Issues like structural breaks and m

Issues like structural breaks and misspecification biases make it difficult to find a term structure of interest rates forecast model that dominates all competitors. Focusing on Brazilian data,this paper aims to identify the existence of combining methods that provide superior performance than individual models. Empirical results confirm that it is not possible to determine an individual model that consistently produces superior forecasts. Furthermore, the relative performance of these models may vary overtime.The problems of using individual models may be reduced by applying forecast combining schemes. The empirical results show consistent forecast gains of combining schemes overtime. In particular, the longer the forecast horizon,the greater the contribution of forecastcombination

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัญหาคนแบ่งโครงสร้าง และยอม misspecification ทำให้ยากในการค้นหาคำว่าโครงสร้างของแบบจำลองการคาดการณ์อัตราดอกเบี้ยที่กุมอำนาจคู่แข่งทั้งหมด เน้นข้อมูลที่บราซิล กระดาษนี้ที่มีวัตถุประสงค์เพื่อระบุมีการรวมวิธีที่มีประสิทธิภาพกว่าแต่ละรุ่น ผลประจักษ์ยืนยันว่า ไม่สามารถกำหนดแบบจำลองแต่ละที่ก่อให้เกิดการคาดการณ์ที่เหนือกว่าอย่างสม่ำเสมอ นอกจากนี้ ประสิทธิภาพสัมพัทธ์ของแบบจำลองเหล่านี้อาจแตกต่างกันทำงานล่วงเวลา ปัญหาของการใช้แต่ละรุ่นอาจจะลดลง โดยการใช้แผนการคาดการณ์รวม ผลรวมแสดงกำไรคาดการณ์สอดคล้องกันของแผนงานทำงานล่วงเวลารวม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ขอบเขตการคาดการณ์อีกต่อไป ยิ่งสรร forecastcombination

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัญหาเช่นการแบ่งโครงสร้างและอคติ misspecification ทำให้มันยากที่จะหาคำที่โครงสร้างของอัตราดอกเบี้ยที่คาดการณ์รูปแบบที่ครอบงำคู่แข่งทั้งหมด มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลบราซิลบทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อระบุการดำรงอยู่ของวิธีการรวมที่ให้ประสิทธิภาพที่เหนือกว่ากว่ารุ่นของแต่ละบุคคล ผลการศึกษายืนยันว่ามันเป็นไปไม่ได้ที่จะกำหนดรูปแบบของแต่ละบุคคลที่มีความสม่ำเสมอผลิตที่เหนือกว่าการคาดการณ์ นอกจากนี้ผลการดำเนินงานที่สัมพันธ์กันของรูปแบบเหล่านี้อาจแตกต่างกัน overtime.The ปัญหาของการใช้แต่ละรุ่นอาจจะลดลงโดยการใช้การคาดการณ์การรวมรูปแบบ ผลการศึกษาแสดงให้เห็นการคาดการณ์กำไรที่สอดคล้องกันของการรวมรูปแบบการทำงานล่วงเวลา โดยเฉพาะอย่างยิ่งขอบฟ้าอีกต่อไปการคาดการณ์มากขึ้นผลงานของ forecastcombination

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัญหาเช่นแบ่งโครงสร้างและ misspecification อคติทำให้มันยากที่จะหาศัพท์ โครงสร้างของอัตราดอกเบี้ยคาดว่ารุ่นที่ครอบงำคู่แข่งทั้งหมด เน้นข้อมูลบราซิล การวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการรวมวิธีการที่ให้ประสิทธิภาพเหนือกว่ารุ่น แต่ละผลยืนยันว่า มันเป็นไปไม่ได้ที่จะตรวจสอบแต่ละรุ่นที่สร้างการคาดการณ์อย่างเหนือกว่า นอกจากนี้ประสิทธิภาพสัมพัทธ์ของโมเดลเหล่านี้อาจแตกต่างกัน นอกเวลางาน ปัญหาของการใช้แต่ละรุ่นอาจจะลดลง โดยการใช้พยากรณ์รวมโครงร่าง ผลการศึกษาพบสอดคล้องคาดการณ์กำไรของการรวมระบบการทำงานล่วงเวลา โดยเฉพาะอย่างยิ่งยิ่งพยากรณ์ขอบฟ้า ยิ่งผลงานของ forecastcombination