TAILIEUCHUNG - Handbook of Economic Forecasting part 44

Handbook of Economic Forecasting part 44. 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 | 404 A. Harvey serial correlation in volatility is by means of the GARCH class in which it is assumed that the conditional variance of the observations is an exact function of the squares of past observations and previous variances. An alternative approach is to model volatility as an unobserved component in the variance. This leads to the class of stochastic volatility SV models. The topic is covered Chapter 15 by Andersen et al. in this Handbook so the treatment here will be brief. Earlier reviews of the literature are to be found in Taylor 1994 and Ghysels Harvey and Renault 1996 while the edited volume by Shephard 2005 contains many of the important papers. The stochastic volatility model has two attractions. The first is that it is the natural discrete time analogue though it is only an approximation of the continuous time model used in work on option pricing see Hull and White 1987 and the review by Hang 1998 . The second is that its statistical properties are relatively easy to determine and extensions such as the introduction of seasonal components are easily handled. The disadvantage with respect to the conditional variance models of the GARCH class is that whereas GARCH can be estimated by maximum likelihood the full treatment of an SV model requires the use of computer intensive methods such as MCMC and importance sampling. However these methods are now quite rapid and it would be wrong to rule out SV models on the grounds that they make unreasonably heavy computational demands. . Basic specification and properties The basic discrete time SV model for a demeaned series of returns yt may be written as yt otet a e -5h et t - IID 0 1 t 1 . T 180 where a is a scale parameter and ht is a stationary first-order autoregressive process that is ht 1 ht nt nt - IID 0 a2 181 where nt is a disturbance term which may or may not be correlated with et. If et and nt are allowed to be correlated with each other the model can pick up the kind of asymmetric behaviour .

• 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