Gretl sobib hästi ökonomeetria õppimiseks. Kui tuntuimad ökonomeetriapaketid Stata ja Eviews on tasulised ja üliõpilased saavad neid enamasti kasutada vaid ülikooli arvutiklassis (või siis kasutatakse kodus illegaalset koopiat), siis gretl on avatud koodil põhinev vabavara, mida võib legaalselt installeerida oma kodusesse arvutisse või sülearvutisse. On olemas nii Windows-i kui ka Mac-i versioon.
Kaasas on andmefailid mitmetest klassikalistest ökonomeetriaõpikutest nagu näiteks
- R. Ramanathan, Introductory Econometrics with Applications;
- W. Greene, Econometric Analysis;
- J. Wooldridge, Introductory Econometrics: A Modern Approach;
- D. Gujarati, Basic Econometrics;
- Stock and Watson, Introduction to Econometrics.
Ülevaade mõningatest võimalustest
Regressioonmudelite hindamine- Lineaarsed mudelid:
- harilik vähimruutude meetod (Ordinary Least Squares, OLS);
- kahesammuline vähimruutude meetod (Two-Stage Least Squares, TSLS);
- piiratud informatsiooniga maksimaalse tõepära meetod (Limited Information Maximum Likelihood, LIML);
- üldistatud momentide meetod (Generalized Method of Moments, GMM);
- kaalutud vähimruutude meetod (Weighted Least Squares, WLS);
- heteroskedastiliselt korrigeeritud (Heteroskedasticity Corrected);
- ANOVA.
- Piiratud väärtusega sõltuva tunnuse modelleerimine:
- binaarne, multinominaalne, järjestatud logit;
- binaarne, multinominaalne, järjestatud probit;
- tobit;
- Heckit;
- loenduvad andmed (Count Data);
- kestvusandmed (Duration Data);
- logistiline regressioon;
- intervallregressioon.
- Mittelineaarne vähimruutude meetod (Nonlinear Least Squares, NLS).
- Aegridade analüüs:
- aegrea korrelogramm;
- autoregressiivne hindamine;
- ARIMA;
- ARCH;
- GARCH;
- vektor-autoregressiivne VAR;
- VECM;
- Cochrane-Orcutt;
- Hildreth-Lu;
- Prais-Winsten;
- ühikjuure testimine: lisavõimalustega Dickey-Fuller test, ADF-GLS test, KPSS test, Philips-Perroni test;
- fraktsionaalselt integreeritud;
- kointegratsiooni testimine: Engle-Granger, Johansen.
- Paneelandmete modelleerimine:
- fikseeritud efektidega (Fixed effects);
- juhuslike efektidega (Random effects);
- grupiviisiline kaalutud vähimruutude meetod (Groupwise Weighted Least Squares, GWLS);
- dünaamilised (viitaegadega) paneelandmed: Arellano-Bond.
- Robustne hindamine:
- vähim absoluutne kõrvalekalle (Least Absolute Deviation, LAD);
- kvantiilregressioon;
- Loess;
- Nadaraya-Watson.
- Suurima tõepära meetod (Maximum Likelihood), kasutades BFGS (Broyden, Fletcher, Goldfarb, Shanno) algoritmi.
- Üldistatud momentide meetod, kasutades BFGS algoritmi.
- Simultaansete võrrandite hindamine.
- Tunnuse normaaljaotuse testimine: Doornik-Hansen, Shapiro-Wilk, Lilliefors, Jarque-Bera.
- Tunnuse lisamine ja eemaldamine: F-test, Waldi test.
- Lineaarsed kitsendused.
- Ramsey RESET test.
- Heteroskedastiivsuse testimine: White, Breusch-Pagan, Koenker.
- Multikollineaarsuse hindamine: VIF.
- Jääkliikmete normaaljaotuse testimine.
- Struktuursete muutuste testimine: Chow, QLR, CUSUM, CUSUMSQ testid.
- kogumi keskväärtuse testimine, üks valim;
- kogumi dispersiooni testimine, üks valim;
- osakaalu testimine kogumis, üks valim;
- kogumite keskväärtuste võrdlemine, kaks sõltumatut valimit;
- dispersioonide võrdlemine, kaks valimit;
- osakaalude võrdlemine, kaks valimit.
- Tekst/CSV
- Excel
- Eviews
- Stata
- SPSS
- SAS
- Gnumeric
- Open Document
- JMulti
- RATS4
- CSV
- Octave
- Stata
- R
- JMulti
- PcGive