TAILIEUCHUNG - Handbook of Economic Forecasting part 4

Handbook of Economic Forecasting part 4. Research on forecasting methods has made important progress over recent years and these developments are brought together in the Handbook of Economic Forecasting. The handbook covers developments in how forecasts are constructed based on multivariate time-series models, dynamic factor models, nonlinear models and combination methods. The handbook also includes chapters on forecast evaluation, including evaluation of point forecasts and probability forecasts and contains chapters on survey forecasts and volatility forecasts. Areas of applications of forecasts covered in the handbook include economics, finance and marketing | 4 J. Geweke and C. Whiteman . The Metropolis-Hastings algorithm 33 . Metropolis within Gibbs 34 . The full Monte 36 . Predictive distributions and point forecasts 37 . Model combination and the revision of assumptions 39 4. Twas not always so easy A historical perspective 41 . In the beginning there was diffuseness conjugacy and analytic work 41 . The dynamic linear model 43 . The Minnesota revolution 44 . After Minnesota Subsequent developments 49 5. Some Bayesian forecasting models 53 . Autoregressive leading indicator models 54 . Stationary linear models 56 . The stationary AR p model 56 . The stationary ARMA p q model 57 . Fractional integration 59 . Cointegration and error correction 61 . Stochastic volatility 64 6. Practical experience with Bayesian forecasts 68 . National BVAR forecasts The Federal Reserve Bank of Minneapolis 69 . Regional BVAR forecasts economic conditions in Iowa 70 References 73 Abstract Bayesian forecasting is a natural product of a Bayesian approach to inference. The Bayesian approach in general requires explicit formulation of a model and conditioning on known quantities in order to draw inferences about unknown ones. In Bayesian forecasting one simply takes a subset of the unknown quantities to be future values of some variables of interest. This chapter presents the principles of Bayesian forecasting and describes recent advances in computational capabilities for applying them that have dramatically expanded the scope of applicability of the Bayesian approach. It describes historical developments and the analytic compromises that were necessary prior to recent developments the application of the new procedures in a variety of examples and reports on two long-term Bayesian forecasting exercises. Keywords Markov chain Monte Carlo predictive distribution probability forecasting simulation vector autoregression Ch. 1 Bayesian Forecasting 5 JEL classification C530 C110 C150

• Quản lý Nhà nước
• Phương pháp dự báo kinh tế
• dự báo các mô hình
• dự báo với các cấu trúc dữ liệu khác nhau
• ứng dụng của phương pháp dự báo
• ứng dụng trong kinh tế
• tài chính và tiếp thị
• Đề cương học phần
• mô hình dự báo kinh tế
• Mô hình dự báo xã hội
• Bài toán dự báo kinh tế
• Dự báo trên chuỗi thời gian
• Bài giảng Dự báo
• Dự báo kinh tế
• Tổng quan về dự báo
• Sai số dự báo
• Phân loại dự báo
• Phương pháp định tính
• Phương pháp định lượng
• Phương pháp dự báo đơn giản
• Phương pháp phân tích chuỗi thời gian
• Phân tích chuỗi thời gian
• Phương pháp làm mịn dữ liệu
• Kinh tế lượng
• Nhập môn Kinh tế lượng
• Ứng dụng kinh tế lượng
• Dự báo kinh tế lượng
• Phương pháp dự báo chuỗi thời gian
• Giá trị dự báo
• Bài giảng Kinh tế quản lý công nghiệp
• Kinh tế và quản lý công nghiệp
• Kinh tế học
• Dự báo lượng cầu
• Vai trò của dự báo kinh doanh
• Dự báo kinh doanh
• Các phương pháp dự báo lượng cầu
• Kinh tế quản lý
• Bài giảng Kinh tế quản lý
• Phương pháp dự báo
• Vai trò dự báo
• Kỹ thuật dự báo
• Hệ thống dự báo
• Kinh tế học quản lý
• Dự báo trong kinh doanh
• Nhu cầu dự báo
• Lựa chọn phương pháp dự báo
• Đo lường độ chính xác dự báo
• Phần mền dự báo
• Bài giảng Phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế
• Phân tích dữ liệu và dự báo kinh tế
• Phương pháp thống kê hồi quy
• Phương pháp kinh tế lượng
• Mô hình hồi quy
• Điều kiện mô hình hồi quy
• Bài giảng Kinh tế học quản lý
• Nguồn dữ liệu