混合频率FA-MIDAS类模型构建及其应用

文章构建了一类能够直接将大量不同频率指标放入同一模型的混频数据因子（FA-MIDAS）模型,深入挖掘了FA-MIDAS类模型的内部结构及驱动机制,推导出了FA-MIDAS类模型非线性最小二乘估计方法。在此基础上,引入多个高频宏观经济影响因素对我国经济增长进行了预测和监测研究。结果表明：非线性最小二乘估计方法能迅速找到FA-MIDAS类模型的收敛解;FA-MIDAS-AR模型在对经济增长的短期预测上具有领先优势,组合模型FA-MIDAS-AR-BIC对新时期经济增长的预测具有较高的时效性及精确性;按照各因子对经济增长的动力程度由高到低依次为高频消费因子、高频投资因子。