Het voorspellen van economische variabelen zoals bbp, inflatie, vraag, grondstoffenprijzen en financiële risico's heeft altijd centraal gestaan in beleid, planning en strategie. Maar de afgelopen jaren heeft voorspellingssoftware dat veld veranderd. Automatisering, toegang tot grote en diverse gegevensbronnen, machine learning en Bayesiaanse methoden, modelensembles en realtime implementatie zijn nu gebruikelijk. Een gestructureerd evaluatieproces waarbij modellen worden getest, gegevens worden bewaard, voorspellingsprestaties worden vergeleken en afwijkingen worden gevolgd, is essentieel om toppresteerders te identificeren en continue verbetering te garanderen. Bovendien is het niet langer voldoende om één model te bouwen en te implementeren; de beste teams implementeren voortdurend nieuwe prognosemodellen en -methoden, passen zich aan nieuwe gegevens aan, passen sets van functies en indicatoren aan, selecteren variabelen opnieuw, herscholen en integreren feedback.
In dat verband zijn hier 8 van de beste econometrische voorspellingstools voor data-analisten, geëvalueerd in termen van sterke en zwakke punten.
1. Indicio
Introductie
Indicio is een modern geautomatiseerd prognoseplatform dat is gericht op het overbruggen van geavanceerde econometrische, machine learning en statistische onderzoeksmethoden met zakelijke of beleidsprognosebehoeften. Het biedt een interface zonder code, zodat analisten zonder doctoraat voorspellingsmodellen kunnen maken, vergelijken en inzetten. Achter de schermen integreert Indicio een groot aantal gegevensbronnen (bijvoorbeeld Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, FRED, Eurostat en nog veel meer) voor de invoer van indicatoren. Een variabele selectie- of zoekalgoritme helpt te bepalen welke externe indicatoren relevant zijn. Het heeft een rijke bibliotheek aan modellen: statistische, ML-, Bayesiaanse, bestrafte regressies, modellen met gemengde frequentie en tijdreeksen, enz. Het ondersteunt ook modelensembles; weging van modellen samen, scenario-analyse, detectie van leidende indicatoren en backtesting. Het automatiseert veel van het modelleringswerk, waardoor analisten zich kunnen concentreren op interpretatie, implementatie en monitoring.
Pluspunten
- Zeer sterke automatisering en gebruiksgemak: tooling zonder code betekent snelle iteratie, toegankelijk voor niet-gepromoveerde analisten.
- Brede bibliotheek van statistische, ML-, Bayesiaanse, gemengde frequentie- en bestrafte modellen + mogelijkheid om ze te wegen of samen te voegen, plus geïntegreerde methodologie/toonaangevende indicatoranalyse.
- Geïntegreerde toegang tot veel externe macro/economische gegevensbronnen (Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, FRED, Eurostat enz.), wat helpt bij het samenstellen van rijkere functiesets.
Nadelen
- Duurder dan open-source tools: de licentie-/abonnementskosten kunnen hoog zijn, afhankelijk van de schaal.
- Beperkte mogelijkheid om uw eigen modellen te coderen: u bent beperkt tot de bibliotheek met beschikbare modellen; aangepaste of nieuwe modelspecificaties zijn mogelijk niet mogelijk.
- Vereist een internetverbinding: aangezien gegevensbronnen, berekeningen en interfaces webgebaseerd zijn, zijn offline omgevingen of omgevingen met weinig connectiviteit moeilijker te ondersteunen.
2. eViews
Introductie
eViews is een al lang bestaand commercieel econometrisch softwarepakket, erg populair in economisch onderzoek, centrale banken, advies en de academische wereld. Het biedt een uitgebreide set tools voor tijdreeksanalyse, paneelgegevens, doorsneden, prognoses, structurele econometrische modellering, simulatie, hypothesetesten, enz. De gebruikersinterface is meer grafisch en menugestuurd, maar ondersteunt ook scripting en batchruns. In de recente versies (eViews 14 enz.) heeft het verbeterde mogelijkheden toegevoegd: hulpmiddelen voor seizoensaanpassing, ARDL-kwantielschatting, MIDAS/GARCH-verbeteringen, tests voor structurele onderbrekingen, enz. Het is sterk wanneer u zowel traditionele econometrische modellering (VAR, ARIMA, state-space, panel) als goed gegevensbeheer, diagnostische hulpmiddelen en hulpmiddelen voor het evalueren van prognoses nodig hebt.
Pluspunten
- Volwassen, stabiele tool waarin veel econometrische methoden zijn geïmplementeerd (tijdreeksen, ARIMA, VAR, GARCH, structurele modellen, toestandsruimte enz.).
- Sterke diagnostische, test- en evaluatietools (bijv. structurele breuktests, prognose-evaluatie, prognosemiddeling).
- Goed voor gebruikers die zowel op GUI/menu gebaseerd gemak als scripting/automatisering willen; ook goede ondersteuning, documentatie, output van publicatiekwaliteit.
Nadelen
- Commercieel: licentiekosten kunnen aanzienlijk zijn, vooral voor kleinere organisaties of onafhankelijke analisten.
- Minder flexibel/minder „grensverleggend” wat betreft de integratie van nieuwe ML/deep learning-technieken in vergelijking met sommige nieuwere tools.
- Meestal Windows-georiënteerd; is mogelijk minder vriendelijk voor implementatie of integratie in cloud-/productiepijplijnen in vergelijking met open source Python/R-tools.
3. R + Voorspelling/Tidyverse/Bayesiaanse pakketten
Introductie
R blijft een van de krachtigste omgevingen voor econometrische prognoses. Met pakketten zoals prognose, fabel, knabbelen, profeet, beste, vars, codaen een toenemend aantal Bayesiaanse en bestrafte regressiepakketten, biedt R analisten flexibiliteit, transparantie en volledige controle over de modelspecificaties. Analisten kunnen tijdreeksen, causale regressie, toestand-ruimtemodellen, hiërarchische modellen, enz. combineren. Modelevaluatie, restdiagnostiek, kruisvalidatie en voorspellingsonzekerheid worden goed ondersteund. Omdat het open source is, kan men voortdurend nieuwe onderzoeksmethoden integreren.
Pluspunten
- Zeer flexibel en uitbreidbaar: je kunt bijna alles coderen, modellen aanpassen, de nieuwste onderzoeksideeën testen.
- Rijke ondersteuning van de gemeenschap, leermiddelen, veel bestaande pakketten; transparantie van methoden betekent gemakkelijker te begrijpen gedrag.
- Kosten: gratis; met de mogelijkheid om lokaal te draaien (niet afhankelijk van internet of externe betaalde diensten, afgezien van gegevensbronnen).
Nadelen
- Steile leercurve: vereist programmeren en statistische kennis; het beheren van afhankelijkheden, versiebeheer en reproduceerbaarheid kan moeite kosten.
- De prestaties kunnen afnemen bij zeer grote datasets of zeer complexe modellen (tenzij men snelle pakketten/C++-backends optimaliseert/gebruikt).
- Implementatie, planning en monitoring moeten door uzelf worden ingesteld; minder kant-en-klare bedrijfsfuncties dan sommige commerciële tools.
4. Python/Statsmodels/Prophet/Andere Python-ecosysteemtools
Introductie
Python is een standaardtool geworden voor data-analyse en -prognoses. De Statsmodels-bibliotheek ondersteunt SARIMAX-, VAR-, State Space-modellen, Unobserved Components, enz. Prophet (van Meta) voegt een geautomatiseerde prognoseprocedure toe die geschikt is voor tijdreeksen met seizoensinvloeden en trends en die redelijk robuust is tegen ontbrekende gegevens en uitschieters. Er zijn ook nieuwere bibliotheken zoals Darts, scikit-forecasting (statsforecast), pytorch/tensorflow/sklearn pipelines voor ML of deep learning forecasting. Het sterke ecosysteem van Python (gegevensinvoer, ML-pipelines, visualisatie, implementatie) maakt het bijzonder nuttig wanneer voorspellingen moeten worden geïntegreerd in productiesystemen.
Pluspunten
- Flexibiliteit: u kunt econometrische en ML-methoden combineren, integreren met datapijplijnen, de cloud, enz.
- Sterke open-source ondersteuning, veel bibliotheken; grote community.
- Goed voor implementatie: modelbediening, REST-API's, containerisatie enz. eenvoudiger met Python.
Nadelen
- Net als bij R heb je programmeervaardigheden nodig; het opzetten van reproduceerbare, goed geteste voorspellingssystemen kost moeite.
- Sommige econometrische methoden (vooral geavanceerde) zijn mogelijk minder gepolijst in vergelijking met speciale econometrische software.
- Voor niet-seizoense/niet-standaard gegevens kunnen de veronderstellingen van Prophet niet kloppen; handmatige afstemming of complexere modellen zijn mogelijk vereist.
5. RATS (regressieanalyse van tijdreeksen)
Introductie
RATS is een bekende econometrie/tijdreekssoftware van Estima. Het heeft een sterke erfenis in academisch en toegepast econometrisch werk. Het ondersteunt ARIMA, VAR, overdrachtsfunctie-/dynamische regressiemodellen, spectrale analyse, toestandsruimtemodellen, GARCH/ARCH, enz. Het is gebaseerd op opdrachten, maar heeft ook grafische mogelijkheden, functies voor het importeren/exporteren van gegevens en sterke diagnostiek. Het wordt gebruikt door professionals die behoefte hebben aan solide tijdreeksvoorspellingen met iets meer controle en kracht dan basishulpmiddelen.
Pluspunten
- Breed scala aan econometrische modellen, vooral gericht op tijdreeksen, met gevestigde methoden.
- Goed voor nauwkeurige modelbouw op maat en gedetailleerde diagnostiek.
- Bewezen staat van dienst; betrouwbaar, stabiel.
Nadelen
- Gepatenteerd/gelicentieerd; kosten kunnen een belemmering vormen.
- Minder „" glamoureus "” of comfortabel voor mensen die gewend zijn aan GUI of moderne dashboards; steilere leercurve.”
- De configuratie van de integratie/implementatie is mogelijk handmatiger in vergelijking met cloud-/SaaS-voorspellingsplatforms.
6. SHAZAM
Introductie
SHAZAM is een ander ouder maar nog steeds gebruikt econometrische/statistiekpakket, vooral in de academische wereld en op gespecialiseerde gebieden. Het ondersteunt het schatten, testen, simuleren en voorspellen van vele soorten econometrische modellen. In de loop van decennia heeft het functies ontwikkeld voor doorsnede, tijdreeksen, systeemschatting en dergelijke. Hoewel het misschien minder 'opzichtig' is dan nieuwere tools, maken de stabiliteit, goed gedocumenteerde functionaliteit en lange geschiedenis het een optie voor diegenen die transparante, grondig geteste econometrische voorspellingen nodig hebben.
Pluspunten
- Sterk in kerneconometrie: simulaties, hypothesetesten, verschillende schattingsmethoden, enz.
- Goede documentatie en lange geschiedenis: volwassen, goed getest.
- Kan minder resource-intensieve/eenvoudigere installatie zijn dan zeer grote systemen met veel functies.
Nadelen
- Interface/gebruikerservaring kan wat gedateerd aanvoelen.
- Beperkte moderne functies (bijvoorbeeld minder native ML, minder automatische selectie van variabelen) vergeleken met nieuwere pakketten.
- Minder momentum voor de gemeenschap/minder recente innovaties in vergelijking met R- of Python-ecosystemen.
7. Grietje
Introductie
Gretl („Gnu Regression, Econometrics and Time-series Library”) is een open source econometriepakket dat populair is bij studenten, academische onderzoekers en analisten. Het ondersteunt een breed scala aan tijdreeksen, doorsneden, paneeldatamethoden, gebruikersscripts, afbeeldingen, enz. Omdat het gratis en relatief licht van gewicht is, is het een goede optie voor prototyping van modellen, onderwijs, kleine onderzoeksprojecten of voorspellingstaken in een vroeg stadium.
Pluspunten
- Gratis, open source. Goede dekking van de belangrijkste econometrische methoden.
- Lichtgewicht; eenvoudig te installeren en te gebruiken; handig voor het onderwijs of voor analisten die modellen willen uitproberen zonder zware infrastructuur.
- Transparant; goed voor het leren en valideren van methoden.
Nadelen
- Minder geschikt voor zeer grote datasets of productie-implementatie; minder moderne ML/Bayesiaanse tools ingebouwd.
- Minder geautomatiseerde workflows (selectie van variabelen, ensemble, enz.) dan SaaS-tools.
- Minder polijst/minder integraties met externe gegevensbronnen of dashboards.
8. SAS/STATA/andere (gecombineerd)
Introductie
Software zoals Stata en SAS zijn ook basiselementen in econometrie, statistiek en prognoses. Dit zijn commerciële instrumenten die zeer vertrouwd zijn in academisch, beleids- en bedrijfswerk. Ze bieden uitgebreide modelbibliotheken (lineair, niet-lineair, paneel, tijdreeksen), diagnostiek, maar ook scripting, automatisering en vaak een goede ondersteuning/gebruikersgemeenschap. Veel organisaties gebruiken ze wanneer ze robuuste voorspellingen moeten maken, scenarioanalyses moeten uitvoeren of als ze moeten voldoen aan de regelgeving/reproduceerbaarheid.
Pluspunten
- Sterke commerciële ondersteuning, stabiliteit, documentatie. Goed voor gereguleerde of officiële rapportering.
- Rijke gereedschapskisten; veel methoden geïmplementeerd; sterke diagnostiek.
- Goed geïntegreerd met gegevensbronnen, rapportage, soms GUI + scripting.
Nadelen
- Kosten: licenties, ondersteuning en training kunnen duur zijn.
- Soms minder wendbaar/langzamer om nieuwere ML-, Bayesiaanse, deep learning- of ensemble-dingen aan te passen, tenzij add-ons of externe integraties worden gebruikt.
- Zou een steilere leercurve kunnen hebben; mogelijk ook minder geschikt voor implementatie voor 'selfservice-analisten' in vergelijking met nieuwere SaaS-platforms.
Hoe u uit hen kunt kiezen en continue verbetering
Hier zijn criteria die het waard zijn om te gebruiken bij het evalueren van prognosetools:
- Veelzijdigheid en flexibiliteit van het model: Kun je veel soorten modellen gebruiken (tijdreeksen, causale regressie, Bayesiaans, ML)? Kunt u aangepaste modellen specificeren of coderen?
- Gegevensintegratie: Mogelijkheid om externe macro/economische gegevens, toonaangevende indicatoren, realtime of bijna realtime bronnen binnen te halen.
- Automatisering en gebruiksgemak: Voor gebruikers die geen expert zijn in econometrische theorie, hoeveel van de instellingen (selectie van variabelen, controle van stationariteit, breukdetectie) is geautomatiseerd?
- Samenstelling/weging van het model: Prognoses presteren vaak beter bij het combineren van modellen; software die modelmiddeling of samenvoeging ondersteunt, helpt daarbij.
- Diagnostiek en evaluatie: Backtesting, hold-out sample, statistische tests (Diebold-Mariano enz.), kruisvalidatie, breukdetectie, enz.
- Implementatie en productie: Kunnen voorspellingen worden geëxporteerd, weergegeven, gepland, gecontroleerd op drift?
- Kosten, licenties en ondersteuning: Open source versus commercieel; ondersteuning van de gemeenschap versus leveranciers; documentatie en training.
Tot de beste praktijken behoren ook het voortdurend evalueren van de nauwkeurigheid van voorspellingen in de loop van de tijd, het bijscholen of vervangen van modellen wanneer gegevens of regimes veranderen, het toevoegen van nieuwe indicatoren en het mogelijk combineren van voorspellingen van meerdere instrumenten of modeltypen.
