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FORECASTING WHOLESALE PRICES OF MEATS IN THE UNITED KINGDOM BY FIDGE REGRESSION

 

作者: Donald MacLaren,  

 

期刊: Journal of Agricultural Economics  (WILEY Available online 1980)
卷期: Volume 31, issue 1  

页码: 15-27

 

ISSN:0021-857X

 

年代: 1980

 

DOI:10.1111/j.1477-9552.1980.tb02121.x

 

出版商: Blackwell Publishing Ltd

 

数据来源: WILEY

 

摘要:

Ridge regression has been proposed as an alternative estimator to ordinary least squares in regression models with ill‐conditioned data matrices. The greater stability of the ridge parameter estimates relative to those of OLS could be of benefit in prediction beyond the estimation sample when the nature of multicollinearity is changing. This hypothesis was tested using UK meat prices and consumption data. The evidence from the paper supports the proposition for four of the five meat price forecasts in that the root mean square prediction errors are substantially diminished.RésuméROYAUME‐UNI—PRéVISIONS SUR LES PRIX DE GROS DE LA VIANDE PAR LA MéTHODE DE RéGRESSION DES CRéTESLa méthode de régression des crétes est proposée comme estimateur à la place de celle des moindres carrés ordinaires dans les modèles de régression dont les matrices de données présentent de mauvaises conditions. Du fait de leur meilleure stabilité par rapport aux méthodes reposant sur les moindres carrés ordinaries les estimations qui utilisent le paramètre des crětes pourraient ětre utiles dans les prévisions au‐delà de l'échantillon d'estimation lorsque la nature de la multicollinéarité présente des variations. Cette hypothèse a été testée à I'aide des cours de la viande et des données de consommation du Royaume‐Uni. Dans quatre des cinq prévisions sur les prix de la viande, les résultats sont favorables à la proposition en ce sens que les écarts moyens de prévision sont sensiblement réduits.ZusammenfassungEINE VORHERSAGE DER GROßHANDELSPREISE FüR FLEISCH IM VEREINIGTEN KöNIGREICH MIT HILFE VON KETTENREGRESSIONENKettenregressionen wurden als alternatives Schützungsverfahren anstelle von gewöhnlichen Kleinstquadraten (OLS) in Regressionsmodellen mit schlecht beschaffenen Datenmatrixen vorgeschlagen. Die größere Stabilitüt der Kettenparameter‐schützungen könnten verglichen mit denen der OLS von Vorteil bei der Vorhersage über die Schützungsprobe hinaus sein, wenn sich die Natur der Multikollinearitüt ündert. Diese These wurde anhand von Fleischpreisen und Daten über den Fleischverbrauch im Vereinigten Königreich getestet. Das Ergebnis dieses Artikels bekrüftigt die Aussage für vier der fünf Fleischpreisvorhersagen insofern als die Ungenauigkeiten, die

 

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