TAILIEUCHUNG - Handbook of Economic Forecasting part 10

Handbook of Economic Forecasting part 10. 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 | 64 J. Geweke and C. Whiteman Table 4 Comparison of forecast RMSE in Villani 2001 P specified empirical Bayes ECM ML unrestricted ECM ML restricted ECM known coefficients ML unrestricted ECM and finds the forecast root mean square error. Finally it constrains many of the coefficients to zero using conventional stepwise deletion procedures in conjunction with maximum likelihood estimation and again finds the forecast root mean square error. Taking averages of these root mean square errors over forecasting horizons of one to eight quarters ahead yields comparison given in Table 4. The Bayesian ECM produces by far the lowest root mean square error of forecast and results are about the same whether the restricted or unrestricted version of the cointegrating vectors are used. The forecasts based on restricted maximum likelihood estimates benefit from the additional restrictions imposed by stepwise deletion of coefficients which is a crude from of shrinkage. In comparison with Shoesmith 1995 Villani 2001 has the further advantage of having used a full Monte Carlo simulation of the predictive density whose mean is the Bayes estimate given a squared-error loss function. These findings are supported by other studies that have made similar comparisons. An earlier literature on regional forecasting of which the seminal paper is Lesage 1990 contains results that are broadly consistent but not directly comparable because of the differences in variables and data. Amisano and Serati 1999 utilized a three-variable VAR for Italian GDP consumption and investment. Their approach was closer to mixed estimation than to full Bayesian inference. They employed not only a conventional Minnesota prior for the short-run dynamics but also applied a shrinkage prior to the factor loading vector a in 77 . This combination produced a smaller root mean square error for forecasts from one to twenty quarters ahead than either a traditional VAR with a Minnesota .

• 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