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Risk Simulator 2026—風(fēng)險仿真預(yù)測軟件

軟件試用 獲取報價


什么是風(fēng)險分析？
你如何制定關(guān)鍵的商業(yè)決策？你是考慮項目和決策的風(fēng)險，還是更關(guān)注其收益？你是否經(jīng)歷過很難理解什么是風(fēng)險，更不要說對風(fēng)險進行量化？我們的Risk Simulator軟件將幫助你識別、量化、并對項目和決策中的風(fēng)險進行評估。

功能強大。


Risk Simulator是一個功能強大嵌于Excel的軟件，可用于對現(xiàn)有的Excel電子表格模型進行仿真、預(yù)測、統(tǒng)計分析和優(yōu)化。
Risk Simulator非常容易使用。例如，運行風(fēng)險分析就和數(shù)1‐2‐3這樣簡單：設(shè)置輸入變量，設(shè)置輸出變量然后運行。
進行預(yù)測分析也非常簡單，只需點擊鼠標兩三次，軟件會自動進行計算和分析，然后生成詳細的報告，圖表和數(shù)字結(jié)果。

  • 蒙特卡羅仿真

    45 個概率分布，具有易于使用的界面，運行超高速模擬（幾秒鐘內(nèi)進行數(shù)千次試驗），具有綜合統(tǒng)計和報告，與 Copulas、拉丁超立方體和蒙特卡羅模擬的分布相關(guān)性、截斷、百分位替代參數(shù)和百分位擬合、鏈接功能、多維模擬、模擬分析、6 個隨機數(shù)生成器和 Excel 中的風(fēng)險模擬器功能。

  • 統(tǒng)計和分析工具

    Bootstrapping、檢查模型、聚類分割、綜合報告、數(shù)據(jù)提取和統(tǒng)計報告、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、去季節(jié)化和去趨勢化、詳細數(shù)據(jù)診斷、分布擬合（單一、多重、百分位擬合）、分布概率（PDF、CDF、ICDF）、假設(shè)測試、疊加圖、主成分分析、敏感性分析、情景分析、統(tǒng)計分析、結(jié)構(gòu)斷裂、龍卷風(fēng)和蜘蛛圖。

  • 預(yù)測

    Box-Jenkins ARIMA、自動 ARIMA、計量經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)、自動計量經(jīng)濟學(xué)、組合模糊邏輯、三次樣條、自定義分布、GARCH、J 曲線、S 曲線、馬爾可夫鏈、極大似然、多元回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、非線性外推、隨機過程、時間序列分解，趨勢線。

  • 優(yōu)化

    具有連續(xù)、離散和整數(shù)決策變量的靜態(tài)、動態(tài)和隨機優(yōu)化、有效邊界、遺傳算法、線性和非線性優(yōu)化、單變量目標搜索

免費試用 Risk Simulator 30 天 開始免費試用

Risk Simulator

功 能

  • 蒙特卡羅仿真模塊

    ?45種統(tǒng)計分布
    ?與Excel的完美整合（動態(tài)鏈接）
    ?全面的仿真和分析報告
    ?基于分布截面的相關(guān)仿真
    ?多維仿真
    ?仿真文檔

    預(yù)測模塊

    ?Box-Jenkins ARIMA模型
    ?多元回歸分析
    ?非線性外推
    ?隨機過程預(yù)測
    ?時間序列分析預(yù)測

  • 優(yōu)化模塊

    ?連續(xù)型最優(yōu)化
    ?決策分析
    ?整數(shù)數(shù)型最優(yōu)化
    ?混合變量最優(yōu)化


    統(tǒng)計和分析工具模塊

    ?現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分布擬合
    ?分布的假設(shè)檢驗
    ?情景分析和壓力測試
    ?敏感性分析
    ?颶風(fēng)圖和蜘網(wǎng)圖




Risk Simulator

一個功能強大嵌于Excel的軟件


免費試用 Risk Simulator 30 天 開始免費試用

Risk Simulator新增功能。

    最新版本 Risk Simulator 2025 包括多項更新：

    ● 與運行 Excel 2016、2019 或 365 的 Windows 10 和 Windows 11 的兼容性
    ● 許可更新（可以使用幫助 | 硬件 ID 菜單獲取硬件 ID）
    ● 不確定性扇形圖（風(fēng)險模擬器的 BizStats）
    ● 事后測試 （BizSats）
       ○ 方差分析事后檢驗和獨立事后檢驗
          ? Tukey HSD 克萊默測試
          ? 比較Q檢驗
          ? 鄧尼特測試
          ? 測試
          ? 游戲豪厄爾測試
       ○ 多元回歸事后檢驗
          ? 非參數(shù) D'Agostino-Pearson 檢驗
          ? Lilliefors 測試
          ? 非參數(shù) Shapiro-Wilk（Royston 算法）檢驗
          ? 柯爾莫哥洛夫-斯米爾諾夫檢驗
    ● 卷積模擬
       ○ 泊松對數(shù)正態(tài)分布（風(fēng)險模擬器的設(shè)定輸入假設(shè)）
       ○ 泊松正態(tài)分布（風(fēng)險模擬器的設(shè)定輸入假設(shè)）
       ○ 具有對數(shù)正態(tài)分布的離散正態(tài)分布（Risk Simulator 的 BizStats）
       ○ Poisson with Frechet（風(fēng)險模擬器的 BizStats）
       ○ 泊松與 Gumbel Max（Risk Simulator 的 BizStats）
       ○ 泊松與對數(shù)正態(tài)分布（風(fēng)險模擬器的 BizStats）
       ○ 正態(tài)泊松分布（Risk Simulator 的 BizStats）
       ○ 泊松與帕累托（風(fēng)險模擬器的 BizStats）
       ○ Poisson with Weibull（風(fēng)險模擬器的 BizStats）
    ● BizStats 中的人工智能和機器學(xué)習(xí)算法
       ○ AI 機器學(xué)習(xí)：Bagging Linear Fit Bootstrap（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：裝袋非線性擬合引導(dǎo)程序（監(jiān)督）
       ○ AI 機器學(xué)習(xí)：分類和回歸樹 CART（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：使用高斯混合和 K-均值分割進行分類（無??監(jiān)督）
       ○ AI 機器學(xué)習(xí)：使用 K 近鄰分類（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：系統(tǒng)發(fā)育樹分類和層次聚類（無監(jiān)督）
       ○ AI 機器學(xué)習(xí)：使用支持向量機 SVM 進行分類（受監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：自定義擬合模型（監(jiān)督）
       ○ AI機器學(xué)習(xí)：降維主成分分析（無監(jiān)督）
       ○ AI機器學(xué)習(xí)：降維因子分析（無監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：集成共同擬合（非線性）（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：集成復(fù)雜擬合（非線性）（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：集成時間序列（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：線性擬合模型（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：多元判別分析（線性）（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：多元判別分析（二次）（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：邏輯二元分類（監(jiān)督）
       ○ AI 機器學(xué)習(xí)：Normit Probit 二進制分類（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：隨機森林（監(jiān)督）
       ○ 人工智能機器學(xué)習(xí)：分割聚類（無監(jiān)督）

    最新的算法和模型：

    - GARCH 模型：GARCH、GARCH-M、TGARCH-M、TGARCH、EGARCH、EGARCH-T、GJR GARCH、GJR TGARCH
    - MLE-LIMDEP（有限因變量的最大似然估計）：Logit、Probit、Tobit
    - 數(shù)據(jù)消除季節(jié)性因素
    - 數(shù)據(jù)消除趨勢和周期性分析
    - 基礎(chǔ)組件分析
    - 結(jié)構(gòu)斷裂分析
    - 檢查模型完整性
    - 趨勢線預(yù)測(線性, 非線性多項式, 冪 , 對數(shù), 指數(shù),移動平均數(shù))
    - 階梯式多元回歸 (往前，往后，相關(guān)性，前后性)
    - T-Copulas 和準正態(tài) Copula，用于相關(guān)模擬的正態(tài) Copula
    - 6個隨機數(shù)生成器：ROV高級減數(shù)生成器、減數(shù)隨機生成器、長期隨機生成器、便攜隨機生成器、快速IEEE十六進制生成器、基礎(chǔ)最小便攜生成期
    - 拉丁超立方模版 (補充現(xiàn)有的蒙特拉羅仿真)
    - 優(yōu)化遺傳算法
    - 單變量求解
    - 組合模糊邏輯預(yù)測
    - 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測 (線性, 非線性邏輯, 雙曲線切線, 余弦)

    ROV Decision Tree：

    ROV決策樹軟件用于創(chuàng)建和評估決策樹模型。高級方法和分析包括: 決策樹模型, 蒙特拉羅仿真, 敏感性分析, 情景分析, 貝葉斯定理(連接及后可能性更新), 期望數(shù)值信息, 極大極小, 極大極小, 風(fēng)險文件。

    分布擬合百分比：

    使用百分比和優(yōu)化來尋找最佳分布。

    概率分布的圖表和表格：

    運行45個可能性分布，它們的四個矩，CDF，ICDF，PDF，圖表，疊加多個分布圖，生成概率分布表。

    ROV 業(yè)務(wù)統(tǒng)計：

    一個名為 ROV BizStats 的新模塊，它是一個獨立的工具，可用于以非常高的速度運行基本到高級的統(tǒng)計分析。這個新模塊包括以下 265 多種方法： Granger 因果關(guān)系、異常值的 Grubbs 檢驗、異方差檢驗 (Breusch–Pagan–Godfrey)、異方差檢驗（拉格朗日乘數(shù)）、異方差檢驗 (Wald–Glejser)、異方差檢驗（Wald 對單個變量的檢驗）、Hodrick-Prescott 濾波器、Hotelling T- Square：1 VAR 與相關(guān)措施，Hotelling T 方：2 VAR 相關(guān)對與相關(guān)措施，Hotelling T 方：2 VAR Indep。與相關(guān)措施的等方差，Hotelling T-Square：2 VAR Indep。相關(guān)測量的不等方差、內(nèi)部一致性信度：Cronbach 的 Alpha（二分法數(shù)據(jù)）、內(nèi)部一致性信度：Guttman 的 Lambda 和分半模型、評分者間的可靠性：Cohen 的 Kappa、評分者間的可靠性：類間相關(guān)性 (ICC)、間- 評分者可靠性：Kendall 的 W（無平局），評分者間可靠性：Kendall 的 W（有平局）。

    11種語言：

    Risk Simulator 2012支持11種語言:英語，法語，德語，意大利語，日語，韓語，葡萄牙語，簡體中文，繁體中文，西班牙文， 俄語， 包括本土化的用戶界面，使用手冊，報告，案例，練習(xí)，工具和圖表。

    預(yù)測圖概覽：

    可以切換預(yù)測圖表的整體視圖和普通視圖，普通視圖中的所有控件在單個普通視圖中顯示。

    多單元復(fù)制/粘帖：

    在非臨接的假設(shè)和預(yù)測中復(fù)制/粘帖多個單元。

    分布分析工具：

    強大的分布分析工具可以運行PDF, CDF, ICDF ，并將這些整合在一個數(shù)據(jù)網(wǎng)格中，復(fù)制計算的數(shù)據(jù)，得到不同圖形。

    編輯相關(guān)性工具：

    輸入假設(shè)間的相關(guān)性編輯工具支持交互式可視化的相關(guān)性圖形。

    實踐練習(xí)：

    新版本內(nèi)含140頁運行每個Risk Simulator技術(shù)和工具的實踐練習(xí)，103頁可能性分布細節(jié)(描述Risk Simulator中的45個分布特征)，補充206頁詳細使用手冊(翻譯成11國語言)。

    問題處理：

    問題處理工具集成在Risk Simulator開始菜單中，可以通過這個工具來得到Risk Simulator安裝狀態(tài)(比如注冊碼設(shè)置，COM設(shè)置，安裝路徑), 恢復(fù)Risk Simulator, 修復(fù)security安全設(shè)置, 得到Hardware ID。

    最小錯誤修復(fù)：

    新版本中具有更快的報告生成器，分散的繪圖支持，時間預(yù)測工具中的季節(jié)下拉菜單，更加漂亮的蜘蛛圖，自動注冊碼安裝(從同樣版本升級，諸如從2022(A)到2022(B)，過去的注冊碼可以自動轉(zhuǎn)換到新版本，暫不支持version 5.X 到 2010.X)。

    超高速模擬：

    這項新功能允許您以超高速運行模擬（速度可快 50 到 500 倍，具體取決于模型和處理器速度！），方法是首先分析您的 Excel 模型，然后將模型編譯成純數(shù)學(xué)代碼并以非常高的速度運行模擬。某些無法編譯的模型將以正常速度運行（例如，具有 VBA 函數(shù)和宏的模型、外部數(shù)據(jù)或文件的鏈接、不支持或錯誤的函數(shù)以及模型中的錯誤）。

    渦輪速度分析：

    我們在預(yù)測方法和分析工具中添加了一個新的高速引擎。分析結(jié)果與以前的版本相同，但它們現(xiàn)在的運行速度提高了 10 倍到 30 倍，具體取決于分析和您的處理器速度！

    多Excel版本：

    用戶可以在一臺機器不同Excel版本上運行Risk Simulator.您可以通過Excel版本轉(zhuǎn)換工具來判定使用哪個版本來運行Risk Simulator。

    單元格注釋：

    你可以在Risk Simulator選項中，決定是否開啟顯示單元格注釋。

    在 Excel 右點擊：

    您現(xiàn)在可以使用鼠標右鍵單擊來訪問 Risk Simulator 的所有工具和菜單。例如設(shè)置假設(shè)變量，設(shè)置預(yù)測變量，和運行仿真。

    多模型計量經(jīng)濟學(xué)：

    您現(xiàn)在可以輸入一個或多個方程來運行基本的計量經(jīng)濟學(xué)建模，并通過預(yù)定義的變量自動創(chuàng)建同一模型的數(shù)十到數(shù)百次迭代，并隨時間推移移動數(shù)據(jù)。

    動態(tài)和隨機優(yōu)化中的超高速模擬：

    運行優(yōu)化并選擇超高速模擬時，只需單擊“高級”按鈕。

    修改了在Excel 中的圖標：

    您將看到一個全新的更加直觀和易于使用的圖標工具欄。有四套圖標將保證軟件與大部分的屏幕分辨率相匹配（1280 x 760 和以上）。

    增強的預(yù)測圖表：

    預(yù)測圖表現(xiàn)在具有額外的圖形增強功能。

    截斷統(tǒng)計：

    如果您在預(yù)測圖表中執(zhí)行一些數(shù)據(jù)過濾（選項選項卡中的數(shù)據(jù)過濾器部分），統(tǒng)計選項卡將顯示基于截斷數(shù)據(jù)集的更新統(tǒng)計信息。如果您不截斷預(yù)測數(shù)據(jù)，完整數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計數(shù)據(jù)將照常顯示。

    圖表控件（3D/傾斜/移動、顏色、擬合、PDF/CDF）：

    這是預(yù)測圖表中的一個新選項卡，您可以在其中修改現(xiàn)有的預(yù)測圖表，包括對預(yù)測數(shù)據(jù)集執(zhí)行分布擬合、創(chuàng)建疊加 PDF/CDF/ICDF 圖表、疊加散點圖和更改圖表選項（圖表類型、3D 旋轉(zhuǎn)、顏色、縮放、傾斜、小數(shù)位數(shù)、軸上圖表的最小值和最大值、標題名稱和許多其他選項，包括保存修改后的設(shè)置和以各種格式打印圖表的能力）。

    計量經(jīng)濟學(xué)自動分析功能：

    這種新的預(yù)測工具用于運行數(shù)百甚至數(shù)千個模型組合和排列，使用智能啟發(fā)式方法通過測試線性、非線性、滯后、領(lǐng)先、交互、嵌套和其他模型來確定最適合您的數(shù)據(jù)的模型。該工具與 ROV Risk Modeler 軟件的詳細自動計量經(jīng)濟學(xué)相對應(yīng)，后者能夠在大型數(shù)據(jù)集上運行數(shù)十萬至數(shù)百萬個模型。

    基本計量經(jīng)濟學(xué)：

    現(xiàn)有的預(yù)測工具現(xiàn)在增強了新功能，包括創(chuàng)建新變量和函數(shù)的能力，例如 TIME（線性時間序列變量）、DIFF（時間序列數(shù)據(jù)集的一階差分）、RESIDUAL（來自誤差項的數(shù)據(jù)您指定的預(yù)測方程式）、RATE（時間序列數(shù)據(jù)的一階比率）和 FORECAST（來自您指定的預(yù)測方程式的誤差項的數(shù)據(jù)）。

    趨勢線分析：

    這個新工具運行最常見的趨勢線，包括線性、非線性、指數(shù)、冪、移動平均和多項式模型。它返回一系列圖表以及每個模型的擬合優(yōu)度統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

    疊加圖表：

    這種新的圖表工具用于通過以時間序列或橫截面疊加方式繪制它們來比較多個假設(shè)和/或預(yù)測變量。這使您可以在易于閱讀的圖表中快速查看假設(shè)和預(yù)測的異同。

    分割聚類：

    該工具能夠通過應(yīng)用一些智能算法和啟發(fā)式方法，將大量數(shù)據(jù)分離和聚類或分組到不同的自然統(tǒng)計組中。

    創(chuàng)建預(yù)測統(tǒng)計表：

    這個新工具可以創(chuàng)建僅包含關(guān)鍵預(yù)測統(tǒng)計數(shù)據(jù)（例如，均值、中值模式、標準差、方差、變異系數(shù)、偏斜、峰度）以及您選擇的輸出預(yù)測變量的置信度和概率的報告。結(jié)果是一個比較表，列出了多個預(yù)測中的選定統(tǒng)計信息。

    靈活的授權(quán)方式：

    獲取軟件授權(quán)的方式有了以下的改善:
    啟用了用戶訪問控制的 Vista 用戶或沒有管理登錄的受限用戶仍然可以享受 Risk Simulator 的全部功能，無需執(zhí)行任何額外工作即可安裝軟件許可證。要安裝您收到的新許可證文件，只需啟動 Excel，單擊 Risk Simulator、許可證、安裝許可證，然后瀏覽到提供給您的許可證文件以永久激活軟件或延長試用期）。
    Risk Simulator 現(xiàn)在可以打開或關(guān)閉某些功能，以允許您自定義風(fēng)險分析體驗。例如，如果您只對 Risk Simulator 中的預(yù)測工具感興趣，您可能能夠獲得一個特殊的許可證，只激活預(yù)測工具而讓其他模塊停用，從而節(jié)省一些軟件成本。可以打開或關(guān)閉的四個模塊是模擬、預(yù)測、優(yōu)化和分析工具。此外，還可以打開或關(guān)閉每個模塊中的特定工具。此自定義僅適用于超過 10 臺計算機的站點許可證。

    高級預(yù)測模型：

    Risk Simulator 現(xiàn)在具有以下預(yù)測方法：
    ARIMA（自回歸綜合移動平均線）
    · 自動 ARIMA
    · 汽車計量經(jīng)濟學(xué)
    · 基礎(chǔ)計量經(jīng)濟學(xué)
    · 組合模糊邏輯
    · 三次樣條
    · GARCH（廣義自回歸條件異方差）
    · J曲線
    · 馬爾可夫鏈
    · 最大似然
    · 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    · 非線性外推
    · 回歸
    · S曲線
    · 隨機過程
    · 時間序列分析
    · 趨勢線

    Excel RS 函數(shù)：

    電子表格的任何地方通過點擊插入函數(shù)然后卷動選擇以“RS”開始的函數(shù)進入風(fēng)險模擬函數(shù)。在這里，你可以設(shè)置假設(shè)變量和獲得預(yù)測變量的預(yù)測統(tǒng)計量。例如， 你可以運行RSAssumptionNormal 函數(shù)來為一個單元格設(shè)置正態(tài)分布假設(shè)，或者運行RSForecastStatistic 來獲取一個預(yù)測單元格的統(tǒng)計量。在設(shè)置假設(shè)預(yù)測的時候，你可以設(shè)置一個占位符或臨時值（這個值在運行仿真之前和運行仿真之后都不變），假設(shè)名（變量名），分布參數(shù)（例如，均值，標準差），和其它的選項例如百分位數(shù)，相關(guān)性，最小和最大邊界。對于結(jié)果，你還可以使用RSForecastStatistic(A1, “Percentile99.9”)來獲取單元格A1 的99.90 百分位數(shù)，這個單元格有一個預(yù)測參數(shù)集。可以使用的函數(shù)包括“PercentileXXX”,“CertaintyXXX”, “Mean”, “Median”, StandardDeviation”, “Variance”,“Skewness”, 和“Kurtosis”。

    百分位數(shù)和條件平均數(shù)：

    在隨機優(yōu)化中，我們現(xiàn)在可以獲得額外的統(tǒng)計量信息，包括百分位數(shù)和條件平均數(shù)，例如只要某個值大于A 或者小于A 就能獲得平均值，這在計算條件在險價值（VaR）的時候非常關(guān)鍵。

    變異系數(shù)（CV）：

    在預(yù)測圖的統(tǒng)計量中，絕對離差均值已經(jīng)更改為變異系數(shù)（CV），CV 是標準差用均值來除，有時候可以作為波動性的一個近似替代，在比較不同規(guī)模的項目的時候，CV 作為一個相對風(fēng)險的測量指標非常有用，也作為一個風(fēng)險-回報比率。

    情景分析：

    這個新工具用于計算你的模型中的不同情景，通過同時更改一個或者兩個輸入變量，對于輸入變量一定范圍的變化，可以確定對輸出結(jié)果的影響。

    強大的颶風(fēng)圖：

    額外的檢查清單和選項，還有更加穩(wěn)定和強大的颶風(fēng)圖分析，可以幫助你在多個工作表中運行颶風(fēng)圖分析。你還可以進行全局設(shè)定（改變一個變量，例如測試10%上升和下降，你可以控制單個引用單元改變還是所有的引用單元同時改變），強調(diào)或忽略可能的整數(shù)值（有時候在一個模型中整數(shù)值作為一個標記，這個選項可以幫助你辨析那些在運行颶風(fēng)圖分析的時候你可能希望忽略的某些引用單元），現(xiàn)在在敏感性分析表格中還包括工作表名，這可以幫助用戶更容易識別某些變量，還包括很多其它的改善。

    有效前沿：

    這個優(yōu)化工具可以對變化的約束條件運行多種優(yōu)化。你可以在優(yōu)化選項中通過設(shè)置約束對話框來進入并使用這個工具。這個技術(shù)還可以同時運行靜態(tài)，動態(tài)和隨機優(yōu)化。

    重新啟用風(fēng)險模擬：

    這個工具可以在菜單開始 | 所有程序 | Real OptionsValuation | 風(fēng)險模擬中啟動。當(dāng)Windows 或者Excel 暫時禁用本軟件的時候（當(dāng)你運行仿真的時候電源中斷，你的電腦中有病毒或者木馬程序，或者你錯誤地刪除了關(guān)鍵的文件等等），你可以重新啟用風(fēng)險模擬。

    多階段優(yōu)化：

    此模塊現(xiàn)在配備在多階段優(yōu)化應(yīng)用中，在“高級”選項（當(dāng)你運行優(yōu)化的時候會出現(xiàn)這個選項）中還有一個局部和全局最優(yōu)化測試。當(dāng)一起使用這兩個新特性的時候還有一個高級的特性，可以使用戶對優(yōu)化的運行有更好的控制，和增加準確度和結(jié)果之間的依存關(guān)系。

    統(tǒng)計分析工具：

    選定你希望進行分析的數(shù)據(jù)，包括標題，然后啟動此工具（位于風(fēng)險模擬| 工具 |統(tǒng)計分析），你將可以獲得以下分析結(jié)果：
    .描述性統(tǒng)計，包括分布的四矩和其它的置信區(qū)間測量。
    .分布擬合，測試數(shù)據(jù)是否可以擬合成某種分布。
    .假設(shè)檢驗，檢驗數(shù)據(jù)是否與某個特定的值在統(tǒng)計上是否顯著相似或顯著不同。
    .非線形外推，測試一個時間序列數(shù)據(jù)在本質(zhì)上是否是非線形的。正態(tài)性，測試數(shù)據(jù)是否在統(tǒng)計上接近一個正態(tài)分布。和假設(shè)檢驗一樣，這是一個非常重要的統(tǒng)計屬性，因為很多建模技術(shù)都需要進行正態(tài)性假設(shè)。
    .隨機參數(shù)估算，確定一個隨機游走過程，均值回復(fù)過程，或者一個跳躍擴散過程的輸入?yún)?shù)，和決定被解釋變異是否足夠來證實使用隨機過程進行預(yù)測是合理的。
    .自相關(guān)性測試，可以對數(shù)據(jù)進行測試來確定是否可以使用這些時間序列數(shù)據(jù)的歷史來預(yù)測未來。
    .時間序列預(yù)測，測試時間序列數(shù)據(jù)基準水平的變動，趨勢和季節(jié)性的影響。
    .趨勢分析，測試數(shù)據(jù)是否符合線性時間趨勢，如果符合，可預(yù)測性的程度是多少

    高級數(shù)據(jù)診斷工具：

    選擇你希望進行分析的數(shù)據(jù)，包括標頭，然后啟動此診斷工具（位于風(fēng)險模擬 | 工具 | 診斷工具），你將可以獲得以下分析：
    .異方差性
    .多重共線性
    .微數(shù)缺測性
    .非線形
    .異常數(shù)據(jù)
    .自相關(guān)性
    .偏自相關(guān)性
    .分布滯后性
    .正態(tài)性和球性
    .非平穩(wěn)性
    .隨機特性
    .線形和非線形相關(guān)
    .方差膨脹因子
    .可視圖表
    在啟動任何類型的預(yù)測或者數(shù)據(jù)分析的時候，這些測試都是很重要的。每個測試包括一個易于理解的詳細報告，所以不需要找一位高級計量經(jīng)濟學(xué)家或者統(tǒng)計學(xué)家對結(jié)果進行闡述。

    最大似然模型：

    可以從以下路徑（風(fēng)險模擬 | 預(yù)測 | 最大似然估計）開啟這個功能，這里，最大似然估計的迭代和內(nèi)部優(yōu)化過程可用于對二元回應(yīng)變量進行建模（因變量是一個二元值，取0 或1）。這是一個重要具有多種用途的判別分析法（例如，給定一些特性如年齡，吸煙數(shù)量，血壓來判別病人是否患有癌癥；或者給定公司的資 產(chǎn)，資產(chǎn)波動率，或者個人的年齡，教育水平，工作年限等來確定信用限額或者個 人是否會違約）

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