OxMetrics 9

OxMetrics是一系列软件包，为时间序列的计量经济学分析，预测，金融计量经济学建模以及横截面和面板数据的统计分析提供集成解决方案。

OxMetrics 9 中的新增功能

支持暗模式。这在 macOS 下会自动检测到，但可以在“Model/Preferences/Options”中进行设置。在Windows和Linux下，并非所有对话框都是黑暗的。图形窗口永远不会变暗。
新的默认数据格式：*.oxdata（这是 .in7/.bn7 文件一起放在一个 zip 文件中）。
改进了 csv 读取和写入，并支持压缩的 csv 文件。
放弃了对过时的电子表格文件（.xlsx、.wks）和 .dht 数据文件的支持。
改进了对高分辨率屏幕（HiDPI）的支持并改进了对话框。
对 Apple 芯片（M1）的本机支持。
删除了对 32 位版本的支持。
新的全精度双点到字符串转换可避免打印（例如） 0.46000000000000002。
图形可以保存为SVG矢量格式，该格式可以合并到html文档中。SVG文件也可以插入到最新版本的Microsoft Word和Excel中。
通过右键单击文档列表中的图形并选择保存 Ox 代码，可以创建用于重新生成图形的 Ox 代码。如果在手动调整后将图形用作其他图形的模板，这将非常有用。
DataFetch 从 Fred、Quandle 和其他数据提供商下载数据。
通过右键单击文档列表中的图形并选择保存 Ox 代码，可以创建用于重新生成图形的 Ox 代码。如果在手动调整后将图形用作其他图形的模板，这将非常有用。
PcGive等：将测试菜单制作成带有快捷方式的弹出菜单
PcGive，STAMP，G@RCH对话框现在以OxMetrics模型类对话框为中心。
新的代数函数： seasonal(LAG), cseasonal(LAG), DI(YEAR, PERIOD), II(YEAR, PERIOD), SI(YEAR, PERIOD), TI(YEAR, PERIOD), lag0
新的批处理功能：drawtext, drawptext, drawtitle。
特殊变量（Seasonal, CSeasonal, II#1980(1), SI#1980(1), TI#1980(1)等）可以在代数表达式的右侧使用。

Ox中的新软件包

oxurl- 通过简单的界面从互联网下载资源到libcurl，请参阅 packages/oxurl/oxdoc/index.html
oxdoc- 从源代码标记（用 Ox 编写）生成文档，请参阅 packages/oxdoc/oxdoc/index.html。oxdoc 的文档是通过在自身上运行它来创建的。
gwg2ox- 为 gwg 文件生成 Ox 代码（从图形窗口联系人菜单调用 Save Ox 代码时使用）。
Python - 从 Ox 代码调用 Python。
Rox- 从Ox代码调用 R。

Ox 9.0

* 添加了 .last 来索引最后一个元素：

x[.last][.last] = 1;
x[.last - 1][.last - 2] = 2;
x[.last + 1] //error: indexing beyond last element

并行 if （test-expression） for， parallel if （test-expression） foreach 允许代码决定并行运行与否
数组和字符串的乘法串联
按字符串索引数组：搜索具有该字符串值的奇数索引，然后访问下一个元素。这将模拟字典样式查找。如果项目不存在，.返回 Null（而不是索引超出范围错误）。

decl aa = {"one", 10, "two", 0, "four", <1>, "five", {1,2}};
println("aa[\"one\"]= ", aa["one"] ?: "false");
println("aa[\"two\"]= ", aa["two"] ?: "false");
println("aa[\"three\"]=", aa["three"] ?: "false");
println("aa[\"four\"]= ", aa["four"] ?: "false");
println("aa[\"five\"]= ", aa["five"] ?: "false");

此示例还使用：允许a ? a : c 写成 a ? : c。当函数具有许多选项时，这使得代码更具可读性：

func(const options)
{
otherfunc(options["print"] ?: 0,
options["stop_on_errors"] ?: 0,
options["labels"] ?: {"a","b","c"});
}
decl aa = {"one": 10, "two": 0, "four": <1>, "five": {1,2}};
// is equivalent to
decl aa = {"one", 10, "two", 0, "four", <1>, "five", {1,2}};

//但前者可能更能体现意图
注意：只能在奇数元素之后，否则会出现编译错误

9.0 G@RCH的新软件包

G@RCH 9.0 现在包括单变量Multiplicative Error Models （MEM）。MEM模型主要用于对非负时间序列进行建模。最流行的MEM类型模型是Engle和Russell（1998）的自回归条件持续时间（ACD）模型。G@RCH 9.0 提供了不少于七种不同的规格。
Mulcom 3.0现已完全集成到OxMetrics 9.0中。MulCom专为预测评估而设计。它分析了一组竞争模型中的某些模型在预测准确性方面是否明显优于其他模型。MulCom也可以应用于任何比较两个或多个总体均值的环境中。
G@RCH 9.0 可以与 DataFetch 一起使用，从互联网下载数据，然后根据下载的数据估计模型。

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