具体描述
The highly prized ability to make financial plans with some certainty about the future comes from the core fields of economics. In recent years the availability of more data, analytical tools of greater precision, and ex post studies of business decisions have increased demand for information about economic forecasting. Volumes 2A and 2B, which follows Nobel laureate Clive Granger's Volume 1 (2006), concentrate on two major subjects. Volume 2A covers innovations in methodologies, specifically macroforecasting and forecasting financial variables. Volume 2B investigates commercial applications, with sections on forecasters' objectives and methodologies. Experts provide surveys of a large range of literature scattered across applied and theoretical statistics journals as well as econometrics and empirical economics journals. The Handbook of Economic Forecasting Volumes 2A and 2B provide a unique compilation of chapters giving a coherent overview of forecasting theory and applications in one place and with up-to-date accounts of all major conceptual issues. It focuses on innovation in economic forecasting via industry applications. It presents coherent summaries of subjects in economic forecasting that stretch from methodologies to applications. It makes details about economic forecasting accessible to scholars in fields outside economics.
作者简介
目录信息
Chapter 1 Forecasting Inflation
Chapter 2 DSGE Model-Based Forecasting
Chapter 3 Forecasting Output
Chapter 4 Now-Casting and the Real-Time Data Flow
Chapter 5 Forecasting and Policy Making
Section II Forecasting Financial Variables
Chapter 6 Forecasting Stock Returns
Chapter 7 Forecasting Interest Rates
Chapter 8 Forecasting the Price of Oil
Chapter 9 Forecasting Real Estate Prices
Chapter 10 Forecasting with Option-Implied Information
Chapter 11 Prediction Markets for Economic Forecasting
Section III Forecasters’ Objectives
Chapter 12 Forecasters’ Objectives and Strategies
Chapter 13 Forecasting Exchange Rates: an Investor Perspective
Section IV Methodology
Chapter 14 Variable Selection in Predictive Regressions
Chapter 15 Forecasting with Bayesian Vector Autoregression
Chapter 16 Copula Methods for Forecasting Multivariate Time Series
Chapter 17 Quantile Prediction
Chapter 18 Panel Data Forecasting
Chapter 19 Forecasting Binary Outcomes
Chapter 20 Advances in Forecast Evaluation
Chapter 21 Advances in Forecasting under Instability
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
《Handbook of Economic Forecasting》这本书，在我眼中，是为经济学领域的专业人士量身打造的“操作指南”。它极其详尽地梳理了经济预测的每一个环节，从数据采集、预处理，到模型选择、参数估计，再到结果解读和风险评估，无不涵盖。我尤其对书中关于“模型融合”的论述印象深刻，它系统地介绍了如何将多种预测模型的优势结合起来，以期获得比单一模型更稳定、更准确的预测结果。这包括了简单的平均法、加权平均法，以及更为复杂的Stacking、Boosting等技术。此外，书中还深入探讨了“事件研究法”在经济预测中的应用，例如如何预测重大经济事件（如央行政策调整、财政刺激计划）对经济变量的影响。它让我明白，经济预测不仅仅是基于历史数据的统计分析，更需要对当前经济动态和潜在的政策影响进行深刻的洞察。这本书的内容丰富且前沿，为我提供了宝贵的学习资源。
评分当我拿起《Handbook of Economic Forecasting》这本书时，我并没有预设它会带来多么颠覆性的认知，但它所提供的深度和广度，确实远远超出了我的预期。这本书就像是一张详尽的经济预测“藏宝图”，指引我探索了各个角落的奥秘。在模型方法论方面，它不仅涵盖了传统的计量经济学模型，如向量自回归（VAR）、结构向量自回归（SVAR），还对贝叶斯模型、状态空间模型等更为复杂的框架进行了深入的介绍。我尤其对书中关于模型选择的策略印象深刻，作者们详细阐述了信息准则（如AIC、BIC）的使用，以及如何在模型拟合优度和泛化能力之间取得平衡。此外，这本书也触及了预测中的一些关键问题，比如如何处理共线性、如何进行模型集成以提高预测的稳健性，以及如何对预测区间进行有效估计。它让我明白，经济预测不是一次性的任务，而是一个持续迭代、不断优化的过程。读完这本书，我感觉自己对如何系统性地构建和评估经济预测模型，有了更加全面和深刻的理解。
评分这本《Handbook of Economic Forecasting》简直就是我经济学学习路上的“启明星”。一直以来，我都在努力地想把那些抽象的经济理论与现实世界中的经济波动联系起来，但总感觉隔着一层纱，看不真切。直到我翻开这本书，才真正体会到预测的魅力。它不像我之前读过的教科书那样，只是枯燥地罗列公式和模型，而是以一种更加直观、更具引导性的方式，带我一步步走进经济预测的殿堂。从宏观经济指标的选取，到不同预测方法的原理和适用场景，再到如何评估预测的准确性，每一个环节都被梳理得井井有条。作者们不仅深入浅出地讲解了各种统计模型，比如ARIMA、VAR，还详细介绍了计量经济学中那些令人望而生畏的工具，比如面板数据分析和时间序列分析，并且用大量的案例来佐证这些方法的有效性。尤其让我印象深刻的是，书中并没有回避预测的局限性和不确定性，而是强调了模型选择、数据质量以及外部冲击对预测结果的影响，这让我对经济预测有了更客观、更理性的认识。它教会我，预测并非是“水晶球”式的预知未来，而是一个严谨的、基于数据和逻辑的分析过程。读完这本书，我感觉自己对经济运行的理解上了一个台阶，也更有信心去探索更复杂的经济问题了。
评分《Handbook of Economic Forecasting》这本书，给我带来的最深刻印象是其“全面性”和“前瞻性”的完美结合。它不仅详尽地介绍了当前主流的经济预测模型和方法，如时间序列模型、计量经济学模型、状态空间模型等，还积极地探讨了新兴技术在经济预测中的应用，例如机器学习、人工智能在预测中的潜力，以及如何利用大数据来增强预测的粒度和精度。书中关于“模型有效性检验”的章节，是我认为最值得反复研读的部分。它详细介绍了各种统计检验方法，以及如何根据不同的预测目标来选择合适的检验标准。此外，它还探讨了在预测过程中如何应对“黑天鹅事件”等极端不确定性，以及如何通过情景分析来为未来的不确定性做好准备。这本书不仅为我提供了扎实的理论基础，更激发了我对未来经济预测技术发展的思考。它是一本真正能够帮助我提升专业能力，并对未来经济趋势保持敏锐洞察的书籍。
评分《Handbook of Economic Forecasting》这本书，给我的感觉就像是打开了一扇通往专业经济预测领域的大门，其内容之详实、逻辑之严谨，确实令人赞叹。在阅读过程中，我深刻体会到经济预测并非简单的“猜谜游戏”，而是一门融合了统计学、计量经济学乃至行为经济学等多重学科的复杂艺术。书中对于时间序列分析的讲解尤为精彩，它不仅罗列了ARIMA、GARCH等经典的预测模型，更深入剖析了这些模型背后的统计学原理，例如如何通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来识别模型的阶数，以及如何进行模型诊断和参数估计。让我印象深刻的是，书中还引入了一些更为前沿的预测技术，比如机器学习在经济预测中的应用，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，并探讨了如何将这些方法与传统的计量模型相结合，以提高预测的鲁棒性和准确性。此外，作者们还对不同国家和地区的经济特征差异进行了分析，并讨论了如何根据这些特征来选择和调整预测模型，这使得这本书的指导性非常强，能够适用于各种不同的经济环境。
评分《Handbook of Economic Forecasting》这本书，在我看来，是一部关于“如何理解和预测经济世界”的深度百科全书。它没有回避经济预测的复杂性和挑战性，而是以一种非常务实和深入的方式，探讨了各种预测方法的优缺点及其适用性。书中对于领先指标、同步指标和滞后指标的分析，以及如何构建综合领先指标，让我对宏观经济的“风向标”有了更直观的认识。例如，它会详细讲解如何分析制造业PMI、消费者信心指数等指标的变动，并将其纳入预测模型中。同时，这本书也并没有忽视数据质量的重要性，它强调了数据清洗、异常值处理以及如何利用非结构化数据（如新闻文本、社交媒体数据）来增强预测能力。我尤其欣赏书中关于模型解释性的讨论，作者们不仅介绍了如何构建高精度的预测模型，更强调了理解模型背后经济逻辑的重要性，以及如何将预测结果清晰地传达给非专业人士。这本书的价值在于，它不仅教会我“做什么”，更教会我“为什么这样做”，以及“如何做得更好”。
评分我对《Handbook of Economic Forecasting》的整体感受是，它不仅仅是一本“手册”，更像是一位经验丰富的经济学家在手把手地教导我如何进行科学的经济预测。这本书在模型选择和构建方面的阐述，是我认为最宝贵的部分。它详细地介绍了如何根据经济数据的特性，选择合适的预测模型。例如，在预测通货膨胀时，书中会探讨考虑季节性、周期性和趋势性的重要性，并推荐使用带有季节性成分的ARIMA模型或状态空间模型。在预测股票市场时，它会分析市场波动性的特点，并介绍GARCH族模型来捕捉这种变化。更重要的是，书中强调了模型评估的重要性，介绍了R-squared、RMSE、MAE等多种评估指标，并指导读者如何根据预测目标来选择最合适的评估标准。此外，作者们还分享了如何利用结构性模型来捕捉经济变量之间的因果关系，以及如何通过情景分析来评估不同政策措施对未来经济走势的影响。读完这本书，我感觉自己对经济预测的理解从“知其然”上升到了“知其所以然”，对如何构建一个可靠的经济预测框架有了更清晰的认识。
评分《Handbook of Economic Forecasting》这本书，给我最大的感受是它的“实用性”和“前瞻性”并存。它不是一本只停留在理论层面的书，而是真正能够指导我在实际工作中运用经济预测的利器。书中关于不同预测方法的介绍，都配有详细的案例分析，让我能够清晰地看到这些模型是如何被应用于解决现实经济问题的。例如，它会展示如何使用时间序列模型来预测未来几个季度的GDP增长率，或者如何利用面板数据模型来分析不同地区经济发展的驱动因素。更让我惊喜的是，这本书还探讨了经济预测在金融市场中的应用，包括如何预测资产价格的波动、如何进行风险管理等。它还引入了机器学习算法在经济预测中的应用，如神经网络、集成学习等，并分析了这些新兴技术如何能够弥补传统计量模型的不足。这本书的价值在于，它不仅提供了丰富的知识，更提供了一种思考方式，一种如何将理论转化为实践的框架。
评分《Handbook of Economic Forecasting》这本书，在我看来，是一次关于经济预测艺术的深度剖析。它不仅仅是罗列了各种预测技术，更是探讨了在不确定性极高的经济环境中，如何做出更明智的预测。书中对于“经济周期”的预测方法，以及如何识别经济周期的转折点，给我留下了深刻的印象。它详细介绍了各种领先指标和技术，以及如何将它们整合到预测模型中。此外，书中还深入探讨了“不确定性”在经济预测中的作用，以及如何量化和传达预测的不确定性，例如如何构建预测区间，以及如何解释这些区间所包含的信息。我特别欣赏书中关于“模型误设”的讨论，以及如何通过各种诊断检验来识别和纠正模型中的错误。它让我明白，预测的准确性很大程度上取决于对模型假设的理解和对经济现实的把握。读完这本书，我感觉自己对经济预测的理解更加全面，也更加审慎。
评分我对《Handbook of Economic Forecasting》的感受，更像是经历了一场精心设计的学术探索之旅。作者们并非简单地呈现知识点，而是构建了一个完整的知识体系，让读者在循序渐进中建立起对经济预测的系统性认知。书中对于各种预测方法的论述，极具深度和广度，从最基础的趋势外推法，到复杂的动态随机一般均衡（DSGE）模型，几乎涵盖了经济预测领域的所有重要流派。我特别欣赏它在介绍模型时，不仅关注数学上的严谨性，更强调这些模型在现实世界中的应用逻辑和局限性。例如，在讨论滞后模型时，它会详细分析滞后阶数对预测精度的影响，并给出选择最优滞后阶数的具体方法。在处理非平稳时间序列时，它会深入剖析单位根检验的原理，并介绍差分、协整等处理方法。此外，这本书对宏观经济学中的一些核心概念，如通货膨胀、失业率、GDP增长等，在预测中的应用也做了详细的阐述，并提供了如何利用历史数据和当前信息来构建预测模型的具体指导。读完后，我感觉自己不再是那个对经济数据感到困惑的门外汉，而是具备了运用专业工具分析和预测经济走向的能力。
评分看了其中几个章节，觉得还是挺有意思的。写作是综述套路，所以不能指望细节准确。
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