MIDAS রিগ্রেশন: মিশ্র ডেটা ফ্রিকোয়েন্সির মধ্যে পূর্বাভাস
MIDAS (Mixed Data Sampling) রিগ্রেশন একটি অর্থনীতিমিতিক কাঠামো যা রিগ্রেসরগুলির টেম্পোরাল অ্যাগ্রিগেশন (temporal aggregation) ছাড়াই নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি আউটকাম ভেরিয়েবলের মডেলগুলিতে সরাসরি উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ভবিষ্যদ্বাণীকারী (predictors) অন্তর্ভুক্ত করে। ২০০৭ সালে Eric Ghysels, Arthur Sinko, এবং Rossen Valkanov দ্বারা প্রবর্তিত, MIDAS প্যারামিটার সংখ্যাবৃদ্ধি এড়িয়ে যাওয়ার সময় অনেক উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি ল্যাগের (lag) তথ্য সংক্ষিপ্ত করার জন্য বিটা (Beta) বা এক্সপোনেনশিয়াল আলমন (Exponential Almon) ওয়েটিং স্কিমের (weighting schemes) মতো পারসিমোনিয়াসলি প্যারামিটারাইজড ল্যাগ পলিনোমিয়াল (parsimoniously parameterized lag polynomials) ব্যবহার করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Ghysels, E., Sinko, A., & Valkanov, R. (2007). MIDAS regressions: Further results and new directions. Econometric Reviews, 26(1), 53–90. DOI: 10.1080/07474930600972467 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Mixed Data Sampling (MIDAS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) মডেলঅর্থমিতি↔ compare
- ডাইনামিক ফ্যাক্টর মডেলঅর্থমিতি↔ compare
- ভেক্টর অটো রিগ্রেশন (VAR) মডেলঅর্থমিতি↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →