TAILIEUCHUNG - Handbook of Economic Forecasting part 73

Handbook of Economic Forecasting part 73. 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 | 694 E. Ghysels et al. way such that for iSn s e 0 1 6 0 1 0 q v 1 - q v 64 1 1 - p v p v where the transition probabilities q - and p - are allowed to change with the season. When p - p and q - q we obtain the standard homogeneous Markov chain model considered by Hamilton. However if for at least one season the transition probability matrix differs we have a situation where a regime shift will be more or less likely depending on the time of the year. Since iSn s t 0 1 consider the mean shift function p it v ao aiisn s 1 0. 65 Hence the process ySn s has a mean shift a0 in state 1 iSn s 0 and a0 a1 in state 2. These above equations are a version of Hamilton s model with a periodic stochastic switching process. If state 1 with low mean drift is called a recession and state 2 an expansion then we stay in a recession or move to an expansion with a probability scheme that depends on the season. The structure presented so far is relatively simple yet as we shall see some interesting dynamics and subtle interdependencies emerge. It is worth comparing the AR 1 model with a periodic Markovian stochastic switching regime structure and the more conventional linear ARMA processes as well as periodic ARMA models. Let us perhaps start by briefly explaining intuitively what drives the connections between the different models. The model with ySn s typically representing a growth series is covariance stationary under suitable regularity conditions discussed in Ghysels 2000 . Consequently the process has a linear Wold MA representation. Yet the time series model provides a relatively parsimonious structure which determines nonlinearly predictable MA innovations. In fact there are two layers beneath the Wold MA representation. One layer relates to hidden periodicities as described in Tiao and Grupe 1980 or Hansen and Sargent 1993 for instance. Typically such hidden periodicities can be uncovered via augmentation of the state space with the augmented system having a linear .

• 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