部分线性MIDAS模型

发布时间：2017-12-19 13:17

  本文关键词：部分线性MIDAS模型　出处：《吉林大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：常见的线性回归模型y=Xβ+∈中因变量和自变量发生频率相同,但是在经济学中我们经常会遇到因变量为低频变量,自变量为高频变量的现象.针对这种情况,混合数据样本模型(简称MIDAS模型)被提出,该模型允许因变量和自变量的频率不同,并根据实际高频数据,将变量的滞后阶数和权重函数放在一起考虑,从而得到模型的参数估计.本文主要对MIDAS模型做了进一步推广,提出了自变量X和因变量Y均与协变量T有关的部分线性MIDAS模型y=Xβ+f(T)+∈.首先,利用Nadaraya-Watson估计方法得到自变量X的条件期望（?)_X(T)的核估计（?）_X(T)和因变量Y的条件期望（?）_Y(T)的核估计(?）_Y(T),借助Kalman滤波器和光滑样条的方法,对目标函数进行惩罚,得到的估计值.然后,我们证明了估计的相合性以及渐近正态性.最后,针对不同的权重函数我们给出了数值模拟.
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O212.1

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本文编号：1308103