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python软件包可以协助大型制品预测：概念和示例
Sakai Ando，Shuvam Das和Sultan Orazbayev讨论了一个Python包装，以协助宏观预测：在预测经济时间序列中，统计模型通常需要互补，以平稳地强加各种约束。系统地施加限制和保持光滑度很重要，但具有挑战性。 Ando（2024）提出[…]
来源:Mostly Economics协助宏观框架预测的 Python 包：概念和示例
Sakai Ando、Shuvam Das 和 Sultan Orazbayev
在这篇 IMF 论文中讨论一个辅助宏观预测的python包：
在预测经济时间序列时，统计模型通常需要辅以一个过程来平稳地施加各种约束。系统地施加约束并保持平稳性很重要，但也具有挑战性。 Ando（2024）提出了一种系统方法，但尚未开发出用于实施该方法的用户友好包。本文通过引入一个 Python 包 Macroframe-forecast 来解决这一差距，该包允许用户生成随时间平滑且与用户指定的约束一致的预测。我们通过两个有关预测美国 GDP 和财政变量的示例来演示该软件包的功能。
此条目发布于 2025 年 9 月 16 日下午 3:47，归档于学术研究与研究论文、经济学 - 宏观、微观等下。您可以通过 RSS 2.0 源关注对此条目的任何回复。您可以在自己的网站上留下回复或引用引用。
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