Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Vai trò của phép biến đổi log trong dự báo các biến kinh tế
Tóm tắt
Để dự báo và phân tích kinh tế, nhiều biến được sử dụng dưới dạng logarithm (log). Trong phân tích chuỗi thời gian, phép biến đổi này thường được xem như một cách để ổn định phương sai của một chuỗi. Chúng tôi điều tra những điều kiện nào mà việc lấy log mang lại lợi ích cho việc dự báo. Dự báo dựa trên chuỗi gốc được so sánh với dự báo dựa trên log. Đối với một loạt các biến kinh tế, phát hiện rằng việc lấy log mang lại sự cải thiện đáng kể trong dự báo nếu phép biến đổi log thực sự ổn định phương sai của chuỗi cơ bản. Việc sử dụng log có thể gây hại cho độ chính xác của dự báo nếu không đạt được phương sai ổn định.
Từ khóa
#biến đổi log #dự báo #phân tích chuỗi thời gian #phương sai #biến kinh tếTài liệu tham khảo
Akaike H (1973) Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. In: Petrov B, Csáki F (eds) 2nd international symposium on information theory. Académiai Kiadó, Budapest, pp 267–281
Box GEP, Jenkins GM (1976) Time series analysis: forecasting and control. Holden-Day, San Francisco
Chatfield C, Prothero DL (1973) Box-Jenkins seasonal forecasting: problems in a case-study (with discussion). J R Stat Soc A 136: 295–336
Corradi V, Swanson NR (2006) The effect of data transformation on common cycle, cointegration, and unit root tests: Monte Carlo results and a simple test. J Econom 132: 195–229
Diebold FX, Mariano RS (1995) Comparing predictive accuracy. J Bus Econ Stat 13: 253–263
Franses PH, Koop G (1998) On the sensitivity of unit root inference to nonlinear data transformations. Econ Lett 59: 7–15
Franses PH, McAleer M (1998) Testing for unit roots and nonlinear transformations. J Time Ser Anal 19: 147–164
Granger CWJ, Hallman J (1991) Nonlinear transformations of integrated time series. J Time Ser Anal 12: 207–224
Granger CWJ, Newbold P (1976a) Forecasting transformed series. J R Stat Soc B 38: 189–203
Granger CWJ, Newbold P (1976b) The use of r 2 to determine the appropriate transformation of regression variables. J Econom 4: 205–210
Harvey D, Leybourne S, Newbold P (1997) Testing the equality of prediction mean squared errors. Int J Forecast 13: 281–291
Kobayashi M, McAleer M (1999) Tests of linear and logarithmic transformations for integrated processes. J Am Stat Assoc 95: 860–868
Kramer W, Davies L (2002) Testing for unit roots in the context of misspecified logarithmic random walks. Econ Lett 74: 313–319
Lütkepohl H (2005) New introduction to multiple time series analysis. Springer-Verlag, Berlin
Lütkepohl H, Xu F (2009) The role of the log transformation in forecasting economic variables. Working Paper MWP2009/06, European University Institute
Schwarz G (1978) Estimating the dimension of a model. Ann Stat 6: 461–464