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大型近似动态因子模型的准最大似然方法

作者

上市的：
  • 凯瑟琳·多兹

    （CES-巴黎索邦经济中心-UP1-巴黎第一大学-法国巴黎大学-法国国家科学研究中心-巴黎经济学院-UP1–巴黎第一大学s en sciences sociales-ENPC-埃科尔des Ponts ParisTech-CNRS-国家科学研究中心-INRAE-国家农业研究所

  • 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，CEPR-经济政策研究中心-CEPR）

  • Lucrezia Reichlin公司

    （CEPR-经济政策研究中心-CEPR，伦敦商学院-伦敦商学院）

摘要

最大似然适用于时间序列大横截面的因子模型吗？我们从渐近和经验的角度来回答这个问题。我们表明，基于最大似然的公因数估计值与横截面大小（n）和样本大小（T）沿任何路径的一致性，并且最大似然对n大样本是可行的。该估计器对特殊成分的横截面和时间序列相关性的指定错误具有鲁棒性。在实践中，与传统的因子分析一样，使用卡尔曼平滑器和EM算法可以很容易地实现估计器。

建议引用

  • Catherine Doz&Domenico Giannone&Lucrezia Reichlin，2012年。"大型近似动态因子模型的准最大似然方法,"打印后哈尔-00638440，哈尔。
    • 手柄：RePEc:hal:日志：hal-00638440
    DOI:10.1162/REST_a_00225
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    关键词

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