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混频数据的计量经济学方法:理论与应用

中文摘要第1-11页
Abstract第11-14页
第1章 绪论第14-18页
   ·研究背景第14页
   ·研究的目的与意义第14-15页
   ·研究框架与研究方法第15-16页
   ·本文主要创新点和不足之处第16-17页
   ·本章小结第17-18页
第2章 文献综述第18-45页
   ·桥接方程第18-20页
   ·混频数据取样(MIDAS)方法第20-30页
     ·MIDAS权重函数第24-28页
     ·AR-MIDAS模型第28-29页
     ·CoMIDAS模型第29页
     ·MIDAS模型的拓展第29-30页
   ·混频-向量自回归(MF-VAR)模型第30-36页
     ·古典框架第31-34页
     ·贝叶斯框架第34页
     ·关于MIDAS方法与MF—VAR方法的讨论第34-36页
   ·混频因子模型第36-41页
     ·混频小规模因子模型第36-38页
     ·混频大规模因子模型第38-39页
     ·因子模型与混频状态空间表达式第39-41页
   ·因子-MIDAS模型第41-43页
     ·基本的因子-MIDAS方法第41-42页
     ·平滑因子-MIDAS方法第42页
     ·无限制因子-MIDAS方法第42-43页
   ·本章总结第43-45页
第3章 产出增长率与通货膨胀率预测研究—基于MIDAS方法第45-64页
   ·数据与参数估计第46-53页
     ·频域滤波器第46-47页
     ·参数估计第47-53页
   ·预测分析第53-62页
     ·产出增长率的预测分析第54-57页
     ·通货膨胀率的预测分析第57-59页
     ·Diebold-Mariano检验第59-62页
   ·本章总结第62-64页
第4章 波动性预测研究—基于MIDAS方法第64-79页
   ·MIDAS回归方程第64-67页
   ·MIDAS波动性预测模型第67-68页
   ·数据与实证结果第68-78页
     ·参数估计与预测分析第74-76页
     ·预测分析与对比第76-78页
   ·本章总结第78-79页
第5章 粗糙边缘数据第79-89页
   ·粗糙边缘数据的估计方法第79-83页
     ·缺失观测值情况下MF-VAR的估计第79-80页
     ·使用粗糙边缘数据估计因子第80-83页
   ·使用粗糙边缘数据“实时预报”与预测产出增长率第83-88页
     ·MIDAS方法第84-85页
     ·MF-VAR方法第85页
     ·混频因子模型第85-87页
     ·月度产出增长率的预测第87-88页
   ·本章总结第88-89页
第6章 结论第89-91页
参考文献第91-99页
致谢第99-101页
攻读学位期间发表的学术论文目录第101-102页
学位论文评阅及答辩情况表第102页

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