温馨提示：需求数量不同，价格不同。请联系我们，确认当前新的报价！
SCA 是一套功能强大的时间序列预测及分析软件。SCA的当前版本为8.1。它能提供使用者统计咨询、系统整合、以及为顾客量身订做程序服务。SCA 软件系统承袭G.E.P. BOX, G.C. Tiao, L.M. Liu…等国际知名时间数列及预测大师的研究方法，被学界及实务界评为先进的时间数列及预测软件。
SCA统计系统是一种方法学上先进的软件系统，为商业和工业预测应用提供全面的功能，它包括一个复杂的专家系统建模环境，适用于需要高度自动化的集成应用程序。还包括一整套识别和诊断工具，以方便用户指导建模。
SCA的专家系统涉及单系列单变量模型以及多变量模型。SCA系统采用先进且高度可靠的专家系统方法，提供简约模型，促进可靠和准确的预测。
SCA系统提供给您使用各种建模功能来分析时间序列数据的能力，并提供准确的您可以信赖的预测。SCA系统是您建模和预测需求的解决方案。系统的灵活性，易用性，以及随用户增长的能力形成一个令人印象深刻的组合。
SCA软件操作容易，适合各样背景的模型使用者。内建的人工智能演算功能，可自动有效的办认出时间数据内错综复杂季节性或非季节性的ARIMA模型，对时间数列进行分析或预测。具备SCA软件，您可克服时间数列分析理论及实务的操作隔阂，减少花在辨认ARIMA模型上的功夫，而将宝贵的时间用在数列结果的分析及预测上。
SCA软件有效的解决了时间数据分析多种可能模型选择上的困扰，并且对时间数据中常见的多个外部干预及离异数据，自动作侦测及修正并估计出修正后的预测模型。此法大幅提高了模型解释能力及预测精确，并能提供干预或离异数据的类型、影响程度及持续长短。让您充分了解过去正常时间数据的型态，及未来正常，或干预下可能发生的预测状况。SCA软件非常适合商务、管理、营销、财务、投资、股票、交通、旅游、经济、生产、医疗、环保、仓储、公用事业及教学、研究...等实务及学术上的应用。
SCA还提供陷阱的异常值检测和调整功能，允许联合估计异常值效应和模型参数。使用SCA系统的这一功能，模型参数会自动从数据的结构变化中恢复（例如：异常脉冲，临时变化和电平转换）。
此外，SCA的异常值处理功能也扩展到预测中。通过这种先进的程序，预测因异常值的印象而变得不敏感。如果不能正确处理异常值，特别是在预测来源附近，则异常数据的影响可能严重损害预测的准确性和可靠性。
人们认识到预测过程不仅是预测值的计算。在变化和不确定的时代，系统结构的知识和变量的相互作用是重要的。定量预测方法，例如SCA提供方法，在提供此类知识方面具有无可估量的价值。
SCA系统具有分析时间序列数据的全面功能。您可以选择让SCA系统自动对时间序列建模，也可以通过广泛的用户控制的识别，估计和诊断功能完全控制建模规程。您可以估计一系列过去的过去之间存在的关系，与自变量或解释性变量存在的关系，或者在模型中包括指标变量以说明数据的确定性属性。
为了促进定量预测，SCA提供了大量的预测和建模方法，以预测准确性至关重要的任何业务应用。SCA解决的方法的代表性样本分类如下。
单变量方法
Box - JenkonsARIMA模型
干预/影响调整模型
一般指数平滑方法简单方法（例如：移动平均值）
多输入法
多输入传递函数模型
一般回归方法
传统计量经济模型（2SLS，3SLS等）
多元自适应回归样条（MARSOLINE）
广义加性模型（GAM）
交替条件期望（ACE）
投影寻踪回归（PPREG）
多变量方法
同时传递函数模型
向量自回归模型
向量ARMA模型
状态空间模型/卡尔曼滤波
新版本提供了许多新功能和增强功能：
时间序列功率转换分析和诊断
使用功率变换改进预测
时变参数模型
广义阈值AR和ARIMA建模
分段时间序列建模和预测
GARCH建模和应用环境
新的季节性ARIMA识别方法
单位根测试
使用矢量ARIMA模型的因果关系测试
通过ARMA因子的根检查改进估计
日期构建，处理，索引和聚合
系统要求
PC或奔腾
MS Windows 10， 8 ，Windows 7（64位或32位）
RAM位2GB（Windows 7及以上），256MB（XP）
