You can also visit our mirror download site if you have problems downloading from this page
Мы представляем QUANTITATIVE DATA MINER 2011 (QDM) Программное обеспечение, созданное компанией Real Options Valuation, Inc. Это приложение используется для сложного анализа данных и моделирования. Она работает в среде Windows и может быть использована в базах данных для загрузки и запуска больших наборов данных при очень высоких скоростях. Это программа состоит из трех отдельных модулей. Первый модуль – ROV Quantitative Data Miner имеет около 150-ти методов для моделирования данных, аналитики, прогнозирования, моделирования, математических вычислений и графиков. Второй модуль – ROV Optimizer создан для выполнения статических, динамических и стохастических оптимизации с высокой скоростью и большим количеством переменных. Третий модуль – Valuator ROV имеет более чем 600 аналитических моделей. Ниже представлены некоторые основные моменты нашего программного обеспечения. Пожалуйста, свяжитесь с нами для веб-демонстрации мощности и функциональности нашего инструмента.
Минимальные требования к программному обеспечению, являются:
Для запуска программы необходимы постоянная или пробная лицензии. Для получения траил- или полной лицензии, свяжитесь с Real Options Valuation, Inc, по адресу: admin@realoptionsvaluation.com
Ниже приведен список усовершенствований и новых инструментов, доступных в последней версии QDM ROV.
1. Autoeconometrics (Detailed)
2. Autoeconometrics (Quick)
3. Custom Econometric Model
4. Deseasonalize
5. Limited Dependent Variables (Logit)
6. Limited Dependent Variables (Probit)
7. Limited Dependent Variables (Tobit)
8. Linear Regression
9. Nonlinear Regression
10. Principal Component Analysis
11. Stepwise Regression (Correlation)
12. Stepwise Regression (Forward)
13. Stepwise Regression (Backward)
14. Stepwise Regression (Forward-Backward)
15. ROV Compiler EXE Model
16. ANOVA: Randomized Blocks Multiple Treatments
17. ANOVA: Single Factor Multiple Treatments
18. ANOVA: Two Way Analysis
19. Autocorrelation & Partial Autocorrelation
20. Correlation (Linear, Nonlinear)
21. Data Descriptive Statistics
22. Distributional Fitting
23. Heteroskedasticity
24. Nonparametric: Chi-Square Goodness of Fit
25. Nonparametric: Chi-Square Independence
26. Nonparametric: Chi-Square Population Variance
27. Nonparametric: Friedman’s Test
28. Nonparametric: Kruskal-Wallis Test
29. Nonparametric: Lilliefors Test
30. Nonparametric: Runs Test
31. Nonparametric: Wilcoxon Signed-Rank (One Var)
32. Nonparametric: Wilcoxon Signed-Rank (Two Var)
33. Parametric: One Variable (T) Mean
34. Parametric: One Variable (Z) Mean
35. Parametric: One Variable (Z) Proportion
36. Parametric: Two Variable (T) Dependent Means
37. Parametric: Two Variable (T) Independent Equal Variance
38. Parametric: Two Variable (T) Independent Unequal Variance
39. Parametric: Two Variable (Z) Independent Means
40. Parametric: Two Variable (Z) Independent Proportions
41. Parametric: Two Variable (F) Variances
42. Seasonality
43. Segmentation Clustering
44. Structural Break
45. ROV Compiler EXE Model
46. ARIMA
47. Auto ARIMA
48. Auto Econometrics (Quick)
49. Auto Econometrics (Detailed)
50. Basic Econometrics
51. Cubic Spline
52. Exponential J Curve
53. Linear Interpolation
54. Logistic S Curve
55. Markov Chain
56. Multiple Regression (Linear)
57. Multiple Regression (Nonlinear)
58. Stochastic Processes (Geometric Brownian Motion)
59. Stochastic Processes (Exponential Brownian Motion)
60. Stochastic Processes (Jump Diffusion)
61. Stochastic Processes (Mean Reversion)
62. Stochastic Processes (Mean Reversion with Jump Diffusion)
63. Time-Series Analysis (Auto)
64. Time-Series Analysis (Single Moving Average)
65. Time-Series Analysis (Double Moving Average)
66. Time-Series Analysis (Single Exponential Smoothing)
67. Time-Series Analysis (Double Exponential Smoothing)
68. Time-Series Analysis (Seasonal Additive)
69. Time-Series Analysis (Seasonal Multiplicative)
70. Time-Series Analysis (Holt-Winter’s Additive)
71. Time-Series Analysis (Holt-Winter’s Multiplicative)
72. Trend Line (Linear)
73. Trend Line (Exponential)
74. Trend Line (Logarithmic)
75. Trend Line (Moving Average)
76. Trend Line (Polynomial)
77. Trend Line (Power)
78. Trend Line (Linear Detrended)
79. Trend Line (Difference Detrended)
80. Trend Line (Exponential Detrended)
81. Trend Line (Logarithmic Detrended)
82. Trend Line (Moving Average Detrended)
83. Trend Line (Polynomial Detrended)
84. Trend Line (Power Detrended)
85. Trend Line (Rate Detrended)
86. Trend Line (Static Mean Detrended)
87. Trend Line (Static Median Detrended)
88. Volatility: Log Returns Approach
89. Volatility: GARCH
90. Volatility: GARCH-M
91. Volatility: EGARCH
92. Volatility: EGARCH-T
93. Volatility: GJR GARCH
94. Volatility: GJR TGARCH
95. Volatility: TGARCH
96. Volatility: TGARCH-M
97. Yield Curve (Bliss)
98. Yield Curve (Nelson-Siegel)
99. Standard 2D Line
100. Standard 3D Line
101. Standard 2D Bar
102. Standard 3D Bar
103. Standard 2D Area
104. Standard 3D Area
105. Standard 2D Point
106. Standard 3D Point
107. Standard 2D Scatter
108. Standard 3D Scatter
109. Control Chart: P
110. Control Chart: NP
111. Control Chart: U
112. Control Chart: C
113. Control Chart: X
114. Control Chart: R
115. Control Chart: XMR
116. Bernoulli Distribution
117. Beta Distribution
118. Binomial Distribution
119. Chi-Square Distribution
120. Discrete Uniform Distribution
121. Exponential Distribution
122. F Distribution
123. Gamma Distribution
124. Gumbel Min Distribution
125. Gumbel Max Distribution
126. Logistic Distribution
127. Lognormal Distribution
128. Normal Distribution
129. Pareto Distribution
130. Poisson Distribution
131. Rayleigh Distribution
132. Standard Normal Distribution
133. T Distribution
134. Triangular Distribution
135. Uniform Distribution
136. Weibull Distribution
137. Static Optimization
138. Dynamic Optimization
139. Stochastic Optimization
140. Absolute Values
141. Average
142. Correlation
143. Count
144. Covariance
145. Difference
146. GARCH
147. Lag
148. Lead
149. LN
150. Log
151. Max
152. Median
153. Min
154. Mode
155. Power
156. Rank Ascending
157. Rank Descending
158. Relative Returns
159. Relative LN Returns
160. Semi-Standard Deviation (Upper)
161. Semi-Standard Deviation (Lower)
162. Standard Deviation (Sample)
163. Standard Deviation (Population)
164. Sum
165. Variance (Sample)
166. Variance (Population)
167. Volatility
Как принимаются критические деловые решения? Рассматриваете ли Вы риски проектов и решений, или Вы больше сосредоточены на доходах? Руководителям всех уровней приходится нелегко, когда они пытаются разъяснить для себя риски, связанные с их решениями, а особенно тяжело без подготовки измерять риски? Наше программное обеспечение Risk Simulator поможет Вам идентифицировать, измерить и оценить риски в проектах и решениях.
QDM – может быть загружен непосредственно с нашего сайта по умолчанию по 10-дневной пробной лицензии для наших клиентов. Если это ваш первый программный продкт в нашей компании, пожалуйста пришлите нам запрос по электронной почте с просьбой предоставить безопасную ссылку, чтобы скачать пробную версию программного обеспечения. Мы верим, что каждый должен иметь право претестировать продукцию прежде чем купить её. Мы убеждены, что Вам понравится простота и мощность инструмента, и он станет неотъемлемой частью Вашего комплекта инструментов моделирования. Мы также предлагаем академические лицензии для преподавателей, обучающих анализу степеней рисков (и их студентов) или другие курсы, использующие Risk Simulator или другие наши программные продукты. Для более детальной информации пишите: admin@realoptionsvaluation.com
Сложные аналитические инструменты, такие как программное обеспечение QDM построены интуитивно и удобно, но могут создать аналитику проблемы, если будут использованны неверно. Нобходимо теоретическое понимание предмета, а так же прикладной опыт. Обучение очень важно.
Наш курс Анализ Степеней Рисков двухдневный семинар, сосредоточенный на практическом обучении программе с темами, покрывающими основы риска и неопределённости, использует Моделирование Методом Монте-Карло (pitfalls and due diligence) и подробные методы прогноза и оптимизации.
Мы также предлагаем курс Реальные Опционы для Аналитиков. Он полезен всем, кто хочет немедленно начать применять стратегические реальные опционы в работе, но испытывает недостаток практического опыта с аналитикой реальных опционов и моделированием. Этот двухдневный курс учит созданию моделей реальных опционов, их применению, и решению задач об опционах, используя моделирование, статистическую математику, биномные функции и матрицы многочлена, используя Реальные Опционы и программное обеспечение SLS.
Сертификация в риск-менеджменте (CRM)семинар – четырехдневный практический класс, который покрывает материалы по Анализу Степеней Рисков и Реальным Опционам для Аналитиков и готовит к экзамену CRM. Диплом CRM освидетельствован Международным Институтом Профессионального Образования и Исследований (член группы AACSB, соответственно аккредитирован на зачёт 30-ти академических часов в курсе PMI).
Наш Анализ Степеней Риска для Старших Менеджероводнодневный курс, спроектированный для руководителей высшего звена. Там мы рассматриваем примеры риск-менеджмента в таких корпорациях как 3M, Аэробус, Боинг, Дженерал Электрик, и многие другие. Это обеспечивает краткий обзор Анализа Степеней Риска, Стратегических Реальных Опционов, Оптимизации Портфеля, объясняя понятия риска без технических деталей.
Возможно, также индивидуализированное решение: курсы анализа степеней рисков с уклоном в локальное обучение, настроенное к потребностям Вашей фирмы, основанным на Ваших экономических задачах, ситуации и моделях. Мы предлагаем консалтинговые услуги, включая анализ степеней рисков, моделирование, прогноз, реальные опционы, риск-аналитику, создание моделей, настройку программного обеспечения и OEM.
Доктор Джонатан Мун – создатель программного обеспечения и преподаватель высшей школы. Он преподаёт Анализ Степеней Рисков, Реальные Опционы для Аналитиков, Анализ Степеней Рисков для Менеджеров, CRM, и другие курсы. Он консультировал многие крупные фирмы группы Fortune 500 (от 3M, Аэробуса и Боинга до Дженерал Электрик и Моторолы). Так же он оказывал консалтинговые услуги правительственным организациям нескольких стран по анализу степеней риска, оценке рисков и реальных опционов. Доктор ДжонатанМун написал десять книг: Руководство Банкира: Риск Рынка и Кредит. Применение Базеля II (Elsevier 2008), Продвинутые Аналитические Модели: 800 Приложений из Базеля II в Уолл-стрит и Не Только (Вайли 2008), Моделируя Риск: Моделирование Монте Карло, Реальные Опционы, Оптимизация и Прогноз, (Вайли 2006), Анализ Реальных Опционов: Инструменты и Методы, Первый и Второй Выпуски (Вайли 2003 и 2005), Аналитический Курс Анализа Реальных Опционов: Экономические Обоснования Ситуаций (Вайли 2003), Прикладной Анализ степени риска: Перемещение Вне Неопределённости (Вайли 2003), Оценивая Фондовые Опционы Работника (Вайли 2004), и другие книги. Доктор Джонатан К. Мун – основатель, Владелец и Исполнительный Директор фирмы Real Options Valuation, Inc. (ROV – РОВ). Фирма занимается консультациями, обучением, разработкой программного обеспечения, специализирующегося на стратегических реальных опционах, финансовой оценке рисков, моделировании Монте Карло, стохастическом прогнозе, оптимизации, и анализе степеней рисков. Он был Вице-президентом Аналитики в Decisioneering, Inc. (Корпорация Oracle), где он возглавлял отделы развития опционов и финансовых программных продуктов, аналитической консультации, обучения и технической поддержки. Там он стал создателем программ под названием Набор Инструментов для Опционов. До поступления на работу в Decisioneering он был Консультационным менеджером и Финансовым Экономистом в отделе Оценки и Глобальной Практики Финансовых Услуг в фирме KPMG. Одновременно с работой в в KPMG LLP, Доктор Мун оказывал консалтинговые услуги. Профессор Мун имеет обширный опыт в эконометрическом моделировании, финансовом анализе, реальных опционах, экономическом анализе и статистике. В течение его срока пребывания в Real Options Valuation, Inc Decisioneering и в KPMG, он преподавал и консультировал в области реальных опционов, анализа степени рисков, финансового прогноза, управления проектом и финансовых проблем оценки проектов. Его опыт до KPMG включал работу Начальником Отдела Финансового Планирования и Анализа в Viking Inc (FedEx). Там он выполнял финансовый прогноз, экономический анализ, и исследование рынка. До этого он занимался финансовым планированием и выполнял внештатную финансовую консультационную работу. Доктор Мун получил степень Доктора Наук в Финансах и Экономике в Университете Лихай, где его исследовательские и академические интересы лежали в областях Финансов, Инвестиций, Эконометрического Моделирования, Финансовых опционов, Корпоративных финансов и Микроэкономической теории. У него также есть степени M.B.A. в менеджменте, M.S. в менеджменте, и B.S. в Биологии и Физике. Он сертифицирован в Финансовом риск-менеджменте (FRM), сертифицирован в Финансовой Консультации (CFC), и сертифицирован в риск-менеджменте (CRM).
