Выборка смешанных данных - Mixed-data sampling

Выборка смешанных данных (MIDAS) является эконометрический метод регрессии или фильтрации, разработанный Эрик Гизелс с несколькими соавторами. В настоящее время существует обширная литература о регрессиях MIDAS и их приложениях, включая Andreou et al. (2010),[1] и особенно Andreou et al. (2013).[2]

В простом примере регрессии независимая переменная появляется с большей частотой, чем зависимая переменная:

куда у зависимая переменная, Икс регрессор, м обозначает частоту - например, если у ежегодно ежеквартально - это беспокойство и - распределение лагов, например Бета-функция или Almon Lag.

В некоторых случаях регрессионные модели можно рассматривать как замену Фильтр Калмана при применении в контексте данных со смешанной частотой. Bai, Ghysels и Wright (2010) исследуют взаимосвязь между регрессиями MIDAS и моделями пространства состояний фильтра Калмана, применяемыми к данным со смешанной частотой. В общем, последнее включает систему уравнений, тогда как, напротив, регрессия MIDAS включает единственное уравнение (сокращенной формы). Как следствие, регрессия MIDAS может быть менее эффективной, но и менее подверженной ошибкам спецификации. В случаях, когда регрессия MIDAS является только приближением, ошибки аппроксимации обычно невелики.

MIDAS также можно использовать для машинное обучение временные ряды и панельные данные прогноз погоды.[3][4]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Андреу, Елена и Эрик Гизелс и Андрос Куртеллос «Модели регрессии со смешанными частотами выборки», Journal of Econometrics, 158, 246-261.
  2. ^ Андреу, Елена и Эрик Гизелс и Андрос Куртеллос "Должны ли макроэкономические прогнозисты использовать ежедневные финансовые данные и как?", Журнал деловой и экономической статистики 31, 240-251.
  3. ^ Бабий, Андрей, Эрик Гизелс и Йонас Стриукас «Регрессии временных рядов машинного обучения с приложением к прогнозированию текущей погоды», arXiv: 2005.14057.
  4. ^ Бабий, Андрей и Райан Т. Болл, Эрик Гизелс и Йонас Стриукас «Регрессии временных рядов машинного обучения с приложением к прогнозированию текущей погоды», arXiv: 2005.14057.
  • Бай, Дж., Эрик Гизелс и Джонатан Райт (2010), Модели пространства состояний и регрессии MIDAS, дискуссионный документ UNC.
  • Эрик Гизелс, Синько, А., Валканов, Р. (2007) Регрессии MIDAS: дальнейшие результаты и новые направления. Эконометрические обзоры, 26 (1), 53–90

внешняя ссылка