查詢結果分析
相關文獻
- 總體經濟計量--時間數列模型:臺灣的實證分析
- 臺灣肉類需求函數型態之設定及實證分析﹣﹣可變的一般化函數模型、習慣形成及均齊測定
- 薪酬設計理論與實務之整合性模式--臺灣大型企業實證分析
- 創新產品的技術擴散:臺灣光電產業的實證分析
- Evaluating the Effectiveness of the Coal Ash Artificial Reefs at Wan-Li, Northern Taiwan
- 記臺灣蘭科植物相新記錄種--緣毛松蘭
- 臺灣的氣候變化--氣溫和降水
- Change and Stability in the Dietary System of A Prehistoric: Coastal Population in Southern Taiwan: A Research Design
- 臺灣大學生接受中國傳統家訓的態度, 行為與思考模式之實證分析
- 臺灣地區電力負載管理實證分析
頁籤選單縮合
題 名 | 總體經濟計量--時間數列模型:臺灣的實證分析 |
---|---|
作 者 | 林金龍; 王淑娟; 蔡鴻坤; 鄭淑如; 單易; 梅家瑗; 蘇文瑩; 黃純宜; | 書刊名 | 臺灣經濟預測與政策 |
卷 期 | 29:2 1999.01[民88.01] |
頁 次 | 頁35-62 |
分類號 | 553.01 |
關鍵詞 | 總體經濟計量; 時間數列模型; 臺灣; 實證分析; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 傳統總體經濟模型( Macro-Economic Model,簡稱MEM)在作參數估計與預測分析 時, 模型行為方程式殘差項多呈序列相關,而未能符合白干擾項 (white noise) 之理論假 設,往往影響參數估計及模型預測之確度。 Tiao et al. (1998) 曾對傳統總體模型之迴歸 式殘差項建立自我迴歸 - 移動平均模型 (Autoregressive Moving Average Model, 簡稱 ARMA),藉以改善模型殘差項呈序列相關的現象,以增進模型預測的準確度。 本文即將此方 法應用於主計處新建立之總體經濟季模型,並進一步探討是否應對殘差配適複雜的 ARMA 模 型 (簡稱 MEM-ARMA), 或是簡單的自我迴歸模型 (簡稱 MEM-AR) 即已足夠﹖另外,本文比 較不同外生變數的設定方式及特異值調整與否對預測準確度之影響。本文實證分析發現:對 商品市場各行為變數的預測效果,以單變量時間數列模型表現最佳,然其缺點為無法作政策 模擬之用; MEM-ARMA 及 MEM-AR 次之, MEM-ARMA 雖然殘差模型作更為精緻處理,惟在此 總體模型架構下,MEM-ARMA 表現較佳者多屬價格方程式,而在商品與貨幣市場之表現, 或 因國內經濟結構變遷而可能存在結構性改變,卻未能完全由解釋變數適切地表現而問題歸入 殘差項, 如此一來便容易造成殘差模型認定時的誤判,導致預測測確度反而未若 MEM-AR; 若完全不對殘差項加以處理 (MEM),則其預測能力明顯較差。至於動態外生變數預測的作法 在短期預測時可行性仍高,惟預測期間較長時,外生變數的設定問題仍值得探討。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。