Abstract
本研究旨在探討下列三項「預測組合」問題：?文獻上關於預測組合的討論係側重在其與單一預測之精確度比較，但卻鮮少論及預測組合權數之意義。本文以兩個選定的單一預測模型，運用「最小均方誤差準則」求得其對應之組合權數。據此除導出此時可能產生正權數與負權數的條件外，尚嘗試對組合權數之意義加以詮釋。根據前者的條件本文將權數比表示成兩個單一模型預測誤差間相關係數（ρ）的函數；至於正權數時可解釋為預測組合者對其考慮之「單一預測模型」的相對重視程度；負權數則可解釋為一種「更正係數」。?根據?項之研究成果，本研究進一步探討決定「預測組合權數符號之一般化條件」。研究結果顯示：決定組合權數符號之一般化條件，在於行列式│Σi│ 之符號，而Σi 係將預測誤差共變矩陣Σ之第i 行，改以元素皆為１之向量取代，但其它行維持不變，而作成的新矩陣。?根據國民所得會計衡等式：國內生產毛額（GDP ）≡消費（C ）＋投資（I ）＋政府支出（G ）＋出口（X ）－進口（M ）實證方面本文以行政院主計處，中央研究院經濟研究所，與自行建立的綜合性自我迴歸移平均（ARIMA ）模型，比較我國國內生產毛額總項預測與分項預測總合的精確度。結果顯示：?預測組合方法可降低我國實質國內生產毛額及其分項之預測誤差。此一結果，更進一步加強梁國源、邱萬益（１９８８）所得到的結論。?根據?所估得的實質GDP 分項預測值經加總後，其預測誤差並未較單獨考慮實質G-DP所估得的預測誤差為低。因此，對實質GDP 作預測，只考慮其預測組合值就已足夠，以分項預測加總處理非但加重工作，且得出精確度較差之結果，實在得不償失。?以實質淨輸出關係式進行負項加總，實證上的結果與理論預期相符即直接淨輸出總項逕行預測比先以出口、進口進行分項預測再予以加總較具有效性。