8 migliori strumenti di previsione econometrica per analisti di dati

La previsione di variabili economiche come PIL, inflazione, domanda, prezzi delle materie prime e rischi finanziari è sempre stata fondamentale per la politica, la pianificazione e la strategia. Ma negli ultimi anni, i software di previsione hanno trasformato quel campo. L'automazione, l'accesso a fonti di dati ampie e diversificate, l'apprendimento automatico e i metodi bayesiani, gli insiemi di modelli e l'implementazione in tempo reale sono ormai comuni. Un processo di valutazione strutturato che verifichi i modelli, conservi i dati, confronti delle prestazioni previsionali e monitoraggio della deriva è essenziale per identificare le aziende ad alte prestazioni e garantire un miglioramento continuo. Inoltre, non è più sufficiente creare un modello e implementarlo; i team migliori implementano continuamente nuovi modelli e metodi di previsione, si adattano ai nuovi dati, adattano i set di caratteristiche/indicatori, riselezionano le variabili, riqualificano e integrano il feedback.

In tale contesto, ecco 8 dei migliori strumenti di previsione econometrica per analisti di dati, valutati in termini di punti di forza e di debolezza.

1. Indicio

Introduzione
Indicio è una moderna piattaforma di previsione automatizzata volta a collegare metodi avanzati di ricerca econometrica, di machine learning e statistica con le esigenze di previsione aziendale o politica. Fornisce un interfaccia senza codice, in modo che gli analisti senza un dottorato di ricerca possano creare, confrontare e implementare modelli previsionali. Dietro le quinte, Indicio integra un gran numero di fonti di dati (ad esempio, Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, FRED, Eurostat e molte altre) per l'immissione degli indicatori. Un algoritmo di selezione variabile o di ricerca aiuta a identificare quali indicatori esterni sono rilevanti. Dispone di una ricca libreria di modelli: statistici, ML, bayesiani, regressioni penalizzate, modelli misti di frequenza e serie temporali, ecc. Supporta anche insiemi di modelli, ponderazione dei modelli, analisi degli scenari, rilevamento degli indicatori principali e test retrospettivi. Automatizza gran parte del lavoro di modellazione, permettendo agli analisti di concentrarsi sull'interpretazione, l'implementazione e il monitoraggio.

Professionisti

1. Automazione e facilità d'uso molto potenti: strumenti senza codice significano iterazione rapida, accessibile agli analisti non PhD.
2. Ampia libreria di modelli statistici, ML, bayesiani, a frequenza mista e penalizzati + capacità di pesarli/raggrupparli, oltre a metodologia integrata di selezione delle variabili/analisi degli indicatori principali.
3. Accesso integrato a molte fonti di dati macro/economici esterne (Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, FRED, Eurostat ecc.), che aiuta a creare set di funzionalità più ricchi.

Svantaggi

1. Più costoso degli strumenti open source: i costi di licenza/abbonamento possono essere elevati a seconda della scala.
2. Capacità limitata di codificare i propri modelli: si è vincolati alla libreria di modelli fornita; le specifiche dei modelli personalizzate o nuove potrebbero non essere possibili.
3. Richiede una connessione Internet: poiché le fonti di dati, il calcolo e l'interfaccia sono basati sul Web, gli ambienti offline o con bassa connettività sono più difficili da supportare.

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2. Recensioni

Introduzione
EViews è un pacchetto software econometrico commerciale di lunga data, molto popolare nella ricerca economica, nelle banche centrali, nella consulenza e nel mondo accademico. Offre un ricco set di strumenti per l'analisi di serie temporali, i dati dei pannelli, le sezioni trasversali, le previsioni, la modellazione econometrica strutturale, la simulazione, la verifica di ipotesi, ecc. L'interfaccia utente è più grafica e basata su menu, ma supporta anche script ed esecuzioni batch. Nelle sue versioni recenti (EViews 14 ecc.) ha aggiunto funzionalità avanzate: strumenti di aggiustamento stagionale, stima ARDL quantile, miglioramenti MIDAS/GARCH, test per rotture strutturali, ecc. È efficace quando è necessaria sia la modellazione econometrica tradizionale (VAR, ARIMA, state-space, panel) sia una buona gestione dei dati, strumenti diagnostici e strumenti di valutazione delle previsioni.

Professionisti

1. Strumento maturo e stabile con molti metodi econometrici implementati (serie temporali, ARIMA, VAR, GARCH, modelli strutturali, spazio-stato ecc.).
2. Potenti strumenti di diagnostica, test e valutazione (ad esempio test di rottura strutturale, valutazione delle previsioni, media previsionale).
3. Ottimo per gli utenti che desiderano sia la facilità basata su GUI/menu che lo scripting/automazione; anche un buon supporto, documentazione, output di qualità di pubblicazione.

Svantaggi

1. Commerciale: i costi di licenza possono essere significativi, soprattutto per le organizzazioni più piccole o gli analisti indipendenti.
2. Meno flessibile/meno «all'avanguardia» in termini di integrazione di nuove tecniche di ML/deep learning rispetto ad alcuni strumenti più recenti.
3. Principalmente orientato a Windows; può essere meno intuitivo per l'implementazione o l'integrazione in pipeline cloud/di produzione rispetto agli strumenti Python/R open source.

3. Pacchetti R + Forecast/Tidyverse/Bayesian

Introduzione
R rimane uno degli ambienti più potenti per le previsioni econometriche. Con pacchetti come previsione, fiaba, balzare, profeta, migliori, varchi, codae un numero crescente di pacchetti di regressione bayesiana e penalizzata, R offre agli analisti flessibilità, trasparenza e pieno controllo sulle specifiche del modello. Gli analisti possono combinare serie temporali, regressione causale, modelli stato-spazio, modelli gerarchici, ecc. La valutazione dei modelli, la diagnostica residua, la convalida incrociata e l'incertezza delle previsioni sono ben supportate. Poiché è open source, è possibile integrare continuamente nuovi metodi di ricerca.

Professionisti

1. Molto flessibile ed estensibile: puoi codificare quasi tutto, adattare modelli, testare nuove idee di ricerca.
2. Ricco supporto da parte della comunità, risorse educative, molti pacchetti esistenti; la trasparenza dei metodi significa una più facile comprensione del comportamento.
3. Costo: gratuito; con la possibilità di funzionare localmente (nessuna dipendenza da Internet o da servizi esterni a pagamento, a parte le fonti di dati).

Svantaggi

1. Curva di apprendimento ripida: richiede programmazione e conoscenze statistiche; la gestione delle dipendenze, del controllo delle versioni e della riproducibilità può richiedere uno sforzo.
2. Le prestazioni possono peggiorare con set di dati molto grandi o modelli molto complessi (a meno che non si ottimizzino/utilizzino pacchetti veloci/backend C++).
3. L'implementazione, la pianificazione e il monitoraggio devono essere configurati dall'utente; meno funzionalità aziendali «pronte all'uso» rispetto ad alcuni strumenti commerciali.

4. Python/Statsmodels/Prophet/Altri strumenti dell'ecosistema Python

Introduzione
Python è diventato uno strumento standard per l'analisi e la previsione dei dati. La libreria Statsmodels supporta i modelli SARIMAX, VAR, State Space, Unobservated Components, ecc. Prophet (di Meta) aggiunge una procedura di previsione automatica adatta a serie temporali con stagionalità e tendenza ed è ragionevolmente affidabile per dati mancanti e valori anomali. Esistono anche librerie più recenti come Darts, scikit-forecasting (statsforecast), pipeline pytorch/tensorflow/sklearn per ML o previsioni di deep learning. Il forte ecosistema di Python (acquisizione di dati, pipeline ML, visualizzazione, implementazione) lo rende particolarmente utile laddove le previsioni devono essere integrate nei sistemi di produzione.

Professionisti

1. Flessibilità: puoi combinare metodi econometrici e ML, integrarli con pipeline di dati, cloud, ecc.
2. Forte supporto open source, molte librerie; grande comunità.
3. Ottimo per l'implementazione: gestione dei modelli, API REST, containerizzazione ecc. più semplice con Python.

Svantaggi

1. Come in R, sono necessarie competenze di programmazione; la creazione di sistemi di previsione riproducibili e ben collaudati richiede impegno.
2. Alcuni metodi econometrici (specialmente quelli avanzati) possono essere meno raffinati rispetto ai software econometrici dedicati.
3. Per i dati non stagionali o non standard, le ipotesi di Prophet potrebbero non corrispondere; potrebbe essere necessaria una regolazione manuale o modelli più complessi.

5. RATS (analisi di regressione delle serie temporali)

Introduzione
RATS è un noto software di econometrica/serie temporali di Estima. Ha una forte tradizione nel lavoro econometrico accademico e applicato. Supporta ARIMA, VAR, modelli con funzioni di trasferimento/regressione dinamica, analisi spettrale, modelli stato-spazio, GARCH/ARCH, ecc. È basato su comandi, ma ha anche funzionalità grafiche, funzionalità di importazione/esportazione dei dati e una diagnostica efficace. Viene utilizzato dai professionisti che necessitano di solide previsioni di serie temporali con un controllo e una potenza leggermente superiori rispetto agli strumenti di base.

Professionisti

1. Ampia gamma di modelli econometrici, in particolare orientati alle serie temporali, con metodi consolidati.
2. Ideale per la creazione di modelli precisi e personalizzati e per una diagnostica dettagliata.
3. Comprovata esperienza; affidabile, stabile.

Svantaggi

1. Proprietario/concesso in licenza; il costo può essere un ostacolo.
2. Meno «glamour» o comodo per chi è abituato alla GUI o alle dashboard moderne; curva di apprendimento più ripida.
3. La configurazione dell'integrazione/implementazione potrebbe essere più manuale rispetto alle piattaforme di previsione cloud/SaaS.

6. SHAZAM

Introduzione
SHAZAM è un altro pacchetto econometrico/statistico più vecchio ma ancora utilizzato, specialmente nel mondo accademico e in settori specializzati. Supporta la stima, il collaudo, la simulazione e la previsione di molti tipi di modelli econometrici. Nel corso di decenni ha sviluppato funzionalità per sezioni trasversali, serie temporali, stima di sistemi e simili. Sebbene possa essere meno «appariscente» rispetto agli strumenti più recenti, la sua stabilità, funzionalità ben documentate e la lunga storia lo rendono un'opzione per coloro che necessitano di previsioni econometriche trasparenti e accuratamente testate.

Professionisti

1. Forte nell'econometria di base: simulazioni, test di ipotesi, diversi metodi di stima, ecc.
2. Buona documentazione e lunga storia: matura, ben testata.
3. Può essere un'installazione meno dispendiosa in termini di risorse e più semplice rispetto a sistemi molto grandi e ricchi di funzionalità.

Svantaggi

1. L'interfaccia/esperienza utente potrebbe sembrare un po' datata.
2. Funzionalità moderne limitate (ad esempio meno ML nativo, meno selezione automatica delle variabili) rispetto ai pacchetti più recenti.
3. Meno slancio da parte della community/meno innovazioni recenti rispetto agli ecosistemi R o Python.

7. Gretl

Introduzione
Gretl («Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library») è un pacchetto di econometria open source, popolare tra studenti, ricercatori accademici e analisti. Supporta un'ampia varietà di serie temporali, sezioni trasversali, metodi di dati dei pannelli, script utente, grafica, ecc. Poiché è gratuito e relativamente leggero, è una buona opzione per la prototipazione di modelli, l'insegnamento, piccoli progetti di ricerca o attività di previsione in fase iniziale.

Professionisti

1. Gratuito, open source. Buona copertura dei principali metodi econometrici.
2. Leggero; facile da installare ed eseguire; utile per l'insegnamento o per gli analisti che vogliono provare modelli senza infrastrutture pesanti.
3. Trasparente; ottimo per l'apprendimento e la convalida dei metodi.

Svantaggi

1. Meno adatto per set di dati molto grandi o implementazioni di produzione; meno strumenti ML/Bayesiani moderni integrati.
2. Flussi di lavoro meno automatizzati (selezione delle variabili, ensemble, ecc.) rispetto agli strumenti SaaS.
3. Meno ottimizzazione/meno integrazioni con fonti di dati o dashboard esterne.

8. SAS/STATA/Altri (combinato)

Introduzione
Software come Stata e SAS sono anche fondamentali in econometria, statistica e previsioni. Si tratta di strumenti commerciali altamente affidabili nel lavoro accademico, politico e aziendale. Forniscono ampie librerie di modelli (lineari, non lineari, a pannelli, serie temporali), diagnostica, oltre a script, automazione e spesso un buon supporto e una buona comunità di utenti. Molte organizzazioni li utilizzano quando devono produrre previsioni affidabili, eseguire analisi di scenari o hanno bisogno di conformità/riproducibilità normativa.

Professionisti

1. Forte supporto commerciale, stabilità, documentazione. Ottimo per segnalazioni regolamentate o ufficiali.
2. Ricche cassette degli attrezzi; molti metodi implementati; diagnostica efficace.
3. Ben integrato con fonti di dati, report, a volte GUI + scripting.

Svantaggi

1. Costo: licenze, supporto, formazione possono essere costosi.
2. A volte è meno agile/più lento nell'adattare le nuove cose di ML, bayesiano, deep learning o ensemble a meno che non vengano utilizzati componenti aggiuntivi o integrazioni esterne.
3. Potrebbe avere una curva di apprendimento più ripida; forse anche meno facile da implementare per gli analisti «self-service» rispetto alle nuove piattaforme SaaS.

Come scegliere tra loro e miglioramento continuo

Ecco i criteri che vale la pena utilizzare per valutare gli strumenti di previsione:

• Varietà e flessibilità dei modelli: È possibile utilizzare molti tipi di modelli (serie temporali, regressione causale, bayesiana, ML)? Puoi specificare o codificare modelli personalizzati?
• Integrazione dei dati: Capacità di inserire dati macro/economici esterni, indicatori anticipatori, fonti in tempo reale o quasi in tempo reale.
• Automazione e facilità d'uso: Per gli utenti non esperti di teoria econometrica, quanta parte della configurazione (selezione delle variabili, controllo della stazionarietà, rilevamento delle interruzioni) è automatizzata?
• Ensembling/ponderazione del modello: le previsioni spesso offrono risultati migliori quando si combinano i modelli; un software che supporta la media o l'ensembling dei modelli aiuta.
• Diagnostica e valutazione: Backtesting, hold-out sample, test statistici (Diebold-Mariano ecc.), validazione incrociata, rilevamento delle rotture, ecc.
• Implementazione e produzione: Le previsioni possono essere esportate, pubblicate, programmate, monitorate per la deriva?
• Costi, licenze e supporto: Open source vs commerciale; supporto alla comunità vs ai fornitori; documentazione e formazione.

Inoltre, le migliori pratiche includono la valutazione continua dell'accuratezza delle previsioni nel tempo, la riqualificazione o la sostituzione dei modelli man mano che i dati o i regimi cambiano, l'aggiunta di nuovi indicatori ed eventualmente la combinazione delle previsioni provenienti da più strumenti o tipi di modelli.

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