انحدار MIDAS: التنبؤ عبر ترددات البيانات المختلطة
انحدار MIDAS (مختصر لـ Mixed Data Sampling أو أخذ عينات البيانات المختلطة) هو إطار اقتصادي قياسي يدمج مباشرةً المتنبئات عالية التردد في نماذج لمتغيرات النتائج منخفضة التردد دون الحاجة إلى التجميع الزمني للمتغيرات المستقلة. قدم إريك غيسلز، آرثر سينكو، وروسن فالكانوف هذا المنهج في عام 2007، ويستخدم MIDAS كثيرات الحدود المتأخرة ذات المعلمات المقتصدة - مثل مخططات الترجيح بيتا أو الألمين الأسية - لتلخيص المحتوى المعلوماتي للعديد من التأخيرات عالية التردد مع تجنب تكاثر المعلمات.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Ghysels, E., Sinko, A., & Valkanov, R. (2007). MIDAS regressions: Further results and new directions. Econometric Reviews, 26(1), 53–90. DOI: 10.1080/07474930600972467 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Mixed Data Sampling (MIDAS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/econometrics/midas-regression
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- نموذج ARIMA (الانحدار الذاتي المتكامل للمتوسط المتحرك)الاقتصاد القياسي↔ compare
- نموذج العوامل الديناميكيةالاقتصاد القياسي↔ compare
- نموذج الانحدار الذاتي المتجهي (VAR)الاقتصاد القياسي↔ compare