检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南开大学经济学院 [2]南开大学经济学院数量经济研究所
出 处:《统计研究》2015年第12期101-109,共9页Statistical Research
基 金:国家自然科学基金项目"具有Markov体制转换动态因子模型建模方法及其应用研究"(71271142);国家自然科学基金项目"离散选择模型与受限因变量模型的前沿理论与应用研究"(71001054)资助
摘 要:动态因子模型(DFM)的基本职能是对高维数据进行降维处理,即从高维数据集中提取变量间的协同变动信息。在理论上,本文系统梳理了DFM的模型形式设定、估计方法以及结构化建模技术的发展历程和研究前沿。在应用方面,本文总结了DFM在预测、构建经济周期指标和通货膨胀指数、以及经济结构分析中的应用研究。最后,归纳出了DFM计量分析的研究脉络和未来的发展方向。The basic function of Dynamic Factor Model is to reduce the dimension of high dimensional data, that is, to extract information of the co-movement among economic variables from high dimensional dataset. In theory, this paper runs through the development course and frontiers of DFM systematically, including the model setting, estimation methods and structured modeling technology. In application, this paper summarizes the use of DFM in forecast, construction of business cycle indicators and inflation index and structural analysis. At last, this paper summarizes the research context and the direction of future development of DFM analysis.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.222