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动态因子模型

作者

上市的：
  • 凯瑟琳·多兹

    （PJSE-巴黎朱丹科学经济研究所-UP1-巴黎第一大学-巴黎圣母大学-ENS-PSL-法国国立巴黎大学-巴黎科学与通讯研究所-INRA-国家农业研究所-EHESS-法国高等科学院-ENPC-法国巴黎桥技术研究所-CNRS-美国国家科学与社会研究中心国家科学研究院，巴黎政治经济学院-巴黎经济学院-UP1-巴黎第一大学-巴黎圣母大学-ENS-PSL-法国国家科学院-巴黎理工大学-EHESS-法国高等科学院-ENPC-法国巴黎桥技术中心-CNRS-国家科学研究中心-INRAE-国家研究院de Recherche pour l’Agriculture、l’Amentation和l’Environnement）

  • 彼得·富莱基

    （夏威夷大学）

摘要

动态因子模型是时间序列变量之间关系的简约表示。随着数据可用性的激增，它们已被证明在宏观经济预测中不可或缺。本章概述了这些模型从大数据起源到近年来大规模模型的演变。我们回顾了相关的估计理论、预测方法和基本框架的几个扩展。

建议引用

  • Catherine Doz和Peter Fuleky，2019年。"动态因子模型,"PSE工作文件哈尔什-02262202，哈尔。
    • 手柄：RePEc:hal:psewpa:halshs-02262202
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    引文

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    作为


    引用人：

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    2. Poncela，Pilar&Ruiz，Esther&Miranda，Karen，2021年。"使用卡尔曼滤波和平滑进行因子提取：这不仅仅是另一项调查,"国际预测杂志爱思唯尔，第37卷（4），第1399-1425页。
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    20. 卡洛斯·塞萨尔·特鲁西奥斯·马扎（Carlos Cesar Trucios-Maza）、乔昂·H·G·马祖（Joáo H.G Mazzeu）、路易斯·霍塔（Luis K.Hotta）、佩德罗·瓦尔斯·佩雷拉（Pedro L.Valls Pereira）和马克·哈林。"关于一维空间中一般动态因子模型的稳健性：识别、估计和预测,"ECARES工作文件2019-32，ULB——布鲁塞尔自由大学。

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