کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7408097 | 1481427 | 2018 | 22 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Forecasting dynamically asymmetric fluctuations of the U.S. business cycle
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی نوسانات نامتقارن چرخه تجاری ایالات متحده
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
پیش بینی تراکم، مدل سازی اقتصادی ارزیابی پیش بینی ها، لجستیک عمومی، تولید صنعتی، سری زمانی غیر خطی، پیش بینی های نقطه، آزمون های آماری بیکاری،
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
مدیریت، کسب و کار و حسابداری
کسب و کار و مدیریت بین المللی
چکیده انگلیسی
The generalized smooth transition autoregression (GSTAR) parametrizes the joint asymmetry in the duration and length of cycles in macroeconomic time series by using particular generalizations of the logistic function. The symmetric smooth transition and linear autoregressions are nested in the GSTAR. A test for the null hypothesis of dynamic symmetry is presented. Two case studies indicate that dynamic asymmetry is a key feature of the U.S. economy. The GSTAR model beats its competitors for point forecasting, but this superiority becomes less evident for density forecasting and in uncertain forecasting environments.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 34, Issue 4, OctoberâDecember 2018, Pages 711-732
Journal: International Journal of Forecasting - Volume 34, Issue 4, OctoberâDecember 2018, Pages 711-732
نویسندگان
Emilio Zanetti Chini,