Pc tas (sistema de análise de comércio)
O Oracle comercial é o nosso pacote principal de sistemas de negociação.
O MetaStock 10 e o MetaStock 10 Professional são um software de gráficos e análise premiado. Implementando tecnologia de última geração, a MetaStock lidera o caminho com ferramentas elétricas que fornecem um nível de precisão e precisão que simplesmente não era possível antes. [Detalhes].
Triângulos II e # 151; A ferramenta de exploração de triângulos foi obtida 20 vezes mais rápida. Veja porque os comerciantes especialistas usam triângulos efetivamente. [Detalhes].
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HTTP Error 404 - Arquivo ou diretório não encontrado.
Serviços de Informações da Internet (IIS)
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Comércio intra-setorial vertical e investimento estrangeiro direto na Ásia Oriental.
À medida que a integração econômica no Leste asiático progride, os padrões de comércio dentro da região apresentam uma complexidade cada vez maior: embora o comércio interindustrial ainda represente a maioria, sua participação no comércio geral está em declínio. Em vez disso, o comércio intraindustrial (IIT), que pode ser dividido em IIT horizontal (HIIT) e IIT vertical (VIIT), está crescendo em importância.
Neste artigo, buscamos medir e analisar os padrões verticais de comércio intra-indústria na região do Leste Asiático e compará-los com os resultados de estudos anteriores centrados na UE, a que tais análises até agora foram confinadas. Com base no pressuposto de que o VIIT está intimamente relacionado com a produção offshore por empresas multinacionais, desenvolvemos um modelo para capturar os principais determinantes do VIIT que explicitamente inclui o papel do IDE. O modelo é testado empiricamente usando dados da indústria de máquinas elétricas. Os resultados confirmam nossa hipótese, mostrando que o IDE desempenha um papel significativo no rápido aumento do VIIT no Leste da Ásia, observado nos últimos anos. J. Japanese Int. Economias 17 (4) (2003) 468-506.
Classificação JEL.
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Software de análise estatística.
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pelo MathWorks.
Um ambiente de programação para desenvolvimento de algoritmos, análise de dados, visualização e computação numérica. Saiba mais sobre o MATLAB.
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pela Qlik.
Sistema de visualização e análise de dados, que permite a criação de visualizações, relatórios e painéis de dados personalizados e interativos. Saiba mais sobre o QlikSense.
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pelo software analítico.
Fácil de usar, estatística abrangente e software de manipulação de dados. Saiba mais sobre o Statistix.
Estatísticas fáceis de usar e abrangentes e software de manipulação de dados. Saiba mais sobre o Statistix.
O Analytics Predictive pode descobrir padrões e associações inesperados e desenvolver modelos para orientar a interação da linha de frente Saiba mais sobre o SPSS.
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Minitab 18.
por Minitab.
Analise seus dados e melhore seus produtos e serviços com o principal software estatístico usado para melhoria de qualidade em todo o mundo. Saiba mais sobre o Minitab 18.
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SAS Business Intelligence.
pelo Instituto SAS.
Software de inteligência de negócios para preparar dados, facilmente descobrirá informações e compartilhá-lo de forma auto-atendida, governada. Saiba mais sobre o SAS Business Intelligence.
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pela StataCorp.
O software estatístico Stata é um pacote de software estatístico completo e integrado. Saiba mais sobre o Stata.
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Designer Alteryx.
por Alteryx.
A principal plataforma de análise de dados de autoatendimento projetada para ajudar os analistas a preparar, combinar e analisar dados usando um fluxo de trabalho repetível. Saiba mais sobre o Alteryx Designer.
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pela MaxStat Software.
Pacote de estatísticas completo com interface de usuário intuitiva e resultados facilmente compreensíveis. Projetado para pesquisadores e alunos Saiba mais sobre o MaxStat.
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por Analyze-it Software.
Análise estatística add-in para o Microsoft Excel, incluindo ANOVA, PCA, regressão múltipla, SPC, gráficos de controle, MSA e muito mais. Saiba mais sobre o Analyze-it.
Análise estatística add-in para o Microsoft Excel, incluindo ANOVA, PCA, regressão múltipla, SPC, gráficos de controle, MSA e muito mais. Saiba mais sobre Analisar-lo.
TIBCO Enterprise Runtime para R.
pela TIBCO Software.
Com a S +, os estatísticos podem aplicar, protótipo e implantar modelos estatísticos e análises preditivas até cinco vezes mais rápido. Saiba mais sobre o TIBCO Enterprise Runtime para R.
Com a S +, os estatísticos podem aplicar, protótipo e implantar modelos estatísticos e análises preditivas até cinco vezes mais rápido. Saiba mais sobre TIBCO Enterprise Runtime para R.
Plug & amp; Score Modeler.
por Plug & amp; Score.
Solução especializada para criação de cartões de crédito. Saiba mais sobre Plug & amp; Score Modeler.
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Whatagraph.
por Whatagraph.
Whatagraph é uma plataforma de relatórios de desempenho de marketing que converte automaticamente o site & amp; dados de redes sociais em relatórios visuais. Saiba mais sobre o Whatagraph.
Whatagraph é uma plataforma de relatórios de desempenho de marketing que converte automaticamente o site & amp; dados de redes sociais em relatórios visuais. Saiba mais sobre o Whatagraph.
pela Systat Software.
O Systat Software apresenta software de análise de dados científicos premiado. Saiba mais sobre o SigmaPlot.
O Systat Software apresenta software de análise de dados científicos premiado. Saiba mais sobre o SigmaPlot.
por Lumina Decision Systems.
Uma aplicação poderosa e autônoma para modelagem quantitativa visual, levando a uma maior visão para analistas e tomadores de decisão. Saiba mais sobre a Analytica.
Uma aplicação poderosa e autônoma para modelagem quantitativa visual, levando a uma maior visão para analistas e tomadores de decisão. Saiba mais sobre a Analytica.
por Statwing.
Statwing escolhe testes estatísticos automaticamente e, em seguida, informa os resultados em inglês simples. Statwing é uma análise deliciosa e eficiente. Saiba mais sobre o Statwing.
Statwing escolhe testes estatísticos automaticamente e, em seguida, informa os resultados em inglês simples. Statwing é uma análise deliciosa e eficiente. Saiba mais sobre Statwing.
pelo DataHero.
Visualização fácil de usar do Cloud BI e painéis de dados para proprietários de empresas. Obtenha insights mais rapidamente com o DataHero. Saiba mais sobre o DataHero.
Fácil de usar a visualização do Cloud BI e painéis de dados para proprietários de empresas. Obtenha insights mais rapidamente com o DataHero. Saiba mais sobre o DataHero.
pela Salford Systems.
Árvore de decisão fácil de usar que automaticamente extrai bancos de dados grandes e complexos para padrões e relacionamentos significativos. Saiba mais sobre o CART.
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pela ESB Consultancy.
Pacote de Software de Análise Estatística e Inferência para Windows. Saiba mais sobre ESBStats.
Pacote de Software de Análise Estatística e Inferência para Windows. Saiba mais sobre o ESBStats.
Ferramenta de Auditoria Geral.
pela Ferramenta Geral de Auditoria.
Uma ferramenta de análise e análise profunda projetada para gerar relatórios sobre o comportamento do usuário em todas as áreas do google suite. Saiba mais sobre a Ferramenta de Auditoria Geral.
Uma ferramenta de análise e análise profunda projetada para gerar relatórios sobre o comportamento do usuário em todas as áreas do google suite. Saiba mais sobre a Ferramenta Geral de Auditoria.
GraphPad InStat.
pelo GraphPad Software.
Uma alternativa menos pesada para programas estatísticos típicos de serviço pesado. Saiba mais sobre GraphPad InStat.
Uma alternativa menos pesada para programas estatísticos típicos de serviço pesado. Saiba mais sobre GraphPad InStat.
ISNetworld.
pelo ISN Software.
A plataforma de gerenciamento de empreiteiros on-line da ISNs, a ISNetworld, auxilia seus clientes com requisitos de cumprimento de registros e conformidade. Saiba mais sobre o ISNetworld.
A plataforma de gerenciamento de empreiteiros on-line da ISNs, a ISNetworld, auxilia seus clientes com requisitos de cumprimento de registros e conformidade. Saiba mais sobre o ISNetworld.
Predictor sábio conservado em estoque em linha.
pela Altredo Finance Analysis and Software.
Um aplicativo baseado na web para previsão de preços das ações, previsão de tendências, sinal de compra / venda e geração de estratégia. Saiba mais sobre o Predict Wise Stock Wise.
Um aplicativo baseado na web para previsão de preços das ações, previsão de tendências, sinal de compra / venda e geração de estratégia. Saiba mais sobre o Predict Wise Stock Wise.
pela Princeton National Surveys.
Pacote de macros do Excel para executar testes estatísticos em dados de resumo. Saída organizada para produzir facilmente gráficos no PowerPoint. Saiba mais sobre o STEM.
Pacote de macro do Excel para executar testes estatísticos em dados resumidos. Saída organizada para produzir facilmente gráficos no PowerPoint. Saiba mais sobre STEM.
O Unscrambler X.
pelo Camo Software.
Software multivariado e soluções para analisar conjuntos de dados grandes e complexos de forma rápida, fácil e precisa. Saiba mais sobre o Unscrambler X.
Software multivariado e soluções para analisar conjuntos de dados grandes e complexos de forma rápida, fácil e precisa. Saiba mais sobre o Unscrambler X.
por Addinsoft.
Variedade de ferramentas para aprimorar os recursos analíticos do Excel, tornando-o ideal para análise de dados e requisitos de estatísticas. Saiba mais sobre XLSTAT.
Variedade de ferramentas para aprimorar os recursos analíticos do Excel, tornando-o ideal para análise de dados e requisitos de estatísticas. Saiba mais sobre XLSTAT.
por jWork.
Solução de Computação e Visualização com uma API Java abrangente para análise de dados. Saiba mais sobre o DataMelt.
Solução de Computação e Visualização com uma API Java abrangente para análise de dados. Saiba mais sobre o DataMelt.
Software Estatístico BMDP.
por Soluções estatísticas.
O BMDP fornece funcionalidade detalhada para todas as principais análises estatísticas. Saiba mais sobre o BMDP Statistical Software.
O BMDP fornece funcionalidade detalhada para todas as principais análises estatísticas. Saiba mais sobre o BMDP Statistical Software.
pelo software AcaStat.
Software estatístico e auxílios instrucionais para ajudá-lo a organizar e analisar dados rapidamente. Saiba mais sobre o AcaStat.
Software estatístico e auxiliares de instrução para ajudá-lo a organizar e analisar dados rapidamente. Saiba mais sobre o AcaStat.
AlterWind Log Analyzer.
por AlterWind.
Uma ferramenta de analisador de log para determinar as características básicas dos acessos em seu site. Saiba mais sobre AlterWind Log Analyzer.
Uma ferramenta de analisador de log para determinar as características básicas dos acessos em seu site. Saiba mais sobre AlterWind Log Analyzer.
pelos institutos americanos de pesquisa.
Pacote de software estatístico para análise de dados de amostras complexas, especialmente avaliações em grande escala. Saiba mais sobre AM.
Pacote de software estatístico para análise de dados de amostras complexas, especialmente avaliações em grande escala. Saiba mais sobre AM.
Análise do estúdio.
pelo Appricon.
Fornece um processo de geração de modelo de ponta a ponta projetado para desenvolvimento, análise e implantação rápidos. Saiba mais sobre o Analysis Studio.
Fornece um processo de geração de modelo de ponta a ponta projetado para desenvolvimento, análise e implantação rápidos. Saiba mais sobre o Analysis Studio.
pela VSN International.
Software estatístico projetado para montagem de modelos mistos lineares. Saiba mais sobre a ASReml.
Software estatístico projetado para montagem de modelos mistos lineares. Saiba mais sobre a ASReml.
Estação de trabalho ATAC.
pelo Bair Software.
Fornece análises de padrões de crime, análises preditivas, mapeamento de crimes e relatórios para investigações criminais e análises de inteligência. Saiba mais sobre a estação de trabalho ATAC.
Fornece análises de padrões de crime, análises preditivas, mapeamento de crimes e relatórios para investigações criminais e análises de inteligência. Saiba mais sobre a estação de trabalho ATAC.
pelo Starpoint Software.
Análise estatística em conformidade com RCRA com todos os recursos dos dados de água subterrânea. Saiba mais sobre ChemStat.
Análise estatística em conformidade com RCRA com todos os recursos dos dados de água subterrânea. Saiba mais sobre ChemStat.
pelo software CoHort.
Um programa para fazer mapas com qualidade de publicação, desenhos técnicos e gráficos científicos em 2D e 3D; inclui um complemento estatístico. Saiba mais sobre o CoPlot.
Um programa para fazer mapas de qualidade de publicação, desenhos técnicos e gráficos científicos 2D e 3D; inclui um complemento estatístico. Saiba mais sobre o CoPlot.
Pilar.
por camLine.
A Cornerstone combina poderosas técnicas de análise de dados de última geração com uma interface de usuário altamente intuitiva. Saiba mais sobre a Cornerstone.
A Cornerstone combina poderosas técnicas de análise de dados de última geração com uma interface de usuário altamente intuitiva. Saiba mais sobre a Cornerstone.
Cricket Statz.
por Red Axe.
Projetado para fornecer uma ampla gama de estatísticas para equipes, clubes, associações, estatísticos e indivíduos. Saiba mais sobre o Cricket Statz.
Projetado para fornecer uma ampla gama de estatísticas para equipes, clubes, associações, estatísticos e indivíduos. Saiba mais sobre o Cricket Statz.
Baseball DakStats.
por Daktronics.
Software de estatísticas para rastreamento de estatísticas de jogo, temporada e carreira de escolas secundárias para estádios profissionais. Saiba mais sobre o DakStats Baseball.
Software de estatísticas para rastreamento de estatísticas de jogo, temporada e carreira de escolas secundárias para estádios profissionais. Saiba mais sobre o DakStats Baseball.
Data Desk / XL.
por descrição de dados.
Um complemento de estatísticas para download que complementa as capacidades estatísticas padrão do Excel. Saiba mais sobre o Data Desk / XL.
Um complemento de estatísticas para download que complementa as capacidades estatísticas padrão do Excel. Saiba mais sobre o Data Desk / XL.
Estatísticas de analista de decisão.
pelo Analista de Decisões.
Software estatístico baseado em Windows para pesquisas de marketing. Saiba mais sobre ESTATÍSTICAS do analista de decisão.
Software estatístico baseado em Windows para pesquisas de marketing. Saiba mais sobre o Decision Analyst STATS.
Analisador de Log Profundo.
pelo Deep Software.
Solução avançada de análise web para sites de tamanho pequeno e médio. Saiba mais sobre o Deep Log Analyzer.
Solução avançada de análise web para sites de tamanho pequeno e médio. Saiba mais sobre o Deep Log Analyzer.
por Develve Statistical Software.
Software estatístico para análise rápida e fácil. Estatística básica, Design of Experiments, Gauge R & amp; R e cálculos de tamanho de amostra. Saiba mais sobre o Develve.
Software estatístico para análise rápida e fácil. Estatística básica, Design of Experiments, Gauge R & amp; R e cálculos de tamanho de amostra. Saiba mais sobre o desenvolvimento.
Dragonglass.
por Opencrowd.
Uma solução de análise estatística com análises complexas & amp; gráficos, análise de texto, detecção de anomalias, pesquisa corporativa e muito mais. Saiba mais sobre Dragonglass.
Uma solução de análise estatística com análise complexa e amp; gráficos, análise de texto, detecção de anomalias, pesquisa corporativa e muito mais. Saiba mais sobre Dragonglass.
pela MathWave Technologies.
Análise de dados e simulação de software com gerenciamento de dados, reportando funcionalidade para seleção de distribuição de probabilidade. Saiba mais sobre o EasyFit.
Análise de dados e simulação de software com gerenciamento de dados, reportando funcionalidade para seleção de distribuição de probabilidade. Saiba mais sobre o EasyFit.
pela NXG Logic.
Software para mineração de texto, análise preditiva, descoberta / previsão de classes, análise de sobrevivência e simulação de Monte Carlo. Saiba mais sobre o Explorer.
Software para mineração de texto, análise preditiva, descoberta / previsão de classes, análise de sobrevivência e simulação de Monte Carlo. Saiba mais sobre o Explorer.
Previsão Pro.
por Business Forecast Systems.
Ferramenta analítica independente para previsão de negócios que combina métodos estatísticos comprovados com uma interface intuitiva. Saiba mais sobre o Forecast Pro.
Ferramenta analítica independente para previsão de negócios que combina métodos estatísticos comprovados com uma interface intuitiva. Saiba mais sobre o Forecast Pro.
GeneXproTools.
por Gepsoft.
Uma ferramenta de modelagem flexível projetada para encontrar funções, regressão logística, previsão de séries temporais e síntese lógica. Saiba mais sobre o GeneXproTools.
Uma ferramenta de modelagem flexível projetada para encontrar funções, regressão logística, previsão de séries temporais e síntese lógica. Saiba mais sobre GeneXproTools.
Centro de Informações.
por Ke Labs.
O Ke Labs capacita os especialistas do domínio a realizar análises práticas de dados, incluindo big data Saiba mais sobre o Information Center.
O Ke Labs capacita os especialistas do domínio a realizar análises práticas de dados, incluindo big data Saiba mais sobre o Information Center.
por Kingland.
A funcionalidade principal inclui barramento de serviços, pesquisa, armazenamento em cache, filas, notificações, fluxo de trabalho, regras e serviços de gerenciamento de acesso. Saiba mais sobre Kingland.
A funcionalidade principal inclui barramento de serviço, pesquisa, armazenamento em cache, enfileiramento, notificações, fluxo de trabalho, regras e serviços de gerenciamento de acesso. Saiba mais sobre a Kingland.
KnowledgeSTUDIO.
pela Angoss Software.
Suporte de software de análise de negócios e analítica preditiva com visualização de decisão e dados. Saiba mais sobre o KnowledgeSTUDIO.
Suporte de software de análise de negócios e analítica preditiva com visualização de decisão e dados. Saiba mais sobre o KnowledgeSTUDIO.
LiveLink para MATLAB.
pelo Grupo Comsol.
Utilize todo o poder do MATLAB e suas caixas de ferramentas no pré-processamento, manipulação de modelos e pós-processamento. Saiba mais sobre o LiveLink for MATLAB.
Utilize todo o poder do MATLAB e suas caixas de ferramentas no pré-processamento, manipulação de modelos e pós-processamento. Saiba mais sobre o LiveLink para MATLAB.
Estatísticas de Lumenaut.
por Lumenaut.
Uma gama de ferramentas estatísticas para a análise rápida e fácil de problemas estatísticos no Excel. Saiba mais sobre o Lumenaut Statistics.
Uma série de ferramentas estatísticas para análises rápidas e fáceis de problemas estatísticos no Excel. Saiba mais sobre o Lumenaut Statistics.
Magnum Opus.
por G. I. Webb & amp; Associados.
Ferramenta de software de mineração de dados para descoberta de associação. Saiba mais sobre Magnum Opus.
Ferramenta de software de mineração de dados para descoberta de associação. Saiba mais sobre Magnum Opus.
pelo MedCalc Software.
Um programa estatístico completo baseado em Windows para pesquisadores biomédicos. Saiba mais sobre o MedCalc.
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por NLREG.
Um programa de análise estatística que realiza análise de regressão linear e não-linear. Saiba mais sobre o NLREG.
Um programa de análise estatística que realiza análise de regressão linear e não-linear. Saiba mais sobre NLREG.
Número Analytics.
pelo Number Analytics.
Nós fornecemos software de análise estatística para usuários de negócios, preços e amp; otimização de promoção, análise conjunta, design de novos produtos. Saiba mais sobre o Number Analytics.
Nós fornecemos software de análise estatística para usuários de negócios, preços e amp; otimização de promoção, análise conjunta, novo design de produto. Saiba mais sobre o Number Analytics.
pela Spider Financial.
Software para Excel que permite aplicar análise econométrica avançada rapidamente, rastrear suas alterações e compartilhar seus modelos. Saiba mais sobre o NumXL.
Software para Excel que permite que você aplique análise econométrica avançada rapidamente, acompanhe suas mudanças e compartilhe seus modelos. Saiba mais sobre o NumXL.
pela Kovach Computing Services.
Um programa para calcular as formas especiais de estatísticas de amostra e entre amostras necessárias para dados circulares. Saiba mais sobre Oriana.
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O software PASS fornece ferramentas de tamanho de amostra para mais de 740 cenários de teste estatístico e intervalo de confiança. Saiba mais sobre o PASS.
O software PASS fornece ferramentas de tamanho de amostra para mais de 740 cenários de teste estatístico e intervalo de confiança. Saiba mais sobre o PASS.
Pilgrim SmartPulse.
por Pilgrim Quality Solutions.
Um analisador intuitivo incorporado em um navegador da Web, permitindo que os usuários navegem facilmente através de grandes quantidades de dados rapidamente. Saiba mais sobre o Pilgrim SmartPulse.
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PolyAnalyst.
pela Inteligência Megaputer.
Seu parceiro de conhecimento. Fornecendo a você insights inteligentes orientados por análises avançadas de dados estruturados e não estruturados. Saiba mais sobre PolyAnalyst.
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Poder e precisão.
por Biostat.
Um pacote de software de análise de energia estatística autônomo que é usado para o cálculo de um tamanho de amostra para um estudo planejado. Saiba mais sobre Power and Precision.
Um pacote de software de análise de energia estatística autônomo que é usado para o cálculo de um tamanho de amostra para um estudo planejado. Saiba mais sobre Power and Precision.
Predictive Suite.
pela Predictive Dynamix.
Software de inteligência computacional para análise de mineração de dados e modelagem preditiva. Saiba mais sobre o Predictive Suite.
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por Equalis.
Análise numérica e solução de simulação. Saiba mais sobre o Pro Plus.
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por Forte Wares.
Solução de mineração de dados que fornece recursos analíticos para departamentos de marketing por meio da segmentação de clientes e prevenção de riscos. Saiba mais sobre o QIWare.
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por Qualisyst.
Uma poderosa ferramenta de software para análise da incerteza de medição de medições físicas, análises químicas e calibrações. Saiba mais sobre o QMSys GUM.
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RFM PARA EXCEL.
pelo Sr. Dashboard.
Execute recência, frequência e análise monetária dos dados do seu cliente no Microsoft Excel. Saiba mais sobre o RFM FOR EXCEL.
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Controlador de vendas.
por Markitsoft.
O controlador de vendas é uma planilha de previsão de vendas baseada em Excel. Usa estatísticas para prever vendas futuras com base nas tendências passadas. Saiba mais sobre o controlador de vendas.
O controlador de vendas é uma planilha de previsão de vendas baseada em Excel. Usa estatísticas para prever vendas futuras com base nas tendências passadas. Saiba mais sobre o Sales Controller.
pela Scilab Enterprises.
Software de código aberto para computação numérica, fornecendo um ambiente de computação para aplicações de engenharia e científicas. Saiba mais sobre o Scilab.
Software de código aberto para computação numérica, fornecendo um ambiente de computação para aplicações de engenharia e científicas. Saiba mais sobre o Scilab.
Smart Analytics Operacional.
pelo software inteligente.
A SOA informa sobre os níveis históricos de estoque, o desempenho do fornecedor e o estado das operações da sua empresa. Saiba mais sobre o Smart Operational Analytics.
A SOA informa sobre os níveis históricos de estoque, o desempenho do fornecedor e o estado das operações da sua empresa. Saiba mais sobre o Smart Operational Analytics.
ESTATÍSTICA Centurion.
pela Statpoint Technologies.
Acesse e utilize uma ampla gama de procedimentos estatísticos, desde estatísticas resumidas até o planejamento de experimentos. Saiba mais sobre o STATGRAPHICS Centurion.
Acesse e utilize uma ampla gama de procedimentos estatísticos a partir de estatísticas resumidas para o projeto de experimentos. Saiba mais sobre o STATGRAPHICS Centurion.
statistiXL.
por statistiXL.
Pacote de análise de dados que é executado como um suplemento à versão do Windows do Microsoft Excel. Saiba mais sobre statistiXL.
Pacote de análise de dados que é executado como um complemento da versão para Windows do Microsoft Excel. Saiba mais sobre statistiXL.
por StatPac.
Elaboração de questionário, entrevistas, gerenciamento de dados, web survey com capacidade de análise estatística básica e avançada. Saiba mais sobre StatPac.
Elaboração de questionário, entrevistas, gerenciamento de dados, web survey com capacidade de análise estatística básica e avançada. Saiba mais sobre StatPac.
Software StatTrac.
por StatTrac.
Software de rastreamento estatístico para franquias. Saiba mais sobre o Software StatTrac.
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por Cytel.
Testes estatísticos validados e metodologias para estatísticos e investigadores. Saiba mais sobre StatXact.
Testes e metodologias de estatísticas exactas validadas para estatísticos e pesquisadores. Saiba mais sobre o StatXact.
pela RTI International.
Pacote de software estatístico especializado em fornecer análises eficientes e precisas de dados de estudos complexos. Saiba mais sobre o SUDAAN.
Pacote de software estatístico especializado em fornecer análises eficientes e precisas de dados de estudos complexos. Saiba mais sobre o SUDAAN.
A caixa de ferramentas Chemometrics.
por Quimiometria Aplicada.
Fornece um conjunto abrangente das funções necessárias para químicos, cientistas e engenheiros para desenvolver e validar calibrações. Saiba mais sobre o The Chemometrics Toolbox.
Fornece um conjunto abrangente das funções necessárias para químicos, cientistas e engenheiros para desenvolver e validar calibrações. Saiba mais sobre o The Chemometrics Toolbox.
TurboStats
pelo software TurboStats.
Avançado sistema de pontuação e análise de jogos ao vivo. Saiba mais sobre o TurboStats.
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pela UNISTAT.
Um pacote de software estatístico com um add-in de estatísticas para análise de dados do Excel, gráficos e relatórios de qualidade de apresentação. Saiba mais sobre a UNISTAT.
Um pacote de software estatístico com um add-in de estatísticas para análise de dados do Excel, gráficos e relatórios de qualidade de apresentação. Saiba mais sobre a UNISTAT.
pelo IDBS.
Suplemento do Microsoft Excel que permite estatísticas e gráficos para produtos farmacêuticos, químicos, de engenharia & amp; instituições de pesquisa. Saiba mais sobre o XLfit.
Suplemento do Microsoft Excel que permite estatísticas e gráficos para produtos farmacêuticos, químicos, de engenharia & amp; instituições de pesquisa. Saiba mais sobre o XLfit.
Pc tas (sistema de análise de comércio)
PC-TAS: Trade Analysis System no computador pessoal. - HS Rev. 2: 2010-2014.
O CD-ROM derivado da COMTRADE, a base de dados comercial da Divisão de Estatística das Nações Unidas, que cobre mais de 97% do comércio mundial - contém cinco anos de estatísticas de importação e exportação que cobrem 200 países e territórios e são divididos em cerca de 5.000 produtos (classificação de HS, Rev 2); Desenvolvido especificamente para uso em pesquisas de mercado, permite a avaliação de tendências, as quotas de mercado e o papel dos concorrentes nos principais mercados, seja através de relatórios diretos ou de estatísticas espelhadas; permite numerosos parâmetros de seleção, bem como transferência de dados para outros programas de software para armazenamento de dados e revisão subsequente.
Método para criação de mapa de fluxo de comércio / matriz de comércio.
Uma matriz de negociação é uma tabela numérica que mostra dados sobre o comércio entre os blocos regionais e entre os principais países, em formato de matriz. Todos os dados numéricos nas matrizes comerciais armazenadas no CD foram convertidos em unidades de peso para uniformidade. Um mapa de fluxo de comércio mostra o comércio mundial por meio de setas em um mapa e é criado a partir de matrizes comerciais. Este capítulo descreve o método para criar mapas de fluxo de comércio e matrizes comerciais.
Todos os anos, as Nações Unidas tabulam as estatísticas comerciais dos dados comerciais comunicados por vários países e oferecem essas estatísticas sobre mídia magnética (doravante, o ЃgUnited Nations Trade DatasetЃh). Além disso, o Centro de Comércio Internacional (ITC) oferece um Sistema de Análise de Comércio de Computadores Pessoais (PC-TAS), que é derivado e processa os Conjuntos de Dados de Comércio da ONU desde 1998. Os dados foram compilados por 5 anos: 1983, 1988, 1993, 1998 , e 2003.
Alguns dos dados comerciais originais só são relatados em unidades monetárias e diferentes países usam diferentes unidades de medida de quantidade para seus dados comerciais. Por esse motivo, ao criar uma matriz de negociação, não era possível simplesmente tabular os dados para uma determinada região; também foi necessário converter todas as transações em unidades de peso. O método estatístico para fazer isso é descrito em detalhes na seção 3. Abaixo estão descritos os principais recursos dos dados.
Para cada tipo de comércio, o Conjunto de Dados de Comércio da ONU contém dados sobre o tipo de fluxo de comércio (importação, exportação ou reexportação), commodity, país declarante, país parceiro, valor da transação, medida da unidade de quantidade, quantidade negociada e período de soma . Como há relatórios de importação e exportação, se todos os países do mundo relatam corretamente sua negociação, todos os dados comerciais serão contidos no conjunto de dados duas vezes, uma vez como dados de importação e uma vez como dados de exportação.
(2) Nível de Cobertura do Comércio Total.
Existem actualmente 165 países inquiridos (94 em 1983, 84 em 1988, 91 em 1993, 100 em 1998 e 165 em 2003). Uma vez que os países desenvolvidos, que consomem a maioria dos recursos, geralmente relatam seu comércio, pensa-se que a maioria das negociações por países que não relatam é também contabilizada por meio de seus parceiros. No entanto, deve notar-se que o comércio entre países que não relatam é completamente perdido.
(3) Categorias de produtos e códigos de categoria.
As commodities são classificadas de acordo com a Classificação Padrão de Comércio Internacional da ONU (SITC). Existem 3 versões da SITC: Rev. 1 (cerca de 1.800 categorias), Rev. 2 (cerca de 2.600) e Rev. 3 (cerca de 4.200). Com cada revisão, as classificações se tornam mais finas, proporcionando uma discriminação mais detalhada das commodities, enquanto ao mesmo tempo com cada revisão, há menos países relatores. Assim, para encontrar um equilíbrio entre granularidade de classificações e número de países relatores, utilizaram-se os dados de Rev. 2. Cada mercadoria tem um código de mercadoria de até 5 dígitos, com cada dígito adicional proporcionando uma classificação mais refinada. Por exemplo: 0: ALIMENTO E VIVO ANIMAL / 01: CARNE E PREPARAÇÕES / 011: CARNE FRESCA, CHILLD, CONGELADA.
(4) Nível de Cobertura de Dados de Quantidade.
Ao contrário dos dados monetários, a quantidade de dados para o comércio às vezes contém campos vazios (em branco). Em alguns casos, todos os campos para uma determinada mercadoria serão em branco, enquanto em outros apenas alguns deles serão em branco. A quantidade de comércio é medida usando muitas unidades diferentes, incluindo peso, volume, área e contagem. Quantidades de diferentes mercadorias são relatadas usando diferentes unidades e, em alguns casos, diferentes países podem relatar a mesma mercadoria usando diferentes unidades.
2. Mercadorias cobertas.
Como mostrado abaixo, a matriz comercial contém recursos retirados da natureza, e matérias-primas com baixos níveis de processamento, que possuem fluxos comerciais relativamente elevados, e que são considerados vitais do ponto de vista ambiental. It excludes resources with low trade flows, such as precious metals, and commodities with high levels of processing, like machinery and chemicals. Lime, gravel, and other non-metal minerals were also excluded.
& middot; Food resources (meat, fish and grains)
& middot; Wood resources (wood and products made from wood with little processing)
& middot; Metal resources (ore and metal products)
& middot; Fossil fuel resources (including converted fuels)
Fig.1 is a trade matrix showing the hierarchical relationships of these resources.
3. Creating the Trade Matrix.
Fig.2 shows the trade-matrix compilation process, while Table 1 lists the commodities included in the matrix. The trade matrix covers 50 commodities over 3 years, and thus contains 150 items. Note that in cases where commodities covered by the matrix corresponded to commodities in Japanese Ministry of Finance (MOF) trade statistics, it was confirmed that the data on Japanese imports (the section corresponding to column 9 of the trade matrix) matched the MOF trade statistics nearly exactly. Below is a description of the process used to create the trade matrix.
(1) Convert 1998 Trade Data (PC-TAS)
After extracting necessary 1998 and 2003 trade data from PC-TAS, it was converted to United Nations Trade Statistics Dataset record format. Additionally, as PC-TAS uses the SITC Rev. 3 commodity codes, a correspondence table provided by the United Nations was used to convert the codes to SITC Rev. 2. Data for 1983, 1988, and 1993 is trade data taken from United Nations sources and left unchanged.
(2) Extract Corresponding Commodity Records (create Workfile 1)
Records matching the commodities described in 2 were extracted from a set of several million trade-data records.
(3) Adjust Import/Export Data (create Workfile 3)
As described in 1-(1), the UN Trade Dataset consists of import data and export data; if both are used, trade between reporting countries will be double counted. It is therefore necessary to use one or the other. For the present tabulation, it was decided to use the import data, and discard the export data. This discarded export data, however, includes data on trade with non-reporting countries, which is not contained in the import data. Thus, data on exports to non-reporting countries was converted to import data, and used in lieu thereof. Additionally, in the case of trade with Japan, the values reported by Japan to the UN are used in all cases; namely, out of the values extracted from the import data of the UN Trade Dataset, the data showing imports from Japan was removed, and replaced by JapanЃfs export values to the country contained in the discarded export data. It further must be noted that trade between non-reporting countries is completed unaccounted for.
In addition, when it was judged by an outside viewpoint that data which was obviously incorrect had been used, the import data was removed, and the discarded export data replaced with import data.
(4) Statistically Extrapolate Quantity Data (create Workfile 3)
As described in 1-(4), the transaction quantity fields of some of the records in the United Nations Trade Statistics Dataset are blank, and in some cases units of quantity measurement other than weight are used. For these records, it is necessary to statistically extrapolate the transaction quantities in units of weight. Before conducting this extrapolation, the reporting of quantity units for each commodity was reviewed; this review showed that weights were reported in a large number of cases for all commodities except ЃgSaw-, Veneer-logsЃh for 1988. Thus, the following method was used to statistically extrapolate the weight units for all records:
ЃE First, records for which weights were reported were extracted, and transaction amounts and weights tabulated. This information was used to calculate an average price per unit of weight.
ЃE The average price per unit weight was then used as the divisor in dividing transaction amount of records where a non-weight unit of measurement quantity was used, or where the quantity field was blank, in order to obtain estimated transaction weight.
However, for those of the following commodities whose records had quantities in terms of volume as weight, volumes were converted to weights by applying a conversion coefficient obtained from another source, and then the method described above was applied.
ЃE Saw-Veneer Logs: 0.50t/m3.
ЃE Propane (liquid): 0.55t/m3.
ЃE Natural gas: 0.754kg/m3.
In addition, during the course of the check, the unit price of each record for a given commodity was calculated. When these calculations were compared, it was found that in a small number of records, the prices were off by several orders of magnitude from the other records. Although it was believed that in most cases, the discrepancy was due to simple input error during reporting, it was hard to decide which cases were actually mistakes. Thus, it was decided to compare the price of each record with the median value, and if there was a difference of 2 digits or greater, to treat the quantity for that transaction as an empty field.
(5) Convert to Matrix Format.
Commodity codes with few digits, i. e. high-level commodities, represent several different lower-level commodities as a single category. Thus a high-level commodity may subsume items with substantially different unit prices, due to different levels of processing and different qualities. The statistical method used here, however, converts all monetary amounts for given commodity to weights using the same unit price, which in the case of these commodities would cause the calculated weights to be too high for expensive commodities, and too low for inexpensive commodities, significantly degrading the accuracy of the statistical extrapolation. In order to avoid these problems, the method described in (4) was not used for high-level commodities. Instead, it was necessary to sum up the data created for lower-level commodities.
Additionally, it was necessary to create a trade matrix of commodities not contained in the SITC, as in the case of biomass where a new trade matrix was created by combining the food resource and wood resource trade matrices (see Fig.1).
Trade matrices were first created for commodities relatively low on the hierarchy, as ЃgbaseЃh commodities. Next, these trade matrices were summed, in order to create trade matrices for higher-level commodities, and commodities not in the SITC. If, however, there are cases where only higher-level commodities are reported, and lower-level commodities are not reported, then there is a chance that some trade will be missed. For this reason, the monetary amounts of commodities summed for estimation purposes were compared with the monetary amounts of the higher-level commodities, in order to make sure that there were no problems with this process.
Table 2 shows the correspondence relationship when totaling and recombining commodities. The commodity codes for trade matrices created via this summation process are determined as follows:
ЃE Commodity codes starting with Ѓg T Ѓh indicate that the commodity has been uniquely defined here, due to the fact that it represents a broad category of major resources.
ЃE Commodity codes ending with Ѓg A Ѓh exist in the SITC except for the Ѓg A, Ѓh but indicate that the commodity has been recombined into a different makeup.
ЃE Commodity codes ending in Ѓg 0 Ѓh indicate that the commodity was created by summing lower-level commodities.
a) Creation of Base-commodity Trade Matrices.
Base-commodity trade matrices were created from Workfile 3 using a trade-matrix creation program (a program that creates trade matrices from data in OD pair-record format, and outputs them in spreadsheet format) developed by the National Institute for Environmental Studies. The commodities in the trade matrices created by this program include commodities not containing a Ѓg T Ѓh , Ѓg A Ѓh , or Ѓg 0 Ѓh in Table 1. Tables 4 and 5, respectively, list the names of the region block classifications (Country/Region Block Tabulation Codes), and the names of each country in each region, used for the tabulation.
b) Commodity Summation and Recombination.
A commercial spreadsheet application was used to sum and recombine the trade matrices created in a).
4. Creating the Trade-flow Map.
A trade-flow map was created using Acclaim, a system developed by the National Institute for Environmental Studies that shows the international trade balance of environmental resources. Table 6 lists the items contained in the map.
Below are notes on interpreting the trade matrix and trade-flow map.
(1) The Trade Matrix.
ЃE The rows of the matrix are the exporters, and the columns the importers.
ЃE An ID code is assigned to each trade matrix. The ID has the format YY-XXXXX, where YY is the two-digit data year, and XXXXX is the (up to 5-digit) commodity code.
ЃE It must be noted that this data has been statistically derived from the United Nations Trade Statistics Dataset.
(2) The Trade-flow Map.
ЃE The arrow flows show the net trade quantities (balances) between two countries/regions.
ЃE Due to the nature of the trade-flow map, flows within a single region (e. g. between European countries) are not shown. Refer to the trade matrices for this information.
ЃE Due to the nature of the trade-flow map, trade with Other East/South Asia is not shown. Refer to the trade matrices for this information.
ЃE For ease of viewing, the Asian Region version does not show trade between non-Asian region blocks.
ЃE The UN Trade Datasets from 1983 to 1993 carried trade data on re-exports. Here, the data on re-exports was counted as export data.
ЃE Note that the PC-TAS from 1998 to 2003 does not deal with data on re-exports.
PC-TAS: Trade Analysis System no computador pessoal. - HS Rev. 2: 2010-2014.
O CD-ROM derivado da COMTRADE, a base de dados comercial da Divisão de Estatística das Nações Unidas, que cobre mais de 97% do comércio mundial - contém cinco anos de estatísticas de importação e exportação que cobrem 200 países e territórios e são divididos em cerca de 5.000 produtos (classificação de HS, Rev 2); Desenvolvido especificamente para uso em pesquisas de mercado, permite a avaliação de tendências, as quotas de mercado e o papel dos concorrentes nos principais mercados, seja através de relatórios diretos ou de estatísticas espelhadas; permite numerosos parâmetros de seleção, bem como transferência de dados para outros programas de software para armazenamento de dados e revisão subsequente.
Método para criação de mapa de fluxo de comércio / matriz de comércio.
Uma matriz de negociação é uma tabela numérica que mostra dados sobre o comércio entre os blocos regionais e entre os principais países, em formato de matriz. Todos os dados numéricos nas matrizes comerciais armazenadas no CD foram convertidos em unidades de peso para uniformidade. Um mapa de fluxo de comércio mostra o comércio mundial por meio de setas em um mapa e é criado a partir de matrizes comerciais. Este capítulo descreve o método para criar mapas de fluxo de comércio e matrizes comerciais.
Todos os anos, as Nações Unidas tabulam as estatísticas comerciais dos dados comerciais comunicados por vários países e oferecem essas estatísticas sobre mídia magnética (doravante, o ЃgUnited Nations Trade DatasetЃh). Além disso, o Centro de Comércio Internacional (ITC) oferece um Sistema de Análise de Comércio de Computadores Pessoais (PC-TAS), que é derivado e processa os Conjuntos de Dados de Comércio da ONU desde 1998. Os dados foram compilados por 5 anos: 1983, 1988, 1993, 1998 , e 2003.
Alguns dos dados comerciais originais só são relatados em unidades monetárias e diferentes países usam diferentes unidades de medida de quantidade para seus dados comerciais. Por esse motivo, ao criar uma matriz de negociação, não era possível simplesmente tabular os dados para uma determinada região; também foi necessário converter todas as transações em unidades de peso. O método estatístico para fazer isso é descrito em detalhes na seção 3. Abaixo estão descritos os principais recursos dos dados.
Para cada tipo de comércio, o Conjunto de Dados de Comércio da ONU contém dados sobre o tipo de fluxo de comércio (importação, exportação ou reexportação), commodity, país declarante, país parceiro, valor da transação, medida da unidade de quantidade, quantidade negociada e período de soma . Como há relatórios de importação e exportação, se todos os países do mundo relatam corretamente sua negociação, todos os dados comerciais serão contidos no conjunto de dados duas vezes, uma vez como dados de importação e uma vez como dados de exportação.
(2) Nível de Cobertura do Comércio Total.
Existem actualmente 165 países inquiridos (94 em 1983, 84 em 1988, 91 em 1993, 100 em 1998 e 165 em 2003). Uma vez que os países desenvolvidos, que consomem a maioria dos recursos, geralmente relatam seu comércio, pensa-se que a maioria das negociações por países que não relatam é também contabilizada por meio de seus parceiros. No entanto, deve notar-se que o comércio entre países que não relatam é completamente perdido.
(3) Categorias de produtos e códigos de categoria.
As commodities são classificadas de acordo com a Classificação Padrão de Comércio Internacional da ONU (SITC). Existem 3 versões da SITC: Rev. 1 (cerca de 1.800 categorias), Rev. 2 (cerca de 2.600) e Rev. 3 (cerca de 4.200). Com cada revisão, as classificações se tornam mais finas, proporcionando uma discriminação mais detalhada das commodities, enquanto ao mesmo tempo com cada revisão, há menos países relatores. Assim, para encontrar um equilíbrio entre granularidade de classificações e número de países relatores, utilizaram-se os dados de Rev. 2. Cada mercadoria tem um código de mercadoria de até 5 dígitos, com cada dígito adicional proporcionando uma classificação mais refinada. Por exemplo: 0: ALIMENTO E VIVO ANIMAL / 01: CARNE E PREPARAÇÕES / 011: CARNE FRESCA, CHILLD, CONGELADA.
(4) Nível de Cobertura de Dados de Quantidade.
Ao contrário dos dados monetários, a quantidade de dados para o comércio às vezes contém campos vazios (em branco). Em alguns casos, todos os campos para uma determinada mercadoria serão em branco, enquanto em outros apenas alguns deles serão em branco. A quantidade de comércio é medida usando muitas unidades diferentes, incluindo peso, volume, área e contagem. Quantidades de diferentes mercadorias são relatadas usando diferentes unidades e, em alguns casos, diferentes países podem relatar a mesma mercadoria usando diferentes unidades.
2. Mercadorias cobertas.
Como mostrado abaixo, a matriz comercial contém recursos retirados da natureza, e matérias-primas com baixos níveis de processamento, que possuem fluxos comerciais relativamente elevados, e que são considerados vitais do ponto de vista ambiental. It excludes resources with low trade flows, such as precious metals, and commodities with high levels of processing, like machinery and chemicals. Lime, gravel, and other non-metal minerals were also excluded.
& middot; Food resources (meat, fish and grains)
& middot; Wood resources (wood and products made from wood with little processing)
& middot; Metal resources (ore and metal products)
& middot; Fossil fuel resources (including converted fuels)
Fig.1 is a trade matrix showing the hierarchical relationships of these resources.
3. Creating the Trade Matrix.
Fig.2 shows the trade-matrix compilation process, while Table 1 lists the commodities included in the matrix. The trade matrix covers 50 commodities over 3 years, and thus contains 150 items. Note that in cases where commodities covered by the matrix corresponded to commodities in Japanese Ministry of Finance (MOF) trade statistics, it was confirmed that the data on Japanese imports (the section corresponding to column 9 of the trade matrix) matched the MOF trade statistics nearly exactly. Below is a description of the process used to create the trade matrix.
(1) Convert 1998 Trade Data (PC-TAS)
After extracting necessary 1998 and 2003 trade data from PC-TAS, it was converted to United Nations Trade Statistics Dataset record format. Additionally, as PC-TAS uses the SITC Rev. 3 commodity codes, a correspondence table provided by the United Nations was used to convert the codes to SITC Rev. 2. Data for 1983, 1988, and 1993 is trade data taken from United Nations sources and left unchanged.
(2) Extract Corresponding Commodity Records (create Workfile 1)
Records matching the commodities described in 2 were extracted from a set of several million trade-data records.
(3) Adjust Import/Export Data (create Workfile 3)
As described in 1-(1), the UN Trade Dataset consists of import data and export data; if both are used, trade between reporting countries will be double counted. It is therefore necessary to use one or the other. For the present tabulation, it was decided to use the import data, and discard the export data. This discarded export data, however, includes data on trade with non-reporting countries, which is not contained in the import data. Thus, data on exports to non-reporting countries was converted to import data, and used in lieu thereof. Additionally, in the case of trade with Japan, the values reported by Japan to the UN are used in all cases; namely, out of the values extracted from the import data of the UN Trade Dataset, the data showing imports from Japan was removed, and replaced by JapanЃfs export values to the country contained in the discarded export data. It further must be noted that trade between non-reporting countries is completed unaccounted for.
In addition, when it was judged by an outside viewpoint that data which was obviously incorrect had been used, the import data was removed, and the discarded export data replaced with import data.
(4) Statistically Extrapolate Quantity Data (create Workfile 3)
As described in 1-(4), the transaction quantity fields of some of the records in the United Nations Trade Statistics Dataset are blank, and in some cases units of quantity measurement other than weight are used. For these records, it is necessary to statistically extrapolate the transaction quantities in units of weight. Before conducting this extrapolation, the reporting of quantity units for each commodity was reviewed; this review showed that weights were reported in a large number of cases for all commodities except ЃgSaw-, Veneer-logsЃh for 1988. Thus, the following method was used to statistically extrapolate the weight units for all records:
ЃE First, records for which weights were reported were extracted, and transaction amounts and weights tabulated. This information was used to calculate an average price per unit of weight.
ЃE The average price per unit weight was then used as the divisor in dividing transaction amount of records where a non-weight unit of measurement quantity was used, or where the quantity field was blank, in order to obtain estimated transaction weight.
However, for those of the following commodities whose records had quantities in terms of volume as weight, volumes were converted to weights by applying a conversion coefficient obtained from another source, and then the method described above was applied.
ЃE Saw-Veneer Logs: 0.50t/m3.
ЃE Propane (liquid): 0.55t/m3.
ЃE Natural gas: 0.754kg/m3.
In addition, during the course of the check, the unit price of each record for a given commodity was calculated. When these calculations were compared, it was found that in a small number of records, the prices were off by several orders of magnitude from the other records. Although it was believed that in most cases, the discrepancy was due to simple input error during reporting, it was hard to decide which cases were actually mistakes. Thus, it was decided to compare the price of each record with the median value, and if there was a difference of 2 digits or greater, to treat the quantity for that transaction as an empty field.
(5) Convert to Matrix Format.
Commodity codes with few digits, i. e. high-level commodities, represent several different lower-level commodities as a single category. Thus a high-level commodity may subsume items with substantially different unit prices, due to different levels of processing and different qualities. The statistical method used here, however, converts all monetary amounts for given commodity to weights using the same unit price, which in the case of these commodities would cause the calculated weights to be too high for expensive commodities, and too low for inexpensive commodities, significantly degrading the accuracy of the statistical extrapolation. In order to avoid these problems, the method described in (4) was not used for high-level commodities. Instead, it was necessary to sum up the data created for lower-level commodities.
Additionally, it was necessary to create a trade matrix of commodities not contained in the SITC, as in the case of biomass where a new trade matrix was created by combining the food resource and wood resource trade matrices (see Fig.1).
Trade matrices were first created for commodities relatively low on the hierarchy, as ЃgbaseЃh commodities. Next, these trade matrices were summed, in order to create trade matrices for higher-level commodities, and commodities not in the SITC. If, however, there are cases where only higher-level commodities are reported, and lower-level commodities are not reported, then there is a chance that some trade will be missed. For this reason, the monetary amounts of commodities summed for estimation purposes were compared with the monetary amounts of the higher-level commodities, in order to make sure that there were no problems with this process.
Table 2 shows the correspondence relationship when totaling and recombining commodities. The commodity codes for trade matrices created via this summation process are determined as follows:
ЃE Commodity codes starting with Ѓg T Ѓh indicate that the commodity has been uniquely defined here, due to the fact that it represents a broad category of major resources.
ЃE Commodity codes ending with Ѓg A Ѓh exist in the SITC except for the Ѓg A, Ѓh but indicate that the commodity has been recombined into a different makeup.
ЃE Commodity codes ending in Ѓg 0 Ѓh indicate that the commodity was created by summing lower-level commodities.
a) Creation of Base-commodity Trade Matrices.
Base-commodity trade matrices were created from Workfile 3 using a trade-matrix creation program (a program that creates trade matrices from data in OD pair-record format, and outputs them in spreadsheet format) developed by the National Institute for Environmental Studies. The commodities in the trade matrices created by this program include commodities not containing a Ѓg T Ѓh , Ѓg A Ѓh , or Ѓg 0 Ѓh in Table 1. Tables 4 and 5, respectively, list the names of the region block classifications (Country/Region Block Tabulation Codes), and the names of each country in each region, used for the tabulation.
b) Commodity Summation and Recombination.
A commercial spreadsheet application was used to sum and recombine the trade matrices created in a).
4. Creating the Trade-flow Map.
A trade-flow map was created using Acclaim, a system developed by the National Institute for Environmental Studies that shows the international trade balance of environmental resources. Table 6 lists the items contained in the map.
Below are notes on interpreting the trade matrix and trade-flow map.
(1) The Trade Matrix.
ЃE The rows of the matrix are the exporters, and the columns the importers.
ЃE An ID code is assigned to each trade matrix. The ID has the format YY-XXXXX, where YY is the two-digit data year, and XXXXX is the (up to 5-digit) commodity code.
ЃE It must be noted that this data has been statistically derived from the United Nations Trade Statistics Dataset.
(2) The Trade-flow Map.
ЃE The arrow flows show the net trade quantities (balances) between two countries/regions.
ЃE Due to the nature of the trade-flow map, flows within a single region (e. g. between European countries) are not shown. Refer to the trade matrices for this information.
ЃE Due to the nature of the trade-flow map, trade with Other East/South Asia is not shown. Refer to the trade matrices for this information.
ЃE For ease of viewing, the Asian Region version does not show trade between non-Asian region blocks.
ЃE The UN Trade Datasets from 1983 to 1993 carried trade data on re-exports. Here, the data on re-exports was counted as export data.
ЃE Note that the PC-TAS from 1998 to 2003 does not deal with data on re-exports.
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