Time-series models provided an impo

Time-series models provided an important and relatively
simple benchmark for the evaluation of the forecasting accuracy of econometric models,
and further highlighted the significance of dynamic specification in the construction of
time-series econometric models. Initially univariate time-series models were viewed as
mechanical ‘black box’ models with little or no basis in economic theory. Their use was
seen primarily to be in short-term forecasting. The potential value of modern time-series
methods in econometric research was, however, underlined in the work of Cooper (1972)
and Nelson (1972) who demonstrated the good forecasting performance of univariate
Box-Jenkins models relative to that of large econometric models. These results raised an
important question mark over the adequacy of large econometric models for forecasting as
well as for policy analysis. It was argued that a properly specified structural econometric
model should, at least in theory, yield more accurate forecasts than a univariate timeseries
model. Theoretical justification for this view was provided by Zellner and Palm
(1974), followed by Trivedi (1975), Prothero and Wallis (1976), Wallis (1977) and others.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปแบบชุดข้อมูลเวลาให้ความสำคัญ และค่อนข้างเรื่องเกณฑ์มาตรฐานสำหรับการประเมินความคาดการณ์ของแบบจำลอง econometricและเน้นความสำคัญของข้อกำหนดแบบไดนามิกในการก่อสร้างเพิ่มเติมชุดเวลา econometric รุ่น เริ่มมีการแสดงผลอย่างไร univariate เวลาชุดรูปแบบเป็นรูปแบบกล 'กล่องดำ' ที่ มีน้อย หรือไม่มีพื้นฐานในทฤษฎีเศรษฐกิจ มีการใช้เห็นส่วนใหญ่จะเป็นในการคาดการณ์ระยะสั้น ค่าศักยภาพของชุดข้อมูลเวลาที่ทันสมัยวิธีวิจัย econometric ขีดเส้นใต้อย่างไรก็ตาม ในการทำงานของคูเปอร์ (1972)และเนลสัน (1972) ที่ดีที่แสดงให้เห็นว่าการคาดการณ์ของอย่างไร univariateรุ่นกล่องเจงกินส์สัมพันธ์ของ econometric รุ่นใหญ่ ผลลัพธ์เหล่านี้ยกตัวเครื่องหมายคำถามที่สำคัญกว่าความเพียงพอของ econometric รุ่นใหญ่สำหรับการคาดการณ์เป็นดีสำหรับการวิเคราะห์นโยบาย ไม่โต้เถียงที่โครงสร้างถูกต้องระบุ econometricรูปแบบควร น้อยในทางทฤษฎี ผลผลิตคาดการณ์แม่นยำยิ่งกว่า timeseries อย่างไร univariateแบบจำลอง เหตุผลทฤษฎีสำหรับมุมมองนี้ได้รับ Zellner และปาล์ม(1974), ตาม ด้วย Trivedi (1975), Prothero และวาลลิ (1976), วาลลิ (1977) และอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แบบจำลองอนุกรมเวลาให้ความสำคัญและค่อนข้าง
ง่ายสำหรับมาตรฐานการประเมินผลของความถูกต้องคาดการณ์ของแบบจำลองทางเศรษฐมิติ,
และไฮไลท์อีกอย่างมีนัยสำคัญของการกำหนดแบบไดนามิกในการก่อสร้างของ
แบบจำลองทางเศรษฐมิติอนุกรมเวลา ในขั้นต้นรุ่นชุดเวลา univariate ถูกมองว่าเป็น
กล 'กล่องดำ' รุ่นที่มีพื้นฐานน้อยหรือไม่มีเลยในทฤษฎีทางเศรษฐกิจ การใช้งานของพวกเขาได้
เห็นส่วนใหญ่จะอยู่ในการคาดการณ์ระยะสั้น ค่าศักยภาพของอนุกรมเวลาที่ทันสมัย
​​ในการวิจัยวิธีการทางเศรษฐมิติได้ แต่ขีดเส้นใต้ในการทำงานของคูเปอร์ (1972)
และเนลสัน (1972) ที่แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพการทำงานที่ดีของการพยากรณ์ univariate
รุ่น Box-เจนกินส์เมื่อเทียบกับที่ของแบบจำลองทางเศรษฐมิติขนาดใหญ่ ผลลัพธ์เหล่านี้ยก
เครื่องหมายคำถามที่สำคัญกว่าความเพียงพอของแบบจำลองทางเศรษฐมิติขนาดใหญ่สำหรับการคาดการณ์เช่น
เดียวกับการวิเคราะห์นโยบาย มันเป็นที่ถกเถียงกันอยู่ว่าทางเศรษฐมิติที่ระบุไว้อย่างถูกต้องโครงสร้าง
รูปแบบควรจะอย่างน้อยที่สุดก็ในทางทฤษฎีการคาดการณ์ผลผลิตที่ถูกต้องมากกว่า timeseries univariate
รูปแบบ เหตุผลเชิงทฤษฎีสำหรับมุมมองนี้ถูกจัดให้โดย Zellner และปาล์ม
(1974) ตามด้วย Trivedi (1975), Prothero และวาลลิส (1976), วาลลิส (1977) และอื่น ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบบจำลองอนุกรมเวลาที่มีสำคัญและค่อนข้าง
ง่ายมาตรฐานสำหรับการประเมินความถูกต้องของการพยากรณ์แบบจำลองเศรษฐมิติ
, เพิ่มเติมเน้นความสำคัญของแบบไดนามิกและข้อกำหนดในการก่อสร้าง
แบบจำลองอนุกรมเวลา . ตอนแรกที่มีอนุกรมเวลาแบบถูกมองว่า
กล ' กล่องดำ ' รุ่นที่มีน้อยหรือไม่มีพื้นฐานด้านทฤษฎีใช้เป็นหลักในการพยากรณ์
เห็นได้ระยะสั้น ค่าศักยภาพของทันสมัยเวลา
วิธีการวิจัยทางเศรษฐกิจ อย่างไรก็ตาม ขีดเส้นใต้ ในการทํางานของ คูเปอร์ ( 1972 )
เนลสัน ( 1972 ) ที่แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของกล่องดีการพยากรณ์ 2
เจนกินส์แบบสัมพันธ์กับแบบจำลองเศรษฐมิติขนาดใหญ่ ผลลัพธ์เหล่านี้เป็น
ตั้งขึ้นเครื่องหมายคำถามไปสาระสำคัญของแบบจำลองเศรษฐมิติขนาดใหญ่สำหรับการพยากรณ์เป็น
และการวิเคราะห์นโยบาย มันแย้งว่าถูกต้องระบุโครงสร้างแบบจำลองเศรษฐมิติ
ควรอย่างน้อยในทางทฤษฎี ผลการคาดการณ์ที่ถูกต้องมากขึ้นกว่ารุ่น 2 ปี

เหตุผลเชิงทฤษฎีสำหรับมุมมองนี้ได้โดย zellner และปาล์ม
( 1974 ) , ตามด้วย ตริเวดี ( 1975 )โพรเทโร วอลลิส ( 1976 ) และวอลลิส ( 1977 ) และคนอื่น ๆ