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Application of Stationary Wavelet Support Vector Machines for the Prediction of Economic Recessions

机译:固定小波支持向量机在经济衰退预测中的应用

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摘要

This paper examines the efficiency of various approaches on the classification and prediction of economic expansion and recession periods in United Kingdom. Four approaches are applied. The first is discrete choice models using Logit and Probit regressions, while the second approach is a Markov Switching Regime (MSR) Model with Time-Varying Transition Probabilities. The third approach refers on Support Vector Machines (SVM), while the fourth approach proposed in this study is a Stationary Wavelet SVM modelling. The findings show that SW-SVM and MSR present the best forecasting performance, in the out-of sample period. In addition, the forecasts for period 2012-2015 are provided using all approaches.
机译:本文研究了各种方法对英国经济扩张和衰退时期的分类和预测的效率。应用了四种方法。第一种方法是使用Logit和Probit回归的离散选择模型,而第二种方法是具有时变转移概率的马尔可夫切换制度(MSR)模型。第三种方法是在支持向量机(SVM)上进行的,而本研究中提出的第四种方法是固定小波SVM建模。研究结果表明,在采样期外,SW-SVM和MSR表现出最佳的预测性能。此外,还使用所有方法提供了2012-2015年期间的预测。

著录项

  • 作者

    Giovanis Eleftherios;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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