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混合频率数据下连续时间模型的估计

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  • 钱伯斯，MJ

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本文推导了由基础多元连续时间模型生成的离散时间混合频率数据的精确表示。考虑到存量和流量变量以及确定性趋势的不同组合，变量本身可能是平稳的或非平稳的（也可能是协整的）。由此产生的离散时间表示允许高频数据中包含的信息与低频数据一起用于连续时间模型参数的估计。蒙特卡罗模拟探索了基于混合频率数据的连续时间系统参数的最大似然估计器的有限样本性能，并与仅在最低频率使用数据的现有方法进行了比较。一个实证应用程序演示了本文中开发的方法，最后讨论了进一步扩展和完善当前分析的方法。

建议引用

  • 钱伯斯，MJ，2016年。"混合频率数据下连续时间模型的估计,"经济学讨论论文15988年，埃塞克斯大学经济系。
    • 手柄：RePEc:esx:essedp:15988
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    引用人：

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    1. Chambers，MJ&McCorrie，JR&Thornton，MA，2017年。"基于精确离散时间表示的连续时间建模,"经济学讨论论文20497年，埃塞克斯大学经济系。
    2. 迈克尔·桑顿（Michael A.Thornton）和钱伯斯（Marcus J.Chambers），2017年。"连续时间ARMA过程：离散时间表示和似然估计,"经济动力学与控制杂志爱思唯尔，第79卷（C），第48-65页。
    3. Eric Ghysels和J.Isaac Miller，2015年。"时间聚集和混合频率时间序列的协整检验,"时间序列分析杂志Wiley Blackwell，第36卷（6），第797-816页，11月。
    4. 迈克尔·桑顿（Michael A.Thornton）和钱伯斯（Marcus J.Chambers），2016年。"CARMA模型的精确离散化及其在金融中的应用,"实证金融杂志，爱思唯尔，第38卷（PB），第739-761页。
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    7. Eric Ghysels和J.Isaac Miller，2014年。"协整检验中线性插值低频序列的尺寸畸变,"计量经济学进展，摘自：《纪念彼得·菲利普斯的论文》，第14卷，第93-122页，翡翠集团出版有限公司。
    8. J.Isaac Miller，2014年。"具有简约分布滞后结构的混频协整回归,"金融计量经济学杂志牛津大学出版社，第12卷（3），第584-614页。
    9. Michael A.Thornton和Marcus J.Chambers，2013年。"离散时间连续时间自回归滑动平均过程：表示和可嵌入性,"时间序列分析杂志Wiley Blackwell，第34卷（5），第552-561页，9月。
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    11. 崔晓萌和加法罗夫，布拉特和加尼姆，达莉亚和库夫纳，托德，2024年。"气候变化影响研究的模型选择标准,"计量经济学杂志爱思唯尔，第239（1）卷。
    12. J.Isaac Miller，2016年。"基于混合频率时间序列的长运行关系条件有效估计,"计量经济评论《泰勒与弗朗西斯杂志》，第35卷（6），第1142-1171页，6月。
    13. Christensen，Bent Jesper&Posch，Olaf&van der Wel，Michel，2016年。"利用混合频率的宏观和金融数据估计动态均衡模型,"计量经济学杂志爱思唯尔，第194（1）卷，第116-137页。
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    18. Miller，J.Isaac，2018年。"低频序列高频预测器规范的简单稳健测试,"计量经济与统计爱思唯尔，第5卷（C），第45-66页。
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