Table 3 presents the summary statis

Table 3 presents the summary statistics of the analyzed forecast errors. Some conclusions are
readily apparent. First, none of the forecast errors is statistically significantly different from
zero– their t-values are well below any standard critical values. In other words, the forecasts
are unconditionally unbiased. Second, three out of four forecast errors have skewed
(asymmetric) distributions, which is evidenced by the large (negative) values of the sample
skewness estimates. In addition, all forecast errors have fat tails. The kurtosis of the normal
distribution is equal to three. All variables in the table have kurtosis values that greatly
exceed three, which indicates fat tails. Third, the null hypothesis of normality is strongly
rejected in all cases by the Jarque-Berra test statistic. The p-values for the Jarque-Berra test
statistics are equal to zero to four decimal places for all test statistics. Fourth, same period
forecast errors have lower standard deviations than one period ahead forecast errors.

Kết quả (Việt) 1:

Bảng 3 trình bày các thống kê sơ lược về phân tích dự báo lỗi. Một số kết luậndễ dàng rõ ràng. Đầu tiên, không có lỗi thời là thống kê đáng kể khác nhau từZero-t-giá trị của họ là thấp bất kỳ giá trị tiêu chuẩn quan trọng. Nói cách khác, các dự báolà vô điều kiện không thiên vị. Thứ hai, ba trong số bốn thời lỗi đã sai lệchphân phối (không đối xứng), được chứng minh bằng các giá trị (tiêu cực) lớn của mẫuskewness ước tính. Ngoài ra, tất cả dự báo lỗi có chất béo đuôi. Kurtosis bình thườngphân phối là tương đương với ba. Tất cả các biến trong bảng có kurtosis giá trị mà rất nhiềuvượt quá ba, mà chỉ ra chất béo đuôi. Thứ ba, giả thuyết null của bình thường là mạnh mẽbị từ chối trong mọi trường hợp số liệu thống kê thử nghiệm Jarque-Berra. P-giá trị cho kỳ thi Jarque-Berrathống kê là tương đương với số không đến bốn chữ số thập phân cho thử nghiệm tất cả số liệu thống kê. Thứ tư, cùng một thời giandự báo lỗi có độ lệch chuẩn thấp hơn một thời kỳ trước thời lỗi.

Kết quả (Việt) 2:

Bảng 3 trình bày các số liệu thống kê tóm tắt các lỗi dự báo phân tích. Một số kết luận là
rõ ràng. Thứ nhất, không ai trong số các lỗi dự báo là thống kê khác nhau đáng kể từ
zero- t-giá trị của họ đều nằm dưới bất kỳ giá trị quan trọng tiêu chuẩn. Nói cách khác, các dự báo
là vô điều kiện khách quan. Thứ hai, ba trong số bốn lỗi dự báo đã bị lệch
(asymmetric) phân phối, mà được chứng minh bằng (âm) giá trị lớn của các mẫu
dự toán skewness. Ngoài ra, tất cả các lỗi dự báo có đuôi béo. Các nhọn của bình thường
phân phối bằng ba. Tất cả các biến trong bảng có giá trị nhọn mà rất nhiều
quá ba, mà chỉ ra đuôi béo. Thứ ba, các giả thuyết của bình thường là mạnh mẽ
bác bỏ trong mọi trường hợp bằng cách kiểm tra số liệu thống kê Jarque-Berra. Các giá trị p cho các thử nghiệm Jarque-Berra
số liệu thống kê bằng số không đến bốn chữ số thập phân cho tất cả các số liệu thống kê kiểm tra. Thứ tư, cùng kỳ
lỗi dự báo có độ lệch chuẩn thấp hơn một khoảng thời gian lỗi trước dự báo.