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	Provedor de dados AgEcon (1) Autor Golan, Amos (1) Perloff, Jeffrey M. (1) Palavra-chave Embedding dimension (1) Labor and Human Capital (1) Nonlinearity (1) Nonparametric (1) Unemployment rate (1) Tipo do documento Working or Discussion Paper (1) Ano 2002 (1) País United States (1) Idioma Inglês (1)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 1 Primeira ... 1 ... Última Superior Forecasts of the U.S. Unemployment Rate Using a Nonparametric Method AgEcon Golan, Amos; Perloff, Jeffrey M.. We use a nonlinear, nonparametric method to forecast the unemployment rates. We compare these forecasts to several linear and nonlinear parametric methods based on the work of Montgomery et al. (1998) and Carruth et al. (1998). Our main result is that, due to the nonlinearity in the data generating process, the nonparametric method outperforms many other wellknown models, even when these models use more information. This result holds for forecasts based on quarterly and on monthly data. Tipo: Working or Discussion Paper Palavras-chave: Embedding dimension; Nonlinearity; Nonparametric; Unemployment rate; Labor and Human Capital. Ano: 2002 URL: http://purl.umn.edu/25060 Registros recuperados: 1 Primeira ... 1 ... Última

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