARs)，ARIMA，GMM，2SLS，3SLS，ARCH和GARCH等。
• 可直接取用Haver Analytics DLX數(shù)據(jù)庫，并可以處理所有資料，包括panel data。
• 包含interactive mode和batch mode兩種執(zhí)行模式。
• 可繪制輸出專業(yè)的高品質(zhì)時(shí)間序列散布圖。
• 新的互動(dòng)程序語言甚至可以自訂功能表和對(duì)話方塊。
• 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的新功能
• Bartlett對(duì)樣本的協(xié)整等級(jí)和假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)的小樣本校正
• 新的“CATSmining”自動(dòng)模型選擇過程
• I（2）模型的估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)，包括關(guān)于系統(tǒng)變量之間的多重協(xié)整關(guān)系和I（1）關(guān)系的假設(shè)檢驗(yàn)
• 結(jié)構(gòu)移動(dòng)平均線模型的估計(jì)
• 系統(tǒng)縮減測(cè)試，用于確定延遲長(zhǎng)度
• 數(shù)據(jù)中缺少觀察值
• 更新的遞歸估計(jì)例程包括特征值波動(dòng)，協(xié)整空間的恒定性和對(duì)數(shù)似然函數(shù)的新測(cè)試
• 允許向后遞歸，以調(diào)查樣本開始時(shí)的參數(shù)穩(wěn)定性
• 對(duì)于大多數(shù)模型規(guī)格，CATS現(xiàn)在可以為等級(jí)測(cè)試報(bào)告正確的臨界值和P值。對(duì)于其他模型，您可以使用內(nèi)置過程來模擬臨界值。
• 包括估算和識(shí)別結(jié)構(gòu)移動(dòng)平均模型的過程
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• 新界面功能
• 全新的用戶界面，帶有用于各種操作類別的單獨(dú)菜單，包括I（1）分析，I（2）分析，圖形和自動(dòng)測(cè)試
• 所有模型設(shè)置，包括確定性項(xiàng)和滯后結(jié)構(gòu)，都由菜單控制，因此您現(xiàn)在可以更改基礎(chǔ)的VAR模型，而無需推出并重新啟動(dòng)CATS
• 可以通過“首選項(xiàng)”對(duì)話框設(shè)置所有過程設(shè)置，例如最大迭代次數(shù)和切換算法的收斂標(biāo)準(zhǔn)，屏幕輸出格式等
• 現(xiàn)在可以將估計(jì)的模型導(dǎo)出為RATS“模型”，從而更輕松的計(jì)算預(yù)測(cè)和沖激響應(yīng)
• CATS創(chuàng)建的圖形可以定制
• 輸出可以tex或csv格式導(dǎo)出
• 限制可以保存和重新加載，從而使復(fù)制分析或以后繼續(xù)工作變得更加容易
• CATS提供了在真正的批處理模式下運(yùn)行的選項(xiàng)，該模型不需要用戶即可生成基礎(chǔ)輸出。這使它可以循環(huán)使用。
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• 其他功能
• “批量”測(cè)試所有模型變量的長(zhǎng)期排除性，弱外生性和平穩(wěn)性（現(xiàn)在可從cats菜單中獲得）。還包括對(duì)alpha中單位矢量的檢驗(yàn)，該檢驗(yàn)對(duì)任何變量的累積干擾是否未進(jìn)入共同趨勢(shì)的檢驗(yàn)。
• 支持部分系統(tǒng)，具有結(jié)構(gòu)性斷裂的模型以及各種形式的虛擬變量
• 估計(jì)殘差的多變量和單變量檢驗(yàn)
• 遞歸估計(jì)，用于評(píng)估估計(jì)的模型參數(shù)的恒定性，包括對(duì)估計(jì)的特征值，協(xié)整空間，對(duì)數(shù)似然函數(shù)，已識(shí)別系統(tǒng)的參數(shù)以及一步一步預(yù)測(cè)的充分性的恒定性進(jìn)行測(cè)試。
• 用于測(cè)試有關(guān)Beta中的長(zhǎng)期關(guān)系以及Aplha中的調(diào)整系數(shù)的假設(shè)的選項(xiàng)。
• 每個(gè)協(xié)整向量的歸一化選擇（CATS 2通過建議默認(rèn)選擇來簡(jiǎn)化此過程）。
• 估計(jì)移動(dòng)平均模型的參數(shù)，例如長(zhǎng)期影響矩陣C和共同趨勢(shì)的負(fù)荷（漸近t值）
• 大量的預(yù)設(shè)圖形說明了估計(jì)模型的各個(gè)關(guān)鍵方面。
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• CATS菜單
• CATS的版本1使用單個(gè)下拉菜單，而CATS的版本2具有六個(gè)不同的菜單，從而可以訪問其更廣泛的功能和許多新功能。
• 為了使您更好的了解版本2中的內(nèi)容，我們將逐步介紹各種菜單，從第一個(gè)菜單CATS開始，如下所示：
  
• 此菜單上的大多數(shù)功能是2.0版本的新增功能，可讓您進(jìn)行調(diào)整而不必推出并重新啟動(dòng)CATS過程。與版本1相比，它們還使用戶可以更好的控制程序的許多方面。
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• 例如，您可以更改模型（包括確定性變量結(jié)構(gòu)，季節(jié)性的包含和滯后結(jié)構(gòu)），控制樣本范圍（通過設(shè)置開始和結(jié)束日期，使用樣本“虛擬”系列或直接排除）具體觀察結(jié)果），顯示模型摘要或設(shè)置以下任意首選項(xiàng)：
• CATS: Version 2.0!
  Version 2.0 is a major update to CATS that introduces significant new econometrics capabilities, a re-designed and expanded user interface, and a new, significantly expandedUser's Manual.
  New Econometrics Features
  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.
  New Interface Features
  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.
  Other Features
  These features carry over from Version 1.0:
  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.