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TSPの機能概要
TSPは、時系列分析に限らず、横断的データおよびパネル・データの解析にも広く利用されている。
基本的にコマンド・ベースのシステムであるが現在はGUI環境としてのGiveWinの中に統合され、
ウィンドウ環境下で対話型で使うことも、またTSPプログラムファイルをバッチ実行することもできる。
データは、自由形式テキスト、バイナリー、スプレッドシートと多様な形で準備することができる。
また、オリジナル時系列データに対して各種演算を加えたり変換関数を使って自由に加工する事ができる。
このようにして準備されたデータに対して、TSPの用意する各種の解析コマンドを適用し結果をリストとして、
またグラフィック出力として得ることができる。
TSPコマンドには、プログラミング言語としての基本機能、マトリックス処理言語としての機能、
基本的な分布発生関数等、目的とする処理を記述するのに十分な言語機能が備わっている。
たとえば、条件分岐、GOTO等の実行制御、規制のTSPプロシージャーの呼び出し、実行、
各種分布の乱数発生（正規分布、らプラス分布、ポアソン分布等々）をプログラム中で記述することができる。
TSPが提供している主なモデル、推定機能、予測機能、および解析機能には次のようなものがある。
* 最小二乗法(OLS)
* ２段階最小二乗法(2SLS)
* 限定情報最尤法(LIML)
* 一次の系列相関を有するAR1回帰モデル
* 上記モデルには多項式ラグ(PDL)を含めることができる。またOLSにはシラー分布ラグを含めることができる。
* 最小絶対偏差(LAD)回帰モデル - 残差の二乗を最小化するのではなく残差の絶対値の合計を最小化。頑健推定法。
* LMS回帰モデル(Least Median of Squares) - 残差のメディアン二乗または残差の絶対値を最小化。
頑健推定法の一つ。外れ値の検出に有力な手段。
* これらの推定モデルから、係数、残差、予測従属変数、その他の検定統計量を算出
* モデルの推定
* 最小二乗法、最小距離法、非線形最小二乗法、多変量回帰、３段階最小二乗法（線形、非線形の両方） * 一般化積率法(GMM)による推定 * 完全最尤法(FIML)による完全な同時系の推定。
* 推定コマンドの実行後に各種の検定機能を使用できる
* 推定した線形または非線形同時モデルの動的、静的シミュレーション
* 各種の時系列手法
* ボックス・ジェンキンス法 - 同定、推定、および予測
* カルマン・フィルター推定（状態区間モデル）
* ARCH、GARCH、GARCH-Mモデル - 自己回帰、分散不均一モデル
* VAR - ベクトル自己回帰モデル
* 単位根検定、アングル・グランジェ および ヨハンセンの共和分テスト(COINT)
* 最尤法および質的従属変数推定
* PROBIT - プロビット・モデル
* TOBIT - トービット・モデル
* SAMPSEL - サンプル・セレクション・モデル
* LOGIT - ロジット・モデル（条件付き、多項式、混合ロジット）
* ORDPROB - オーダード・プロビット・モデル
* POISSON - ポアソン・モデル（カウント・データに関して）
* NEGBIN - 負の多項式モデル（カウント・データに関して）
* ユーザー・プログラム可能な尤度関数
* VAR - ベクトル自己回帰モデル
* パネル・データの推定 - 平衡、不平衡データに対する固定効果真またはランダム効果モデル
* 各種の計量経済モデルを分析するために開発されたTSPプロシジャーのライブラリー
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