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混合數據抽樣

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混合數據抽樣(Mixed-data sampling, MIDAS)是由 Ghysels 等人所發展的一種計量經濟迴歸或篩選法。簡單迴歸的迴歸變數(regressors)出現頻率高於迴歸值(regressand):

其中y是迴歸值,x是迴歸變數,m表示頻率。舉例來說,如果y是年度,就是季,是誤差項(disturbance)而是落後分配(lag distribution),如B函數Almon Lag

這個迴歸模型應用在混合頻率數據上有時可以代替卡爾曼濾波。Bai, Ghysels and Wright(2010)探討MIDAS迴歸與卡爾曼濾波狀態空間模型應用於混合頻率數據的關係。一般來說,後者是方程組,而MIDAS迴歸只有一條方程式。因此,MIDAS迴歸或許效率較差,但比較不容易出錯。以MIDAS迴歸作為近似值的誤差不大。

參閱

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參考文獻

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外部連結

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