Regresión MIDAS: Pronóstico con Frecuencias de Datos Mixtas
La regresión MIDAS (Mixed Data Sampling) es un marco econométrico que incorpora directamente predictores de alta frecuencia en modelos para variables de resultado de baja frecuencia sin requerir la agregación temporal de los regresores. Introducido por Eric Ghysels, Arthur Sinko y Rossen Valkanov en 2007, MIDAS utiliza polinomios de retardo parsimoniosamente parametrizados —como los esquemas de ponderación Beta o Almon Exponencial— para resumir el contenido de información de muchos retardos de alta frecuencia, evitando la proliferación de parámetros.
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Fuentes
- Ghysels, E., Sinko, A., & Valkanov, R. (2007). MIDAS regressions: Further results and new directions. Econometric Reviews, 26(1), 53–90. DOI: 10.1080/07474930600972467 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Mixed Data Sampling (MIDAS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/econometrics/midas-regression
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