TAILIEUCHUNG - Handbook of Economic Forecasting part 43

Handbook of Economic Forecasting part 43. 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 | 394 A. Harvey The general filtering expressions may be difficult to solve analytically. Linear Gaussian models are an obvious exception and tractable solutions are possible in a number of other cases. Of particular importance is the class of conditionally Gaussian models described in the next subsection and the conjugate filters for count and qualitative observations developed in the subsection afterwards. Where an analytic solution is not available Kitagawa 1987 has suggested using numerical methods to evaluate the various densities. The main drawback with this approach is the computational requirement this can be considerable if a reasonable degree of accuracy is to be achieved. . Conditionally Gaussian models A conditionally Gaussian state space model may be written as yt Zt Yt-i at dAYt-i et et Y _i N 0 Ht Yt-i 169 at Tt Yt_i at-1 Ct Y-i Rt Yt-i nt nt Yt-i - N 0 Qt Yt-i i70 with a0 N a0 P0 . Even though the system matrices may depend on observations up to and including yt-i they may be regarded as being fixed once we are at time t - i. Hence the derivation of the Kalman filter goes through exactly as in the linear model with at t-i and Pt t-i now interpreted as the mean and covariance matrix of the distribution of at conditional on the information at time t - i. However since the conditional mean of at will no longer be a linear function of the observations it will be denoted by at t-i rather than by at t-i. When at t-i is viewed as an estimator of at then Pt t-i can be regarded as its conditional error covariance or MSE matrix. Since Pt t-i will now depend on the particular realization of observations in the sample it is no longer an unconditional error covariance matrix as it was in the linear case. The system matrices will usually contain unknown parameters ÿ. However since the distribution of yt conditional on Yt-i is normal for all t i . T the likelihood function can be constructed from the predictive errors as in 95 . The predictive distribution of yT

• 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