TAILIEUCHUNG - Handbook of Economic Forecasting part 36

Handbook of Economic Forecasting part 36. 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 | 324 H. Lütkepohl Lütkepohl H. 1996 . Handbook of Matrices. Wiley Chichester. Lütkepohl H. 2002 . Forecasting cointegrated VARMA processes . In Clements . Hendry . Eds. A Companion to Economic Forecasting. Blackwell Oxford pp. 179-205. Lütkepohl H. 2005 . New Introduction to Multiple Time Series Analysis. Springer-Verlag Berlin. Lütkepohl H. Claessen H. 1997 . Analysis of cointegrated VARMA processes . Journal of Econometrics 80 223-239. Lütkepohl H. Poskitt . 1996 . Specification of echelon form VARMA models . Journal of Business Economic Statistics 14 69-79. Lütkepohl H. Saikkonen P. 1999 . Order selection in testing forthe cointegrating rank of a VAR process . In Engle . White H. Eds. Cointegration Causality and Forecasting. A Festschrift in Honour of Clive . Granger. Oxford University Press Oxford pp. 168-199. Marcellino M. 1999 . Some consequences of temporal aggregation in empirical analysis . Journal of Business Economic Statistics 17 129-136. Marcellino M. Stock . Watson . 2003 . Macroeconomic forecasting in the Euro area Country specific versus area-wide information . European Economic Review 47 1-18. Masarotto G. 1990 . Bootstrap prediction intervals for autoregressions . International Journal of Forecasting 6 229-239. Meese R. Geweke J. 1984 . A comparison of autoregressive univariate forecasting procedures for macroeconomic time series . Journal of Business Economic Statistics 2 191-200. Newbold P. Granger . 1974 . Experience with forecasting univariate time series and combination of forecasts . Journal of the Royal Statistical Society Series A 137 131-146. Nicholls . Hall . 1979 . The exact likelihood of multivariate autoregressive moving average models . Biometrika 66 259-264. Nsiri S. Roy R. 1992 . On the identification of ARMA echelon-form models . Canadian Journal of Statistics 20 369-386. Pascual L. Romo J. Ruiz E. 2004 . Bootstrap predictive inference for ARIMA processes . Journal of Time Series Analysis 25 449-465.

• 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