TAILIEUCHUNG - Handbook of Economic Forecasting part 97

Handbook of Economic Forecasting part 97. 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 | 934 M. Marcellino which is again estimated over a training sample using the recession probabilities from the single models to be pooled rt t_1 - and the actual values of the recession indicator rt. The pooling method described above was studied from a theoretical point of view by Li and Dorfman 1996 in a Bayesian context. A more standard Bayesian approach to forecast combination is the use of the posterior odds of each model as weights see . Zellner and Min 1993 . When all models have equal prior odds this is equivalent to the use of the likelihood function value of each model as its weight in the pooled forecast. 9. Evaluation of leading indicators In this section we deal with the evaluation of the forecasting performance of the leading indicators when used either in combination with simple rules to predict turning points or as regressors in one of the models described in the previous sections to forecast either the growth rate of the target variable or its turning points. In the first subsection we consider methodological aspects while in the second subsection we discuss empirical examples. . Methodology A first assessment of the goodness of leading indicators can be based on standard insample specification and mis-specification tests of the models that relate the indicators to the target variable. The linear model in 21 provides the simplest framework to illustrate the issues. A first concern is whether it is a proper statistical model of the relationships among the coincident and the leading variables. This requires the estimated residuals to mimic the assumed . characteristics of the errors the parameters to be stable over time and the absence of nonlinearity. Provided these hypotheses are not rejected the model can be used to assess additional properties such as Granger causality of the leading for the coincident indicators or to evaluate the overall goodness of fit of the equations for the coincident variables or for the composite coincident index

• 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