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預(yù)測經(jīng)濟(jì)時間序列

預(yù)測經(jīng)濟(jì)時間序列

作者：柯萊蒙茲
出版社：北京大學(xué)出版社出版時間：2008-01-01
開本： 16開 頁數(shù)： 433
中 圖 價:¥39.6(7.2折) 定價  ¥55.0 登錄后可看到會員價
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預(yù)測經(jīng)濟(jì)時間序列 版權(quán)信息

預(yù)測經(jīng)濟(jì)時間序列 內(nèi)容簡介

本書旨在建立一套適用于宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測的經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)理論，作者系統(tǒng)地討論了經(jīng)濟(jì)預(yù)測各方面的相關(guān)問題，并對產(chǎn)生和評價預(yù)測的傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量工具和技術(shù)作了批判性的評價。*后給出了對實(shí)際預(yù)測工作的建議。

預(yù)測經(jīng)濟(jì)時間序列 目錄

1　預(yù)測簡論
1.1　本書的背景
1.2　本書的結(jié)構(gòu)
1.3　經(jīng)濟(jì)預(yù)測理論簡史
　1.4　預(yù)測框架
　1.5　其他預(yù)測方法
　1.6　一個虛構(gòu)的實(shí)例
2　預(yù)測的首要原理
　2.1　簡介
　2.2　不可預(yù)測性
　2.3　信息含量
　2.4　隨機(jī)變量的矩
　2.5　可預(yù)報性
　2.6　概念的含義
　2.7　預(yù)測技術(shù)簡介
　2.8　多變量模型的預(yù)測
　2.9　經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的因果信息
　2.10　小結(jié)
3　預(yù)測精度的評價
　3.1　簡介
　3.2　預(yù)測結(jié)果的比較
　3.3　相競模型的預(yù)測
　3.4　MSFE度量
　3.5　MSFE標(biāo)準(zhǔn)的非不變性
　3.6　一個具不變性的預(yù)測精度度量
　3.7　預(yù)測似然函數(shù)
　3.8　小結(jié)
4　單變量過程的預(yù)測
　4.1　簡介
　4.2　穩(wěn)定的隨機(jī)過程
　4.3　穩(wěn)定性
　4.4　隨機(jī)的非穩(wěn)定性
　4.5　確定的非穩(wěn)定性
　4.6　分?jǐn)?shù)整合過程
　4.7　非線性模型的預(yù)測
　4.8　含有ARCH誤差的模型的預(yù)測
　4.9　二階矩相關(guān)和非對稱損失函數(shù)
　4.10　小結(jié)
　4.11　附錄：估計(jì)量冪指數(shù)的近似計(jì)算
5　蒙特卡羅模擬技術(shù)
　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(yù)測偏差
　5.5　小結(jié)
6　協(xié)整系統(tǒng)的預(yù)測
　6.1　簡介
　6.2　非穩(wěn)定變量組成的系統(tǒng)
　6.3　AR表示形式的線性變換
　6.4　漸近方差公式
　6.5　系統(tǒng)的預(yù)測偏差
　6.6　小樣本估計(jì)中的問題
　6.7　蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì)
　6.8　模擬結(jié)果
　6.9　實(shí)例說明
　6.10　小結(jié)
　6.11　附錄：數(shù)學(xué)推導(dǎo)
7　大型宏觀經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的預(yù)測
8　截距修正理論：超越機(jī)械式的預(yù)測
9　領(lǐng)先指標(biāo)在預(yù)測中的應(yīng)用
10　綜合預(yù)測
11　多步估計(jì)
12　模型的簡易性
13　預(yù)測精的檢驗(yàn)
14　后記
數(shù)學(xué)符號
參考文獻(xiàn)
作者索引
主題索引
展開全部

預(yù)測經(jīng)濟(jì)時間序列 節(jié)選

1　預(yù)測簡論
　　1.1　本書的背景
　　用實(shí)證的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型作宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)測，是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)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(jīng)常出現(xiàn)的一些本質(zhì)問題，遺憾的是，很多方　研究都回避了現(xiàn)實(shí)工作中可能遇到的困難，所以研究結(jié)果也只有有限的意義，一般地，用經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型作預(yù)測時，總假設(shè)使用的模型是設(shè)置正確的，即它們與產(chǎn)生數(shù)據(jù)的機(jī)制是一致的，由此推導(dǎo)出這些模型的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)特征。經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)為分析這些模型的特征提供了有效的工具和技術(shù)，但這些技術(shù)必須建立在一些“假設(shè)”之上，使得數(shù)量化的結(jié)果合乎邏輯。為了使合乎邏輯的結(jié)論有實(shí)際意義，這些“假設(shè)”必須反映現(xiàn)實(shí)世界的特征，這在預(yù)測分析中也是如此。但許多現(xiàn)存的經(jīng)濟(jì)預(yù)測，卻建立在過于簡單的假設(shè)上，如假設(shè)：(1)數(shù)據(jù)產(chǎn)生過程(DGP)是不變的、不隨時間變化的；(2)數(shù)據(jù)產(chǎn)生過程是穩(wěn)定的(non-inte—grated)隨機(jī)過程；(3)數(shù)據(jù)產(chǎn)生過程與用來預(yù)測的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型是一致的。
**個假設(shè)，即存在不變的、不隨時間變化的DGP，排除了由經(jīng)濟(jì)體系結(jié)構(gòu)變化(structural change)和體制遷移(regime shift)所引起的經(jīng)濟(jì)的進(jìn)展。而這樣的變化和變遷是經(jīng)常發(fā)生的，它們對*佳預(yù)測的傳統(tǒng)結(jié)果提出了挑戰(zhàn)。舉個簡單的例子，若一個過程經(jīng)歷了系統(tǒng)遷移，那么基于過去的信息的預(yù)測，由于它們基于系統(tǒng)發(fā)生遷移前的條件期望值，就不一定再是對將來的無偏預(yù)測。我們現(xiàn)在正在進(jìn)行的研究課題，就是探討在存在確定性的(deterministic)非穩(wěn)定的(non—stationary)變化時，如系統(tǒng)遷移等，如何進(jìn)行合理的預(yù)測。這一研究課題的部分結(jié)果成為本書的基礎(chǔ)，而更完整、更系統(tǒng)的處理將在本書的續(xù)篇中給出。我們在本書的第2．9，7．4，8．6和12．6節(jié)中，分析了在不同條件下作預(yù)測的意義！
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預(yù)測經(jīng)濟(jì)時間序列 作者簡介

M.P.柯萊蒙茲（M.P.Clements）牛津大學(xué)（Oxford University）納菲爾德學(xué)院（Nuffield College）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)哲學(xué)博士，現(xiàn)任英國沃里克大學(xué)（Warwick University）經(jīng)濟(jì)系數(shù)授，《國際預(yù)測學(xué)刊》（International Journal of Forecasting）主編

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