Learning OutcomesIn this chapter, y

Learning Outcomes
In this chapter, you will learn how to
● Explain the defining characteristics of various types of stochastic processes
● Identify the appropriate time series model for a given data series
● Produce forecasts for ARMA and exponential smoothing models
● Evaluate the accuracy of predictions using various metrics
● Estimate time series models and produce forecasts from them in EViews

Kết quả (Việt) 1:

Kết quả học tậpTrong chương này, bạn sẽ tìm hiểu làm thế nào để● giải thích các đặc tính defining của các loại khác nhau của quá trình ngẫu nhiên● xác định mô hình dòng thời gian thích hợp cho một loạt các dữ liệu nhất định● sản phẩm dự báo cho ARMA và mũ các mô hình làm mịn● đánh giá tính chính xác của dự đoán bằng cách sử dụng các số liệu khác nhau● ước tính thời gian loạt các mô hình và sản xuất dự báo từ chúng ở EViews

Kết quả (Việt) 2:

Học Kết quả
Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu làm thế nào để
● Giải thích de fi ning đặc điểm của các loại khác nhau của quá trình ngẫu nhiên
● Xác định các chuỗi mô hình thời gian thích hợp cho một cho dữ liệu hàng loạt
● Sản xuất các dự báo cho ARMA và các mô hình làm mịn exponential
● Đánh giá độ chính xác của các dự đoán sử dụng số liệu khác nhau
● mô hình chuỗi thời gian dự toán và dự báo sản xuất từ họ trong EViews