TAILIEUCHUNG - Handbook of Economic Forecasting part 7

Handbook of Economic Forecasting part 7. 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 | 34 J. Geweke and C. Whiteman There is a simple two-step argument that motivates the convergence of the sequence 0 m generated by the Metropolis-Hastings algorithm to the distribution of interest. This approach is due to Chib and Greenberg 1995 . First note that if a transition probability density function p 0 m 0 m-1 T satisfies the reversibility condition p 0 m-1 I p 0 m 0 m-1 T p 0 m I p 0 m-1 0 m T with respect to p 0 I then f p 0 m-1 I p 0 m 0 m-1 T d0 m-1 Ja . i p 0 m I p 0 m-1 0 m T d0 m-1 p 0 m I p 0 m-1 0 m T d0 m-1 p 0 m I . 41 Expression 41 indicates that if 0 m-1 p 0 I then the same is true of 0 m . The density p 0 I is an invariant density of the Markov chain with transition density p 0 m 0 m-1 T . The second step in this argument is to consider the implications of the requirement that the Metropolis-Hastings transition density p 0 m 0 m-1 H be reversible with respect to p 0 I p 0 m-1 I p 0 m 0 m-1 H p 0 m I p 0 m-1 0 m H . For 0 m-1 0 m the requirement holds trivially. For 0 m-1 0 m it implies that p 0 m-1 I p 0 0 m-1 H a 0 0 m-1 H p 0 I p 0 m-1 0 H a 0 m-1 0 H . 42 Suppose without loss of generality that p 0 m-1 I p 0 0 m-1 H p 0 I p 0 m-1 0 H . If a 0 m-1 0 H 1 and ai0 0 m-1 H p 0 p 0 m-1 0 H a 0 H p 0 m-1 I p 0 0 m-1 H then 42 is satisfied. . Metropolis within Gibbs Different MCMC methods can be combined in a variety of rich and interesting ways that have been important in solving many practical problems in Bayesian inference. One of the most important in econometric modelling has been the Metropolis within Gibbs algorithm. Suppose that in attempting to implement a Gibbs sampling algorithm Ch. 1 Bayesian Forecasting 35 a conditional density p 0 b 0 a a b is intractable. The density is not of any known form and efficient acceptance sampling algorithms are not at hand. This occurs in the stochastic volatility example for the volatilities h1 . hT. This problem can be addressed by applying the Metropolis-Hastings algorithm in block b of the Gibbs .

• 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