混频数据回归模型的建模理论分析技术研究--聚文网

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内容简介

传统计量经济模型在分析时间序列数据所表示的变量时，无论是模型的构建，还是具体应用过程均暗含一个重要假定，即选取的变量样本数据必须具有同频率特性，否则模型无法识别，传统计量经济模型对指标数据同频率的要求及实际中基础数据频率的不一致性往往会使研究人员陷入进退两难的境地，特别是在金融市场，微观经济与宏观经济紧密结合的今天，政策制定者和研究人员急需一种模型在少损失有效信息情况下能够将高频宏观经济数据、超高频金融数据与低频宏观经济数据桥接起来，正式在这种传统理论模型应用处于瓶颈，实际经济中不同频率时间序列数据日新月异的背景下，混频数据计量经济模型分析技术及重要性逐渐凸显出来。为了更好的引进，发展混频数据模型的建模理论，分析技术及应用等领域的研究，本书深入剖析了混频数据回归模型(MIDAS)的内部结构，并与传统分布滞后模型作对比分析，指出MIDAS模型与传统回归模型的区别与联系，在此基础上系统梳理了MIDAS模型的各种不同形式，多种不同形式的权重函数；结合数值化最优算法给出了MIDAS类模型常用非线性最小二乘及最大似然估计方法的具体机理及演绎过程；随后依据传统分布滞后模型的识别方法，结合范德蒙矩阵推导出了MIDAS类模型的新估计方法(普通最小二乘法)，给出了混频模型参数含义的理论基础，权重函数的实际意义，并将MIDAS类模型应用于实际经济分析中。

第1章绪论

1.1问题的提出及选题背景

1.2研究目的和意义

1.3研究内容及结构安排

1.4研究的难点及创新点

1.5文献梳理及评述，

第2章MIDAS类模型的形式

2.1混频数据回归模型的基本形式

2.2混频数据计量经济模型扩展2.3权重函数形式及其扩展

第3章MIDAS 类模型 NLS 估计的具体机理及其应用

3.1 NLS 估计方法概述及其在MIDAS类模型中适用原因

3.2 MIDAS - NLS 具体估计过程.

3.3资产价格波动与宏观经济增长、稳定关系的研究(基于M- MIDAS模型)

第4章MIDAS 类模型极大似然估计及其应用

4.1 MIDAS类模型极大似然估计过程

4.2 MIDAS - ML估计量的性质

4.3 MIDAS - ML估计量的方差

4.4基于MIDAS类模型研究货币政策对经济增长的作用机制

第5章MIDAS 类模型新估计方法(OLS)及其应用

5.1 MIDAS类模型普通最小二乘估计过程

5.2 MIDAS - OLS的识别条件

5.3 MIDAS类模型参数含义

5.4基于OLS 估计的MIDAS类模型与EQW类模型比较研究

5.5 MIDAS类模型的参数检验

5.6基于多种混频回归类模型对我国季度GDP的预测研究

第6章结论及展望

6.1结论

6.2不足及展望

参考文献后记

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