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澳洲 Victoria University 大學研發的GEMPACK (General Equilibrium Modelling PACKage) 軟體，是一套多用途的經濟建模套裝軟體，特別適用於一般和局部均衡模型，並可以處理廣泛的經濟行為。GEMPACK 可以建立並運用可計算一般均衡模型(computable general equilibrium, CGE, model)，並且具有求解過程簡單、可變動模組，及適用於政策分析等特點。 該方法在經歷 60 年代的短暫沉寂後，自90 年代開始，迅速成為政策分析的重要方法，廣泛應用於貿易政策、稅制改革、環境能源、產業政策 等方面的分析。在國外，對這種分析方法的關注正呈上升趨勢，一些政府機構、科研單位和高等院校正努力加強這方面的研究。 GEMPACK使建模者能夠求解非常大型的非線性方程式。 一旦模型方程式被使用一種類似符號的語言指定後，建模者就可以擺脫求解過程的計算細節。 GEMPACK軟體計算經濟模型的準確的解答。 所有的功能(基礎和高級)都有完整的文字說明、詳細的指令(包括許多手工操作示例)幫助新用戶快速入門。 GEMPACK Windows套裝程式可以幫助您視覺化、探索編碼、資料和結果。 GEMPACK 包含了強大的用於求解recursive-dynamic 和 fully-intertemporal 的能力 當出現問題會提示您發送回饋。 GEMPACK是非常有用的教學工具。 GEMPACK被超過90個國家的超過400個組織使用。 GEMPACK會不斷地持續改善。   新版特色 Much faster compiling: Some users reported that compile times with Source-code GEMPACK 11.3 (the previous release) and Intel Fortran 15 were very slow when compared to compile times with Intel Fortran 14. For Source-code GEMPACK 11.4 the LTG or compile time has been speeded up by a factor of 3 for GFortran and a factor of 2 for Intel Fortran compilers (running on a quad core Intel CPU). This is achieved by using multiple CPU cores in parallel and in the case of GFortran by also using improved compiler options. Much faster GEMSIM: We noticed that Source-code GEMPACK users of Intel Fortran 15 and 16 suffered from slow GEMSIM runtimes. We fixed this issue, and as a side-effect have speeded up GEMSIM by 30%-70%, depending on the model used, even when built with other compilers. For GFortran TABLO-generated EXEs: Improved compiler options have reduced runtimes by up to 30%, particularly for 64-bit exes. Faster LU decomposition: For the first time, we have introduced some thread-level parallelism. For now, this only affects the LU phase, typically reducing LU times by 20%. The effect is most noticeable for models like GTAP and TERM where the LU phase accounts for half or more of total runtime. We plan to introduce more thread-level parallelism, reducing non-LU times, in later releases. Source-code GEMPACK 11.4 supports the Intel Fortran compiler versions 13 to 16. The current release is 16; the simplest and cheapest way to obtain it is as part of the package Intel Parallel Studio XE Composer Edition for Fortran Windows while Uni students may qualify for free use.  

OxMetrics 提供一個綜合的解決辦法工具，可以用在時間序列，預報，金融計量經濟學的類比試驗的經濟計量分析，或者典型人物的統計分析和小組數據。提供了用戶界面，數據處理，和圖形，是能幫助解決的交互式，易於使用和強有力的工具。 OxMetrics Enterprise 包含以下獨立模組軟體: Ox Professional, PcGive, and STAMP.可另添購SsfPack和TSP軟體。 配合PcGive用來設計動態計量經濟學模型的Monte Carlo試驗的套裝軟體。有一系列互動式對話方塊，在這裏資料生成過程(DGP)和模型都是公式化的，並讓統計上感興趣的部分被選中。PcNaive然後生成和運行一個Ox程式，輸出將會在OxMetrics中顯示，可能包括 : ●DGP的理論分析 ●作為試驗運行的生動的圖形化輸出 ●最終結果的數值輸出

LIMDEP 是對線性和非線性模型、橫截面、時間序列和panel data的評價和分析的一套整合性軟體，其主要特點是此套軟體內置超過一百種所有估計形式的線性迴歸模型、stochastic frontier、離散選擇和有限因變量模型，包含的模型有binary、censored、truncated、survival、count、disc rete和連續變量和各種的樣本選擇模型。 LIMDEP一直是計量分析領域的領先者，沒有其他軟體可提供如此廣泛的單一、多重線性和非線性方程模式，多年來公認是離散和有限因變量模型的標準計算軟體，表現在廣泛和多種類的估算工具。 LIMDEP是使用在教學和研究的先端程式，包含全世界數千所大學、政府和私人研究機構，為數眾多的創新都源自LIMDEP。舉三個例子: 1.我們把樣本選擇模式定成標準。2.截至目前，沒有任何其他軟體可以結合the true fixed effects、隨機參數、階層模型和 finite mixture models 等廣泛多種的模型架構。3.大約有20多種計算數據模式，只有LIMDEP軟體支援。 Limdep使用方法說明 複迴歸模型的進一步推論 (由政大黃智聰教授製作)

GAUSS是一個功能強大且有運算快速矩陣編程語言的數值統計軟體，被科學家、工程師、統計學家、生物學家、經濟學家和金融分析師所廣泛使用，並且廣受好評。 GAUSS 宣稱，「GAUSS是你所需要唯一的計算工具」。GAUSS本身是高階的矩陣語言，內鍵400多個數學、統計、資料處理函數，並且提供了各種模組，可以幫 助各領域的使用者進行複雜、大規模的數值演算與資料分析。在財務、計量經濟的領域，配合許多特殊的模組，使得GAUSS成為是財經研究領域裏最佳的選擇。  GAUSS軟體可設計運算密集的任務，是一個適合沒有要求用C或FORTRAN程式的研究者，但結果發現大多數的統計或數值的"套裝軟體"，不夠靈活或強大，不足以對大的問題進行複雜分析或工作 。 無論數學工具或編輯語言程式，你現在可以使用GAUSS，您會發現可大大增加你的生產力! GAUSS / GAUSS Engine 17 新版功能 Improved Data Handling Option to specify models and data in terms of model variables: //Estimate parameters of model: //weight = α + β1*height + β2*age call ols("students.dat", "weight ~ height + age"); //Calculate descriptive statistics on all //variables in dataset except for lot_size and num_baths call dstatmt("housing.dat", ". -lot_size -num_baths"); Simple to use Consistent with other statistical packages Well documented Backwards compatible Support for HDF5 datasets provides: Unlimited dataset size Fast data read and write Supported as native GAUSS file type Use CSV, XLSX, HDF5 files as native GAUSS datasets Intelligent file handling allows you to use many different file types as you would a GAUSS dataset: //Calculate descriptive statistics on //variables gre and gdp in CSV file call dstatmt("college.csv", "gre + gdp"); //Calculate descriptive statistics on //variables 'lot_size' and 'price' in XLSX file call dstatmt("housing.xlsx", "lot_size + price");   GAUSS HPCC GAUSS HPCC (High Performance Cluster Computing) boosts the computing power of GAUSS, harnessing the capabilities of high speed cluster machines, for incredible speed and performance.   Built-in, efficient cluster computing support: Create high-level GAUSS programs that use the fast, low-level MPI library A version of GAUSS HPCC will be made available to Universities who own a Floating Network license with current Platinum Premier Support & Maintenance at no extra charge Builds on these features included in the standard version of GAUSS 17: Compatible with Hadoop: - Easily create GAUSS mapper and reducer functions Connect to NoSQL and Big Data databases such as: - MongoDB, Hbase, Hive, Pig and more Support for streaming or online algorithms for data that does not fit entirely in memory. Quick instantiation with a small memory footprint allows for high performance across the cluster New Mathematical and Statistical Functionality New functio...