混频数据分位回归模型的Bayes分析

摘要

针对混频数据的建模问题,提出自回归U-MIDAS(unrestricted mixed data sampling)分位回归模型.首先,结合嵌套Lasso惩罚方法及spike-and-slab先验进行Bayes参数估计和变量选择;其次,通过数值模拟证明该方法的优越性;最后,将该方法用于美国名义国内生产总值(GDP)年化季度增长率的预测,结果表明,该方法预测精度较好.

关键词

混频数据 / 自回归U-MIDAS分位回归模型 / Bayes分析 / 嵌套Lasso惩罚