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阿隆索，安德烈斯·M。;佩德罗·加莱亚诺;丹尼尔·佩尼亚

建立具有集群结构的动态因子模型的稳健过程。 （英语） Zbl 1456.62176号

《经济学杂志》。 216，编号1，35-52（2020）.
摘要：动态因子模型为大型时间序列建模提供了一种有用的方法。这些数据通常具有异质性和集群结构，动态因子模型的制定和估计应适应这些特征。本文介绍了一种程序，用于将具有集群结构（DFMCS）的动态因子模型（其中一些因子是全局的，而其他因子是特定于组的）拟合到可能包含多元加性离群值和水平偏移的异构数据。该过程首先从外围效应的时间序列进行初始清理。然后将可能因素的第一次估计应用于清理后的数据，并使用这些因素构建每个序列的公共分量。通过研究这些常见组件的联合依赖性，可以找到这些组。然后，使用每个集群中的序列估计其他因子，最后，将发现的所有因子分类为全局或特定于组的因子。我们在蒙特卡罗研究中表明，该程序运行良好，在因子和载荷的估计以及序列的误分类率方面似乎优于其他替代方法。以电力市场为例，说明了清除异常值的优点，并考虑了集群结构以便于理解和预测。

引用于6文件

MSC公司：

62米10 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面）
62第20页 统计学在经济学中的应用

关键词：

聚类时间序列;依赖性度量;多元加性异常值;多元水平偏移;主要成分

软件：

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\textit{A.M.Alonso}等人，J.Econom。216，编号1，35-52（2020；Zbl 1456.62176）
全文： 内政部 链接

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