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混合数据抽样

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混合数据抽样(Mixed-data sampling, MIDAS)是由 Ghysels 等人所发展的一种计量经济回归或筛选法。简单回归的回归变数(regressors)出现频率高于回归值(regressand):

其中y是回归值,x是回归变数,m表示频率。举例来说,如果y是年度,就是季,是误差项(disturbance)而是落后分配(lag distribution),如B函数Almon Lag

这个回归模型应用在混合频率数据上有时可以代替卡尔曼滤波。Bai, Ghysels and Wright(2010)探讨MIDAS回归与卡尔曼滤波状态空间模型应用于混合频率数据的关系。一般来说,后者是方程组,而MIDAS回归只有一条方程式。因此,MIDAS回归或许效率较差,但比较不容易出错。以MIDAS回归作为近似值的误差不大。

参阅

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参考文献

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外部链接

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