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• 經濟預測以統計方法和資料分析建立預測模式，假設模式持續到未來，預測未來的經濟走勢。
• 基礎的預測方法包含計量經濟模型、投入產出模型、時間數列模型。機器學習演算法應用在更複雜的經濟事件；混合模型則結合不同模型以降低誤差。
• 可利用實際值與預測值的時間數列圖和預測評估指標，比較預測結果的準確度和預測效能。

國際情勢瞬息萬變，影響經濟的因素也愈來愈複雜且多元，經濟預測方法的應用也因此愈受重視。經濟統計學可以幫我們預測未來的經濟走勢嗎？經濟預測方法的預測基礎是什麼？本文將以統計學原理向讀者說明，經濟統計方法如何預測未來的經濟走勢，提升預測效能。

經濟統計學與經濟預測

經濟統計學是應用統計學的主題之一，泛指經濟資料的收集、處理、彙整、分析、預測的統計方法（但也有人將「經濟資料」本身稱為「經濟統計」）。經濟統計分析提供經濟研究者和決策者所需的資訊，而在充滿不確定性的經濟環境下，如何應用經濟統計學預測未來的經濟走勢更顯重要。

經濟預測是對整體或部分經濟事件（或條件），預測未來發展的過程。透過建立在統計基礎上的經濟預測方法，可以減少未來不確定性的影響，提高經濟預測的準確性。大多數經濟預測的基本流程相同，首先分析資料，確定可以描述經濟現象的模式，然後將此模式外推或延伸到未來，以進行預測。但此預測方法須假設所建立的模式型態將持續到未來，除非該假設有效，否則無法期望該模式能有良好的預測結果。應用經濟統計學的經濟預測有以「資料」和「模型」為基礎的兩種方法，下面讓我們以「模型」為基礎的五種方法，了解統計如何應用於經濟預測。……【更多內容請閱讀科學月刊第634期】