【摘 要】
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混频数据模型能有效避免传统计量经济模型对不同频率数据“预处理”带来的有效信息损失或无效信息虚增问题.文章将混频数据模型的演变发展分为3个阶段,系统梳理了MIDAS模型及
【机 构】
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中国农业科学院农业信息研究所,北京100081;中国农业科学院研究生院,北京100081
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混频数据模型能有效避免传统计量经济模型对不同频率数据“预处理”带来的有效信息损失或无效信息虚增问题.文章将混频数据模型的演变发展分为3个阶段,系统梳理了MIDAS模型及其衍生模型的提出背景及国内外应用领域;分别从预测方向及时效、变量指标选择、研究对象的频率差、滞后阶数及权重函数确定、基准模型比较5个方面分类介绍了混频数据模型的应用研究.最后,提出混频数据模型的未来研究方向可考虑拓宽理论模型应用领域,将现有金融经济领域的最新研究方法拓展应用到其他行业;引入统计学中变量选择的方法,更科学地筛选混频变量指标.
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