be introduced. Chapter 9 evaluates

be introduced. Chapter 9 evaluates the forecasting performance
of the various models presented earlier and
compares the models within sample, so the problems of
forecasting the independent variables do not arise.
The perplexing "nding of Chapter 9 relates back to
earlier parts of the book. The time varying parameter
model performs best on the example data set. This of
course does not mean that it would always perform best
on other data. Indeed the failure to compare on more
than one data set (arrivals to South Korea from the UK
and USA from 1962 to 1994), and with a wider range of
independent variables, and possibly with disaggregation
into travel types, could be considered a weakness in this
chapter. More interestingly, the &no change' model also
performs well. The perplexing issue is that this book must
conclude that whilst overcoming stationarity does
improve forecasts, the more complex models do not
perform well against a simple no change forecast. This
"nding continues to support the "ndings in current literature
(as stated earlier in the book) that causal models
tend to be less accurate than might be expected. Also
from a practitioner's point of view, beyond sample forecasting,
where the independent variables must also be
separately forecast can only increase error and further
reduce accuracy, and hence further favour the no
change model. The classical answer to this problem by
economists is to suggest that either the correct causes
PII: S 0 2 6 1 - 5 1 7 7 ( 0 1 ) 0 0 0 1 8 - 8
have not been found (readers can then refer to Chapter
8 and the use of Panel data) or the model is not correctly
speci"ed (hence the more complex modelling techniques).
However, it seems that despite the increased complexity
of the models, and their capacity to include more
variables, the causal models still fail to be particularly
accurate.
Overall this book is very important in raising the level
of technical expertise required to achieve accurate
causal model forecasts, and explaining why this is
necessary. As a text, the book pushes the understanding
of tourism forecasting methodology out to currently accepted
econometric standards, and must become a standard
research reference work for economic forecasting of
tourism series. Furthermore, the research "ndings of the
book suggest we still have some way to go in formulating
an accurate causal demand model, so watch this
space.
Finally, the book is perhaps highly priced at US$75,
but is high quality, hard cover and very well presented.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สามารถแนะนำ บทที่ 9 ประเมินผลการดำเนินงานที่คาดการณ์รุ่นต่าง ๆ ที่นำเสนอก่อนหน้า และเปรียบเทียบแบบจำลองภายในตัวอย่าง ดังนั้นปัญหาของคาดการณ์ตัวแปรอิสระไม่เกิดขึ้นในส่วน "nding 9 บทที่เกี่ยวข้องไปส่วนก่อนหน้านี้ของหนังสือ เวลาแตกต่างกันพารามิเตอร์รุ่นทำส่วนชุดข้อมูลตัวอย่าง นี้ของหลักสูตรไม่ได้หมายความ ว่า มันจะทำเสมอดีที่สุดข้อมูลอื่น ๆ แน่นอนความล้มเหลวการเปรียบเทียบบนเพิ่มเติมกว่าชุดข้อมูลหนึ่ง (มาถึงประเทศเกาหลีใต้จากสหราชอาณาจักรและสหรัฐอเมริกาจากปี 1962 ถึงปี 1994), และช่วงกว้างของตัวแปรอิสระ และอาจ disaggregationในการเดินทางชนิด อาจจะพิจารณาจุดอ่อนนี้บท มีเรื่องน่าสนใจ และไม่เปลี่ยนแปลง ' รุ่นยังทำดี ส่วนปัญหาคือ ว่า หนังสือเล่มนี้ต้องสรุปที่ขณะ overcoming stationarity ไม่ปรับปรุงการคาดการณ์ ไม่มีรูปแบบซับซ้อนมากขึ้นทำดีกับเรียบง่ายไม่มีการเปลี่ยนแปลงการคาดการณ์ นี้"nding ยังคง ndings" ในวรรณกรรมปัจจุบัน(ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ในหนังสือ) ว่าโมเดลเชิงสาเหตุมีแนวโน้มจะแม่นยำน้อยกว่าที่คาดหมายได้ นอกจากนี้จากการประกอบการมอง นอกเหนือจากตัวอย่างการคาดการณ์ซึ่งตัวแปรอิสระที่ต้องมีแยกคาดการณ์สามารถเพียงเพิ่มข้อผิดพลาด และเพิ่มเติมลดความแม่นยำ และดังนั้น โปรดปรานหมายเลขเพิ่มเติมเปลี่ยนรูปแบบ ตอบปัญหานี้โดยคลาสสิกนักเศรษฐศาสตร์จะแนะนำที่เป็นสาเหตุถูกต้องPII: S 0 2 6 1 - 7 7 1 5 (0 1) 0 0 0 1 8 - 8ไม่พบ (อ่านสามารถแล้วถึงบท8 และการใช้แผงข้อมูล) หรือแบบไม่ถูกต้องspeci " ed (ดังนั้นที่ซับซ้อนแบบจำลองเทคนิค)อย่างไรก็ตาม มันดูเหมือนว่าแม้ มีความซับซ้อนเพิ่มขึ้นรูปแบบ และความสามารถในการรวมข้อมูลเพิ่มเติมตัวแปร แบบจำลองเชิงสาเหตุยังไม่เป็นโดยเฉพาะอย่างยิ่งถูกต้องรวม หนังสือเล่มนี้มีความสำคัญมากในการเพิ่มระดับความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่จำเป็นเพื่อให้ถูกต้องการคาดการณ์ของแบบจำลองเชิงสาเหตุ และอธิบายเหตุผลเป็นจำเป็น เป็นข้อความ สมุดผลักดันความเข้าใจท่องเที่ยวพยากรณ์วิธีออกกำลังยอมรับมาตรฐาน econometric และต้องเป็นมาตรฐานวิจัยงานอ้างอิงสำหรับการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจของชุดท่องเที่ยว นอกจากนี้ การวิจัย " ndings ของการหนังสือแนะนำนอกจากนี้เรายังมีบางวิธีไปใน formulatingต้องมีสาเหตุแบบ เพื่อให้ ดูนี้พื้นที่สุดท้าย หนังสือเป็นทีสูงราคาที่อเมริกา $75แต่มีคุณภาพสูง ปกแข็ง และแสดงดีมาก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ได้รับการแนะนำ บทที่ 9
การประเมินผลการดำเนินงานการพยากรณ์ในรูปแบบต่างๆ ที่นำเสนอก่อนหน้านี้และเปรียบเทียบรูปแบบภายในตัวอย่างดังนั้นปัญหาการพยากรณ์ตัวแปรอิสระไม่เกิดขึ้น. งง "nding ของบทที่ 9 ที่เกี่ยวข้องกลับไปยังส่วนก่อนหน้านี้ของหนังสือเล่มนี้. และเวลาที่แตกต่างกัน พารามิเตอร์รูปแบบการดำเนินการที่ดีที่สุดกับข้อมูลตัวอย่างที่กำหนด. นี้แน่นอนไม่ได้หมายความว่ามันมักจะทำงานได้ดีที่สุดกับข้อมูลอื่นๆ . อันที่จริงความล้มเหลวในการเปรียบเทียบมากขึ้นข้อมูลชุดหนึ่ง(ขาเข้าไปยังเกาหลีใต้จากสหราชอาณาจักรและสหรัฐอเมริกาจาก 1,962 ไป 1994) และมีช่วงกว้างของตัวแปรอิสระและอาจจะมีแตกออกเป็นประเภทการเดินทางอาจจะถือว่าเป็นจุดอ่อนในเรื่องนี้บท. อื่น ๆ ที่น่าสนใจและไม่มีการเปลี่ยนแปลง 'รูปแบบนอกจากนี้ยังมีประสิทธิภาพดี. ปัญหาที่น่างงคือว่าหนังสือเล่มนี้จะต้องสรุป ว่าในขณะที่การเอาชนะ stationarity ไม่ปรับปรุงการคาดการณ์ในรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้นไม่ทำงานได้ดีกับการที่ง่ายการเปลี่ยนแปลงการคาดการณ์no. นี้"nding ยังคงสนับสนุน" ndings ในวรรณคดีปัจจุบัน(ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ในหนังสือ) ว่ารูปแบบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุมีแนวโน้มที่จะน้อยลงที่ถูกต้องกว่าอาจจะคาดหวัง นอกจากนี้จากจุดที่ผู้ประกอบการในมุมมองของเกินกว่าการคาดการณ์ตัวอย่างที่ตัวแปรอิสระจะต้องได้รับการคาดการณ์แยกเท่านั้นที่สามารถเพิ่มข้อผิดพลาดและต่อไปลดความถูกต้องและด้วยเหตุนี้สนับสนุนการต่อไปไม่มีรูปแบบการเปลี่ยนแปลง คำตอบที่คลาสสิกที่จะแก้ไขปัญหานี้โดยนักเศรษฐศาสตร์คือการแสดงให้เห็นว่าทั้งสองเป็นสาเหตุที่ถูกต้องPII: S 0 2 1 มิถุนายน - 1 พฤษภาคม 7 7 (0 1) 0 0 0 08-08 มกราคมยังไม่ได้รับการค้นพบ(ผู้อ่านแล้วสามารถอ้างถึงบท8 และการใช้แผงข้อมูล) หรือรูปแบบที่ไม่ถูกต้องspeci "เอ็ด (ดังนั้นเทคนิคการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น). แต่ดูเหมือนว่าแม้จะมีความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของรูปแบบและความสามารถของพวกเขาที่จะรวมมากขึ้นตัวแปรรุ่นสาเหตุยังคงล้มเหลวที่จะเป็นโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ถูกต้อง. โดยรวมหนังสือเล่มนี้เป็นสิ่งสำคัญมากในการเพิ่มระดับของความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุความถูกต้องคาดการณ์โมเดลเชิงสาเหตุและอธิบายว่าทำไมถึงเป็นสิ่งที่จำเป็น. ในฐานะที่เป็นข้อความหนังสือผลักดันให้เข้าใจวิธีการคาดการณ์การท่องเที่ยวออกไปขณะนี้ได้รับการยอมรับมาตรฐานทางเศรษฐมิติและต้องกลายเป็นมาตรฐานอ้างอิงงานวิจัยเพื่อการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจของซีรีส์การท่องเที่ยว. นอกจากนี้การวิจัย "ndings ของหนังสือแนะนำเรายังมีวิธีที่จะไปในการกำหนดบางส่วนที่ถูกต้องรูปแบบความต้องการสาเหตุนี้เพื่อให้ดูพื้นที่ในที่สุดหนังสือเล่มนี้อาจจะมีราคาสูงที่สหรัฐอเมริกา $ 75 แต่มีคุณภาพสูง, ปกแข็งและนำเสนอได้เป็นอย่างดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ได้รู้จัก . บทที่ 9 การประเมินประสิทธิภาพของรูปแบบต่างๆที่นำเสนอก่อนหน้านี้

และเปรียบเทียบรูปแบบภายในตัวอย่าง ดังนั้นปัญหาของ
การพยากรณ์ตัวแปรอิสระ ไม่ขึ้น งง
" หาของบทที่ 9 เกี่ยวข้องกลับ

ส่วนก่อนหน้านี้ของหนังสือ เวลาที่แตกต่างกันพารามิเตอร์
รูปแบบการดําเนินการที่ดีที่สุดในตัวอย่างชุดข้อมูล นี้
แน่นอนไม่ได้หมายความว่ามันจะแสดงที่ดีที่สุด
ข้อมูลอื่น ๆ ที่จริงความล้มเหลวเปรียบเทียบมากขึ้น
มากกว่าหนึ่งชุดข้อมูล ( ขาเข้าไปยังเกาหลีใต้จาก UK และ USA
ปี 1962 ถึง 1994 ) และมีช่วงกว้างของ
ตัวแปรอิสระ และอาจจะด้วย disaggregation
เป็นประเภทเดินทาง อาจจะถือว่าเป็นจุดอ่อนในบทนี้

เพิ่มเติมที่น่าสนใจ &ไม่มีเปลี่ยนรูปแบบยัง
แสดงได้ดี ปัญหาน่างงคือว่าหนังสือเล่มนี้คงสรุปได้ว่า ในขณะที่การเอาชนะความนิ่งแล้ว

ปรับปรุงสำหรับรุ่นที่ซับซ้อนมากขึ้นไม่
ทำดีกับง่ายไม่มีการเปลี่ยนแปลงการคาดการณ์ นี้
" หายังคงให้การสนับสนุน " ndings ใน
วรรณกรรมปัจจุบัน ( ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ในหนังสือ ) นางแบบ
สาเหตุมักจะน้อย ถูกต้องกว่าที่อาจจะคาด
ยังจากจุดปฏิบัติของมุมมอง , นอกเหนือจากตัวอย่างการพยากรณ์ ,
ที่ตัวแปรอิสระยังต้อง
แยกกันพยากรณ์เท่านั้นที่สามารถเพิ่มและลดข้อผิดพลาดเพิ่มเติม
ความถูกต้อง ดังนั้นต่อไปโปรดปรานไม่
เปลี่ยนนางแบบ - ตอบปัญหานี้ โดยนักเศรษฐศาสตร์เพื่อแนะนำเหมือนกัน

: สาเหตุที่ถูกต้องใช้ 0 2 6 1 - 5 1 7 ( 1 ) 0 0 0 1 8 - 8
ยังไม่พบ ( ผู้อ่านสามารถอ่านบท
8 และใช้ข้อมูลซ้ำ ) หรือแบบไม่ถูกต้อง
กา " เอ็ด ( เพราะเทคนิคการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น ) .
แต่ดูเหมือนว่าแม้จะมีความซับซ้อนเพิ่มขึ้น
ของรุ่น และความสามารถ รวมถึงตัวแปรมากขึ้น
, โมเดลเชิงสาเหตุยังล้มเหลวที่จะได้รับโดยเฉพาะอย่างยิ่ง

ถูกต้องโดยรวมหนังสือเล่มนี้เป็นสิ่งที่สำคัญมากในการเพิ่มระดับของความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุ

สาเหตุที่ถูกต้องรูปแบบการคาดการณ์ และอธิบายว่านี่คือ
ที่จําเป็น เป็นข้อความหนังสือผลักดันความเข้าใจ
การท่องเที่ยวการพยากรณ์วิธีการออกมาตรฐานทางเศรษฐกิจยอมรับ
ในปัจจุบัน และต้องกลายเป็นงานอ้างอิงงานวิจัยมาตรฐานในการพยากรณ์เศรษฐกิจของ

ชุดท่องเที่ยวนอกจากนั้น " ndings ของ
หนังสือ แนะนำว่า เรายังมีวิธีที่จะไปใน formulating
รูปแบบความต้องการสาเหตุที่ถูกต้อง เพื่อดูพื้นที่นี้
.
ในที่สุด หนังสือเล่มนี้อาจจะสูง ราคาอยู่ที่ US $ 75 ,
แต่คุณภาพสูง ยากที่ครอบคลุมและดีนำเสนอ