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观察驱动的混合度量动态因子模型及其在信用风险中的应用

作者

上市的：
  • Drew Creal公司

    （芝加哥大学布斯商学院）

  • 伯恩德·施瓦布

    （欧洲中央银行）

  • 暹粒·扬·库普曼

    （阿姆斯特丹VU大学）

  • 安德烈·卢卡斯

    （阿姆斯特丹VU大学）

摘要

本文发表于《经济学与统计评论》，2014，96（5），898-915。我们提出了一种用于混合测量和混合频率面板数据的观测驱动动态因子模型。时间序列观测值可能来自一系列分布族，在不同频率下观测，有缺失的观测值，并且由于共享的动态潜在因素，表现出共同的动力学和横截面依赖性。我们模型的一个特点是似然函数是以封闭形式已知的。这使得可以使用标准的最大似然方法进行参数估计。鉴于美国穆迪评级公司1982年1月至2010年3月的违约风险状况，我们采用了新的信号提取和宏观、信贷和损失预测框架。

建议引用

  • Drew Creal&Bernd Schwaab&Siem Jan Koopman&Andre Lucas，2011年。"观察驱动的混合度量动态因子模型及其在信用风险中的应用,"廷伯根研究所讨论文件11-042/2/DSF16，廷伯根研究所。
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    IDEAS上列出的参考文献

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    1. Catherine Doz和Peter Fuleky，2019年。"动态因素模型,"工作文件2019-4年，夏威夷大学经济研究组织，夏威夷大学马诺分校。
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    3. Catherine Doz和Peter Fuleky，2019年。"动态因子模型,"PSE工作文件哈尔什-02262202，哈尔。
    4. Catherine Doz和Peter Fuleky，2019年。"动态因子模型,"工作文件哈尔什-02262202，哈尔。
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    18. repec:ebl:ecbull:v:3:y:2008:i:33:p:1-18未在IDEAS上列出
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    21. Koopman、Siem Jan&Lucas、André&Schwaab、Bernd，2011年。"使用许多宏观经济协变量建模脆弱相关违约,"计量经济学杂志，爱思唯尔，第162卷（2），第312-325页，6月。

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