马克西莫·卡马乔;加布里埃尔·佩雷兹·奎罗斯;蓬塞拉、皮拉尔 经验经济学家的短期预测：对最近提出的算法的调查。 （英语） Zbl 1292.91146号 已找到。经济趋势。 6（2012），第2期，101-161（2013）. 作者介绍了短期预测的一些关键理论结果和实证结果。在很好地介绍了短期预测数据的概念和主要特征之后，他们回顾了用于此目的的主要模型。回顾了五种主要模型：桥梁模型（参见示例[M.狄龙，“欧元区实际GDP增长的短期预测：基于历史数据的实时绩效评估”，J.Forecasting 27，No.5，371-390（2008；doi:10.1002/适用于1067)])，混合数据采样（MIDAS）回归（请参见[E.间歇泉等，《经济学》。第26版，第1号，53–90（2007年；兹比尔1108.62092)])，混合频率向量自回归（MF-VAR）模型（参见示例[R.马里亚诺和Y.Murasawa村，“基于月度和季度序列的新的商业周期重合指数”，J.Appl。经济。18，第4期，427–443（2010年；doi:10.1002/jae.695)])，线性因子模型（参见示例[J.H.股票和M.W.Watson先生《美国统计协会期刊》第97卷第460、1167–1179号（2002年；Zbl 1041.62081号)])和Markov开关因子模型（请参见[F.迪堡和G.鲁德布希《用综合领先指数预测产出：实时分析》，同上，第415、603–610号（1991年；doi:10.1080/01621459.1991.10475085)]).在整个章节中，他们给出了一个实证应用来说明上述模型。审核人：罗密欧·内格里亚（蒂米索拉） 引用于1文件 MSC公司： 91B84号 经济时间序列分析 91B62型 经济增长模型 91B82号 统计方法；经济指标与措施 62第20页 统计学在经济学中的应用 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62M20型 随机过程推断和预测 62H25个 因子分析和主成分；对应分析 91-02 与博弈论、经济学和金融相关的研究博览会（专著、调查文章） 关键词：商业周期;产量增长;时间序列;预测;向量自回归模型;线性因子模型;桥梁方程;马尔可夫切换因子模型;调查文件 引文：Zbl 1108.62092号;Zbl 1041.62081号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Camacho}等人，发现。经济趋势。6，第2号，101--161（2013；Zbl 1292.91146） 全文： 内政部