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无限维因子空间的动态因子模型：预测

作者

上市的：
  • 马里奥·福尼
  • 亚历山德罗·乔瓦内利
  • 马可·里皮
  • 斯特凡诺·索科尔西

摘要

本文比较了三种动态因子模型的伪实时预测性能：（i）Stock和Watson于2002年引入的标准主成分模型；（ii）基于广义主成分的模型，由Forni、Hallin、Lippi和Reichlin于2005年介绍；（iii）Forni、Hallin、Lippi和Zaffaroni于2015年最近提出的模型。我们使用了美国经济宏观经济和金融时间序列的大型月度数据集，其中包括大缓和、大衰退和随后的复苏（所谓的Stock和Watson数据集的更新）。使用滚动窗口进行估计和预测，我们发现在工业生产和通货膨胀的大缓和期内，模型（iii）显著优于模型（i）和（ii），并且该模型（ii）也是全样本通货膨胀的最佳方法。然而，在工业生产的完整样本中，模型（iii）优于模型（ii）和（i）。

建议引用

  • 马里奥·福尼（Mario Forni）、亚历山德罗·乔瓦内利（Alessandro Giovannelli）、马可·里皮（Marco Lippi）和斯特凡诺·索科尔西（Stefano Soccorsi），2018年。"具有无限维因子空间的动态因子模型：预测,"应用计量经济学杂志John Wiley&Sons，Ltd.，第33卷（5），第625-642页，8月。
    • 手柄：RePEc:wly:japmet:v:33:y:2018:i:5:p:625-642
    内政部：10.1002/jae.2634
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    IDEAS上列出的参考文献

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    完整参考文献 （包括与IDEAS上的项目不匹配的项目）

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      • 亚历山德罗·乔瓦内利（Alessandro Giovannelli）、丹尼尔·马萨奇（Daniele Massacci）和斯特凡诺·索科尔西（Stefano Soccorsi），2020年。"用大维因子模型预测股票收益,"工作文件305661169，兰开斯特大学管理学院经济系。
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