The first component of the sum repr

The first component of the sum represents the part of the historical time series attributable
to innovations since T. The second component is termed as a ‘base projection’ of XTþj and is formed solely from information available at time T. The historical decomposition assigns
responsibility for the difference between the base projection and the actual series among
the innovations of the variables in the VAR. The second equation makes it clear that the
innovations since T in all variables yield the actual series.
The importance of any variable, or set of variables, can be determined by the extent to
which the introduction of the innovations since T in that variable, or set of variables, closes
the gap between the base projection and the actual series.
The VAR model is used to forecast the behavior of the interest rate during the cycles,
using the information up to the month immediately before the cycle begins. The deviations
of the forecasts from the actual series are considered the historical errors. The latter are due
to the fact that the model is not able to predict the shocks that have occurred on different
variables. Introducing the actual behavior of the variables during the cycles, the model is
able to eliminate the errors. The importance of the different variables to explain the cycles
is measured by their contribution to reduce the historical errors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ส่วนประกอบแรกของการแสดงส่วนหนึ่งของลำดับเวลาทางประวัติศาสตร์รวมกับนวัตกรรมตั้งแต่ต. ส่วนที่สองเรียกว่าเป็นการ 'ฐานฉาย' ของ XTþj และจะเกิดขึ้นจากข้อมูลที่เวลาต.เท่านั้น กำหนดแยกส่วนประกอบประวัติศาสตร์ความรับผิดชอบสำหรับความแตกต่างระหว่างโปรเจคเตอร์พื้นฐานและชุดจริงระหว่างนวัตกรรมของตัวแปรในฟังก์ชัน var สมการที่สองทำให้ชัดเจนที่จะนวัตกรรมตั้งแต่ T ตัวแปรทั้งหมดผลผลิตชุดจริงความสำคัญของตัวแปรใด ๆ หรือชุดของตัวแปร สามารถถูกกำหนด โดยขอบเขตการซึ่งการแนะนำของนวัตกรรมตั้งแต่ T ในตัวแปรนั้น หรือชุดของตัวแปร ปิดช่องว่างระหว่างการคาดการณ์พื้นฐานและชุดจริงแบบจำลอง VAR ใช้คาดการณ์พฤติกรรมของอัตราดอกเบี้ยระหว่างรอบเดือนก่อนการเริ่มต้นใช้ข้อมูลถึง ความแตกต่างที่การคาดการณ์จากชุดจริงจะพิจารณาข้อผิดพลาดทางประวัติศาสตร์ หลังครบกำหนดในความเป็นจริงที่ไม่สามารถที่จะทำนายแรงกระแทกที่เกิดขึ้นในหลายแบบตัวแปร มีแบบแนะนำการทำงานจริงของตัวแปรระหว่างรอบสามารถกำจัดข้อผิดพลาด ความสำคัญของตัวแปรแตกต่างกันจะอธิบายวงจรการวัดตามสัดส่วนของพวกเขาเพื่อลดข้อผิดพลาดทางประวัติศาสตร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

องค์ประกอบแรกของผลรวมหมายถึงส่วนหนึ่งของซีรีส์ครั้งประวัติศาสตร์ส่วน
นวัตกรรมตั้งแต่ T. ส่วนที่สองจะเรียกว่าเป็น 'ฉายฐานของXTþjและเป็นที่เกิดขึ้น แต่เพียงผู้เดียวจากข้อมูลที่มีอยู่ในเวลา T. สลายประวัติศาสตร์มอบหมาย
ความรับผิดชอบในการ ความแตกต่างระหว่างการฉายฐานและชุดที่เกิดขึ้นจริงใน
นวัตกรรมของตัวแปรใน VAR สมการที่สองทำให้มันชัดเจนว่า
นวัตกรรมตั้งแต่ T ในตัวแปรทั้งหมดให้ชุดที่เกิดขึ้นจริง.
ความสำคัญของตัวแปรใด ๆ หรือการตั้งค่าของตัวแปรจะถูกกำหนดโดยขอบเขต
ซึ่งการเปิดตัวนวัตกรรมตั้งแต่ T ในตัวแปรนั้นหรือ ชุดของตัวแปรปิด
ช่องว่างระหว่างการฉายฐานและชุดที่เกิดขึ้นจริง.
รูปแบบ VAR จะใช้ในการคาดการณ์พฤติกรรมของอัตราดอกเบี้ยในระหว่างรอบการ
ใช้ข้อมูลถึงเดือนทันทีก่อนที่จะเริ่มต้นรอบ การเบี่ยงเบน
ของการคาดการณ์จากซีรีส์ที่เกิดขึ้นจริงจะถือว่าเป็นความผิดพลาดในอดีต หลังเป็นเพราะ
ความจริงที่ว่ารูปแบบจะไม่สามารถที่จะคาดการณ์ผลกระทบที่เกิดขึ้นในวันที่แตกต่างกัน
ตัวแปร แนะนำพฤติกรรมที่เกิดขึ้นจริงของตัวแปรในระหว่างรอบรุ่นคือ
สามารถที่จะขจัดข้อผิดพลาด ความสำคัญของตัวแปรที่แตกต่างกันในการอธิบายรอบ
วัดจากผลงานของพวกเขาเพื่อลดความผิดพลาดในอดีต

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

องค์ประกอบแรกของผลรวมเป็นส่วนหนึ่งของเวลาทางประวัติศาสตร์ชุดข้อมูล
นวัตกรรมตั้งแต่ที ส่วนที่สองเป็น termed เป็น ' ฐานฉาย ' ของ XT þ J และมีรูปแบบ แต่เพียงผู้เดียวจากข้อมูลที่มีอยู่ในเวลาทีการสลายตัวทางประวัติศาสตร์กำหนด
รับผิดชอบความแตกต่างระหว่างฐานและชุดฉายจริงของ
นวัตกรรมของตัวแปรในสมการที่สอง โดยทำให้มันชัดเจนว่า
นวัตกรรมตั้งแต่ผลผลิตชุดจริงทุกตัวแปร t .
ความสำคัญของตัวแปร หรือชุดของตัวแปรสามารถกำหนดโดยขอบเขต
ซึ่งเบื้องต้นของนวัตกรรมตั้งแต่ T ในตัวแปร หรือชุดของตัวแปร , ปิดช่องว่างระหว่างฐานฉาย

และชุดจริงส่วน var รูปแบบใช้คาดการณ์พฤติกรรมของอัตราดอกเบี้ยในช่วงรอบ
โดยใช้ข้อมูลถึงเดือนทันทีก่อนที่วงจรเริ่ม การเบี่ยงเบน
ของการคาดการณ์จากชุดจริงจะถือว่าเป็นข้อผิดพลาดทางประวัติศาสตร์ หลังครบกำหนด
ความจริงว่ารูปแบบจะไม่สามารถทำนายแรงกระแทกที่เกิดขึ้นในตัวแปรต่าง ๆ

แนะนำพฤติกรรมที่แท้จริงของตัวแปรในรอบ นางแบบ
สามารถขจัดข้อผิดพลาด ความสำคัญของตัวแปรต่าง ๆที่จะอธิบายวงจร
วัดจากผลงานของพวกเขาเพื่อลดความผิดพลาดทางประวัติศาสตร์