快速创建交互式测试模型，分析数据，并无缝扩展到大型，高性能仿真——全部集成在一个系统中，并具有一个集成的工作流程。
Wolfram 计量经济学解决方案的独特之处在于，它提供内置的、即用型的经济数据，以及强大的统计分析工具，内置的并行处理以及先进的符号和数值计算。
Wolfram优势
Wolfram技术包括成千上万个内置函数以及有关许多主题的策选数据，这些使您能够：
•分析固定和非固定时间序列数据
•计算蒙特卡洛模拟、自举分析、概率估计等
•解决计算密集型贝叶斯统计问题
•利用空间自回归面板数据模型进行估算
•模拟联邦降息、税收政策、货币贬值等的宏观经济影响
•使用蒙特卡洛模拟为美国、欧洲和外来衍生产品定价
Wolfram如何比较
您当前的工具集是否具有这些优势？
•完整的工作流程，从数据导入到分析再到交互式文档或幻灯片放映，全部集中在一个系统中
R、SAS、Minitab和其他软件在单个环境中不支持完整的工作流程
•内置的当前和历史财务、社会经济及其他数据，无需进行预处理即可进行计算内置数据与高性能计算相结合是 Wolfram 技术独有的
•即时创建动态界面，使您可以更改参数并从数据集中获得有用的见解
Wolfram技术的独特之处
•自动化的精确控制和任意精度的数值可产生高度精确的结果
Microsoft Excel和其他依赖有限精度数值的系统可能会由于缺乏精度而导致严重错误
•强大的符号统计计算和内置功能，可用于所有标准统计分布
R、STATA和其他数值系统不包含符号功能
•在一个文档中无缝集成数字、符号、交互式图形和所有其他计算方面
Wolfram 技术的独特之处
主要功能
Wolfram技术包括用于计算、建模、可视化、开发和部署的数千种内置功能»
计量经济学的特定功能：
•统计分布比任何其他系统都要多，能够从数据，公式或其他分布中定义新的分布（https://reference.wolfram.com/language/guide/DerivedDistributions.html）
•根据数据估算分布参数（https://reference.wolfram.com/language/ref/FindDistributionParameters.html），并测试数据与分布的拟合度（https://reference.wolfram.com/language/ref/DistributionFitTest.html）
•马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术，概率估计，模型似然计算等的高效随机数生成（https://reference.wolfram.com/language/guide/RandomNumberGeneration.html）
•使用自动算法选择或用户指定的方法（例如模拟退火，Nelder-Mead，差分演化和随机搜索）解决多维优化问题（https://reference.wolfram.com/language/tutorial/ConstrainedOptimizationGlobalNumerical.html）
•轻松创建用于实时分析参数模型的交互式应用程序（https://reference.wolfram.com/language/guide/InteractiveManipulation.html）
•各种内置的标准图表和图形，包括饼图和条形图、成对的直方图、箱须图、雷达图和分位数图（https://reference.wolfram.com/language/guide/StatisticalVisualization.html）
•从Wolfram | Alpha访问数兆字节(TB)的精选数据，包括地理、社会经济和人口信息，立即可以进行分析（https://www.wolfram.com/mathematica/new-in-8/combine-knowledge-and-computation/）
•数百种用于导入和导出数据的格式，包括XLS，XML，CSV和TSV (https://reference.wolfram.com/language/guide/ImportingAndExporting.html)
•集成的并行计算控制和解决贝叶斯统计问题或其他计算或数据密集型问题的能力(https://reference.wolfram.com/language/guide/ParallelComputing.html)
•使用交互式应用程序和文本自动生成报告，可使用Wolfram Player或webMathematica (https://www.wolfram.com/products/webmathematica/index.html)立即部署
•使用“时间序列”应用程序包对ARCH，GARCH，固定和非平稳时间序列模型（例如AR，MA，ARMA，ARIMA和SARIMA）进行分析(https://reference.wolfram.com/language/guide/TimeSeries.html)
•使用“时间序列”应用程序包，模型识别和诊断工具，包括AIC / BIC模型选择以及部分、自相关和互相关功能（https://reference.wolfram.com/language/guide/TimeSeries.html）
•与Microsoft Excel和Mathematica Link for Excel集成（https://www.wolfram.com/products/applications/excel_link/）
