y_(jt+1)= A ̃_j(L)y_jt+σ ̃_jt 1^(ε

y_(jt+1)= A ̃_j(L)y_jt+σ ̃_jt 1^(ε ̃_(jt+1) )


with a case in which only autoregressive terms plus factors formed only from the 132 primar-ily macro indicators are used as predictors, with a case in which all factors estimated from




the combined macro and financial dataset with 279 indicators are used as predictors. Notice that the first case (constant conditional mean) is most akin to estimates of stock market volatility such as the VXO index, which is based on the Black-Scholes model in which the conditional mean of price growth is presumed constant. Figure 6 shows that the inclusion of predictive information, particularly that from the financial dataset, makes a quantita-tively large difference in the estimated amount of uncertainty over time. Uncertainty in the stock market is lower in every episode when these predictable components are taken into ac-count compared to when they are not, and is dramatically lower in the recession of 2007-09 compared to what is indicated by ex-post stock market volatility.

Kết quả (Việt) 1:

y_(JT+1) = ̃_j (L) y_jt + σ ̃_jt 1 ^(ε ̃_(jt+1))với một trường hợp trong đó điều kiện autoregressive chỉ cộng thêm yếu tố hình thành chỉ từ các chỉ số 132 vĩ mô primar-nầy được sử dụng như dự đoán, với một trường hợp trong đó tất cả các yếu tố ước tính từkết hợp vĩ mô và các số liệu tài chính với các chỉ số 279 được sử dụng như là dự đoán. Nhận thấy rằng các trường hợp đầu tiên (có nghĩa là có điều kiện không đổi) là hầu hết giống như các ước tính của thị trường chứng khoán biến động chẳng hạn như các chỉ số VXO, mà dựa trên các mô hình Black-Scholes, trong đó có nghĩa là có điều kiện của giá tăng trưởng được cho là liên tục. Hình 6 cho thấy rằng sự bao gồm của kiểu thông tin, đặc biệt là từ số liệu tài chính, làm cho một sự khác biệt lớn trong số không chắc chắn, ước tính khoảng quantita-cách theo thời gian. Không chắc chắn trong thị trường chứng khoán là thấp hơn trong mỗi tập phim khi các thành phần này dự đoán được đưa vào ac-đếm so với khi họ không, và là thấp hơn đáng kể trong suy thoái kinh tế của năm 2007-09 so với những gì được chỉ định bởi biến động thị trường chứng khoán bài đăng cũ.

Kết quả (Việt) 2:

y_ (jt + 1) = A _j (L) y_jt + σ _jt 1 ^ (ε _ (jt + 1)) với một trường hợp mà trong đó chỉ về tự hồi cộng với yếu tố chỉ được hình thành từ 132 primar-đình chỉ số vĩ mô được sử dụng như dự đoán, với một trường hợp mà trong đó tất cả các yếu tố ước tính từ các số liệu kết hợp vĩ mô và tài chính với 279 chỉ số được sử dụng như dự đoán. Chú ý rằng các trường hợp đầu tiên (không đổi trung bình có điều kiện) là giống như hầu hết các ước tính của các biến động thị trường chứng khoán như các chỉ số VXO, mà là dựa trên mô hình Black-Scholes, trong đó giá trị trung bình có điều kiện tăng trưởng giá được coi là không đổi. Hình 6 cho thấy sự bao gồm các thông tin dự báo, đặc biệt là từ các số liệu tài chính, làm cho một sự khác biệt quantita-cực lớn trong số tiền ước tính của sự không chắc chắn theo thời gian. Sự không chắc chắn trong thị trường chứng khoán là thấp hơn trong mỗi tập phim khi các thành phần này có thể dự đoán được đưa vào ac-count so với khi họ không phải là, và là một cách đáng kể thấp hơn trong suy thoái 2007-09 so với những gì được chỉ định bởi ex-post thị trường chứng khoán biến động .