MIDAS-regressioon: prognoosimine erinevate andmesageduste korral
MIDAS (Mixed Data Sampling) regressioon on ökonomeetriline raamistik, mis sisaldab kõrgsageduslikke ennustajaid otse madalama sagedusega tulemusmuutujate mudelitesse, ilma et oleks vaja ennustajate ajalist agregeerimist. Eric Ghyselsi, Arthur Sinku ja Rossen Valkanovi poolt 2007. aastal tutvustatud MIDAS kasutab kokkusäästlikult parameetritega viivituse polünoome – nagu Beta või eksponentsiaalne Almoni kaalud – et võtta kokku paljude kõrgsageduslike viivituste infosisu, vältides samal ajal parameetrite paljunemist.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Ghysels, E., Sinko, A., & Valkanov, R. (2007). MIDAS regressions: Further results and new directions. Econometric Reviews, 26(1), 53–90. DOI: 10.1080/07474930600972467 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Mixed Data Sampling (MIDAS) Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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 (autoregressiivne integreeritud liikuv keskmine) mudelÖkonomeetria↔ compare
- Dünaamiline faktormudelÖkonomeetria↔ compare
- Vektorautoregressiooni (VAR) mudelÖkonomeetria↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →