The economic prognoses has has quickly developed dank umfangreicher Daten, besserer Algorithmen und strenger reviews. Drei Methoden verbessern kontinuierlich die Genauigkeit. Combinate several models first, the forecast combinations by tests outside the stich probe often overover each individual model. A result, that goes back on Bates and Granger, and be confirms by modern views and teaching books (Overview, Chapter aus dem Lehrbuch). Second select the prädictors systematisch, by they use methods, the prevent an overadaptation. Third use for Nowcasting high frequency indicators with methods with mixed frequency as MIDAS and MF-VAR, wodurch Informationen erhalten bleiben, die bei der Zeitaggregation verloren gehen (Ghysels et al., Giannone-Reichlin-Klein). For the szenario analysis: Condependent prognoses in VAR and DSGE models after the Bayesschen Framework of Waggoner and Zha allows WAS-When path, that are restricted by political or macroeconomic reports.

1) Indien

Indicio is an no-code forecast platform for economic, which need a robust model selection, a wide model cover and a fast scenario analysis. This automatically the variable selection in large data sets, evaluated a wide portfolio and economic models, time series and ML models and weight they to ensembles. For Nowcasting supports the modellierung with mixed frequency, to take daily and semantical indicators or monatliche vierteljährliche prognosen. When the scenario analysis is used the from Waggoner and Zha entered framework for specific prognoses, that they process based by policy or market frames conditioning and can generate with less click distribution. The provider reports that users achieve large improvements by now casting, and guaranteed by the automatic selection and zusammenstellung a minimum 30 percent higher accuracy (Overview over Nowcasting).

Benefits:

1. Automated variable selection and large model library with weighting ensembles to increase accuracy.
2. Nowcasting with mixed frequences with high frequency data and hinweises on strong profits.
3. Szenarioanalyse mithilfe bedingter Waggoner-Zha-Prognosen, implementiert über eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche.

Nights:

1. Kostet mehr als Open-Source-Pakete.
2. Sie können Ihre eigenen Modelle nicht codieren, Sie können jedoch die Modelleinstellungen anpassen.
3. Erfordert eine Internetverbindung.

2) Ratings

EViews is after a fixed component for applied macroeconomoms, the detailed time series and economometric tools in a point and click environment. Es bietet ARIMA/ETS, VAR/VEC, Standraum, Bayessche Routinen und native MIDAS-Regressions, sodass sie vierteljährliche Ziele mit monatlichen oder täglichen Indikatoren kombinieren können, ohne dass eine Voraggregation erforderlich ist. In den letzten Versionen wurden Verbesserungen hinzugefügt, bei denen MIDAS mit der automatischen Suche im GETS-Style kombiniert wird, um relevante High Frequency Predictors for Nowcasting-Workflows zu bestimmen. This functions make easy, many specifications to test, the accuracy to comparing and combine a functional ensemble strategy (Bewertungen MIDAS im Überblick, Bewertungen 12 Verbesserungen).

Benefits:

1. Native MIDAS- und Mischfrequenzdatenverarbeitung für praktische Nowcasting-Builds.
2. Umfassender ökonometrischer Erfassung, einschließlich VAR/VEC und Zustandsraum.
3. UI-gesteuerter Modellvergleich, der Ensemble-Workflows unterstützt.

Nights:

1. Eingeschränkte integrierte automatische Ensemblegewichtung im Vergleich zu besonderen Plattformen.
2. Umfangreiches Scripting or manual setup are required for large model raster.
3. Zusammenarbeit und Versionierung sind weniger modern als cloudnative Tools.

3) MATLAB Econometrics Toolbox (+ Community-Toolboxen)

The Econometrics Toolbox by MATLAB provides an developed environment for VAR/VEC, State-Space, Bayesian VAR and limited or condition prognoses. Offizielle Beispiele zeigen, wie man bedingte Antworten in VARs generiert, was einer disziplinierten Szenarioanalyse zugrunde liegt. Für die Modellierung mit gemischten Frequenzen verwenden Praktiker häufig MATLAB-basierte Toolboxen wie das JSS Mixed-Frequency State-Space Package von Brave and Mitautors oder die von Ghysels entwickelte MIDAS-Toolbox, die MIDAS- und MF-State-Space-Workflows zusammen mit dem Optimierungs- und Visualisierungspaket von MATLAB (Example for related prognoses, Leitfaden für Zustandsräume mit gemischter Frequenz, MIDAS-Werkzeugkasten).

Benefits:

1. Complete environment for economometry, simulation and related szenario analysis.
2. Umfangreiches Ökosystem von VAR-Add-ons with mixed frequency and bayesian.
3. Strong tools for automation, reproduzability and visualization.

Nights:

1. The license costs summieren sich bei mehreren Toolboxen.
2. Functions with mixed frequency based often on Addons or community code.
3. Steilere Lernkurve als bei Point-and-Click-Suiten.

4) SAS-Ökonometrie (SAS/ETS)

SAS/ETS bietet industrietaugliche Zeitreihen und ökonomisches Verfahren, einschließlich Zustandsraum-, UCM-, ARIMA/ARIMAX-, VAR/MAX- und Bayes-Varianten. The documentation includes practical examples for bedingter prognosen and szenario analysis with VARMAX, they also suitable for political WAS-were when tests and stress tests. The enterprise management, planning and the prüfprotokolle by SAS help to transfer prognoses from prototype to production (bedingte Prognosen und Szenarien in VARMAX, Example).

Benefits:

1. Integrated bedingter Prognose- und Szenario-Workflows für VAR/MAX.
2. Processing, Protocol and Governance on enterprise level.
3. Umfangreiche Library for classical models and state space models with exogen driver.

Nights:

1. Hohe Gesamtbetriebskosten.
2. Weniger flexibel für modernes ML im Vergleich zu Python/R-Ökosystemen.
3. The GUI experience fühlt sich im Vergleich zu neueren Plattformen veraltet an.

5) OxMetrics (PCGive + Autometrie)

OxMetrics with pcGIVE konzentriert sich auf ökonomisch disziplinierte Modellierung. Autometrics implemented the general bis specific approach for the automatic variables and lag selection. Er hilft Ihnen dabei, große Modellräume zu durchqueren und gleichzeitig die diagnostische Genauigkeit zu wahren. This is an aussagekräftige response that variables should be used in the model question. PCGive deckt Einzel- und Gleichungssysteme, VARs, Kointegration und mehr ab. So can you can evaluating many structures and the results then combine or vergleich to stable the accuracy (PCGive-Manual, Hinweis zur Autometrik-Integration, Principes of Autometry).

Benefits:

1. Industrialisierte automatische Variablenauswahl über Autometrik/GETS.
2. Strong Diagnostics for fehl-Spezifikationen, Stabilität und Ausreißer.
3. Geeignet für die Erstellung vertretbarer Modelle, die Analysten erklären können.

Nights:

1. Weniger sofort einsatzbereite ML-Options and Ensembles.
2. The support for mixed frequency based rather on workflows as on dedicated modules.
3. Small Ecosystem of Extensions of Third providers as MATLAB/R.

6) Dynare

Dynare is the leading open-source environment for DSGE modeling and Bayesche macroeconomometry. It supports related prognoses and scenario analysis, when it is restricted the path selected variables or schocks, was ideal for political simulations and prognoses. Ökonomen können DSGE- und BVAR-Elemente integrieren, um theoriekonsistente Prognosen mit datengestützten Alternativen zu vergleichen und sogar miteinander zu kombinieren, um die Genauigkeit zu stabilisieren (Dynare-Handbuch: Prognosen).

Benefits:

1. Modernste DSGE- und Bayes'sche Workflows für Policy-Grade-Szenarien.
2. Open Source, with a great user base from science and central bank.
3. Flexibel eingeschränkte für Pfade- und Multischocksimulationen.

Nights:

1. Stile learning curve and Code-First-Workflow.
2. Eingeschränkte GUI and Reporting im Vergleich zu kommerziellen Suiten.
3. Gemischte Frequenzen werden indirekt über benutzerdefinierte State-Space-Setups verarbeitet.

7) Staaten

Stata is a versatile economic workbench with solid time range cover, including VAR/VECM and Bayesschen VARs for prognoses with several variables. Es unterstützt dynamische und Bayessche Prognose-Workflows und lässt sich leicht in reproduzierbare Skripte integrieren, um robuste Backtests und Evaluationen zu ermöglichen. For the scenario analysis can use prognoses based on the model structure and exogener path conditioning and the Bayes toolchain for quantification of unsecurity (Bayessche Wettervorhersage in den Vereinigten Staaten).

Benefits:

1. Reliable VAR/VEC and Bayesian VAR-workflows with security analysis.
2. Starkes Datenmanagement und reproduzierbare Do-File-Pipelines.
3. Gute Dokumentation und Community-Support.

Nights:

1. Kein natives, schlüsselfertiges MIDAS-Modul für Nowcasting mit gemischten Frequenzen.
2. Weniger sofort einsatzbereite, automatisierte Ensemble-Utilities.
3. Visualization and Dashboards are less modern as Specialized Platforms.

8) R-Ökosystem (Midasr, Vars, BVAR und mehr)

R bietet einen erstklassigen Open-Source-Stack für Wirtschaftsprognosen. Das Midasr Package implemented MIDAS and U-MIDAS for Nowcasting with mixed frequency, Vars provides VAR/SVAR/VECM prognoses and IRFs and BVAR supports Bayesche VARs with methods of scenario analysis. In Kombination mit Stacking-Paketen können Sie große Modellraster erstellen, eine Variablenauswahl durchführen und klassische Modelle und ML-Modelle miteinander kombinieren. Es ist leistungsstark, erweiterbar und mit der richtigen Technik produktionsbereit (Midasr JSS-Artikel, Vars Cran-Handbuch, BVAR CRAN Manual).

Benefits:

1. Erstklassiges Mixed-Frequenz-Nowcasting with MIDAS/U-MIDAS.
2. Breite ökonometrische Abdeckung sowie moderne ML- und Stacking-Bibliotheken.
3. Niedrigste Kosten und größte Erweiterbarkeit über Pakete.

Nights:

1. Codelastig, erfordert Engineering für Governance und MLOps.
2. Je nach Paket variiert die Qualität, was den Validierungsaufwand erhöht.
3. No single provider for support, it is as, you beauftragen ihn.

Warum diese Funktionen gerade wichtig sind

• Variablenauswahl, die skaliert
  Bayessche Variablenauswahl, schrittweise Suche, Bestrafung und faktorbasiertes Screening reduzieren falsch positive Ergebnisse und stabilisieren Fehler außerhalb der Stichprobe, wenn der Kandidatenprädiktorsatz groß ist (Hinweis: Variablenauswahl).
• Über einzelne Modelle zusammenstellen
  Jahrzehntelange Beweise zeigen, dass Kombinationen in der Regel einzelne Spezifikationen unter allen Bedingungen übertreffen, wodurch Varianz und Modellrisiko reduziert werden (50-Year-Rückblick, Notiz aus dem Lehrbuch).
• Mischfrequenz für Nowcasting
  MIDAS and MF-VAR use all current day or wöchentlichen signals without information destruction aggregation, and another works shows that are extensive genauigkeitsgewinne in the practice (Ghysels et al., Ants of the ECB, Cleveland Fed 2024).
• Szenarioanalyse, der prinzipientreu ist
  Conditioned prognoses, which follow the Waggoner-Zha model, allow them to make different or harter future processes and generate releases for the WAS-ware when policy design (Waggoner and Zha, EZB-Szenarien mit großen VARs).

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