Dynamisk Faktormodel
En Dynamisk Faktormodel (DFM) ekstraherer et lille antal latente fællesfaktorer fra et stort panel af økonomiske tidsserier og anvender disse faktorer til at forudsige eller nu-forudsige en målvariabel. Formelt udarbejdet til makroøkonomisk prognose af James Stock og Mark Watson i deres artikel fra 2002 i Journal of Business & Economic Statistics, håndterer DFMs hundredvis af indikatorer samtidigt, mens den undgår forbandelsen af dimensionalitet, der plager traditionelle multivariate modeller.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Stock, J. H., & Watson, M. W. (2002). Macroeconomic forecasting using diffusion indexes. Journal of Business & Economic Statistics, 20(2), 147–162. DOI: 10.1198/073500102317351921 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 2). Dynamic Factor Models (Nowcasting). ScholarGate. https://scholargate.app/da/econometrics/dynamic-factor-model
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.
- MIDAS Regression: Prognoser på tværs af blandede datofrekvenserØkonometri↔ compare
- Vektor Autoregression (VAR) ModelØkonometri↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →