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基于卡尔曼滤波的大近似动态因子模型的两步估计

作者

上市的：
  • 凯瑟琳·多兹

    （PSE-巴黎经济学院-UP1-巴黎大学1巴黎索邦大学-ENS-PSL-巴黎师范学院-巴黎大学-PSL-巴黎科学与文学大学-EHESS-社会科学高级研究院-ENPC-巴黎桥技术学院-CNRS-国家科学研究中心-INRAE-国家d研究所e Recherche pour l’Agriculture，l’Amentation et l’Environnement，CES-巴黎经济中心-UP1-巴黎大学-巴黎圣潘顿大学-CNRS-国家科学中心）

  • 多梅尼科·贾诺内

    （ECARES-欧洲经济和统计高级研究中心-ULB-布鲁塞尔大学）

  • Lucrezia Reichlin公司

摘要

本文证明了当时间序列的面板很大（n很大）时，动态近似因子模型中因子的两步估计的一致性。在第一步中，根据主分量上的OLS来估计模型的参数。在第二步中，通过卡尔曼平滑器估计因子。该分析为Giannone、Reichlin和Sala（2004）以及GiannoneReichlinandSmall（2008）中考虑的估计器以及使用该框架进行即时预测的许多实证论文发展了理论。

建议引用

  • Catherine Doz&Domenico Giannone&Lucrezia Reichlin，2011年。"基于卡尔曼滤波的大近似动态因子模型的两步估计,"巴黎巴黎大学（Post-Print and Working Papers）哈尔-00638009，哈尔。
    • 手柄：RePEc:hal:cesptp:hal-00638009
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      • 塔贾娜·达尔豪斯（Tatjana Dahlhaus）、贾斯汀·达米恩·盖内特（Justin-Damien Guénette）和加里玛·瓦西莎（Garima Vasishtha），2015年。"实时直播BRIC+M,"员工工作文件15-38，加拿大银行。
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    • 第51页-数学和定量方法——计量经济建模——模型构建和估计

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