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MIDAS regression: 混频回归的Stata程序包

中国教育装备采购网 2020/6/28 14:52:54 围观0次 我要分享

  经典的模型只对相同频率的变量做回归,但实践中存在不同频率的数据,比如季度、月度、和日度数据等等。如何对不同频率的数据进行分析呢?简单的处理方式是对高频数据进行简单加总或平均成为低频数据,然后再做回归。不过这种做法对高频数据不同期的权重处理过于简单,不能有效地对低频数据进行预测或解释。混频回归(MIDAS regression, Ghysel et al., 2004)则通过对高频变量的自动赋权成为一种流行的方法,在宏观经济、金融市场预测中得到越来越多的应用。

  本文介绍Stata的混频回归的新指令:midasreg。

MIDAS regression: 混频回归的Stata程序包

  基本语法为:

  主要功能包括:

  1. step, Almon PDL, noramlized exponential Almon, normalized Beta等加权函数。 

  2. 允许多种不同频率的数据。

  3. 标准的estat, predict指令,用于模型分析和预测。

  4. 包含AR-MIDAS 模型。

  5. 模型滞后阶数自动选择,包括信息准则、滚动回归和递归回归三种方法。

  案例:季度GDP和月度就业率的趋势图:

  混频趋势图:

  . midasplot growth if tin(1980q1,2019q4), hvar(dlnemp)

MIDAS regression: 混频回归的Stata程序包

  Almon指数加权MIDAS回归:

MIDAS regression: 混频回归的Stata程序包

  查看高频滞后变量对应的系数:

  STEP加权,选择最优阶数:

MIDAS regression: 混频回归的Stata程序包

  详细功能及相应程序、案例数据、操作说明PDF文档,请查看下载方法。

  链接:https://pan.baidu.com/s/1IHoxOGXaIOnFfyO62tYVbA

  提取码:7brz

MIDAS regression: 混频回归的Stata程序包

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