作者
摘要
摘要月度和每周经济指标通常被视为从高频和低频数据中单独或联合估算的最大公因数。为了在不直接建模的情况下合并混合频率信息，我们以已经可用的低频扩散指数为目标，并将高频值视为缺失。我们使用从高频数据估计的多个因素来插补这些值。在所考虑的经验示例中，不考虑特殊错误中的序列相关性的静态矩阵补全会导致对缺失值的不精确估计，而不管这些因素是如何估计的。解释序列相关性的单方程和基于系统的动态程序产生的插补值更接近观测到的低频值。这是一个反事实的例子，它推算了1978年之前消费者情绪系列的月度值，当时数据仅按季度发布。芝加哥联邦储备银行国家经济活动指数（Chicago Fed National Activity Index）的每周版本也是如此，该指数使用未经季节性调整的数据进行估算。插补序列揭示了被月度数据掩盖的每周经济信息变异性增加的情况，尤其是在2014-2015年油价暴跌前后。
建议引用
Serena Ng和Susannah Scanlan，2024年。"通过插补构建高频经济指标,"计量经济学杂志《皇家经济学会》，第27卷（1），第1-30页。手柄：RePEc:oup:emjrnl:v:27:y:2024:i:1:p:c1-c30。
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