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.盖泽尔等,《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商业周期新重合指数》,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.沃森《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.鲁德布什《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 91磅62 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 随机过程的推断与预测 62小时25分 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