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買過本商品的人還買了
預測經濟時間序列 版權信息
- ISBN：9787301132357
- 條形碼：9787301132357 ; 978-7-301-13235-7
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
預測經濟時間序列 內容簡介
本書旨在建立一套適用于宏觀經濟預測的經濟計量學理論，作者系統地討論了經濟預測各方面的相關問題，并對產生和評價預測的傳統的經濟計量工具和技術作了批判性的評價。*后給出了對實際預測工作的建議。
預測經濟時間序列 目錄
1 預測簡論
1.1 本書的背景
1.2 本書的結構
1.3 經濟預測理論簡史
1.4 預測框架
1.5 其他預測方法
1.6 一個虛構的實例
2 預測的首要原理
2.1 簡介
2.2 不可預測性
2.3 信息含量
2.4 隨機變量的矩
2.5 可預報性
2.6 概念的含義
2.7 預測技術簡介
2.8 多變量模型的預測
2.9 經濟預測中的因果信息
2.10 小結
3 預測精度的評價
3.1 簡介
3.2 預測結果的比較
3.3 相競模型的預測
3.4 MSFE度量
3.5 MSFE標準的非不變性
3.6 一個具不變性的預測精度度量
3.7 預測似然函數
3.8 小結
4 單變量過程的預測
4.1 簡介
4.2 穩定的隨機過程
4.3 穩定性
4.4 隨機的非穩定性
4.5 確定的非穩定性
4.6 分數整合過程
4.7 非線性模型的預測
4.8 含有ARCH誤差的模型的預測
4.9 二階矩相關和非對稱損失函數
4.10 小結
4.11 附錄：估計量冪指數的近似計算
5 蒙特卡羅模擬技術
5.1 簡介
5.2 蒙特卡羅的基本理論
5.3 兩階矩度量的控制變量
5.4 對偶變量：單方程的預測偏差
5.5 小結
6 協整系統的預測
6.1 簡介
6.2 非穩定變量組成的系統
6.3 AR表示形式的線性變換
6.4 漸近方差公式
6.5 系統的預測偏差
6.6 小樣本估計中的問題
6.7 蒙特卡羅實驗的設計
6.8 模擬結果
6.9 實例說明
6.10 小結
6.11 附錄：數學推導
7 大型宏觀經濟計量模型的預測
8 截距修正理論：超越機械式的預測
9 領先指標在預測中的應用
10 綜合預測
11 多步估計
12 模型的簡易性
13 預測精的檢驗
14 后記
數學符號
參考文獻
作者索引
主題索引
1.1 本書的背景
1.2 本書的結構
1.3 經濟預測理論簡史
1.4 預測框架
1.5 其他預測方法
1.6 一個虛構的實例
2 預測的首要原理
2.1 簡介
2.2 不可預測性
2.3 信息含量
2.4 隨機變量的矩
2.5 可預報性
2.6 概念的含義
2.7 預測技術簡介
2.8 多變量模型的預測
2.9 經濟預測中的因果信息
2.10 小結
3 預測精度的評價
3.1 簡介
3.2 預測結果的比較
3.3 相競模型的預測
3.4 MSFE度量
3.5 MSFE標準的非不變性
3.6 一個具不變性的預測精度度量
3.7 預測似然函數
3.8 小結
4 單變量過程的預測
4.1 簡介
4.2 穩定的隨機過程
4.3 穩定性
4.4 隨機的非穩定性
4.5 確定的非穩定性
4.6 分數整合過程
4.7 非線性模型的預測
4.8 含有ARCH誤差的模型的預測
4.9 二階矩相關和非對稱損失函數
4.10 小結
4.11 附錄：估計量冪指數的近似計算
5 蒙特卡羅模擬技術
5.1 簡介
5.2 蒙特卡羅的基本理論
5.3 兩階矩度量的控制變量
5.4 對偶變量：單方程的預測偏差
5.5 小結
6 協整系統的預測
6.1 簡介
6.2 非穩定變量組成的系統
6.3 AR表示形式的線性變換
6.4 漸近方差公式
6.5 系統的預測偏差
6.6 小樣本估計中的問題
6.7 蒙特卡羅實驗的設計
6.8 模擬結果
6.9 實例說明
6.10 小結
6.11 附錄：數學推導
7 大型宏觀經濟計量模型的預測
8 截距修正理論：超越機械式的預測
9 領先指標在預測中的應用
10 綜合預測
11 多步估計
12 模型的簡易性
13 預測精的檢驗
14 后記
數學符號
參考文獻
作者索引
主題索引
展開全部
預測經濟時間序列 節選
1 預測簡論
1.1 本書的背景
用實證的經濟計量模型作宏觀經濟預測，是一項具有挑戰性的工作，但卻意義重大，本書的目的旨在討論這一工作中經常出現的一些本質問題，遺憾的是，很多方 研究都回避了現實工作中可能遇到的困難，所以研究結果也只有有限的意義，一般地，用經濟計量模型作預測時，總假設使用的模型是設置正確的，即它們與產生數據的機制是一致的，由此推導出這些模型的數學和統計特征。經濟計量學為分析這些模型的特征提供了有效的工具和技術，但這些技術必須建立在一些“假設”之上，使得數量化的結果合乎邏輯。為了使合乎邏輯的結論有實際意義，這些“假設”必須反映現實世界的特征，這在預測分析中也是如此。但許多現存的經濟預測，卻建立在過于簡單的假設上，如假設：(1)數據產生過程(DGP)是不變的、不隨時間變化的；(2)數據產生過程是穩定的(non-inte—grated)隨機過程；(3)數據產生過程與用來預測的經濟計量模型是一致的。
**個假設，即存在不變的、不隨時間變化的DGP，排除了由經濟體系結構變化(structural change)和體制遷移(regime shift)所引起的經濟的進展。而這樣的變化和變遷是經常發生的，它們對*佳預測的傳統結果提出了挑戰。舉個簡單的例子，若一個過程經歷了系統遷移，那么基于過去的信息的預測，由于它們基于系統發生遷移前的條件期望值，就不一定再是對將來的無偏預測。我們現在正在進行的研究課題，就是探討在存在確定性的(deterministic)非穩定的(non—stationary)變化時，如系統遷移等，如何進行合理的預測。這一研究課題的部分結果成為本書的基礎，而更完整、更系統的處理將在本書的續篇中給出。我們在本書的第2．9，7．4，8．6和12．6節中，分析了在不同條件下作預測的意義。
……
預測經濟時間序列 作者簡介
M.P.柯萊蒙茲（M.P.Clements）牛津大學（Oxford University）納菲爾德學院（Nuffield College）計量經濟學哲學博士，現任英國沃里克大學（Warwick University）經濟系數授，《國際預測學刊》（International Journal of Forecasting）主編
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