Forecasting Economic Time Series With Structural and Box-Jenkins Models: A Case Study
用结构模型与 Box–Jenkins 模型预测经济时间序列：案例研究AI 解读 ↓
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用结构模型与 Box–Jenkins 模型预测经济时间序列：案例研究
- 研究问题
- 由缓慢变化趋势、季节成分和随机不规则项构成的基本结构模型，在六条英国宏观序列上的预测表现与 ARIMA 模型有何差异？
- 方法与思路
- 作者对六条英国宏观时间序列估计单变量基本结构模型，再将其预测表现与此前为这些序列拟合的 ARIMA 模型比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告了一项结构模型与 ARIMA 的预测比较，并称结构模型所属类别具有若干优点，但未说明本次比较的具体结果。
- 阅读关注点
- 阅读时核对趋势与季节成分的随机设定、预测期限与评价指标，以及两类模型是否使用一致的信息集和估计样本。
- 阅读边界
- 摘要未报告预测误差、比较结果或统计检验；所称模型类别的优势不能替代案例证据，也不足以认定预测性能更好。
原文摘要
The basic structural model is a univariate time series model consisting of a slowly changing trend component, a slowly changing seasonal component, and a random irregular component. It is part of a class of models that have a number of advantages over the seasonal ARIMA models adopted by Box and Jenkins (1976). This article reports the results of an exercise in which the basic structural model was estimated for six U.K. macroeconomic time series and the forecasting performance compared with that of ARIMA models previously fitted by Prothero and Wallis (1976).