TAILIEUCHUNG - Handbook of Economic Forecasting part 56

Handbook of Economic Forecasting part 56. 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 | 524 . Stock and . Watson and Watson 2003 2004a Kitchen and Monaco 2003 and Aiolfi and Timmermann 2004 . The studies by Figlewski 1983 and Figlewski and Urich 1983 use static factor models for forecast combining they found that the factor model forecasts improved equal-weighted averages in one instance n 33 price forecasts but not in another n 20 money supply forecasts . Further discussion of these papers is deferred to Section 4. Stock and Watson 2003 2004b examined pooled forecasts of output growth and inflation based on panels of up to 43 predictors for each of the G7 countries where each forecast was based on an autoregressive distributed lag model with an individual Xt. They found that several combination methods consistently improved upon autoregressive forecasts as in the studies with small n simple combining methods performed well in some cases producing the lowest mean squared forecast error. Kitchen and Monaco 2003 summarize the real time forecasting system used at the . Treasury Department which forecasts the current quarter s value of GDP by combining ADL forecasts made using 30 monthly predictors where the combination weights depend on relative historical forecasting performance. They report substantial improvement over a benchmark AR model over the 1995-2003 sample period. Their system has the virtue of readily permitting within-quarter updating based on recently released data. Aiolfi and Timmermann 2004 consider time-varying combining weights which are nonlinear functions of the data. For example they allow for instability by recursively sorting forecasts into reliable and unreliable categories then computing combination forecasts with categories. Using the Stock-Watson 2003 data set they report some improvements over simple combination forecasts. 4. Dynamic factor models and principal components analysis Factor analysis and principal components analysis PCA are two longstanding methods for summarizing the main sources of variation and .

• Kinh tế học
• 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