SAS® Econometrics on SAS® Viya™

ビジネスプロセスをモデル化し、予測とシミュレーションを通じて、 戦略と戦術の計画性を高める

主な利点• 計量経済分析の複雑な問題に迅速に解答：このソリューションは、SASの新しい分散型インメモリ・プラットフォーム「SAS® Viya™」を活用して、極めて高速に計量経済モデリングの結果を提示します。インメモリ方式でデータが保持されるため、反復処理を多用する分析でも読み込みを繰り返す必要がなく、時間依存性を持ち、イベントに影響される課題に対して迅速に答えを導き出すことができます。

• 多様な言語に対応：Python、Java、R、Luaを使ったプログラミングに精通していれば、新たにSAS言語を学習しなくてもソリューションのメリットを活用できます。多様な言語環境から、信頼性の高い検証済みのSAS計量経済分析モデルを利用できるようになりました。

• 優れた科学的意思決定を促進：SAS Econometricsを利用することで、経済や市場の状況、顧客属性データ（家族構成など）、価格設定、マーケティング活動といった要因が及ぼす影響を把握し、科学的な根拠にもとづく的確な意思決定を実現することができます。

概要SAS Econometricsは、ビジネスや経済における複雑なシナリオのモデル化と、特定の事象が及ぼし得る影響に関する分析で効果的な手法を提供して、現場レベルの高度な課題への対処を支援します。時間依存性、相互依存関係、動的な変動過程によって分析が複雑化する場合に優れた効果を発揮するとともに、予測プロセスを通じて業務をプロアクティブ（事前対応的）に行うことで、長期的な収益性を高めることができます。SAS Econometricsは、以下を実現します。

• さまざまな特性を考慮した大規模な多変量シミュレーションが可能。

• 変数選択付きカウントデータ回帰、クロスセクション分析、パネルデータ分析、離散、連続の両タイプの打ち切り事象の推定を実行。

• 計算アルゴリズムの分散並列処理により、膨大なデータセットであっても驚異的な処理速度を実現。

PRODUCT BRIEF

このカタログに記載された内容は、改良のため予告なく仕様・性能を変更する場合があります。あらかじめご了承ください。SAS、SASロゴ、その他のSAS Institute Inc.の製品名・サービス名は、米国およびその他の国におけるSAS Institute Inc.の登録商標または商標です。その他記載のブランド名および製品名は、それぞれの会社の商標です。Copyright©2017, SAS Institute Inc. All rights reserved. JP2017PB_SECOSV_SE

図1：SAS Studio上でのSAS Econometricsのプログラミング例

機能変数選択付きカウントデータ回帰モデルCNTSELECTプロシジャでは、整数値従属変数の回帰モデルが生成され、指定の期間中に特定の事象が発生する回数を分析します。

• ポアソン、負の2項、CMP（Conway-Maxwell-Poisson）回帰モデルをサポート。

• 共変量を条件とするゼロ過剰モデルをサポート。

• 共変量を条件とする過分散モデルをサポート（CMPモデルに基づく）。

損失分布モデリング損失分布モデリングは、偶発的に発生する事象の深刻度（severityまたはmagnitude）の確率分布を推定します。自然災害によって生じた損害の深刻度、不正な保険請求による損失の分布といったマイナスの影響をもつ事象も、特定の商品に対する間欠需要といったプラスの影響をもつ事象も対象となります。

• 左打ち切り・右縮小化をサポート（例：免責額と契約上限額）。

• Burr、指数、ガンマ、一般化パレート、Wald、対数正規、Tweedie、 ワイブルなど、さまざまな分布をサポート。

• プログラミングでその他の分布を追加可能。

• 複数の分布を適合し、最適な分布を自動選択。

• 自動的な変数選択手法の提供。

質的・制限従属変数回帰モデルCQLIMプロシジャは、単変量の質的・制限従属変数を対象とする回帰モデルを推定します。

• 打ち切り／切断モデルをサポート。

• 順序（オーディナル）、2値（バイナリ）のロジットモデルやプロビットモデルをサポート。

• 不均一分散モデルをサポート。

• 確率的生産・費用フロンティアの推定。

コピュラモデルコピュラモデルを利用することで、リスクファクターの多次元性をモデル化できます。非正規な分布を有するさまざまの相関したリスクファクターをモデル化する際に役立ちます。正規、T、クレイトン、ガンベル、フランクといったコピュラのシミュレーションをサポートしています。

パネルデータ計量モデルパネルデータの場合、観察対象が大量になり、期間ごとに複数の観察対象が含まれることがあります。パネルデータの回帰モデルでは、過去と未来の関係を分析することにより、例えば政策や戦略を変更した場合の影響予測といった問題の解を求めることができます。

• 1因子モデルと2因子モデルをサポート。

• 固定効果モデル、変量効果モデル、ハイブリッドモデルをサポート。

• Hausman-Taylor推定、Amemiya-MaCurdy推定を使用可能。

• 操作変数回帰をサポート。

• 複数のモデルのあてはめと比較が可能。

オープンなクラウド対応インメモリ・プラットフォームSAS Econometricsは、オープンかつスケーラブルな分散型インメモリ処理プラットフォーム「SAS Viya」を基盤とし、複数のコンピューティング・ノード間で分析タスクやデータタスクを分散して、メモリ内のデータに同時に、かつ高速にアクセスすることを可能にしています。また、フォールト・トレランス機能によって高い可用性を実現します。SAS Viyaはオープンな分析コーディング環境を備え、Python、Java、R、LuaといったSAS言語以外の言語にも対応しているため、分析担当者はSASのパワーを有効に引き出すことができます。さらにSAS Viya REST

APIを通じて、SAS Analyticsの強力なメリットを他のアプリケーションからも利用できます。アプリケーション横断であらゆる分析資産が共通の環境で管理される、一元管理型のモデル・インベントリが実現します。

詳細情報詳細については、sas.com/jp/go/econometricsをご覧ください。

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