混合数据抽样

✍ dations ◷ 2025-10-22 04:11:50 #混合数据抽样

混合数据抽样（Mixed-data sampling, MIDAS）是由 Ghysels 等人所发展的一种计量经济回归或筛选法。简单回归的回归变数（regressors）出现频率高于回归值（regressand）：

其中是回归值，是回归变数，表示频率。举例来说，如果是年度， ${displaystyle x_{t}^{(4)}}$ ${displaystyle x_{t}^{(4)}}$ 就是季， ${displaystyle varepsilon }$ $varepsilon$ 是误差项（disturbance）而 ${displaystyle B(L^{1/m};theta )}$ ${displaystyle B(L^{1/m};theta )}$ 是落后分配(lag distribution)，如B函数或Almon Lag。

这个回归模型应用在混合频率数据上有时可以代替卡尔曼滤波。Bai, Ghysels and Wright（2010）探讨MIDAS回归与卡尔曼滤波状态空间模型应用于混合频率数据的关系。一般来说，后者是方程组，而MIDAS回归只有一条方程式。因此，MIDAS回归或许效率较差，但比较不容易出错。以MIDAS回归作为近似值的误差不大。

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