In this work we consider models wit

In this work we consider models with different levels of complexity. The competing forecast models range from models with linear specifications (random walk, autoregressive, and vector autoregressive) to models with factor structures (Dynamic Nelson and Siegel and Functional Signal Plus Noise with an Equilibrium Correction Model). The random walk is used as a benchmark for all competing models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในงานนี้ เราพิจารณารูปแบบที่ มีความซับซ้อนในระดับที่แตกต่าง การคาดการณ์การแข่งขันรุ่นตั้งแต่รุ่นที่มีคุณสมบัติเชิงเส้น (เดินสุ่ม autoregressive และ vector autoregressive) รุ่นมีโครงสร้างของปัจจัย (เนลสันไดนามิก และ Siegel และทำสัญญาณและเสียงกับแบบจำลองการแก้ไขสมดุล) เดินสุ่มใช้เป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับทุกรุ่นการแข่งขัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในงานนี้เราจะพิจารณารูปแบบที่มีระดับที่แตกต่างของความซับซ้อน ช่วงการแข่งขันรูปแบบการพยากรณ์จากรุ่นที่มีคุณสมบัติเชิงเส้น (เดินสุ่ม, อัตและอัตเวกเตอร์) กับรุ่นที่มีโครงสร้างปัจจัย (Dynamic เนลสันและซีเกลและสัญญาณเสียงรบกวนการทำงานบวกกับรูปแบบการแก้ไขสมดุล) เดินสุ่มถูกใช้เป็นมาตรฐานสำหรับรูปแบบการแข่งขันทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในงานนี้เราพิจารณาแบบจำลองที่มีระดับที่แตกต่างกันของความซับซ้อน การแข่งขันการพยากรณ์รุ่นตั้งแต่รุ่นที่มีคุณสมบัติเชิงเส้น ( สุ่มเดิน ตัวเองและเวกเตอร์ตัว ) เป็นรุ่นที่มีโครงสร้างปัจจัย ( แบบไดนามิกและสัญญาณการทำงานและเนลสันซีเกล บวกกับเสียงที่สมดุล การแก้ไขรูปแบบ ) เดินแบบใช้เป็นมาตรฐานสำหรับการแข่งขันรุ่น