宏观经济预测模型（Macroeconomic Modelling Forecasting）使用能力旨在增强使用者的宏观经济预测和建模技能，以及他们对现代经济学技术的使用。经济学的建模和预测已经成为当今决策者量化各种政策对其经济影响的最重要工具，为了解决实际问题，决策者和业务经理需要建立经验模型。如有其他专业代写需求，如如经济学代写（Economics），统计学代写（Statistics），宏观经济学代写（Macroeconomics），计量经济学代写（Econometrics），定量经济学代写（Quantitative Economics），金融学代写（Finance），消费者经济学（Consumer Economics），社会学代写（Sociology）等，欢迎咨询！
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宏观经济模型预测Macroeconomic Modelling Forecasting 代写
宏观经济模型预测预测课程的课程适合银行研究部门，财政部/发展部/计划部/统计部等宏观经济政策分析领域从业者进行深造，其目的是使参与者能够：
- 使用EViews预测时间序列和多方程模型
- 评估时间序列的统计特征，并应用适合的预测方法
- 使用ARMA，VAR和VECM方法建构宏观计量模型
- 使用各种统计技术来评估预测模型
经济预测所能做的不仅是预测重要经济指标（如通货膨胀，产出或失业），同时需要为决策者提供政策指导的工具，因此在过去50到60年中，不同的经验预测模型不断被开发并投入使用，主要分为三大宏观经济预测模型：
- 结构模型：根据经济学基本原理建立，但是以模型预测关键的宏观经济变量（如GDP，价格或就业）的能力为代价。换言之，结构模型看中探索经济理论的复杂性，而非紧密匹配数据。
- 非结构模型：非结构模型注重统计时间序列（历史数据的相关性），而边缘化经济结构。这为该模型提供了足够的灵活性，但也使其在解释预测方面出现短板。但在总体政策不变的情况下，这种预测的准确度是较高的。
- 大型模型：结构模型和非结构模型之间的中间立场，混合型模型，由多方程式建立，同时兼顾经济结构和实际数据，但由于复杂性，其理解和使用亦存在限制性。
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