แบบจำลองปัจจัยพลวัต
แบบจำลองปัจจัยพลวัต (Dynamic Factor Model หรือ DFM) สกัดปัจจัยร่วมแฝงจำนวนน้อยจากชุดข้อมูลอนุกรมเวลาทางเศรษฐกิจขนาดใหญ่ และใช้ปัจจัยเหล่านั้นในการพยากรณ์ (forecast) หรือพยากรณ์ปัจจุบัน (nowcast) ตัวแปรเป้าหมาย แบบจำลอง DFM ได้รับการพัฒนาขึ้นสำหรับการพยากรณ์เศรษฐกิจมหภาคโดย James Stock และ Mark Watson ในบทความปี 2002 ของพวกเขาในวารสาร Journal of Business & Economic Statistics โดยสามารถจัดการตัวชี้วัดหลายร้อยตัวพร้อมกันได้ ในขณะที่หลีกเลี่ยงปัญหา "curse of dimensionality" ที่เป็นอุปสรรคต่อแบบจำลองพหุตัวแปรแบบดั้งเดิม
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Dynamic Factor Models (Nowcasting). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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: การพยากรณ์ข้ามความถี่ข้อมูลแบบผสมเศรษฐมิติ↔ compare
- แบบจำลอง Vector Autoregression (VAR)เศรษฐมิติ↔ compare