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错误指定因子模型中的样本内推断与预测

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本文在具有多个外生预测因子的回归中考虑了样本内预测和样本外预测。我们考虑四种降维方法:主成分、Ridge、Landweber-Fridman和偏最小二乘法。我们推导了两个典型模型的收敛速度:一个不适定模型和一个近似因子模型。该理论适用于大横截面和大时间序列。由于所有这些方法都依赖于要选择的调整参数,我们还提出了基于交叉验证的数据驱动选择方法,并建立了它们的最优性。蒙特卡罗模拟和在美国预测通货膨胀和产出增长的实证应用表明,数据还原方法在若干相关环境中优于传统方法,并可能有效防止预测者预测能力的不稳定性。

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  • Marine Carrasco和Barbara Rossi,2016年。"错误指定因子模型中的样本内推断与预测,"经济学工作论文1530年,蓬佩法布拉大学经济与商业系。
  • 手柄:RePEc:upf:upfgen:1530
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    20. Alessandro Barbarino和Efstathia Bura,2017年。"预测中降维的统一框架,"财经讨论系列2017-004,联邦储备系统理事会(美国)。

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    预测;正则化方法;因子模型;山脊;偏最小二乘法;主要成分;稀疏性;大型数据集;变量选择;GDP预测;通货膨胀预测;
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    • C22型-数学与定量方法——单方程模型;单变量时间序列模型;动态分位数回归;动态治疗效果模型;扩散过程
    • C52型-数学和定量方法——计量经济建模——模型评估、验证和选择
    • 第53页-数学和定量方法——计量经济建模——预测和预测模型;模拟方法

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